发布时间：2024-3-19 分类： 行业资讯
近年来，中国零售业开始面临线上流量红利的高峰和线下流量的激烈竞争。转型变革刻不容缓。如何通过数字化实现高效率和智能化，已经成为当今零售企业的共同追求。
随着大数据、人工智能、云计算三大浪潮的深度融合，算法、数据、计算能力都得到了极大的提升，这也为智能BI在中国的发展创造了先天条件在《百鸣计划》专题报道中，Yiming.com采访了观远数据创始人兼CEO 苏春园，听他畅谈DT时代如何利用数据驱动零售业务增长。
从传统商业智能向智能商业智能转型
关于苏春园的职业生涯，有两个关键词可以概括为——。第一个是专注，专注是长期目标的坚持；二是分析，利用数据进行分析和决策。
15年前，进入卡耐基梅隆大学的苏春园，围绕如何利用数据进行分析和决策学习了核心课程。毕业后，他加入MicroStrategy，担任中国，产品研发总裁，带领数百人的团队进行产品和研发，服务于星巴克， 肯德基、Zara等国际头部零售品牌。
让苏春园离开MicroStrategy几年，然后开始观远数据，因为他发现商业智能和分析市场在世界上已经存在了很多年，但是在中国才刚刚起步。“未来十年，智能决策能力是企业的核心竞争力。”苏春园非常肯定。观远数据以“更智能决策”为使命，通过“艾比”的创新解决方案，为客户提供新一代智能数据分析平台。
BI的概念起源于西方国家20多年，已经发展成为一个相对成熟的市场。国外涌现了十多家同等规模的上市公司或独角兽公司，如tableau(近期市值100亿美元)、MicroStrategy(市值14亿美元)、Domo(估值超20亿美元)。然而，发展迅速、产品日趋完善的BI在中国市场举步维艰，往年在中国的接受度不高，而观远数据就是在这个时间节点诞生的。
苏春园并不认为中国市场不需要BI。相反，他认为BI，尤其是智能BI，在中国市场有更大的发展空间。首先，BI的价值是刚性的。过去，中国企业更忙于构建ERp、CRM、移动支付等各种业务系统，存储了大量数据。随着业务系统的完成，这些数据的价值开始体现；其次，市场需求正迫使BI服务商逐渐向AI、可视化、云化方向迈进，而人工智能、大数据、云计算的发展则大大提升了他们的算法、数据和计算能力。观远数据的目标不是中国版的外资BI公司，而是借此机会寻求弯道超车。这里的超越不仅仅是工具层面，更重要的是如何结合当地的商业环境，形成一套完整的技术管理体系。
与传统商业智能不同，观远数据致力于为客户提供“ActionableInsight”，即真正可操作的决策建议，帮助企业在数字化、智能化升级过程中建立可持续的竞争优势。
一般在数据平台的规划中，底层大数据平台的规划要稳定，这样未来的业务目标、表单、日志分析才能稳步进行。观远艾比数据基于完善的BI基础，采用AI算法提高准确率，逐步进化实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。苏春园强调，与传统BI相比，艾比是新一代技术，其商业价值将是传统BI的十倍以上。
观远数据首创了一整套从BI(敏捷分析)到AI(智能决策)(敏捷敏捷敏捷、精准场景、自动化自动化、可操作动作、增强增强)的“5A”落地路径方法论，为企业打造智能决策大脑，大力推动传统BI向智能BI的成功转型。
截至目前，观远团队在数据分析和商业智能领域积累了10多年的实践经验，为100多家中国和财富500强企业提供企业级数据分析产品和服务。包括联合利华， 百威英博， 伊丽莎白雅顿、始祖鸟等全球消费品牌，以及百合女装、清新传奇、NOME 诺米家居、尚书永辉、奈雪德茶、小红书、福便利店等国内知名零售品牌。
构建“乐高building blocks”这样的一站式平台
