迎接數據分析的「平民化」。
總結創業前的十年，蘇春園認爲可用一件事來概括自己的經歷，那就是數據分析。從卡內基梅隆大學畢業後，他加入了 BI（Business Intelligence，商業智能）領域的老牌公司微策略 MicroStrategy，從工程師做起到中國區產品研發總裁再到全球總經理，一步步解鎖了這個行業的高度。
展望未來十年，蘇春園的方向很明確，這種「明確」從三年前便付諸於實踐。彼時，國內的科技浪潮讓他意識到，中國有足夠大的機會，在 BI 領域彎道超車，就像在移動互聯網賽道上上演的戲碼一樣，誕生甚至十倍價值於國外的產品，而不僅僅是其「中國版」。
站在變革的十字路口前，他離職創立了觀遠數據，公司總部與當時提出新零售概念的阿里巴巴同在杭州餘杭區文一西路上。前不久，公司獲得了由襄禾資本領投，紅杉資本中國基金和線性資本跟投的億元級 B 輪融資。
沃爾瑪曾通過算法發現啤酒與尿不溼在特定的季節有銷售上的關聯。過去，要探索類似的關聯需要數據科學家或數據分析團隊，BI 軟件也通常需要有一定技術、分析基礎的 IT 人員或數據分析師纔會使用。
蘇春園對未來趨勢的判斷即是這種分析能力將變得「平民化」，將數據轉化成知識這一「特權」會從大企業走進普通企業，從專業人員走向業務人員，即便是剛入職初來乍到的「門外漢」。
數據信仰「下沉」
「在國外，每一波商業浪潮背後幾乎都有一次技術浪潮爲支撐；而在國內，現在是三個浪潮疊加在一起同時發生。」這三個浪潮指的是大數據、雲計算和 AI，蘇春園堅信傳統 BI 的未來一定是智能 BI，且國內會快於國外。目前，由於國內傳統企業的 IT 設施整體相對國外還比較落後，很多國內 BI 服務商前期還處於幫助企業建立數據資源庫和部署階段。但這種「落伍」的另一面，則是爲國內企業跨過中間段直接進入智能時代提供了契機。
觀遠數據創始人蘇春園
對國內與國外零售市場的洞察，也堅定了他做本土化數字化解決方案的決心，他告訴極客公園（id：geekpark）「中國零售業務場景創新有後發優勢，很多國外原有數據分析方法和工具都很難支撐國內不斷創新變化的節奏。」
國外零售市場較爲「穩定」，國內零售市場則風起雲涌，這也是直接引發了「AI+BI」的智能熱潮的重要原因之一。
AI 的加入爲 BI 帶來了預測的功能。通過將各環節數據連通在一起，把過去基於歷史數據對銷售問題的事後描述，革新爲對商品銷售的實時監控，進而實行預測。對於快消企業而言，尤其是諸如百威英博這類市值千億美元的快消巨頭，龐大的數據量和較小的單件淨利潤意味着即使是相當小的效率提升就能轉化爲顯著的淨收入提升。因此，在企業經營上，每一次的調整變化更加依賴數據作爲決策依據。
觀遠數據利用 AI 算法建模，將專家經驗固化到系統，用機器學習取代繁瑣的人力工作。百威英博通過觀遠提供的 AI+BI 方案，已可以做到用 6 個人的團隊完成全國 300 多個銷售點、1700 多個 SKU 的周度和月度的預測工作。
蘇春園覺得，企業應當把「用數據做決策」當做「信仰」來做。諸如一類貨品的進貨與否、進貨多寡等決策已不再應當完全由店主人說了算。這個決策權正逐漸向「BI」轉移，也在向普通員工「下沉」。這種「下沉」、「平民化」的變革背後不僅是智能化的趨勢，也有新零售帶來的運營、管理思想的變革，涉及到每一個員工。
成立近 20 年的休閒食品品牌來伊份門店數已超過 2500 家，線上線下會員超 2100 萬，「整個互聯網生態圈建立起來後，系統、渠道乃至整個經營模式都發生了變化。」來伊份 CIO 張愛軍在一次採訪中坦言，「如果沒有精細化管理，可能永遠都達不到盈利的狀態。」。
零售決策大腦的三大基礎核心能力：精細管理、快速反應、智能決策
而精細化管理需要每一個員工都參與其中，參與到運用數據中去。觀遠數據爲老闆、員工等不同角色設置了不同的入口，且可通過釘釘或企業微信在移動端隨時獲取更新的數據。在數據分析方面，來伊份原來需要 6 個數據分析員協作。現在只需要一個人將日常指標拉出來即可，其餘均由智能 BI「代勞」。
這種「平民化」的好處還體現在另一方面。如果一家便利店拓展了新店，而新招聘來的店長、店員未必清楚之前便利店的暢銷產品等信息，這時智能 BI 可以提供「指導」，諸如暢銷產品的變化、庫存儲量、明天適合的促銷計劃等。
「越來越多的零售企業期待數據能夠回答從日常運營到重要決策的各種問題，從而賦能從生產到交易的各個環節，提升零售效率。」蘇春園如此評價正在行進中的趨勢，「由「AI+BI」構成的決策大腦是零售場景人、貨、場之外的第四個要素。」
與巨頭共舞
觀遠數據 80% 的業務落地於泛零售行業。據 Gartner 報告統計，到 2020 年全球的商業智能市場容量預計將達到 228 億美元，自然語言生成和人工智能將是 90% 的新一代 BI 平臺的標準配置，50% 的分析查詢將使用搜索、自然語言處理，或語音生成，或將自動生成。在蘇春園看來，目前國內泛零售的 BI 市場規模在 30 億元，仍有極大增長空間。
而這種「空間」自然激發了更多玩家入局。
但這並不是一個藍海市場，在有近 30 年曆史的 BI 領域中，國外有 tableau、MicroStrategy、Domo 以及 SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 等大公司玩家；國內也出現過衆多本土化數據服務商再加上新零售浪潮中入局的互聯網巨頭等。
面對來自不同方向的競爭者，蘇春園將「競爭邊界」看得很淡。與垂直的數據服務商相比，他覺得並不產生衝突，「他們是縱向發展，如果只分析用戶行爲，那必然不會涉及到財務數據，而 BI 是橫向拓展。」面對美團餐飲 SaaS、阿里巴巴零售通等巨頭從不同方向開始涉足數據分析與商業智能相關領域，他的壓力似乎也並不大，「雖然有競爭，但更多是合作關係。」
他舉了個例子，通常不隸屬於任何一家大公司的獨立的零售企業不僅只會綁定騰訊的流量，也會和阿里、京東、美團等等的電商合作，在此基礎上，它會構建自己的「私域流量」。而私慾流量中的數據是企業更關注的，「數據在哪，分析決策就在哪。」
「大公司做的更偏向於構建底層的基礎設施，而我們其實就相當於應用層。」在私域流量的這片空間中，諸如觀遠數據這類服務商找到了自己的「舒適區」。在此基礎上，蘇春園希望觀遠數據能夠成爲未來智能商業時代的決策大腦。
在各行業普遍處於「流量困局」的當下，零售企業開始迴歸行業本質，降本增效。加之消費升級與千禧一代的消費偏好及行爲特點難以琢磨，零售企業也陸續重點投入精細化運營。與衆多零售企業接觸的過程中，蘇春園發現，發展好的零售企業有一個共性就是「對科技的投入很堅定」，這種「堅定」需要數據信仰來支撐，正如科技成果的發酵需要時間。
技術或許沒有辦法讓所有人同時變好，但抓住機會至少能夠獲得一定的「加速度」。用蘇春園的一句話講，「在不確定的時代，更要 all in 在確定的趨勢。」
圖片來源：視覺中國、觀遠數據
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