audibene 是一家快速发展的听力保健公司，其在线工具产生的数据量巨大，但该公司却苦于无法应对。他们需要一种方法来有效地跟踪、可视化和处理他们的营销和销售数据。尽管他们使用 Tableau 作为其中央商业智能平台，但数据仍然通过 Excel 表格和 Salesforce 等第三方工具在整个企业中使用和存储。这些第三方解决方案缺乏轻松分析数据的结构和功能，导致整个企业的采用率很低。孤立的数据还导致决策过程更长、更复杂。audibene 希望将数据带给大众，并在各个部门之间提供更大的透明度，但他们需要一个可以帮助提高采用率和自助服务使用率的平台。

Velasca 是一家直接面向消费者的品牌，它面临着多项挑战。这些挑战包括收集正确的数据以了解谁在何时购买了哪些产品、从线上和线下渠道收集全渠道洞察、管理库存和调整生产以满足不断变化的需求、分析客户服务以了解客户需求、痛点和解决方案，以及监控绩效营销以更好地实时构建和优化营销活动。尽管拥有多种数据工具，但他们仍面临数据孤岛无法跨团队和平台同步、手动流程浪费宝贵的时间和资源、供应链问题威胁到直接面向消费者的体验，以及过时的分析数据不易获取或使用等问题。

2014 年，西尔斯汽车中心面临销售额和利润下滑的问题。该公司拥有有用的运营数据，但这些数据不一致、难以分析且容易被误解。运营绩效（尤其是区域零售层面的运营绩效）难以分析。不同的管理层有不同的报告，甚至共享的数据也容易被误解。在竞争激烈的商业环境中，静态的月度报告不够动态，不足以让西尔斯汽车中心对市场区域趋势做出反应。当某个地点的业务陷入困境时，如果无法就数据所反映的内容达成一致，那么解决问题将非常困难。

法律服务公司 Weitz & Luxenberg 需要一种能够提供不仅仅是数据的商业智能解决方案。他们需要一种能够轻松修复和连接数据、为用户提供自助服务、提供易于使用的界面、不受限制地集成数据源并将数据转化为可操作见解的解决方案。他们正在寻找一种能够帮助他们做出数据驱动的决策、识别瓶颈并确定最有效的客户获取方式的解决方案。他们还面临着系统分散和与合作律师事务所沟通不畅的挑战。

Driva 是一家澳大利亚汽车融资平台，随着公司向新的产品线和市场扩张，该公司在管理和利用数据方面遇到了困难。他们通过各种来源收集数据，例如消费者应用程序信息、CRM 系统、Google Analytics 和基于产品的分析软件。然而，跨不同来源协调数据或使用多个数据源创建报告变得非常困难。他们需要一种解决方案，将所有业务数据整合到一个单一的真实来源中。

NLC Mutual 是一家会员制保险提供商，服务于 28 个州的再保险需求，由于缺乏中央商业智能系统，该公司面临着挑战。这阻碍了其在处理索赔和承保时利用数据的能力。每个州都有自己的索赔和承保管理系统，因此很难及时收集数据。由于缺乏统一的数据平台，该公司还面临着与其成员的协作问题。市政再保险行业竞争激烈，大城市通常会寻找私人选择，看看他们能否找到比其州提供的保险更好的费率。NLC Mutual 需要一种解决方案来帮助他们向客户证明自己的价值并进行主动对话。

房地产公司 North American Properties 因缺乏统一的数据系统，在管理其庞大的投资组合和规划未来项目方面面临挑战。该公司主要将其数据用于报告目的，这只能提供过去业绩的见解，而无法进行未来预测。该公司的物业使用不相连的 ERP 系统和其他孤立的数据源，因此很难整合和分析数据。为了解决这个问题，North American Properties 成立了一个新的商业智能团队，负责利用公司各个项目的数据并使其可付诸行动。

WKS 餐饮集团在 400 家门店经营着五个不同的餐饮品牌，由于每个品牌的运营指标不同，该集团面临着管理来自不同来源的数据的挑战。该公司需要一种解决方案，可以整合来自各种传统技术的数据，并让业务主管能够利用这些数据了解业务中的共性和差异。该公司还需要跟踪每个品牌、地区和门店的销售和收入。此外，WKS 希望提高对成本（例如维修和维护预算）的可见性，并跟踪每个门店的互联网速度和正常运行时间。

佩诺拉天主教学院是澳大利亚墨尔本的一所男女同校中学，拥有约 1,500 名学生，学生群体多元化。由于数据分散在多个地点，学校的教育工作者很难利用他们掌握的所有学生数据。这使得教育工作者很难以能够产生有意义见解的方式收集和综合数据，而且非常耗时。如果不能将数据可视化并将其置于上下文中，教育工作者就无法快速确定下一步该怎么做，这意味着处于困境中的学生在获得所需帮助之前会落后很多。

Equicapita 是一家私募股权公司，旗下管理的资产超过 3 亿美元，在追踪其 13 家多元化公司的成功方面面临挑战。每家公司衡量成功的标准不同，报告格式也大不相同。这导致每家公司每月要花大约三天时间进行手动报告流程，包括收集数据、规范数据、整合数据，然后为董事会创建报告。该公司还在寻找利用数据帮助旗下公司更智能地工作的方法。

在使用 Domo 之前，Forty Winks 的国家支持中心团队很难从其加盟店收集数据。一些商店使用两种销售点系统中的其中一种，而其他商店则通过 Excel 电子表格发送绩效数据。他们的一些商店仍在使用手动系统，这需要他们通过传真发送数据。电子商务平台没有报告功能，这意味着有人必须手动从订单屏幕汇总销售额。每周，运营团队都必须从 100 多家商店收集销售数据，并手动将其输入一系列电子表格中。虽然笨重，但拜占庭系统还是有效的，然而，Panagiotou 面临着一个选择 - 继续努力按照旧方式做事，还是使流程现代化。

NRL Mortgage 是一家在 48 个州拥有 80 个分支机构的公司，之前使用的是专为抵押贷款行业设计的 BI 工具。虽然此工具对于贷款发放系统 (LOS) 用例很有效，但它无法利用来自其他系统（如总帐、工资单或 CRM）的数据。这一限制使 NRL Mortgage 无法做出完全明智的业务决策。此外，该公司难以准确跟踪哪些潜在客户来源产生了积极的投资回报率，因此很难知道将营销时间和预算投入到哪里。该公司在跟踪贷款专员绩效和有效管理员工人数方面也面临挑战。

负责监督橄榄球运动的国际联合会世界橄榄球联合会通过数十个系统收集来自世界各地的数据。从门票销售到比赛统计数据，再到电视收视率和社交媒体参与度分析，所有数据都被纳入 Domo，以帮助工作人员了解其粉丝群并发现新的增长机会。面对日益增长的更好地管理数据以改进报告的需求，世界橄榄球联合会评估了多种商业智能解决方案。世界橄榄球联合会每年通过企业赞助获得数百万美元的收入。反过来，它将几乎所有这些资金重新分配给更广泛的橄榄球社区，以提供国家联盟发展这项运动所需的收入。