在产品设计之初，帆软明确了一个核心理念：所有构建的能力都应紧密围绕数据消费这一核心需求展开。

作者｜李小东

帆软和以前不太一样了，这种感觉在今年智数大会时变得更加强烈。

长期以来，帆软以 FineReport、FineBI、简道云为核心，构建了稳固的产品矩阵，FineDataLink、九数云等补充产品也是慢慢推出。但自去年以来，伴随 AI 火热，帆软旗下如 FineAI 助手、FineChatBI 等产品相继密集上线——外界明显感知到，帆软的新产品节奏快了许多。

再加上即将年底发布的 FineONE，和过去针对特定功能和应用场景推出的工具不同，帆软内部对于 FineONE 的定位是远超传统工具的平台级解决方案。这一定位与微软此前推出的 Fabric 有着异曲同工之妙，都为了通过整合与升级，为企业提供更为全面、高效的数据处理能力。

简单来说，FineONE 将 FineReport、FineBI 等产品都整合到一个统一的平台上，构建了一个从底层数据采集、处理，到数据管理治理，再到最终数据展示与分析的完整数据应用链路。客户用一个平台，不用再为不同产品间的环境切换和集成烦恼，就能实现底层数据、上层应用的无缝对接。

相比以前强调产品模块的覆盖和能力的综合性的 " 全链路 "，FineONE 的全链路，意味着帆软不再仅仅是 BI 工具领域的单项选手，而是能够支撑企业长期成长与壮大的核心信息化系统。从产品的角度来看，帆软正从上层应用往底层数据越做越深。

B 端市场是典型的慢生意，与 C 端的快速迭代和即时反馈不同，前者更看重长期的服务与支持。在帆软的产研中心总经理陈敏看来，"BI 的本质，就是不断利用技术手段去降低数据消费的门槛，让更多的人有能力去消费数据、去决策、驱动业务。"

某种程度上来说，外界所感知到的 " 快 "，其背后是漫长技术积累与业务深耕，这既是一家公司 " 克制 " 的经营哲学，也蕴含了对产品逻辑和对数字化变革的深刻理解。

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FineONE 意味着什么？

作为国内最早做 BI 和数据分析领域的公司之一，帆软的成长可以说是中国数字化转型的一个缩影，而在这场浪潮中，BI 的角色比以往更凸显，其重要性甚至成为了推动整个转型进程的关键力量。

这一现象的背后，有几个显著趋势的交织影响。

比如，数字原生企业的崛起，像电商和新能源车企，管理层天然懂得怎么用数据和新技术来推动业务往前跑。而传统行业，尤其是大型的传统企业，虽然有着多年积累下来的成熟业务和管理体系，但也意味着对数字化转型的需求更迫切，瓶颈更复杂。

在这种情况下，数字化不再仅仅是某个部门的个别任务，而是需要企业从上至下、从内到外共同参与的系统工程。为了通过数据驱动更精细化的管理和更高效的运营，BI 从技术层面的工具，升级为企业全面变革的一把手工程，在部分企业的重要性甚至超过了生产系统。

进一步了解你会发现，从以前信息满天飞，纸质文件堆成山，到实现业务线上化，数据越来越多，技术也越来越先进，企业就开始思考怎么把数据转化为生产力。于是他们建起了数据仓库，引入更高级的工具去挖掘和提炼有用信息。

在整个过程中，BI 的作用，始终都是让数据说话，帮企业做出更明智的决策。

数据量的激增与业务管理难度的增加，单独的 BI 产品和功能也在变得复杂，就像陈敏在会上分享的，大部分客户其实都没把 BI 和 FR 放在一起用，只有两成的客户是集成部署。这导致各种权限不统一、管理麻烦、数据不流通、资产不能复用等问题出现，推动 BI 朝着平台化的方向发展。

在和企业客户进行 FineONE 的业务实践中，帆软发现，此时企业要解决的核心问题之一，便是对数据质量和指标的管理。

许多客户的底层数据来自不同供应商产品，这样一来，数据分析工具与底层数据之间在功能架构、性能表现及与业务场景的契合度上就容易脱节。管理层在查看不同来源的报表或看板时，也经常发现相同指标的数据不一致。

随着数字工具越用越多，业务团队会根据需要和特定的场景来处理和调整，创造出了很多不同的数据指标。但当 IT 部门要管理这些复杂的数据关系时，就遇到了大麻烦：比如不同的团队有不同的指标，导致数据结果对不上；把数据整理成报告或者图表也很费劲，不同的数据看板显示的结果还可能不一样。

为了应对这些问题，一些企业开始使用 Excel 来管理各业务部门的指标和数据，IT 与业务之间通过 Excel 来回频繁沟通，进行指标对齐和管理。这是很常见的做法，但过程不仅工作量大而且效率低下，管理层每季度或每年的指标对比工作更是加重了负担。

当然，有些企业尝试自研指标平台和数据管理工具，希望将底层数据平台与顶层 BI 应用等产品紧密结合，达到统一管理的效果。然而，一般自研系统需要与企业内部现有的多个系统进行接口对接和定制开发，不仅技术难度大，随着各系统版本的迭代升级，接口兼容性问题也会不断涌现，再次增加了系统的维护成本和复杂度。

面对 " 一些企业虽然早已建立了数据平台且使用了 FineBI 等产品多年，但在数据平台与上层数据消费之间仍存在明显脱节 " 的现实，就不难理解帆软推出 FineONE 的考量。

如果能在一个平台上实现统一规划，那么在数据层面，企业就能实现加强数据质量管理的需求；还能帮助企业构建统一的指标体系，实现指标的统一管理、监控和分析。而这些，恰恰是FineONE 的最初构想。

