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      數智時代,那些優秀的公司為什么仍選擇帆軟

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      產品做行業標桿,管理做實踐標桿的雙重屬性,讓帆軟成為中國BI發展的真實投射。

      新眸原創·作者 | 鹿堯

      近年來,企業數字化進程持續深化,其演進脈絡已逐漸清晰:它先后經歷了面向流程、面向人、再到如今面向數據的三個關鍵階段。

      企業最初的信息化,通過ERP、CRM等系統把生產銷等業務流程固化下來,追求標準化和效率。接著進入移動互聯網時代,數字化開始“面向人”,OA、協同辦公普及,目標是提升個體和組織間的協作效率。

      發展到當下,真正決定企業效率天花板和決策精度的,已經是“面向數據”的能力。能否從海量經營數據中提煉洞察,讓數據反哺業務增長,轉化為實際價值——數據成了企業的核心資產,數字化要解決的是“怎么用數據銜接戰略和執行”的問題。

      在這個過程中,BI的角色也悄然演變。

      它最早是IT部門手里的“輔助工具”,主要是替業務部門做報表、搭看板;后來,隨著自助式分析概念的興起,逐漸成為一部分業務人員自主用數的關鍵路徑;到智能化的今天,BI正在跳出工具屬性的范疇,越來越成為企業構建數據驅動運營體系的戰略組件。

      但一個有意思的現象是:盡管市面上出現了大量輕量級分析工具,宣稱“人人都是數據分析師”,專業的BI工具卻并未被替代。典型的例子,當下數智化浪潮中,作為國內最具代表性的BI公司,帆軟的重要性反而越發凸顯。

      這背后其實存在一個核心矛盾:工具的“易得性”并不等于價值的“易得性”。輕量化工具確實降低了操作門檻,讓人們能更方便地看到數據,但如果缺乏對數據口徑、業務背景、分析邏輯的專業治理,這些低門檻分析反而會帶來更大的認知混亂和決策風險。

      換句話說,BI的真正價值,并不在于工具本身多么炫酷,而是它能否與企業戰略深度融合,成為一條可復制、可信賴的路徑,去破解業務中的真實難題。而這,也恰恰是帆軟的稀缺性所在。

      01

      專業BI為何難做好?

      看帆軟如何踩準企業需求

      常有人疑惑,現在做工具的技術不算難,為什么好用的專業BI還是那么少?答案其實就在需求里——BI面對的是企業最復雜的應用場景,難點不在技術本身,而在精準承接“需求核心”。

      這是一個系統工程,不是加個功能那么簡單,而是要重構產品邏輯,得讓工具理解“業務因果”,而不只是算數字。更關鍵的是,不同行業業務邏輯天差地別,BI必須自帶“行業基因”,這種基因靠長期實踐沉淀,不是技術能憑空堆出來的。

      比如金融行業重“合規與風控”,BI需在嚴監管下支撐風險研判;制造業聚焦效率與質量,BI要能下鉆產線工藝、定位具體問題;零售業以“用戶與營收”為核心,BI需整合銷量、庫存數據,分析周轉率與轉化效果,既要處理海量數據,還得理解空間與消費者行為。

      行業特有的指標定義、分析維度、數據鏈路,就是“Know-How壁壘”。輕量化工具搞不定,因為它沒有沉淀這些行業經驗;新的BI廠商也很難快速追上,因為這需要服務幾千家企業才能攢出來的家底。

      聊完BI的“難”,再看帆軟的成長路徑,其實能找到破局的答案:它的經驗是讓產品邏輯始終踩著中國企業數字化需求的鼓點——企業缺什么,它就補什么;需求變什么,它就跟什么。

      這種“需求演進到哪,產品就迭代到哪”的同頻共振,是其能持續解決問題的核心。


      具體來看,在數字化啟蒙期,核心痛點是將數據“可視化”,而帆軟的核心產品FineReport 解決的正是工具有無的問題,讓企業先實現數據能看、能查、能存檔的基礎目標。這是數字化的第一步,也是所有后續價值的起點。

