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数据是新时代的石油。从IT到DT时代,企业如何挖掘数据价值,驱动企业智能决策,依靠的是大数据分析系统,这时候新一代BI(商业智能)行业应运而生。

作为智能BI领域的创新者,创始人&CEO苏春园带领的观远数据在这个领域不断探索,持续深耕,为行业提供了众多创新解决方案及优秀实践。在苏春园看来,当下的经济大环境下,各大企业都需进入精细化运营的阶段,这正是BI行业的机遇所在。

观远数据成立于2016年9月, 凭借具有核心竞争力的产品技术和迅猛的市场增速,目前已获得包括红杉资本(Sequoia Capital)、线性资本、华创资本等多家顶级VC机构的投资,并先后入选全球顶尖的微软加速器、万达创新加速器、腾讯AI加速器,服务国内世界500强和新锐零售品牌,一跃成为国内典型智能BI服务商。

苏春园告诉亿邦动力,目前BI和数据分析行业全球市场规模约150-200亿美元,而中国相关的生态加起来大概是100-150亿人民币。未来5-10年,中国市场规模至少能达到500-1000亿区间,会是五倍以上的增长。如何攫取这个大市场,苏春园表示,观远数据新一代AI+BI数据分析与商业智能解决方案,将为智能BI市场带来面向未来的创新思路。

观远数据苏春园

传统BI企业vs智能BI:新零售下企业要构建数据化决策大脑

苏春园称,企业在数据分析与商业智能上的投入越来越多,这已经是一个非常显著的大趋势。与之相对的,传统BI产品和方案在慢慢地退出这个舞台。

以往企业进行数据分析,需要人工大量的解读这些数据。分析人员需要解读密密麻麻的Excel以及大量的报表和仪表板,关注每一个门店背后的异常。在苏春园看来,这些都是传统BI里 “站桩式看数据”的上一代方式。

这些方式已经在慢慢成为过去时了,苏春园认为,BI行业未来更智能的方式是要结合数据分析结果,从而自动化给出行动建议。“比如在区域门店管理场景里,哪些门店有异常、哪些指标有异常、为什么有异常、哪些维度里出现异常。当系统发现异常之后,会自动通知这个区域的督导或者品类负责人,在移动端做出及时响应。这个场景是从传统的只是看数据,到及时给出行动决策,这是一个大的变化。”

“同时,智能BI平台要具备’轻、灵、快、易’四个属性,才能支撑企业的精细化管理需求和不断扩展的业务需求。”苏春园表示,这是新一代智能BI与传统BI的显著区别。

观远数据智能BI

第一要足够“轻”,整个系统服务集群部署、配置要在几个小时之内完成,每一个终端要使用数据分析平台的用户,不需要安装任何的东西,可以通过浏览器、可以通过微信、钉钉、小程序等平台直接接收到这些数据分析的赋能。

第二要“灵”,这个平台不仅要有完成最基础数据分析的能力,还要有空间合成在未来的智能应用,包括自动异常检测、门店运营状态的智能诊断,也包括供应链端的需求预测。

第三要“快”,现在所有数据平台具有的基础反应能力,应该体现在亿级数据秒级响应层级上。

第四要“易”,要给用户学习门槛超低的使用体验,可以一个小时上手,可以做自己想要的分析,可以把沉睡在部门里或者个人搜集的数据唤醒并进行赋能。

“我认为要构建数据决策大脑一定要有符合以上四个属性的平台作为支撑。”苏春园称。

对于观远数据来讲,如何帮助企业构建数据化决策大脑,就是和很多客户一起创新,去落地观远数据构建的从BI到AI的5A分布实施路径。

5A是什么?苏春园告诉亿邦动力,系统要敏捷化、场景化、自动化、行动化和增强化。构建的基础分析体系,一定要快,要敏捷。在个性基础分析体系当中加入一些行业的经典业务场景应用, 包括行业最佳实践,有了这些就可以进一步实现从人找数到数追人这种自动化分析和预警。接下来就是在整个分析过程当中,结合知识库给一些能够赋能每一层业务人员行动化的建议和概念,最终达到一步一步AI算法的深度应用。

观远数据BI

5A战略切入:搞定来伊份小红书百威英博等大客户

据了解,目前观远数据的客户包括联合利华、百威英博、中国银行、小红书、上蔬永辉、来伊份、Today便利店、亚玛芬(AmerSports)、菲安妮、歌斐资产、晋城银行、声赫金服等企业。苏春园以Today便利店、来伊份、亚玛芬、百威和小红书为例,从线下零售企业、品牌企业和线上电商平台三方面向亿邦动力举例说明观远数据是如何用5A路径服务客户的。

作为华中地区最大的连锁便利店,Today便利店仍处于快速发展阶段。如何用数据驱动高速扩张?观远数据为其构建了从指标可视化开始一步步深入分析的模型,涵盖门店管理、品类挖掘、营运分析、智能诊断等等。

