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近几年，我国零售行业开始面临线上流量红利触顶，线下流量争夺惨烈的现状，转型变革刻不容缓，如何通过数字化实现企业高效化、智能化成了当今零售企业的共同追求。
随着大数据、人工智能、云计算三波浪潮的深入融合，在算法、数据和算力层面带来了巨大提升，也给中国智能BI的发展创造了先天条件。 在百鸣计划专题报道中，一鸣网就采访了观远数据创始人兼CEO苏春园，听他聊一聊DT时代如何用数据驱动零售业务增长。
从传统BI转型智能BI
关于苏春园的职业生涯，有两个关键词可以概括——第一个是专注 ，专注是对一个长期目标的坚持;第二个是分析 ，通过数据去做分析决策。
15年前，进入到卡耐基梅隆大学的苏春园，当时学习的核心课程就是围绕如何用数据做分析与决策，毕业后加入MicroStrategy(微策略)任中国区产品研发总裁，带领几百人的团队进行产品与研发，服务过星巴克、肯德基、Zara等国际头部零售品牌。
让苏春园离开就职数年的MicroStrategy，继而创办观远数据，源于其发觉商业智能与分析市场在全球已存在多年，但在国内才刚刚起步。“未来十年，智能决策能力是企业最核心的竞争力。 ”苏春园十分笃定。 而观远数据就是以“让决策更智能”为使命，通过“AI+BI”的创新解决方案，为客户提供新一代的智能数据分析平台。
BI的概念最早源自西方国家，距今已有二十余年历史，并发展成为一个相对成熟的市场，在国外涌现出了如tableau(最近100亿美金市值)、MicroStrategy(市值14亿美金)、Domo(估值超过20亿美金)等十余家上市公司或等体量独角兽公司，然而发展十分迅速、产品日趋完善的BI却在中国市场犯了难，前些年在中国接受程度并不高，而观远数据正是诞生于这个时间节点。
苏春园并不认为这是中国市场不需要BI，反之认为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 ，过去中国企业更多是忙着建设 ERP、CRM、移动支付等各种业务系统，沉淀了大量数据，随着业务系统搭建完毕，这些数据的价值开始体现;其次，市场需求正倒逼BI服务商逐步向AI化、可视化、云化的方向前进 ，而人工智能、大数据和云计算的发展，使其在算法、数据和算力层面迎来巨大提升，观远数据的目标不是国外 BI 公司的中国版本，而是借此机遇寻求弯道超车。这里的超越不仅仅是停留在工具层面，更重要的是如何结合本土商业环境，形成一套技术+管理的完整体系。
与传统商业智能不同的是，观远数据致力于通过智能数据分析，为客户提供“Actionable Insight”，即真正可行动的决策建议，帮助企业在数字化与智能化升级的过程中建立可持续的竞争优势。
一般在数据平台的规划中，底层大数据平台规划要稳，未来业务目标、形态、日志分析才能稳步进行，而观远数据的AI+BI就是基于完好的BI基础，利用AI算法达到准确度的提升，一步一步进化到实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。 苏春园强调，AI+BI 是比传统 BI 更新一代的技术，它将产生的商业价值也是传统 BI 十倍以上。
观远数据首创性地提出一整套从BI(敏捷分析)到AI(智能决策)的完整“5A”落地路径方法论(Agile敏捷化、Accurate场景化、Automated自动化、Actionable行动化、Augmented增强化)，为企业构建智能决策大脑，大力推进从传统BI到智能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超过10余年的行业实战经验，为超过百家中国及全球500强公司提供过企业级数据分析产品与服务，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Lily女装、生鲜传奇、NOME诺米家居、上蔬永辉、奈雪的茶、小红书、见福便利店等国内知名零售品牌。
“乐高积木”般搭建一站式平台
