保险行业正在经历一场深刻的变革。消费者期望获得更便捷、更精准的保险服务，同时，监管政策的更新、市场竞争的加剧以及互联网媒体等平台的崛起，都在推动着保险行业不断创新和适应新的市场环境。这场变动不仅是技术层面的更新，更是对保险行业经营理念、服务模式和运营策略的全面重塑。

构建数据分析组织，应对行业数据应用难题

1、保险行业转型现状

随着80、90后步入社会，成为保险行业主要消费群体之一。年轻的消费人群倾向于在线购买保险，对传统营销方式缺乏兴趣。互联网媒体、社交等平台日益成熟，过去由地域、行业等隔阂带来的信息差不复存在，保险产品在用户面前赤裸着被挑选，不得不降低收益期待。与此同时，当下新能源车企和互联网保险公司也正通过数据优势，快速建立起自己的用户群体，不断冲击原有的保险市场。

面对这样的市场环境和相应政策的要求，诸多保险企业都在进行数字化转型，包括经营观念、销售方式、运营方式、决策方式等等，都需要更多数据分析能力支撑企业的敏捷决策，实现从客户到用户的转变。

2、数据应用现状：取数用数繁琐效率低下

保险企业数字化转型关键之一在于企业内部数据应用的成功与否。目前，诸多企业内部数据应用仍面临一个直接痛点：企业获取数据的流程繁琐且效率低下。

以分支机构一线为例，想要获取实时投资回报或精准营销名单，需经历一连串的请求和确认环节。首先，需求提交至总部业务部门，然后转至科技团队的数据管理部门和数据应用部门。如果数据工程师无法直接提供所需数据，还需向底层数据仓库团队提出需求，以便将数据整合至数据集市。之后，数据分析师将数据上架为应用产品，最终才能传递至业务方并下发至各层级。

这一冗长的流程占用了大量空间，沟通成本极高，最终导致业务团队、科技团队双方都不满意。业务团队获取数据慢，无法跟上营销活动节奏，影响企业经营；科技团队可能仅有十几人，却要处理数千个报表需求，工作任务繁重。

3、构建0距离的数据分析组织

要解决企业在数据获取和应用上的困境，波士顿咨询公司曾提出相关建议，核心在于建设数据分析组织，将数据应用的起点从IT部门的底层向上推至业务部门，甚至一线业务人员，以实现数据的高效利用，满足业务需求。

具体来说，通过建立更紧密的协作机制，将数据接口向前推进，实现从IT到业务的无缝对接，让科技团队与业务人员之间的数据交接需要更直接和高效。其次提升全员数据素养提升，让更多成员具备数据处理能力，从根本减轻数据需求压力。

但企业要培养全员的数据能力，往往带来极高成本。对此，观远数据总结了”三板斧“策略，以更平衡的解决方案，提高企业成员的数据理解和应用能力：

• 现代化BI工具：通过易于使用的BI工具，使业务人员能够自主地访问和分析数据，提高数据应用效率，简化取数用数全流程。

• 行业解决方案：采用行业先进解决方案，以适应特定业务场景的需求，驱动业务的数字化决策与效率提升。

• 数据文化建设：通过方法论的指导，建立数据文化，鼓励数据应用，打造数据驱动型组织。

以下详细拆解”三板斧“，助力企业有效地发挥数据的价值，指导业务决策，同时降低实现过程中的复杂性和成本，最终实现数据生产者10倍成长，赋能100倍的数据消费者。

三板斧之「现代化BI」、「行业解决方案」、「数据文化」

1、极致易用性的现代化BI

观远数据现代化BI包含一套全面的数据分析和可视化解决方案，其核心功能可以分为四大部分：

• 数据接入与准备：包括数据采集、智能ETL、数据管理等，确保数据的质量和安全，为分析打下坚实基础。

• 数据分析：提供多维分析、自助分析、增强分析等工具，支持用户从不同角度深入挖掘数据价值。

• 数据消费：通过可视化图表、交互式看板、数据大屏等工具，将分析结果以直观的方式呈现，便于用户理解和决策。

• 企业级底座：涵盖云原生架构、数据安全、智能云巡检等，确保系统的高性能、稳定性和安全性，同时支持企业级应用的扩展和维护。

此外，观远BI产品特别注重全栈信创支持，全面支持自主可控和安全合规的技术架构，确保企业数据的安全性和可控性，满足国家对信息技术产品安全的要求。

现代化BI不仅仅停留在技术层面，更在于在于其易用性。一个操作复杂、难以上手的系统，无论功能多么强大，都可能被用户所忽视。观远BI提供了易学易用的极低使用门槛，全拖拉拽式操作、0代码数据开发、低门槛掌握数据可视化、自主构建数据应用门户。仅需基础培训，用户即可自主完成80%的数据分析工作，解决传统BI“入门即放弃”的难题。

