“指标中台”走红背后，是BI的下一次范式转移？

指标中台 BI 帆软

数据猿 | 2025-09-23 22:41

【数据猿导读】过去十年，企业投入了越来越多的数据工具，却未必获得更清晰的经营视图。系统在升级，算力在提升，报表在堆积——但真正能服务业务决策的“结果”，却始终稀缺。

“数据驱动管理是理想主义？帆软说可以产品化。

过去十年，企业投入了越来越多的数据工具，却未必获得更清晰的经营视图。系统在升级，算力在提升，报表在堆积——但真正能服务业务决策的“结果”，却始终稀缺。

这是当下商业智能的悖论：工具多，结果少。

很多企业正在经历这样的困局：数据孤岛林立，分析链路断裂，技术团队疲于支撑，业务团队望数兴叹。更深层的痛点在于：指标口径混乱，数据流动受阻，业务与数据之间缺乏真正的理解与连接。

问题出在哪？

帆软认为，这不是工具不够，而是路径错了。

近日，第七届帆软智数大会成功举办，这场以“数字无界，智见无限”为主题的行业盛会，来自全国各地的企业CXO、技术负责人、数据官和业务专家齐聚一堂，直指企业数智化转型的核心命题：在AI时代，企业该如何真正用好数据？

正如帆软联合创始人、CEO陈炎在第七届智数大会上所说：“数据行业的最大特点，从来不是跟风、追概念，而是企业真实需求倒逼的结果。”在这样理念的指引下，这次大会上，帆软正式发布FineBI 7.0，试图以“指标”为中枢，重构BI的底层逻辑。

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那么，帆软如何看待数据分析的演进方向， FineBI 7.0又有什么不同？为了回答这些问题，数据猿专访了帆软联合创始人、CTO季明华和帆软FDL产品线负责人张鹏威，试图通过他们的视角，来看懂BI，看懂帆软。

企业“用不好数据”，深层原因是什么？

BI行业经过这些年的发展，已经取得了长足的进步。但是，有一些老问题依然没有得到很好的解决。同时，面向AI时代又出现了一些新问题。具体来说，表现在：

1、数据体系庞杂，应用效果不好、数据流动不畅

过去几年，企业纷纷投入数据中台、BI平台、分析工具等基础设施建设，期望能搭建出一套“数据驱动决策”的智能体系。但现实却是，工具堆得越多，业务和数据之间的距离似乎越远。

一个典型现象是：数据工具齐全，但分析结果稀缺；报表数量庞大，但有效使用率极低。

这是因为在多数组织中，数据体系呈现出高度割裂的状态：多个工具各自为政，数据在不同系统中重复建模，口径不一；缺乏统一的数据管理层，数据在分析链路中无法顺畅流动；数据治理滞后，导致大量数据“不可用、不可信、不可控”，最终沦为堆积在仓库中的“死数据”。

在这种环境下，BI系统很容易退化为报表工具或展示平台，失去了对业务实质的支持能力。

2、技术与业务之间，存在深层“数据鸿沟”

另一个被普遍忽视的问题，是数据应用链条中的“角色断裂”。

在许多企业中，数据掌握在IT手中，业务使用者却被排除在数据链条之外。典型流程是：业务提需求→IT写SQL→数据开发→报表上线→缺乏追踪与闭环。

这种方式的问题是：

·链路过长，响应过慢，数据从产生到使用严重滞后；

·业务需求转译失真，分析结果缺乏业务价值；

·指标定义混乱，口径分裂，管理层、业务层、执行层各有一套指标系统，彼此无法对齐；

·缺乏“指标-数据-业务”的联通机制，难以对数据消费进行溯源、归因和治理。

结果是，管理层看的是一个版本的数据，业务层用的是另一个版本，数据团队维护的是第三个版本。同一个指标，在不同场景下表达的是完全不同的含义，甚至不同的结果。

BI成为了一个“看上去很智能、实际用起来很麻烦”的系统。

3、AI热潮下，BI系统却迟迟无法“智能化”

当下，大模型与Agent席卷而来，语义问答、自动生成报表、自然语言分析成为热议方向。但多数BI系统的“智能化”依然停留在表层：只是把自然语言转为SQL，缺乏对业务语义、指标体系的理解；缺乏数据上下文、缺乏分析链路、缺乏因果判断。这种情况下，大模型“幻觉”问题经常给用户编撰一些看起来“正确”其实错误的逻辑和数据。而且，这些BI系统缺乏“行为能力”——AI不能真正帮你做出一个有效的业务判断或分析建议。

