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观远数据苏春园:为什么说本土 BI 公司正在迎来最好的时代?

作者:刘伟
2019/08/09 08:00

观远数据苏春园:为什么说本土 BI 公司正在迎来最好的时代?

本土化的智能数据分析(AI+BI)公司

一家本土化的智能数据分析(AI+BI)公司,这是创始人苏春园为观远数据在商业世界中圈定的独特坐标。

BI (商业智能)这个发端于西方的概念,经过二十余年的发展,已经广为人知。这个领域孕育了超过十家上市企业或同等体量的独角兽公司,市场潜力十分巨大。受限于数字化程度较低,过去 BI 在中国企业中的落地并不广泛,不过如今情形已经有了很大不同。

苏春园表示,过去十年,中国企业还在忙着建设 ERP、CRM、O2O、移动支付、全渠道等各种业务系统,无瑕顾及 BI的深入应用。现在随着业务系统搭建完毕,沉淀的数据越来越多,“即使没有 AI 技术,观远数据只做一家中国最好的 BI 公司,价值也是非常刚性的”。

但苏春园的目标不仅仅是做一个国外 BI 公司的中国版本,他还想更进一步,超越它们。而时代也赋予他这样的机遇。

苏春园表示,传统 BI 虽然历经 20 余年的发展,但仍然存在许多问题。比如处理的数据量一大、分析的颗粒度一细,就容易卡死,这需要借助新一代的大数据的架构才能解决。此外,传统 BI 产品只能对历史数据进行统计,无法做到实时监控预警,更别说提前一天一周进行预测,以及更进一步的自动诊断与行动建议了。

2016 年兴起的 ABC(Artificial Intelligence、Big Data、Cloud)三波浪潮为这一切创造了可能。苏春园表示,人工智能、大数据和云计算的发展,在算法、数据和算力层面带来了巨大提升,这是中国 BI 公司有机会成功超车的前提条件。

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,这正是我为什么创立观远数据这样一家公司的原因”。苏春园对雷锋网(公众号:雷锋网(公众号:雷锋网))说道。

但他也指出,对国外 BI 公司的超越不仅是在工具层面,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,后者才是 BI 公司的核心竞争力所在。

以 SAP 这家成长于德国市场的顶级企业服务公司为例。众所周知,德国拥有非常成熟完备的先进制造行业。因此,当 SAP快速成长起来进入中国时,它带来的不仅是先进的工具,还有服务德国先进制造企业时沉淀下来的管理实践,这才是它所向披靡的真正原因。

苏春园对雷锋网表示,中国在许多领域仍然落后于欧美,但我们拥有最具活力的新消费经济,这也是观远数据重点聚焦的市场。

纵观中国市场,从移动支付开始,各种各样商业模式创新层出不穷,令人眼花缭乱。仅仅过去两三年间,就诞生了无人货架、盒马鲜生、社区团购等一系列创新业态,催生了拼多多、瑞幸咖啡这样的商业奇迹。这些都是国外看不到的。可以说,在新消费领域的创新,中国市场已经一骑绝尘。

苏春园表示,国内消费市场的快速变化,倒逼观远数据必须把产品打磨得更加出色。同时,在陪伴这些创新企业成长的过程中,观远数据也将像当年服务德国制造业的 SAP 一样,沉淀大量的行业洞察和数据时代的决策实践。未来,当观远数据带着这些洞察和经验去服务海外市场时,必然是一种降维打击。这正是苏春园所说的“本土化”的奥义所在。

用“乐高积木”的方式赋能企业决策

中国新消费市场的快速发展,在过去几年里催生了一大批数据智能类公司。苏春园认为,这些公司主要可以分为两类:一类是感知型企业,比如 AI视觉四小龙,它们可以把线下海量的非结构化的数据进行结构化;另一类则是观远数据这样的决策智能型企业,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。

事实上,这两类企业并非泾渭分明。感知型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。比如旷视的客流分析系统在识别客流后,也会通过一系列的分析,为门店的经营提供指导意见。同样,决策型企业大多也有自己的数据采集通道。

在部分行业人士看来,“感知型企业和决策型企业早晚会有一战”。因为做感知是个苦力活,收益有限,决策分析才是数据价值链条上的“利润富矿”,感知型企业必然不愿意将“肥肉”拱手让人。另一方面,感知型企业又掌握着数据的入口,对决策型企业而言,数据就是命脉,岂能握在他人手中?