      緊接著,隨著業務部門數據意識覺醒,需求井噴,核心痛點變為縮短從“提問”到“得到答案”的路徑。以FineBI為核心,帆軟推動自助分析,讓業務人員自主探索數據,縮減中間環節,此時BI已進化為數據快速流轉通道,帆軟產品也從孤立工具,升級為“數據整合→數據分析→業務應用→改進優化”的完整鏈路,徹底打通用數效率堵點。

      到了第三個階段,企業需求又上了一個臺階:數據不僅要用得高效,更要適配場景化滲透,對接戰略。老板如何將“健康增長”拆為可執行指標?中層如何靠數據找精細化運營優化點?一線如何用數據判斷服務質量?此時BI從“效率工具”升級為“戰略組件”,核心要回答“數據價值如何支撐增長”。

      這次升級的帆軟FineBI7.0,同樣是對“戰略化”需求的回應。

      當企業數據量暴增、需求深化,分散且口徑不一的分析反而成了內耗根源。帆軟精準洞察兩大痛點:指標體系混亂不規范,導致數據無法支撐決策;數據分析技術門檻高,限制業務人員用數,數據價值難釋放。其解法是從“報表驅動”轉向“指標與AI驅動”——通過指標平臺統一企業數據語言,夯實戰略決策基礎;通過AI降低數據消費門檻,實現數據能力全員賦能。

      看到這里難免會問:二十年來數字化需求變了又變,為什么帆軟總能跟上?其內核在于一種極為務實的產品哲學:從業務邏輯推演產品方向——技術是服務業務的手段。

      一方面,相比追逐熱門技術概念,它更愿意深入行業挖掘痛點。例如,發現企業因為指標口徑不一而在會議上爭吵,于是有了“指標平臺”的治理思路;看到業務人員被數據淹沒卻沒洞察,便堅定AI必須基于可信指標才能發揮價值的理念。

      另一方面,其技術領導力源于“解決業務問題”的初心:技術不是“秀肌肉”,而是讓數據創造價值的必要手段,最終目標是讓員工用最自然的語言,消費已治理好的高可信度指標數據。

      從業務中來,到業務中去,這不僅是帆軟的經驗,也是所有企服軟件能夠持續創造價值的原因所在。

      02

      從決策變革到組織激活

      帆軟數字化的“自我修行”

      縱觀帆軟近二十年的從無到有,外界會將這家公司的成長視作中國BI行業的投射——它不僅用FineReport、FineBI等產品的迭代,完整復刻了中國BI從“報表工具”到“自助分析”再到“數智戰略組件”的躍遷。

      但事實上,比產品更能投射行業發展的,是帆軟自身的管理,它沒有將“數字化”局限為產品功能,而是將其內化為企業管理的底層邏輯,回答了“數字化到底該如何落地”的核心命題。

      對于帆軟來說,2019年是個關鍵節點。彼時帆軟員工超千人,傳統“人治+經驗”的管理模式已難以為繼:管理層判斷市場機會靠“直覺+文字描述”,制定銷售目標憑“往年增速拍腦袋”;各部門數據自說自話,財務與銷售統計的“營收”因口徑不同相差百萬,決策時常陷入爭論。

      這正是多數企業數字化初期的典型困境——數據散落,決策無據。

      帆軟的破局方式,正是將傳遞給客戶的“數據決策理念”反向植入管理核心:先理順業務,再抓數據質量,最后推動人的思維轉變


      CEO陳炎帶著團隊學華為,請顧問陪跑,把財務、人事等中后臺打造成數據驅動的支撐中心——財務不再只做賬本,而是輸出可分析的經營報表,管理層能從數據里挖細分行業機會、海外市場潛力;人事用數據追蹤員工成長,IT用數據優化系統效率。

      這種決策模式的轉型直接帶來了經營實效。2022年,帆軟營收增長18%卻面臨年終獎發放壓力,通過數據復盤發現“經營浪費嚴重”;2023年針對性調整后,營收增幅雖降至8%,但基于數據管理對利潤率的優化,部分團隊的年終獎甚至多到不敢發。