与此同时，企业的数据结构也在发生改变：数据模态越来越多元，结构化+半结构化+实时数据；数据量越来越庞大，传统BI性能瓶颈暴露；分析需求越来越敏捷化，过去几天的报表已经难以满足实时经营需要。

AI正在重塑认知方式，但BI的分析方式还停留在过去。

企业需要的，不是一个“问数机器人”，而是一套能理解业务、连接数据、辅助决策的“智能分析系统”。

FineBI7.0，如何重新定义BI？

在帆软看来，企业“用不好数据”的核心症结，不是工具不足，而是逻辑混乱。传统BI系统往往从报表和展示层切入，但忽略了数据从采集、建模、治理，到消费、归因、决策的完整链路。

FineBI7.0的核心命题是：将“指标”作为数据使用的起点，用一个统一的指标中枢，串联起数据、业务与管理，构建真正可闭环、可追责、可演进的数据分析平台。

这是一场深刻的范式转移，以下是这场变革的几个关键维度：

1、以“指标中心”重构数据逻辑：BI不再只是分析工具，而是业务、管理的数据中枢

在FineBI7.0中，“指标”不再是报表上的最终显示项，而是分析工作的第一“公民”。帆软重新定义了“指标”的角色——它既是数据管理的锚点，又是业务语言的表达单元，更是连接数据资产、组织角色与决策流程的桥梁。

FineBI7.0提供一整套“指标中台”能力，包括：统一指标定义与管理，支持组织级别的标准化指标体系建设；全生命周期管理机制，覆盖指标的定义、归因、权限、血缘、消费、变更等全流程；业务、数据、管理三端联动，指标成为企业沟通与协同的底层语言。

在这种逻辑下，BI不再是一个工具，而是一套数智化的“业务管理中枢”。

2、打通“定义-分析-追责”的全链路，实现数据应用闭环

传统BI系统中的指标，常常“定义后即沉没”。帆软试图解决的是：指标被谁定义？被谁用过？是否被误解？是否造成错误判断？

FineBI7.0提供了完整的指标消费追踪链路：

·可视化归因分析：对指标背后的构成要素、影响因子进行可视呈现；

·异常预警机制：发现异常波动时，系统自动触发提醒并关联溯源逻辑；

·指标变更管理：支持“指标血缘图”，让用户明确指标在各类看板、系统、组织角色中的使用情况；

·消费行为记录：知道一个指标被谁用了、怎么用了、带来了什么决策后果。

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FineBI v7.0构建面向数据分析的指标平台

这套能力，让BI不仅“看得懂”，更“问得清”“查得明”，实现数据消费的真正可控与可持续。

3、强化数据治理，为BI提供坚实的数据基座

“没有治理，就没有分析”。帆软意识到，如果没有良好的数据底座，任何BI平台都只能是“建在沙滩上的高楼”。

因此，帆软以FDL（FineDataLink）为核心，打造了一体化数据治理中枢，具备：全流程治理能力，数据同步、清洗、标准化、建模、权限管控等功能一应俱全；分析即治理，将数据治理流程嵌入数据分析路径中，业务分析过程也就是治理过程；业务-数据协同机制，业务侧反馈可直接反哺数据建模和资产管理；数据资产可复用，所有治理后的指标、模型、主题、报表都可沉淀入资产平台，支持复用与管理。

这意味着，数据治理从“后台运维”跃升为“前台生产力”，真正服务于业务使用场景。

4、一体化平台协同：FDL+Report+FineBI，打造数据从采集到消费的全流程平台

需要指出的是，FineBI7.0并不是孤立存在的产品，而是帆软一体化平台规划的重要一环。

帆软正在通过一体化平台战略，布局数据全生命周期的应用闭环。这一平台涵盖了数据分析（BI、FineReport）、数据集成治理（FDL）和业务系统开发（简道云JDY）三大核心模块，目标是打通数据流通与共享的底层逻辑，并提供统一、顺畅的前端用户体验。

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想象一个完整的企业数据流程：从在JDY中填写业务数据，到FDL对数据的治理与标准化处理，再到FineBI中进行深入分析与监控，最后分析结果还能直接反哺回业务系统，推动流程优化。这不仅实现了数据的“前后贯通”，也达成了业务流、管理流与数据流的融合。

