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观远数据苏春园:数据驱动、快速迭代,是商业创新的本源| 解码数字新浙商No.38

观远数据2020-08-05 14:21发文

真正让我们兴奋、愿意长期做这件事的初衷,就是做一个伟大的产品,长期服务于企业。观远数据的核心是让决策更智能,伟大产品引领未来。

——苏春园

专注、极致,是苏春园的特质。从卡内基梅隆大学信息技术与管理专业毕业后,他加入美国老牌BI(Business Intelligence)公司MicroStrategy(微策略),投身于数据分析及商业智能管理服务。在微策略工作近10年,苏春园一路迭代,成为中国区产品研发总裁,带领几百人的团队进行产品与研发;也因微策略的拓展,与创业之都杭州结缘。

“数据、算法和算力三股技术浪潮的逐渐普及与融合,为数据智能落地带来可能。DT时代,能否用数据驱动智能决策,决定了企业核心竞争力。”眼看国内数据智能迎来拐点,2016年9月,苏春园与老友们建了个微信群,“拉个群成立了观远数据,我们说‘低碳’创业”。

专注、极致,也是观远数据的基因。成立四年,深耕泛零售与消费行业,通过自主研发的新一代智能数据分析与决策平台,观远数据助力联合利华、百威英博、全家、鲜丰水果、元气森林等上百家领先零售消费企业,在数字化与智能化升级的过程中,建立起可持续的竞争优势。

前不久发布的《2020杭州独角兽&准独角兽企业榜单》上,这家BI领域的“后浪”企业跻身准独角兽行列。

“现在我们还是一家很年轻的公司,未来要服务很多企业10年、20年。观远数据致力于成为数据分析与商业智能领域的长期合作伙伴,以伟大产品引领未来。”

观远数据苏春园:数据驱动、快速迭代,是商业创新的本源| 解码数字新浙商No.38

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谈创业初衷:先磕难度最高、挑战最大的市场

章丰:从微策略离开时,你是中国区产品研发总裁,创业这个决定,对你来说有难度吗?

苏春园:我是典型的工科生,做决定也遵循理性的工科逻辑。2016年前后,国内数据智能发展出现了拐点,人工智能、大数据和云计算三股技术浪潮融合在一起,喊了多年的大数据呈现落地的趋势。当时,数据智能在国外经过十年普及,从马云开始提“IT到DT时代”,国内越来越多企业开始重视数据资产的挖掘。

DT时代,核心在于如何用数据驱动分析和决策。企业到了一定规模,每天不同部门、不同角色需要做成千上万次的决策,如何用数据驱动更智能的决策,决定了一家企业的核心竞争力。对BI领域创业公司来说,中国有更多机会和增长潜力,尤其是与人工智能技术的融合,我们看到国内甚至比全球其他区域更快来到。

找对趋势和浪潮很重要,另一方面,创业者也要考虑自身的能力优势是否和趋势匹配。我们创始团队都是早期微策略的老班底,微策略是全球BI领域的头部上市公司,服务了三分之一的世界500强客户,后来其中几位去了阿里。2016年,我们重新聚首,成立了观远数据(注:以下简称观远)。

章丰:成立之初,观远就明确了从零售和消费行业切入数据智能?

苏春园:没错。DT时代会对各行各业带来深刻变革,泛零售行业又是拥抱数据最领先、最市场化的行业,竞争非常激烈,可以说“武装到牙齿”,选什么商品、如何订货、产品应该如何组合来促销、什么时候应该做促销如何促销、什么时候补货、该补多少……每个决策都可能影响销量与利润。

尤其未来十年,零售与消费行业从流量、营销时代,进入到效率、供应链时代,考验精细化运营和快速反应的能力。通过科技驱动、数据精细化分析,效果是显著直观的。观远要做的就是通过智能数据分析,帮助企业在数字化与智能化升级的过程中,提升内功,建立可持续的竞争优势。

章丰:观远服务的客户中,有世界500强企业,也不乏行业腰部企业,数据基础参差不齐,会给你们带来困扰吗?