2、赋能行业洞察分析的BI+AI能力

在进一步增强全员数据分析能力的同时，观远数据也意识到了业务人员在使用BI产品进行数据洞察和分析时遇到的挑战。

尽管业务人员能够进行初步的数据分析，但深入使用时，他们面临着数据指标化的问题。科技团队以库、表、模型、字段和大数据平台来描述数据，而业务人员则更习惯于使用指标这一术语，这导致了两者在数据理解和应用上的显著差异。“同名不同义、同义不同名”的现象越来越突出，整个指标体系的开放共享及治理成本飙升。

为了克服这一难题，许多企业正在推进数据指标化的工作。观远数据选择了更为高效的方法：在BI中构建一体化、一站式的指标中心，并将底层数据进行前置性指标化，使得业务人员可以直接调用所需的指标，而无需关心数据的存储细节。指标中心涵盖了指标的定义、治理和逻辑追溯，简化了整个数据消费流程。现在，业务人员只需关注他们需要的指标，并找到合适的口径即可使用，而无需深入了解数据的底层结构。

观远BI平台引入了ChatBI功能，它通过自然语言处理技术，使用户能够与系统进行交互，获取数据并辅助决策。然而，未经充分训练的大模型可能因缺乏对特定业务知识的了解而提供不准确的回答。为提高准确性，观远ChatBI搭载了企业级知识库模块，让ChatBI在启动前接入企业文档和数据资产，实现知识库的初始化。

用户在使用ChatBI时，可以持续地提问、调整和追问，系统将追踪这些互动，实时优化模型的准确性。用户对问答结果的反馈将直接影响ChatBI的学习和改进过程。通过这种自循环的优化机制，ChatBI能够不断适应用户需求，提供更准确的问答服务，满足用户在数据查询和决策支持方面的需求。

3、文化跃迁构建数据驱动型组织

拥有易用性的产品以及行业对应的解决方案，最终还是要让用户快速广泛使用起来，真正建立起数据文化。观远自创6S模型为企业构建数据驱动型组织提供了一个清晰的进阶路径，分为六个期间、三个主要阶梯。

第一阶梯主要采用的是中心化产出模式，即需求和交付的应答合作方式，分为三个期间：S1激活期实现从无到有的转变，能通过数据来简单回答发生了什么；S2渗透期通过数据库的建设，从有到多，培养决策者依赖数据的习惯，使核心场景能够识别问题、找到原因并解决问题；S3复制期追求从多到精，让广泛的员工群体养成使用数据的习惯，全面覆盖企业的各种业务场景。

第二阶梯的目标是打造一个广泛自助的模式，使数据更广泛地应用于日常工作，成为决策的前提。在这个阶段，业务方将减少对科技团队产出的依赖，转而采用分布式的开发模式，实现自给自足。核心分析师将具备数据应用的能力，从而推动数据分析的普及和深化。

第三阶梯强调的是融合性进步，即把数据分析系统与业务系统直接打通，完成从数据分析到应用决策的链路闭环。在这个阶段，BI能力与AI算法的融合将为分析和决策提供更强大的支持。通过这种融合，企业不仅能够实现数据分析的自动化和智能化，还能够确保数据分析结果能够快速、准确地转化为实际的业务决策。

观远数据总结了“诊断-规划-执行-反馈”循环四步法，助力企业数据应用从起步、进阶到飞跃，覆盖企业诊断咨询、能力培训、实施带教、运营推广、场景共创等场景，共建行业数据分析标杆。

案例分享：经营分析全员看板，实现高效自助化决策

最后分享某健康保险公司数据应用升级案例。原有的BI工具因操作复杂、门槛高，限制了业务部门的自助操作能力，通常需要依赖IT团队来满足其需求，这不仅拖慢了开发效率，也难以适应快速变化的业务需求。在向总部及分支机构推广使用时，工具权限管理功能不足，容易导致权限混乱和安全隐患。此外，PC端、移动端和大屏显示需要分别开发，增加了工作量并造成资源浪费。加之厂商支持不足，许多企业仍在使用过时的版本，这些旧版本在功能和性能上已无法满足当前的业务需求，亟需升级。

该企业现与观远数据达成合作，搭建经营分析全员看板，面向总部、分支机构和各个部门组，通过精确的权限划分和内容隔离，确保每个层级都能查看到符合自身需求的具体数字和指标。

在过去，企业各部门会议中提出问题后，需要在会后寻找数据和答案，并复盘以制定解决问题的策略。现在，借助观远BI产品功能，在会议前就能进行充分的业务数据准备。在会议中，他们可以直接针对这些数据提出问题，并利用BI工具的灵活性，快速联动分析，找出问题背后的原因，从而显著提高了解决问题的效率。此举不仅优化了经营分析流程，还提升了数据的透明度和安全性，实现了业务决策的高效与自助化。

随着保险行业数字化转型的不断深入，观远数据正助力企业跨越传统BI工具的局限，通过现代化的BI工具、行业定制的解决方案、以及深入人心的数据文化建设，助力打造一个全新的数据驱动组织。观远数据期待与更多保险企业携手合作，通过数据分析和智能决策支持，共同推动保险行业的数字化转型，实现更高效、更精准的业务决策，开创保险服务的新篇章。