根据Gartner对于全球CIO2019年数字化预算的调查显示，将增加投资排名最高的是数据分析，第二个是AI人工智能。诚然，越来越多的企业都开始重视利用数据做决策这件事，而观远数据就在致力于构建企业都需要的决策大脑，助其更聪明地经营管理，主要聚焦在零售、消费、新经济行业。
无论是什么业态的零售，本质上都围绕着“人、货、场”三个核心要素，苏春园将其完善为“人货场、进销存、人财物”，前者的“人”是指客户，后者的“人”是指企业员工 。这九个字覆盖了零售与消费的各个角落，零售企业要想紧跟时代步伐，寻求创新发展，必须先做好进销存管理，通过对进销存的高效管理，打通商品、订单、营销、会员、财务、仓储、采购等全部环节，精准洞察每一个终端客户的需求，拓展门店的经营场景，制定合理的营销方案。
然而不同业态的企业在数据驱动决策上的需求点亦有很大不同。 以快消品牌为例，因其不直接面对终端消费者，所以主要场景在于经销商和供应链的管理;而便利店有非常多的方式来获取消费者信息，就会多专注在会员分析与运营方面可以进行的数据分析场景。
苏春园还表示，面对同一个企业的不同部门，其需求也相差甚远。 他称：“试想一下，如果一家公司十个部门，每个部门用的都是不同的决策分析系统，最后肯定会崩溃的，因为它的数据都不在一起。”
于是观远选择去打造一个一站式平台，90% 的客户用的都是同一套代码，这也是观远过去十多年的积累。针对不同业务部门、不同业务场景，选择不同的模块，但它底层都是连通的。 就像乐高积木一样，企业搭的积木越多，灌进来的数据量就越大，场景的丰富度以及分析的深度也就越来越有价值。
那么，智能决策的本质究竟是什么?苏春园表示，是在同样的周期里面：一周、一个月或者一年.....能够比过去、比你的竞争对手多10倍、100倍、1000倍发现问题、进步迭代最后产生增长的机会。你抓住了其中的机会，在52周之后和你竞争的就不是过去的你，也不是隔壁的品牌了，你是与未来为伍，这才是智能决策的本质。
执着于决策环节
苏春园将目前国内的数据智能类公司分为两类，一是感知类 ，这类是属于自有数据的，且有能力将线下非结构化数据进行结构化;二是观远数据这样的决策智能型 ，负责将各个维度的结构化数据进行汇总和提炼，为企业提供决策分析。
“未来，前者的应用场景还是会回到决策上。”苏春园强调。感知类企业在获取数据的同时，往往也会提供一些简单的数据分析服务 ，以海康威视为例，其客流分析系统在识别客流之后，也会通过一系列的分析，为门店的经营提供指导意见，这样的数据才是有价值的。反之，决策类企业一般也会有数据采集通道，二者相辅相成。
此外，手握海量数据的还有BAT等互联网巨头们。苏春园认为，观远与之不存在直接竞争，反而是互补关系。平台更多是提供通用的、底层的技术设施，如阿里云、腾讯云，而观远数据更加趋向于关注在整个应用层面的东西，并与大型互联网平台企业互补的提供给客户价值。”
如今国内外数据智能企业层出不穷，而苏春园执着地专注决策环节。据其透露，如今整个观远数据拥有技术背景的人员比例占到80%，这是任何一家竞争对手无法比拟的 ，用数据驱动决策有其自身的门槛，也不是所有企业都能胜任的，这正是观远的差异化所在。
谈及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。他坦言，观远数据不会给客户开空头支票，对数据分析决策这件事本身还很是敬畏，能做的就是从业角度去提醒客户，陪伴其走过三年、五年、七年甚至更长时间，携手在这个时代下定义智能分析决策。
2016年至今，成立三年时间的观远数据成长速度十分迅猛。2017年初，完成线性资本领投的千万级天使轮融资;2018年3月，公布了红杉资本中国基金领投的3500万人民币A轮融资;今年七月，又宣布完成由襄禾资本领投，红杉资本中国基金和线性资本跟投的亿元级B轮融资。
“所有商业活动的源头就是决策。 ” 相信在这样的时代大背景下，致力于海量数据探索、未来预测、异常诊断、行动建议的观远数据未来可期。
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文章来源：一鸣网
作者：任倩
