相比传统的预测手段，预测组合维度（仓库+SKU）超过5000，相较于原有需求计划部门的专家预测结果，预测精度平均提高了5%以上。

预测精度的提升，减少了企业库存运输成本，降低缺货或滞销风险。

大大减少传统预测流程中的人力成本开销，加快了各类企业决策的响应速度。

规划落地：帮助规划从系统层到应用层的AI+BI建设路线，并且顺利落地自动报表、活动分析、移动BI等项目。

提升效率：数据处理效率提升10倍以上，数据传递效率提升5倍以上。

协助转型：协助实现IT到DT的转型，移动BI增强员工数据思维，提升企业整体DT形象。

快速上线部署，无需太多的技术感知，让传统的IT管控变成IT赋能，产品使用门槛低，业务部门能直接自助式分析和决策。

员工上手快、易操作，免去原先报表的繁琐程序，观远数据的易操作性，贴近用户化是企业所看重的。

显著提升信息集成性、时效性，以及精准化营销，保证了全集团都能第一时间掌握数据，以及沟通的依据和结论的一致性。

实现数据分析结果的快速传达，不同层级的管理人员都能直观地看到自己最关心的当日的运营情况，这个私域化的设置是非常重要的。

助力摒弃以往传统的人力统计数据，使业务更加高效、精准，同时减少了人力成本的投入，精益求精。

统一数据口径，以总部为终端业务定义出口，为日常运营提供准确的决策依据。

大幅提升工作效率，促进店长数据分析工作智能化。

发力终端，以门店运营为支点，串联全渠道业务场景，助力lily实现赋能1000+店长和导购，单点极致。