其中，FineBI7.0的“指标中心”起到了核心作用，它将数据定义为业务指标，建立了数据与业务语义的连接点，实现了分析、追踪、归因与决策的闭环。

在实际落地中，FineBI7.0的“指标中枢+平台协同”机制已在多个行业场景中验证其价值。例如，某制造业客户，通过指标标准化和血缘溯源，实现多工厂、多产品线经营数据的集中管控；某零售企业，实现总部统一指标定义、区域灵活看板配置，提升销售分析与商品运营效率；某金融企业，借助指标归因与异常监控，建立从风控到运营的高敏感度指标体系。

这些来自不同行业的案例，指向了一个共同的方向：指标不只是数据的名称，更是业务的语言，是组织运行的度量工具。

从Data Agent到“数智中枢”，

帆软如何思考BI的下一站？

当大模型浪潮席卷而来，BI这个看似成熟的数据分析品类，也站到了重构逻辑与突破边界的关键节点。

帆软认为，真正的智能分析，不是“多一个AI插件”，而是重新定义BI与业务之间的关系。

具体来说，可以从技术和业务需求两个角度，来看待这一行业演进方向。

一方面，从技术演进角度，从早期的“语义转SQL”，到如今的“数据智能助理”（Data Agent），FineBI7.0给出了帆软对AI for BI的最新回答：不仅让人更容易“问出数”，更让系统具备“理解与行动”的能力。

在此次第七届智数大会上，帆软发布的数据智能助理，正是这种范式跃迁的代表。它不是一个工具集合，而是一个具备1-2年经验的数据分析师的虚拟体，能够服务企业中N个业务管理者，实现真正的数据驱动与效率提升。

这个智能助理由三大能力模块构成：

·智能问数Agent：支持基于可信指标的多轮问答、仪表板问数、一键转看板，避免“答非所问”的AI尴尬，真正做到“既听得懂业务话，又找得出业务数”；

·智能洞察Agent：实现从数据排查、归因分析、到结构化报告输出的完整闭环，是“数据解读员+分析思维教练+报告撰写助手”的三合一；

·智能搭建Agent：打通帆软组件能力与分析意图，可自动生成流式美观的仪表板，让报告成果直达管理决策一线。

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这背后，是帆软对AI可信性与落地性的深刻思考，“我们打造的不是工具，而是让数据具备行动力的数字员工。”在AI逐步走向生产力主角的时代，这或许是对BI未来最有力的注解。

另一方面，从企业需求角度，基于指标的数据分析，将成为企业运营“数智中枢”。

帆软联合创始人、CTO季明华在采访中提出了一个核心观点：“指标，是企业战略解构的语言单元。”

在帆软的理解中，企业经营的本质，就是对“目标-路径-反馈”的系统性管理。而这些元素最终都会以“指标”的形式落地。因此，谁能构建起一套“指标驱动的经营系统”，谁就能实现从经验决策走向科学治理。

在这种逻辑下，BI不只是分析终点，而是驱动运营的入口。

在技术和需求的双重驱动下，帆软也在不断演进其产品哲学。但无论市场如何变化，有一个目标没有变过——做能落地的智能分析平台。

在采访中，帆软多次强调一个关键词：“落地”。

面对AI热潮，帆软没有追求炫技式功能堆叠，而是坚持回到场景、用户、组织实际问题上来，具体表现在：

·场景适配第一：不是为了AI而AI，而是用AI解决业务场景中的真实数据应用问题；

·用户体验优先：技术背后必须隐藏复杂性，向用户呈现的是简单直觉的交互；

·组织协同导向：指标中台的本质，是在多角色、多团队间建立数据理解的共识机制；

·能力再分配逻辑：IT不再是分析唯一中心，业务部门也能成为“分析力生产者”。

帆软的理念是：让AI成为连接人和数据的新桥梁，而不是新的壁垒。

在2025帆软智数大会上，帆软CTO季明华提出：“AI不是单点工具，而是与数据深度融合后的原生能力。” 这不仅是对FineBI7.0的技术定义，也是一种数据观的进化。他强调，大模型越聚焦越有效，而高质量数据才是AI真正发挥价值的基础。这种“可信的数据分析”能力，才是企业在AI时代实现组织智能的根基。

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