爱奇迹 x Quick BI:破局数据孤岛,智联全球业务

简介: 爱奇迹借助阿里云Quick BI打通全球数据孤岛,实现供应链全链路可视、销售自助分析与实时预警。核心看板月均访问1.2万次,运营效率提升50%,开发响应提速5倍,助力企业构建敏捷、协同、智能的全球化决策体系。

核心数据看板月均浏览量约 12000次

运营效率提升 50%

开发响应速度提升 500%


image.png



背景及业务挑战


背景


全球化竞争日趋激烈,跨区域数据协同不畅、经营决策滞后、供应链数据孤岛,已成为中国企业出海的共性痛点。作为全球电子雾化行业头部企业,爱奇迹业务覆盖全球100多个国家和地区,在发展过程中,深陷全球业务运营与供应链管理双重数据难题。依托阿里云Quick BI强大的数据分析、可视化管控与多源协同能力,爱奇迹成功破解跨国经营核心痛点,实现全球业务数据化、决策敏捷化,也充分彰显了Quick BI适配全球化企业、精准解决跨境运营难题的核心实力。


“销售每天都需要看的日报、供应链需要及时复盘的库存,往往需要手工整理各类数据、反复核对校验后,才能同步给业务方。等数据最终出炉,最佳决策窗口期已经过去了。”爱奇迹数据部负责人回忆道。


在此背景下,全球化跨区域运营难题愈发突出。各国消费节奏、区域性大促节点差异明显,再加上跨时区协同障碍,人工制表的报表不仅口径杂乱、传递滞后,更无法适配区域差异化数据需求,导致一线销售难以及时掌握个人业绩进度,管理层无法同步把控全球销售动态,直接拉低整体决策效率。


跨境供应链的协同痛点同样棘手,爱奇迹供应链覆盖采购、质检、跨境物流、海外仓配、终端销售至售后全流程,涉及十几个业务环节、7个核心部门、40张数据表及100余项业务指标。此前各部门数据统计口径、周期与定义均不统一,形成难以打通的“数据孤岛”,不仅引发库存预测偏差、订单交付延迟等问题,更直接拉低部门协同效率、推高整体运营成本。


业务挑战


01 区域差异大、报表标准不一,导致跨国管理效率低


02 数据定义与统计周期混乱,形成孤岛,引发库存偏差。


03 手工处理滞后,信息时效不足,制约决策敏捷性。


面对多重叠加的数字化痛点,传统人工数据处理模式已无法适配全球化业务发展需求,爱奇迹亟需一套专业智能化 BI 工具破局突围。阿里云Quick BI凭借全球化部署、多源数据整合、灵活可视化配置、高性能并发等核心优势,精准匹配企业数字化转型需求,也为后续 AI 智能应用落地,筑牢了坚实的数据基础


image.png




打通供应链壁垒,全球库存全链路可视


针对爱奇迹面临的核心痛点,阿里云 Quick BI 依托多源整合、交互下钻、自助分析、实时预警等功能,搭建四大核心看板,从数据治理、跨区协同、敏捷决策三大维度,重构跨境业务运营模式,实现从人工复盘到数据驱动的全面转型。


阿里云 Quick BI 高效整合 ODPS、HOLO、Excel 等多源异构数据,完成数据清洗与标准化治理,统一拉齐 40+ 张数据表 、100+ 核心指标口径,为爱奇迹构建了标准化的线上报表体系,从根源打破部门数据壁垒,实现全供应链数据实时共享,解决传统数据传递慢、复用率低的问题。


依托 Quick BI 核心功能,全方位破解供应链管控难题:

  • 深度穿透分析:支持“总览→下钻→联动”的交互式分析路径,让数据问题可追溯、定位更精准;
  • 全局联动视图:打造“全球库存水位 + 在途 + 需求预测”联动看板,实现库存的实时可视与可控;
  • 全生命周期监控:订单履约看板已实现从下单到签收的全流程时效预警,全程追踪订单履约状态。


如今,业务端能即时接收预警并动态调整库存策略,管理层仅需一部手机即可掌握全球订单交付热力图,实时修正预测模型。爱奇迹不仅显著提升了跨境跨部门的协同效率,更构建了以数据为驱动的供应链敏捷决策体系。