根据Gartner对2019年全球首席信息官数字预算的调查，增加投资排名最高的是数据分析，其次是AI人工智能。诚然，越来越多的企业开始重视用数据做决策，而观远数据致力于打造所有企业都需要的决策大脑，帮助其更智能地运营和管理，主要聚焦零售、消费和新经济行业。
无论是什么样的零售业态，本质上都是围绕着“人、货、场”三大核心要素展开的，苏春园将其完善为“人货场、开票、人财物”。前者“人”是指顾客，后者“人”是指员工。这九个字涵盖了零售和消费的每一个角落。零售企业要想与时俱进，寻求创新发展，就必须做好采购、销售、库存的管理，打通商品、订单、营销、会员制、财务、仓储、采购等各个环节。从而准确了解每个终端客户的需求，拓展门店的业务场景，制定合理的营销计划。
但是不同业态的企业数据驱动决策的需求点也有很大的不同。以快消品牌为例，由于不直接面对终端消费者，主要场景在于经销商和供应链的管理；而便利店获取消费者信息的方式有很多，他们会重点关注会员分析运营中可以进行的数据分析场景。
苏春园还表示，面对同一企业的不同部门，他们的需求也大不相同。他说：“想象一下，如果一家公司有十个部门，每个部门使用不同的决策分析系统，最终肯定会因为数据不在一起而倒闭。”
所以观远选择搭建一站式平台，90%的客户使用的都是同一套代码，这是观远过去十年的积累。不同的业务部门、不同的业务场景选择不同的模块，但是它们的底层都是连接的。就像乐高，的积木一样，企业搭建的积木越多，涌入的数据量就越大，场景的丰富性和分析的深度就变得越来越有价值。
那么，智能决策的本质是什么？苏春园说，这是在同一个周期：一周，一个月或一年.它能比过去和你的竞争对手多发现10倍、100倍、1000倍的问题，并不断进步和迭代，最终产生成长的机会。你抓住了机会。52周后，与你竞争的不是过去的你，也不是隔壁的品牌。你在与未来互动，这是智能决策的本质。
坚持决策过程
苏春园将目前国内的数据智能公司分为两类，一类是感知，属于自有数据，具备线下非结构化数据的结构化能力；第二，观远数据是一个智能决策，负责汇总、提炼各维度的结构化数据，为企业提供决策分析。
“未来，前者的应用场景仍将回归决策。”苏春园强调。感知企业在获取数据的同时，往往会提供一些简单的数据分析服务。以海康威视为例，在识别客流后，其客流分析系统也会通过一系列分析为门店运营提供指导，这样的数据才有价值。相反，决策型企业一般都有数据采集渠道，两者相辅相成。
此外，BAT等互联网巨头手握海量数据。苏春园认为，观远之间没有直接竞争，而是一种互补关系。平台提供更通用、底层的技术设施，如阿里云、腾讯云等，而观远数据更倾向于关注整体应用层面，为客户提供与大型互联网平台企业的互补价值。\"
如今，国内外有许多数据智能企业，苏春园一直专注于决策。据其披露，观远80%的数据都有技术背景，这是任何竞争对手都无法比拟的。数据驱动决策有自己的门槛，不是所有的企业都能胜任，这就是观远的不同
谈到观远数据与企业客户之间的关系，苏春园将其定义为长期合作伙伴。他承认观远数据不会给客户空白支票，并且对数据分析和决策仍心存敬畏。能做的就是从专业的角度提醒客户，陪伴他们三年、五年、七年甚至更久，共同定义这个时代的智能分析和决策。
2016年以来，成立三年的观远，数据快速增长。2017年初，完成了由线性资本牵头的数千万天使轮融资；2018年3月，宣布红杉资本中国基金领投3500万元A系列融资；今年7月，它宣布完成由襄禾资本、红杉资本中国基金和线性资本牵头的十亿美元B系列融资。
\"所有商业活动的来源都是决策.\"相信在这样的背景下，致力于海量数据探索、未来预测、异常诊断和行动建议的观远数据在未来是可以期待的。
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文章来源：Yiming.com
作者：任倩
