AI浪潮对BI行业的影响 - 2025年春节DeepSeek的爆火让AI产业迎来全民狂欢，许多行业被动或主动受到AI影响并获得大量商机[2] - BI行业与AI有天然亲近感，客户预算重点转向AI，导致传统BI关注度下降[2][5] - 生成式AI驱动的ChatBI站上高峰，通过自然语言交互返回详细研究结果，符合市场对数字化智能的想象[5] 思迈特的市场表现与产品成果 - 公司落地了百余个AI项目，大部分来自新客户，在IDC技术评估中全面领跑ChatBI厂商[3] - 自去年推出生成式AI技术支持的产品以来，该产品迅速成为公司的第二增长曲线[3] - 今年又新增成交了几十个AIChat项目，AI合同大部分来自新客户，产品力突破原有圈层[16][17] 行业面临的深层挑战 - 客户挑产品说明不缺产品，而是对"让数据真正辅助决策"存有疑问[4] - ChatBI存在准确性、稳定性、安全性、扩展性四大问题，导致客户处于敢用不敢信的状态[6] - 市场出现虚火，商机泡沫消耗优质售前资源和成本，需精准识别最终买单客户[6] 思迈特的战略认知框架 - BI应具备三层价值：技术工具、管理工具赋能领导决策、业务工具助力基层效率提升[7] - 公司不赞成唯工具论，强调针对不同层级提供差异化服务[7] - 数字化建设存在方法论缺失，表现为投资大周期长见效慢规划差落地难[7] 公司的系统性重构变革 - 变革驱动因素包括外部市场增量转存量、客户需求从建转向用、内部经营理念转向质量健康[10] - 核心战略是聚焦产品化，明确以产品化为核心的业务战略，让资源更聚焦[10] - 从2023年起将自身打造成全数字化经营运营公司，用数据清晰监控毛利率等过程指标[10] 技术路线与产品差异化 - 2019年V10版本战略性选择采用数据模型和指标架构，与业界厂商走上不同道路[10] - 产品融合数据模型和指标模型的综合能力，确保数据质量完全有保障[12] - 采用AI+BI双轨策略：有数据基础客户直接上AI，数据基础不具备客户先上BI打好基础[14] 组织能力建设与运营策略 - 今年基本未招聘专业AI人员，而是通过内部认证体系提升现有团队AI能力[14] - 每个人员都必须严格通过认证持证上岗，追求更高专业性和敏捷性[14] - 近200个POC实践形成精细化打法，研发与一线组成联合项目组全程独立管控[14] 从供应商到价值合作伙伴的转型 - 客户购买驱动力不是技术和产品，最直接购买的是服务和能力[17] - 服务数千家老客户积累的行业Know-How成为新业务增长护城河[17] - 持续输出最佳实践和方法论，帮助客户对AI创新从关注到落地有系统性认知[17] 数字化本质与客户服务理念 - 信息化提升流程效率，数字化是基于数据运营驱动的建设和应用[19] - 提供订阅、租赁、直接购买服务等多样化选择，降低客户决策门槛[19] - 客户需要以终为始，从业务视角指导建设，用小步快跑构建企业数字化MVP[20]

Agentic BI的技术革新 - Agentic BI的计算框架从ChatBI固化的workflow流程转向由大模型根据用户需求自行设定流程的Agentic模式[2][3] - Agentic BI具备自行拆解问题的能力，例如用户询问“我的部门上周销量怎么样？”，系统可自动通过用户身份查询接口确定部门归属，再调用数据查询接口获取销量数据，极大提升了交互灵活性[3] - 相较于ChatBI处理复杂问题时“一个模板到处套”的局限性，Agentic模式能够更好地应对复杂场景[3] - Agentic BI预计将普惠BI系统内所有角色（开发工程师、业务分析师、业务端消费人员），大幅提升工作效率并使角色界限更模糊[3] BI产品市场格局与模式分析 - BI产品主要分为三种类型：可直接生成可视化报表的BI工具、作为云平台或SaaS产品功能模块的BI SaaS、以及作为定制化底座的BI PaaS[4] - 单纯的BI SaaS需求面很窄，BI工具与数据强相关，遵循“数据在哪里，BI就在哪里”的原则[5] - BI PaaS架构开放，允许用户基于已有底座定制自己的BI模块或系统，适用于有特殊BI产品规划的企业[5] - 在国内BI市场寻求差异化竞争，BI PaaS是公司的必然选择[5] 市场竞争与厂商策略 - BI PaaS领域的企业数量不多，公司可谓行业“独一份儿”[5] - 公司面临的主要竞争来自开源BI产品，成本是影响客户选择的关键因素[6] - 商业化产品在迭代更新、客户需求响应、问题解决及版本兼容性方面相较于开源产品具备优势[6] - 大厂BI产品通常是云解决方案的一部分，优势在于资源投入大且能与其他基础设施强绑定，客户可购买成套产品[6] - 公司与大厂的主要差异在于“独立性”和“云中立”特性，能兼容多个云平台数据源，且接触的行业使用场景更丰富[7] - 公司管理者相较于大厂产品负责人需更全面、专注、谨慎地思考公司生存发展问题[7] AI时代下行业分析师的角色演变 - 企业对数据分析师的招聘要求从5年前侧重技术技能（如熟练掌握BI工具）转向当前更看重业务理解能力和场景化知识[8] - 大模型训练主要基于通用知识，需要精准的行业知识来指导其在具体业务中发挥作用[8] - 未来将形成人提供创意与思路、大模型负责执行的互补工作模式[8] - 传统分析师向业务驱动者转型并非从零开始，而是工作重心的转移，长远看将提升工作效率，解放员工从事价值更高的工作[9]