现在大家体量都还比较小,肯定倾向于合作,等体量一大必然就会产生竞争或者收购,因为只有打通了从感知到决策的完整链条,才能产生最大的价值。”某业内人士说道。

对于苏春园来说,眼下他只希望观远数据聚焦于决策环节。在他看来,用数据驱动决策有其自身的门槛,并非所有企业都能胜任。

以新消费领域最典型的零售行业为例。零售业的环节非常众多,概括来说有九个字——人货场、进销存和人财物。其中前一个“人”指客户,后一个“人”指企业员工。不同业态的企业在数据驱动决策上的需求点有很大不同。

比如快消品牌,他们并不直接接触末端的消费者,也缺少这方面的数据,所以它们的主要场景之一在于经销商和供应链的管理。相反,便利店有非常多的方式来获取消费者信息,它们在会员分析与运营方面可以进行的数据决策场景就丰富很多。

而即便在同一个企业,不同部门之间的需求也大相径庭。

如此纷繁复杂的需求,必须用一个一站式数据分析平台全面覆盖。“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。”

苏春园介绍,为了解决这个问题,观远数据将企业的不同决策由浅入深——从前端的营销到后端的供应链,所需要用到的算法进行了提炼。这个过程听起来简单,实际非常考验企业的产品能力。

为什么观远数据能够做到呢?这跟它的团队基因有关。

苏春园介绍,观远数据的核心团队成员——包括其本人,曾长期任职于 MicroStrategy。MicroStrategy 是全球商业智能领域的一个老牌玩家,世界500强中有三分之一的企业在使用它们的数据分析产品与方案,其中包括麦当劳、星巴克、Zara、沃尔玛等知名零售品牌。

当时我们服务了100多家世界 500 强企业,布进去的都是同一套代码。今天观远数据 90% 的客户用的也是同一套代码,能做到这一切正是因为有我们过去十多年的积累。

观远数据的多位联合创始人以及研发核心成员则来自阿里,他们知道如何去使用互联网沉淀下来的最合适的技术栈。“当我们把两者结合起来,就打造了这样一个一站式的平台。它上面有很多矩阵,就像积木一样。不同的业务部门和不同的业务场景可以选择不同的模块,但它底层都是连通的。企业搭的积木越多,灌进来的数据量就越大,它场景的丰富度和分析的深度也随之水涨船高。”

在奔跑中加速进化

AI+BI 实现了数据分析的闭环,但企业不可能一下子就变得非常智能,这其中需要通过一个路径来实施。

因此,观远数据制定了一个从敏捷分析到智能决策的“5A”路径。分别是敏捷化 Agile、场景化 Accurate、自动化 Automated、增强化 Augmented、行动化 Actionable,从初始的数据可视化到敏捷分析指标、到自动化实现、到AI提供行动建议、预测等等,逐层递进。同时,观远数据提供的是定制化的产品解决方案,配置有专业性的顾问团队,全方位地为客户提供数据服务。

苏春园表示,观远数据的“5A”路径并不一定需要按部就班地进行,企业可以根据自身的情况来自由配置。“如果企业的数字化基础比较薄弱,我们会建议它一步一步来。但如果它已经有了比较好的数据基础,可能就会直接进入第三层或者第四层”。

成立三年时间,观远数据成长非常迅速,目前已经服务了联合利华、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、见福便利店等本土零售品牌。

作为全球最大的啤酒公司,百威英博的庞大体量以及与KA商户建立的协同式供应链库存管理模式为其人员管理、业务管控带来了极大挑战。

2018年1月起,百威英博与观远数据展开合作。观远数据AI算法团队通过机器学习等先进的算法技术,将专家经验固化到系统,让机器学习取代原先百威英博大量繁琐的人力工作,为百威英博打造了需求预测、渠道管理等深度AI应用场景。

据百威英博方提供的数据显示,在观远算法团队的协助下,百威英博目前已实现以6个人的团队完成全国300多个销售点、1700多个SKU的周度和月度的预测工作,有效降低了原先由人工预测产生的高额成本。百威英博方计划后续也将把目前的AI预测合作内容延展到供应链更多环节的场景预测当中。

服务众多零售品牌的同时,观远数据自身的能力也在不断进化迭代。日前,观远数据正式发布了观远智能分析平台的2.0版本。据雷锋网了解,2.0版本着重从数据量支撑、整体计算性能、终端响应速度等方面进行了优化,从1.0版本的最大支撑数据量的1亿行,到2.0版本的10亿行;整体计算性能提升5倍,终端响应速度提升2倍。

虽然成立只有短短三年,但观远数据已经成了数据智能领域一股不容忽视的力量。

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