隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策成為核心競爭力。商業(yè)智能作為連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵橋梁，其應(yīng)用解決方案市場正迎來新一輪增長與變革。在愛分析發(fā)布的《2023商業(yè)智能應(yīng)用解決方案市場廠商評(píng)估報(bào)告》中，數(shù)聚股份憑借其在應(yīng)用軟件服務(wù)領(lǐng)域的深耕與創(chuàng)新，再次成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。

報(bào)告指出，當(dāng)前商業(yè)智能市場已從早期的工具導(dǎo)向，轉(zhuǎn)向以業(yè)務(wù)場景為核心的應(yīng)用解決方案驅(qū)動(dòng)。企業(yè)不再滿足于簡單的報(bào)表展示，而是追求與業(yè)務(wù)流程深度融合、能夠敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)變化的智能應(yīng)用。在這一趨勢(shì)下，具備強(qiáng)大產(chǎn)品化能力、行業(yè)理解深度以及服務(wù)落地經(jīng)驗(yàn)的廠商，正獲得更大的市場優(yōu)勢(shì)。

數(shù)聚股份作為國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用軟件服務(wù)商，其核心優(yōu)勢(shì)在于將商業(yè)智能技術(shù)與垂直行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯深度結(jié)合。公司并非提供通用的BI工具，而是圍繞客戶在營銷、運(yùn)營、財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈等具體領(lǐng)域的痛點(diǎn)，構(gòu)建端到端的場景化應(yīng)用解決方案。例如，在零售行業(yè)，數(shù)聚的解決方案能夠整合線上線下數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者全旅程分析、精準(zhǔn)營銷與庫存優(yōu)化；在制造業(yè)，則聚焦于生產(chǎn)效能分析、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)與質(zhì)量管控。

愛分析評(píng)估認(rèn)為，數(shù)聚股份的成功得益于其獨(dú)特的“軟件+服務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)模式。在軟件層面，公司擁有自主可控的數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)，支持快速構(gòu)建和迭代應(yīng)用；在服務(wù)層面，則組建了深諳行業(yè)知識(shí)的業(yè)務(wù)顧問與實(shí)施團(tuán)隊(duì)，確保解決方案能夠精準(zhǔn)匹配客戶需求并快速產(chǎn)生價(jià)值。這種模式有效解決了商業(yè)智能項(xiàng)目常見的“落地難、用不起來”的頑疾，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策、從洞察到行動(dòng)的閉環(huán)。

面對(duì)日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境與AI融合趨勢(shì)，數(shù)聚股份積極將機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能能力注入其解決方案中，推動(dòng)商業(yè)智能向決策智能演進(jìn)。其部分解決方案已能提供自動(dòng)化洞察、智能預(yù)警與處方性建議，顯著降低了業(yè)務(wù)人員的分析門檻，提升了決策的時(shí)效性與科學(xué)性。

商業(yè)智能應(yīng)用解決方案市場將持續(xù)向場景化、智能化和普惠化發(fā)展。數(shù)聚股份所代表的，以應(yīng)用價(jià)值交付為核心、以軟件服務(wù)為載體的路徑，預(yù)計(jì)將引領(lǐng)下一階段的市場主流。對(duì)于尋求通過數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)突破的企業(yè)而言，選擇與像數(shù)聚這樣兼具技術(shù)實(shí)力與行業(yè)深度的伙伴合作，將是構(gòu)建可持續(xù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力的關(guān)鍵一步。