凭借历史产品的优势，FineONE 既能融合复杂报表、炫酷大屏、智能问答等场景，满足不同业务的不同分析需求。在面对运维管理困难的时候，也可以用最低成本的可视化方式，将从初期的部署规划，到日常的运维管理、监控告警，再到故障问题的快速定位与处理——进行全面覆盖与解决。

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帆软的产品观

" 在这个时间点推出 FineONE，并非一蹴而就的决定。" 据 FineONE 的项目负责人张书成介绍，早在两年前，内部就开展了技术底层的研究与融合工作，为了将现有 FineReport 和 FineBI 等核心产品，从单一产品整合成平台，用他的话来说，" 时机已经成熟了 "。

不过对于帆软来说，要把这么多子产品、子模块融合到一起并没有那么简单，整个平台的能力当然也要相应升级，陈敏在会上对 FineONE 的价值做了进一步的阐释。

一方面，作为当下的热点，统一资产门户、资产入表的本质上实际上都是对数据的深度梳理和管理。唯有数据资产可管理，才能被发现、被消费、被量化的全链路价值释放，直至最终实现资产入表的标准化与透明化。

为此，帆软对 FineONE 架构进行了全面梳理与优化，为了更好管理数据，他们不仅引入了指标体系，还引入 AI 技术降低搜索门槛、强化了权限申请的机制，提升资源利用效率的同时，保证资产安全。

另一方面，为了应对自身复杂多变的业务需求与日益增长的数据量，帆软内部就已经将业务服务进行精细的拆分，并整合到模块化、高可用性的产品体系，从而提升系统的故障隔离能力，让各个服务模块能够独立升级，同时不断去深化平台的统一运维。

在 FineONE 正式开放之前，帆软就已经与多家企业客户进行了深度共创。例如针对某公司的运营管理平台，试点涵盖了从监控、营运到运维的关键数据，实现了数据资产的可管可见。

通过标注画面中的关键信息，电脑能够更容易更精准地识别出现实里发生的各种情况，而在这个过程中，技术的加持不仅降低了以往人工操作的成本，数据资产的价值在此刻也得到了充分展现，为公司带来了显著的经济价值。

回到产品本身，一个新的技术要花多长的时间，才真正成熟到能够商业应用，成为有十年甚至二十年生命周期的产品？在张书成的印象里，帆软对技术和产品的打磨，比外界想象的更复杂，往往是和客户共创的时候，要把所有的问题都给梳理、解决之后，才可以对外上市。

这是众多行业龙头持续长期选择帆软的原因，实际上也揭示了 ToB 市场的典型特征：优质产品的持久生命力与深度客户合作的重要性。

B 端产品一旦投入市场，前提是具备稳定可靠、有效果的特征。毕竟从客户和业务场景来看，大家的关注点已经不仅仅停留在用哪一款软件或系统，数字化进展变得更加务实，如何让数字真正成为生产力，让工具更简单易用，才是关键问题。

聚焦到 FineONE，也是同样的道理，无论是面对何种数据需求，企业都无需再纠结选择哪个工具或产品，因为 FineONE 已经为他们提供了所有必要的组件和功能。不仅仅是帆软的产品，外部平台的数据源也能被快速对接。

而在数据对接的基础上，那些前端的标准化应用，例如各种指标和看板，会被进一步沉淀。这样一来，企业无需从零开始，只用借助 FineONE 的复用能力，就可以进行产品组合与能力整合，快速搭建自己的数字化应用体系，因此还催生了一个应用市场的思路。

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后 BI 时代的变与不变

陈敏非常清晰地展示了帆软要 " 单项冠军 " 和 " 融合平台 " 两手抓的战略转型，这种转型不仅是对市场需求的敏锐洞察，也是企业对自身发展潜力的深度挖掘。

纵观帆软近 20 年的历程，在 FineONE 之前，公司上下的关注点几乎都是围绕单个工具，至于怎么让工具之间更好配合，其实考虑的并不多。不过这并非完全是由企业战略直接决定的，技术、市场需求、反馈、数字化转型的阶段，都在时刻影响着一家企业的未来规划。

理论上，在对客户进行分层后，能够根据其数据和分析建设的现状，预测其不同的未来需求和发展阶段。陈敏打了个比方，每个企业都会自然地落在某个特定的发展阶段或 " 单元格 " 里。这个 " 单元格 " 代表了企业当前的数据分析能力、技术应用及业务对数据的依赖程度等多个维度状态。

随着业务的增长和市场的变化，企业必然向更高层次迈进。在这个过程中，需要采购新的工具来支撑进一步发展。然而，如果新工具或解决方案不能与现有的系统有效配合，就会产生上文提到的各类数据管理问题，也因此产生了平台化的需求。

换句话说，市场在推动帆软不断进化。但与此同时，对于新的技术，帆软也清醒地认识到，产品的不断创新与技术的持续探索是保持竞争力的关键。但这并不意味着要盲目追逐每一个新兴技术。相反，基于对技术成熟曲线的理解，企业反而要慎重规划研发路径。

这是帆软一直以来坚守的底层逻辑：客户导向。有意思的是，除了产品战略，帆软内部甚至组织设置也把 " 客户是否需要 " 作为重要考量，像 " 人员在精不在多 "、" 一线团队直接做决策 " 这些要求已经在内部约定俗成。

面对 AI 席卷，张书成坦言，"AI 确实很火，但我们不得不承认，AI 要真正应用到 BI 领域发挥价值，仍需要一定时间。" 这就像是一个新的开始，市面上已经不乏 AI+BI 的各种尝试，这个时候，帆软不一定最先起跑，但一定会跑得更远。

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