类似的连锁零售业态,观远也服务了KK馆、见福、鲜丰水果等拥有百家到千家连锁门店的品牌,为他们打造了数据分析平台,依托于这个平台,这些客户可采集到详细的用户信息,并与门店端的客流数据和经营数据、排班数据相结合,形成一个完整的场景进行分析。“原来基本分析到小品类就差不多了,但是如何在海量数据里精确到某一单品管理,挖掘到经典品牌,如何从小品类到中品类到大品类形成数据关联,却很难实现。”苏春园表示,现在这些都可通过观远智能BI平台的数据化运营得到改善。

“拿门店来说,每一个门店跟它同比的门店,在过去一个时间段营销活动表现好或不好,从中可以进行细分,对它进行打分。对于督导、对于总部来说,可以关注自动得出的结论。”苏春园认为。这样的方式把好的经验、管理、决策提炼出来,让门店运营得到提高。

观远数据BI
新锐零售都在用观远智能BI

此外,在苏春园看来,原来企业一般看的资产负债、利润和现金流量三张报表只是企业的宏观基础报表,现在企业应该打造第四张“数据报表”,因为数据报表关乎企业运营是否健康。拿观远数据在亚玛芬和来伊份的案例中的应用来说,通过关联大部分的业务系统的数据报表,可以定位各类问题,并自动化给出结论,从而指导最优决策。

亚玛芬是始祖鸟的母公司,与此同时该集团旗下还有很多个子品牌。基于每个品牌不同的数据基础和数据源进行对亚玛芬的数据分析相当麻烦,观远数据利用自动化分析模板,直接与其SAP的数据自动化同步,极大程度提升了运营效率。

谈到观远智能BI在来伊份的应用,苏春园表示,以前来伊份的财务部门每月都要重复统计各种数据,现在平台可以自动化地帮其完成此事。另一方面,来伊份虽然也有自己的会员系统,但是怎么样敏捷地分析不同群体的购买意向,以及一些及时性的需求变化,仅靠来伊份原有的信息化建设是比较困难的。对此,观远数据和来伊份共同构建了会员分析系统,可以让其更加灵敏地进行更丰富维度的分析。

“这些原来都需要大量的人工重复过程,现在我们通过智能BI平台可以将丰富的经验、科学的指标直接固化到系统,用户轻轻松松就可以进行全自动化的数据分析,决策效能得到很大的提高。”苏春园称。

而在AI的应用层面,苏春园告诉亿邦动力,观远数据与百威、联合利华等世界500强企业的合作正在不断优化这一技术。这些品牌每一个区域每周都需要进行需求预测。过去是数据+经验+人工预判,现在跟观远合作后,这些借助观远数据先进的零售算法全部实现了全自动化。这些零售算法可以有效参照历史的规律从而指导面向未来的决策,目前观远数据的成果是将联合利华weekly accuracy的绝对值提高了10%,19年还会扩展到更多的category以及更高程度的精准度。

除了线下零售和品牌外,小红书等电商平台也在和观远数据合作进行BI分析。对于为何小红书会选观远数据,苏春园表示,跟传统的BI分析系统相比,观远数据是非常轻量、灵活,而且对于海量数据的计算处理能力非常强大,可以充分协助小红书深度挖掘互联网的数据价值。

“我们帮小红书进行海量数据的分析。现在小红书的IT、商品、内容、物流等部门都在我们的平台上进行数据分析,进行各类协作。”

困境下逆生:与企业共生以弯道超车

在与很多企业客户沟通中,苏春园发现,在今年的经济大环境下,很多企业一改以前粗放式跑马圈地的经营态度,进而都想进入精细化运营阶段。然而,在苏春园看来,经济形式不太好,正好是BI等企业服务行业的机会。“往前几年企业都是在抢流量,没有精细化运营的意识,现在是从流量时代到了效率时代,精细化运营成必需品了,我们的机会来了。”

目前来看,虽然企业的BI需求量大,但是从中国BI行业整体来看,还是存在一些问题。苏春园认为,一是很多传统的BI企业,提供的分析服务比较浅,很多客户的深度需求没法解决。二是这个行业很多外国的大BI企业进入,形成很大范围覆盖。但国外的BI企业对本土化的创新比较少,没法满足国内客户各种灵活的需求。

在此情况下,BI行业企业怎样才能抓住精细化运营这一波机会浪潮?苏春园告诉亿邦动力,要以产品的客户体验和效率提升为出发点,提供从BI到AI,从基础数据分析到智能决策的一体化服务,和企业共生共进。精细化地去深度服务客户,多关注服务效果。

苏春园认为,目前,国外BI行业企业已经进入2.0时代,而中国仅到1.0时代。但是随着中国企业进入精细化运营时代,随着AI的发展和BI领域与企业共生理念的深入,中国BI行业很可能会弯道超车直接进入3.0时代。

“3.0时代是智能BI、智能决策的时代。中国的BI行业很可能跟移动支付领域一样,未来直接迈入3.0时代。”