投稿|融资撑不起观远数据( 三 )
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观远还需要更快其实可以说，当下专注于“BI+AI”的观远数据，似乎已经找不到增量的突破口 。
首先，AI在采集数据之时，必定会面临着使用这些数据的时候会遇到很多质量、安全、标准等方面的问题 。
如果AI无法进行自我识别处理，将会需要依靠人进行处理，这似乎与发展BI相悖 。
其次，在未来一站式服务能不能完全让工具代替人去消化原始知识，降低知识运用的门槛也是一个BI要面临的源头问题 。
因为在数据采用的前期，如果要将知识运用到数据分析中，需要事先积累、吸收、融汇贯通，需要付出大量的努力 。
业界认为，按照“DIKW”模型理论，BI不能停留在数据阶段，做统计与可视化，而要专注于把数据转变为知识 。
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于是，从观远数据的角度来看，将BI工具去数据中总结知识，人把知识和业务结合，或是是一个必须要面对的过程 。
但从观远数据2.8亿元C轮融资用途的三大方向看，建设重点行业、扩大服务企业版图将是观远数据的下一步发展规划 。
虽然说“让业务活跃用起来”很重要，但服务环节的改变也必不可少 。
吸引企业使用业务，一定少不了产品自身是否能为企业带来更多价值这一个动因 。
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随着nextionBI在内的一些国产BI已经后起而直追，很多功能组件里都同样封装了AI 算法，在看不到的地方，有更多的自动化和智能化 。
至于在接下来的市场中，观远数据能否在抵挡新的竞争对手的同时赶超老厂商，还仍然是一个未知问题 。
【投稿|融资撑不起观远数据】即便洞察品牌的一切优劣，也无法预知资本市场的风向 。
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