      正如陳炎所言,這種“語文+數學結合”的決策方式,讓企業在規模擴張中始終保持方向清晰,而這正是帆軟后來向3.6萬客戶輸出的核心經驗。

      數字化落地的另一個核心障礙并不是技術,而是人的思維與動力。

      帆軟深諳此道,并在管理中構建了“利益綁定+文化賦能”的雙輪驅動體系,讓員工從“被動用數據”變為“主動創價值”,這也構成了其組織管理最特立獨行的一面。

      帆軟不上市、不融資,在利益分配上,跳出資本優先的行業慣例,建立以勞動價值為核心的共享機制。創始團隊主動限制收入,在行業裁員潮中堅持全員加薪,營收增長不及預期時,陳炎自掏腰包補足獎金池,確保員工收入不受影響。

      很多人難以理解這種“員工利益優先”的導向,配合“全公司財報公開”的透明機制,如何與“企業數字化進展”產生關聯。

      越透明的管理,越消解組織內耗,為數字化落地提供土壤,為數據在組織內自由流動掃清了障礙。久而久之,這種“用數據說話”下的文化氛圍,讓員工不會因“數據否定經驗”而抵觸,反而會主動用數據佐證觀點;部門間的協作矛盾,也能通過統一數據標準快速化解。

      正如企業間流傳的說法:數據之所以能打通,首先是人心能打通。用決策數字化解決方向問題,用組織數字化解決動力問題,用實踐閉環解決能力問題,最終證明:數字化并不僅是一套系統或一個工具,而是一種貫穿決策、組織、執行的管理思維。

      03

      讓BI變為好戰略的前提

      一切的商業成功,最終都源于清晰的戰略。

      站在管理者的角度來看,如果只將BI視為一個IT部門采購的“工具”,它將停留在成本中心的位置,但如果將BI視為戰略組件,BI才能真正成為驅動增長的引擎。

      那么,回到最開始的問題:在智能化浪潮中,企業如何運用BI并讓其實現“工具-路徑-戰略”的跨越?這要求我們回答三個關鍵話題——如何把零散的數據從“資源”變成“資本”?如何讓人和AI形成真正合力?如何讓BI跟上戰略迭代的節奏而非“一次性項目”?

      許多企業投入巨資構建數據平臺,數據成了堆積如山的“資源”,卻無法衡量投資回報。從戰略視角來看,破局點就是要建立“數據資產運營”思維,這樣一來,BI系統中的指標作為數據資本的核心單元,企業像管理產品一樣,追蹤關鍵指標的使用頻率、業務影響,讓數據價值可衡量、可運營。

      其次,智能化趨勢下,數字化升級的關鍵也不是“AI包辦一切”,很多企業試過讓AI直接出結論,結果要么“數據對但邏輯錯”,要么“線索全但抓不住重點”。

      真正的協同,是人機各干擅長的事:AI負責快速執行查詢、處理數據、發現潛在異常;人負責定義問題、解讀結果、制定行動方案。就拿帆軟FineChatBI來說,它所踐行的就是不做黑盒式AI生成,而是基于FineBI基座,能追溯到原始數據。


      最后,許多企業的BI項目落不了地,根源是“用做項目的思路搞戰略工具”。試想,一個投入巨大的BI項目在驗收時獲得好評,但一年后業務模式已變,原有看板和指標卻無人更新,系統迅速貶值,最終被棄用。

      也就意味著,戰略是動態的,BI得跟著戰略走,這就需要從“一次性項目交付”轉向“持續運營迭代”,將BI系統的維護和迭代作為一項持續的業務來運作。

      中國BI行業不缺“會做工具的廠商”,缺的是“懂企業到底怎么用工具”的伙伴。帆軟的獨特之處,在于它既是BI產品的供給者,也是企業數字化的實踐者。它的成長路徑,回答了中國BI行業的兩個核心問題:

      一是BI產品該往哪走?要跟著企業從“看數據”到“用數據”再到“戰略落地”的需求走,不能脫離業務談技術;二是數字化該怎么落地?要先從自己的管理做起,理順業務、抓準數據、轉變思維,不能只靠買工具“裝樣子”。

      當外界把帆軟視作中國BI發展的投射時,本質是看到了一種可能性:中國BI不用跟著海外路徑走,也能做出既符合中國企業管理邏輯,又能支撐業務增長的產品;國內企業的數字化,也不只用靠砸錢”,而是可以像帆軟這樣,從管理實踐出發,用數據解決真問題。

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