Before

  • 各系统独立,Excel传递
  • 区域分散,全局不可见
  • 事后复盘,被动响应
  • 部门间反复确认口径


After

  • 统一数据口径,线上实时共享
  • 全球库存水位+在途+需求预测联动视图
  • 下单到签收全链路时效预警
  • 拉齐规范,数据复用率大幅提升


image.png




适配全球差异化需求,赋予业务人员数据自主权


“销售运营需要实时关注业绩达成”这一基础需求,在全球化语境下却极具挑战:美洲黑五狂潮、欧洲圣诞大促节奏迥异,各区域对报表维度、可视化呈现、信息时效性的要求千差万别。传统模式下,固定报表适配性低,一线销售常因“等数据”错失业务良机。


Quick BI凭借灵活架构,精准化解全球销售运营数据需求的复杂性,核心优势落地为三大能力:

  • 精细化下钻:支持按国家、渠道、品类多维度下钻,实时追踪产品动销率与退货率,把控全球销售动态;
  • 个性化自助分析:覆盖300+ 业务人员,可自定义区域、产品及维度组合,灵活筛选查询,实时查看业绩达成与目标进度,大幅提升数据使用体验;
  • 高性能稳定保障:黑五等大促高峰期的系统查询响应稳定<2 秒,无性能瓶颈,全力支撑全球流量洪峰下的高效决策。


这套高效灵活的”数据自主权”模式,彻底打破”提需求-等开发-再调整”的低效循环,助力爱奇迹构建实时追踪、千人千面的全球化销售运营新范式,让数据从滞后的记录转变为驱动全球业务增长的实时引擎。


image.png




革新协作模式,数字化成效全面落地


技术价值的释放,离不开组织能力的配套支撑。爱奇迹数据团队依托Quick BI,搭建起“业务 + 开发 + 产品”铁三角标准化数据协作机制,由业务提需求、数据开发统一口径、数据产品负责落地与体验优化,实现数据需求从提出到上线全流程高效闭环。


通过这套高效机制,常规复杂类报表可在1-2周内即可完成上线,新增绩效看板开发周期从2 周大幅压缩至 3 天,需求响应速度提升近5 倍。企业核心数据看板月均访问量达12000次,数据真正成为全员高频使用的决策工具,直接推动整体运营效率提升50%以上,彻底实现降本增效。


爱奇迹通过重塑内部协作模式释放数据生产力,让数据需求不再受制于漫长的开发排期,顺利转化为驱动业务增长的即时动力。


image.png




数字化跃迁破局,重塑全球化决策基因


爱奇迹的数字化转型实践充分证明,BI 工具的核心价值远不止于报表自动化与数据可视化,更在于重构企业全球化决策基因。借助 Quick BI,爱奇迹不仅打破了跨时区、跨部门的物理“数据硬孤岛”,更消除了信息滞后、认知偏差带来的协作“软隔阂”。


当数据从“事后复盘的滞后记录”转变为“事前预测的决策导航”,当 300+ 业务人员从“被动等待者”转变为“主动决策者”,爱奇迹成功构建起实时感知、敏捷响应、全球协同的智慧运营体系。这不仅是供应链与销售端的效率革命,更是中国企业深耕全球化市场,以数据驾驭不确定性、赢得未来竞争主动权的核心路径。未来随着 AI 智能决策的深度融入,数据赋能将进一步拓宽爱奇迹的全球化发展版图。


Before

  • 依赖手工整理报表数据与跨时区传递,口径不一致,延误决策。
  • 各部分数据割裂,库存预测偏差大,引起交付问题。
  • 报表僵化无非适配区域业务差异需求。
  • 协作流程长、沟通成本高、数据难复用。


