MagicBI是国内最早从事搜索式数据分析技术并商业化落地的团队。团队成员主要来自微软、阿里、百度、字节等公司的⼤数据团队。我们的使命是“简便每一次分析,只为每一位用户”。公司致力于搜索式分析,通过类似百度搜索的⽅式查询数据,应用可解释AI、自然语言分析等技术,实现数据分钟级地动化洞察,无需过多培训,同时打通PC端与移动端,支持语音输入,满足任何人、任何时间、任何地点、任何方式进⾏数据洞察,提高业务决策效率。
经典客户案例介绍:
- 金融行业
1、痛点分析
• 传统BI上手门槛太高,员工不会用,阻碍企业数据分析民主化
• 沉睡报表多,70%以上的报表制作后无任何访问,资源浪费严重
• 金融风控场景数据分析需求旺盛,无法及时满足
• 不同部门数据分析需求不同,希望能随时分析做出刺激客户消费的决策
2、解决方案
• NLQ自然语言查询,使用搜索问答式分析,改变传统BI拖拉拽方式,简化分析步骤,降低分析门槛,让每个用户都能够使用起来
• 分析民主化,不用写SQL,搜索+自助式分析,业务人员自己随时随地查询想要的数据,让分析工程师可专注于自己领域的分析场景,得到更高质量的分析结果,数据价值更大化
• 搜索分析结果可加入报表或答案,不同业务场景有对应的报表分析模板可选择,报表亦可二次编辑,复用和分享,报表制作灵活简便,资源得到利用,效率得到大幅提升
3、应用效果
• 分析民主化:搜索问答式分析,简便每一次分析,用户使用比例大幅提升,促进企业数字化的转型
• 处理效率提升:一线人员根据自己需求自主分析,分析需求得到满足,数据分析师专注领域分析,深入挖掘数据价值,各自处理效率得到大幅提升
• 运营效益提升:由搜索+报表+大屏+洞察,数据价值可视化,辅助用户通过数据做出更优决策,提升银行整个运营效益
- 餐饮行业
1. 痛点分析
• 传统工具学习成本高, 对于普通业务人员, 报表系统使用起来很吃力
• 数据处理效率低, 都需要等平台统筹给数据, 存在一定情况下的决策延后
• 数据运营概念缺失,订单数据杂乱繁多,整理分析代价高,错失数据价值
2. 解决方案
• 构建适合客户的数据报表, 大屏, 结合拖拽式交互逻辑, 客户更容易上手
• NLQ 问答式数据交互, 让客户和数据对话, 直接得到报表和答案
• 从进、销、存、管理运营业务框架迭代适合客户的指标体系数据结构, 让客户更易接触数据运营
3. 应用效果
• 使用比例提升: 用户通过拖拽式交互, 问答式交互快速得到有价值的数据反馈, 形成良性循环
• 处理效率提升: 能够灵活处理各项数据辅助各业务人员决策, 提高事件处理效率
例如: 客户流失预警模型能更好的帮助业务方决定活动优惠时机, 减少客户流失.
• 运营效益提升: 由报表, 大屏, 自由提问多方面提供有效数据, 答案, 辅助用户更快决策, 提升运营效益.
产品优势: