8月8日，以「指标驱动 智能决策」为主题，2023 Smartbi V11系列新品发布会在广州丽思卡尔顿酒店开幕。
后疫情时代，BI发展趋势的观察与应对
在发布会上，思迈特CEO吴华夫在开场致辞中表示，当前大环境背景下，数字化转型是企业高质量发展的重要支撑，而BI是数字新基建重要组成部分，BI不仅可以赋能管理者辅助经营决策，还可以赋能业务人员优化操作层面流程，毫无疑问，BI成为企业从粗放式管理进阶到精细化运营的必要手段。
吴华夫介绍到，在ABI平台之前，BI主要经历了响应式的报表服务、以Cube为核心的OLAP分析、以宽表为核心分散式的可视化分析三个阶段。而在这个发展过程中，指标平台往往与BI平台分离，各自独立发展，这带来了数据不一致、数据流动低效、维护成本高等问题。
在面对如此割裂和分散的数据管理问题时，思迈特精心打磨推出Smartbi V11系列新品为企业提供一个全新的解决方案。在Smartbi V11 这个平台上将指标平台与BI平台融合在一起，通过底层数据的整合、统一的数据指标建模、统一的用户界面、强大的分析工具和全周期的安全和权限管控体系，解决数据一致性、效率和用户体验等问题。
吴华夫表示，接下来，思迈特将积极发展与各行业伙伴的合作。通过将ABI平台与行业伙伴的Know-how相结合，思迈特旨在为各个行业提供更加专业、高效的智能解决方案，共同推动行业的快速发展。
在主题分享环节，思迈特产品部总监杨礼显以《以指标为核心ABI平台 Smartbi Insight V11介绍与演示》为主题，介绍Smartbi Insight V11作为以指标为核心的一站式ABI平台，如何通过以指标模型为核心引擎，帮助企业建立以数据为依托、业务为中心、指标体系为管理抓手的数据化运营体系，赋能管理者，辅助经营决策。
Smartbi Insight V11是以指标为核心的一站式ABI平台，它提供端到端的数据价值挖掘、并能满足全场景数据应用。在数据准备方面：数据模型封装了异构、多源、复杂的原始数据，拥有强大的数据处理能力；指标模型提供业务深入参与的一站式的指标管理服务，构建自增长的指标体系。数据模型和指标模型犹如汽车的核心引擎，为上层数据应用和数据消费提供源源不断的动力。在数据应用方面：思迈特提供电子表格、自助分析工具集、对话式分析、数据挖掘等功能，从广度和深度上满足不同的数据应用需求。
另外，Smartbi 对话式分析堪称是BI领域的ChatGPT，它通过自然语言与数据交互来进行数据分析，是人人可用、处处可用的智能分析助手！
而对于各行业大中型企业客户，在数字化转型中，伴随数据治理工作的逐渐落地，实现了一定程度的数据资产化。但由于缺乏运营平台及方法，在资产的流通与消费、数据资产的价值释放、业务侧的运营推广等环节仍较为薄弱，向数据资产服务化阶段的迈进中面临较多的挑战，Smartbi Eagle在这样的需求背景下孕育而生。
思迈特智慧数据运营产品部总监李代以《智慧数据运营平台Smartbi Eagle》为主题，向大家展示了Smartbi Eagle如何从盘活数据资产、促进数据消费、提升业务价值、营造数据文化等四个方向，帮助各行业大中型企业客户在数字化转型中，赋能业务，“人尽其才、数尽其用”，实现数据资产化向资产服务化阶段迈进。
在发布会现场，Smartbi还与爱分析联合发布了《以指标为中心的ABI平台白皮书》（以下简称“白皮书”），爱分析首席分析师李喆对白皮书进行了解读分享。
白皮书内容聚焦指标管理与应用对国内企业的重要性，全面地梳理了以指标为中心的ABI平台概念、价值和应用落地方法论，并且通过来自多个行业的指标为中心的ABI平台标杆实践，为企业发掘指标价值、实现指标驱动提供最详实的路径参考。
至今，已有5000+企业组织通过Smartbi平台实现数字化转型，会上，思迈特的合作伙伴分享了Smartbi产品在不同行业不同场景下，如何帮助万千企业持续进化，加速数字化转型的实践与经验。
中国头部餐饮标杆西贝餐饮集团，IT及销供产资深高级总监 贺赞贤在演讲中指出，供应链数字化运营面临的挑战，业务端更多是看分析结果，比较少深入做自助分析，而且在指标开发上也缺少整体规划性、灵活性和口径的唯一性。
借助Smartbi以指标为核心的一站式ABI平台， 帮助西贝餐饮梳理指标体系，进行指标的统一管理、落地和应用，最终实现销供产高效协同，降本增效。
来自HONOR 荣耀 大数据平台产品经理 赵黄起则带来《Smartbi 助力构建数据化运营新生态》的主题演讲，她从日益增长的业务需求和无法快速增长的开发产能产生的矛盾出发，深度剖析了企业在实现自助分析过程中的痛点难点，并从AI智能分析、数据挖掘建模、数据可视化分析与自助探索分析等维度，分享了6年多以来，携手Smartbi在各业务场景的实践和成果。
目前，HONOR 荣耀已实现用户数量、资产数量每年快速增长，不仅盘活了数据资产，提升了组织效率，还帮助营造数据分析文化，构建“百花齐放”的数据化运营生态系统。