After

  • 整合多源异构数据,实现全球数据实时在线共享。
  • 实现全链路时效预警与多端全局可视,支持动态调优。
  • 自助分析与多维下钻,查询响应<2 秒。 看板开发提速5倍,运营效率提升50%+。
相关文章
|
1月前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
连续7年!阿里云凭借Quick BI成为中国唯一上榜Gartner® ABI魔力象限的BI厂商
阿里云Quick BI第七次入选Gartner分析与BI魔力象限挑战者象限,是中国唯一连续七年上榜的BI厂商。作为AI-native智能分析平台,它集多源接入、归因分析、生态协同、按需计费于一体,已服务万家客户,覆盖全球8大区域。(239字)
188 1
|
1月前
|
弹性计算 人工智能 固态存储
2026年阿里云轻量/ECS/GPU云服务器最新配置价格表
2026年阿里云服务器价格体系清晰覆盖轻量应用服务器、ECS云服务器、企业级实例与GPU实例,从个人入门38元/年到企业高性能配置,价格梯度分明,新老用户均有专属优惠,续费价格稳定,无隐形涨价风险。以下从实例类型、配置、价格、适用场景与优惠政策全面解析,帮助不同用户精准选型。
591 0
|
2月前
|
新零售 BI
Quick BI使用案例21:基于移动计算的订单金额波动平滑与趋势分析
本文详解如何用“移动计算”功能构建3日滑动求和模型,平滑订单金额因为周末、天气、促销等因素影响的短期波动,既保留趋势灵敏度,又提升分析准确性,助力新零售业务科学决策。(239字)
|
2月前
|
BI 双11
全棉时代 x Quick BI:助力全棉时代高价值会员精益运营,实现双十一到店转化率提效150%+
全棉时代借助阿里云瓴羊数据智能,实现会员精细化运营:双十一到店转化率提升150%+,母婴与家清品类交叉渗透率增50%+。Quick BI支持对话式分析,助品牌从“流量”转向“留量”经营。
|
2月前
|
安全 BI 数据安全/隐私保护
Quick BI使用案例27:如何通过“自定义角色+独立授权”实现数据集问数权限的精准控制
本文通过“自定义组织角色+数据集独立授权”,让组织中普通用户A在群空间中仅对其有编辑权的数据集进行问数及配置,严格遵循最小权限原则,兼顾安全与效率。
|
5月前
|
城市大脑 供应链 监控
后台算不清、前台看不见?双引擎破解企业数据"里子"与"面子"双重困境
“电子表格+数据大屏”双引擎:电子表格如超级Excel,支持多级表头、近400个函数、直连实时库,破解财务复杂报表难题;数据大屏具电影级视觉与叙事能力,零代码打造高规格汇报。一解“里子”严谨性,一展“面子”感染力。
后台算不清、前台看不见?双引擎破解企业数据"里子"与"面子"双重困境
|
5月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
OpenClaw Skill × DuckDB:一个会自动进化的电商销售分析预测是怎么炼成的
OpenClaw的Skill系统为AI提供“操作手册”,将人类可读的Markdown技能(如商品预测)转化为可执行流程;结合DuckDB列式分析引擎,实现秒级数据查询与全自动模型迭代优化,让AI真正“会做事”。
OpenClaw Skill × DuckDB:一个会自动进化的电商销售分析预测是怎么炼成的
|
人工智能 供应链 数据挖掘
瓴羊入选中国信通院《AI Agent智能体产业图谱》
2025数据智能大会在京召开,中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》,瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态,涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术,重构企业数据分析方式,实现从“被动响应”到“主动服务”的升级,广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌,瓴羊将持续推动企业智能化转型,释放数据价值,助力“人工智能+”深度发展。
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
Deep Search 如何理解业务仓库代码?
本文系统地介绍了 Deep Search 和 Deep Research 的概念、与传统 RAG 的区别、当前主流的商业产品与开源方案、在代码领域的应用(如 Deep Search for 仓库问答)以及未来的发展规划。
1028 21
Deep Search 如何理解业务仓库代码?
|
SQL 人工智能 数据挖掘
Quick BI V6.0发布:让人人都能拥有的「超级数据分析师」到底强在哪?
阿里巴巴发布首个数据分析Agent“智能小Q”,集成问数、解读、报告生成与报表搭建能力,基于AI实现一句话获取数据洞察。Quick BI 6.0深度融合AI与BI,升级多源数据接入、自动化分析与协同办公,让企业人人拥有“超级数据分析师”。

热门文章

最新文章