苏春园:的确。中国消费零售行业,经过近几年移动互联网、电商、新零售的市场教育,已经形成了领先的数据意识,数据基础相对完备。但另一方面,企业欠缺用好数据的能力。消费与零售业的产品丰富度、产品迭代周期、供应链管理和消费人群的复杂度全球最高,具体到每一家企业,数据基础、数据质量以及数据管理体制不尽相同。所以,我们其实选择了先磕难度最高、挑战最大的市场,然后将零售领域的创新向其他领域推进的时候,一定程度上难度是降维的。

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谈产品定位:打造本土化的一站式服务

深耕四年,观远数据已服务于联合利华、百威英博等500强客户,在零售与消费行业服务了全家、Lily、赫基集团、生鲜传奇、来伊份、奈雪的茶、王府井集团等头部企业,并延伸至其他相关行业,积累客户达上百家。

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观远数据部分合作伙伴

章丰:面对千差万别的业务和商品,观远如何把控产品的通用性?

苏春园无论是什么业态,零售的核心无外乎九个字——人(消费者)、货、场,进、销、存,人(员工)、财、物。以快消品牌和连锁便利店为例,快消品牌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;后者直达消费者,更多专注在会员分析与门店运营方面的数据分析场景。虽然各有侧重,但是泛零售又有非常多的共性和交集。

在服务了不同领域的众多客户之后,我们把代表行业最佳实践的分析场景、分析功能抽象成通用模块,在产品架构的底层沉淀了高度标准化的一站式智能数据分析平台。观远对90%以上的客户都部署了这一套标准代码,从数据的接入存储到决策追踪,每个环节都有相应的产品模块。 同时,我们拥有一支专业的解决方案顾问团队,包含数据分析师、项目经理、业务分析师等不同角色,针对不同的业务场景,培训客户使用观远的产品。整个构建过程一般无需额外进行编码,客户只需要将数据导入相应的模块中,通过拖、拉、拽形成指标的分析,即可得到分析结果,兼具通用性与易用性。

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观远数据智能数据分析平台,覆盖从数据接入、存储、分析与可视化、AI预测以及分发与消费的数据分析-决策支持全流程。

章丰:一站式服务链路长,包含数据采集、清洗的“脏活累活”,是否会影响公司的服务效率和商业效率?

苏春园:作为一家创新公司,是应该聚焦一厘米宽的井,打深一公里?还是把直径拓宽到一米,有选择性地打深或打浅?这个问题关乎到商业化定位,也关乎战略路径的选择。国外的模式更多是每家公司打一口深井,还有专业的公司负责把井连通起来,但从国内市场的使用能力、付费意愿,尤其是当前所处的发展阶段来看,客户更希望尽量有更完整的解决方案。所以我们要结合市场发展的阶段,打造中国本土企业需要的数字化解决方案,提供更接地气的、更加一站式的服务。

观远的使命是“让决策更智能”,未来每家企业都要构建智能决策大脑,这是时代的大趋势,也是我们的愿景。愿景容易达成共识,但路径需要有人去定义和引领,所以我们提出一整套从BI(敏捷分析)到AI(智能决策)的完整“5A”落地路径方法论,与客户一起定义通向智能决策大脑的实战路径。

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5A理念:BI到AI 构建企业决策大脑

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观远数据5A战略分布

章丰:从外行看,5A方法论是一个由初级到深层的演进路线,具体如何解读?

苏春园:这是观远服务了一百多家头部的零售消费品牌后,总结得到的最佳实践。不同企业对于数据智能的规划路径也不一样,所以我们根据企业的数字化程度,定义了五个阶段:

一是「Agile敏捷化」,从经营核心场景切入,快速构建不同业务系统的数据指标体系。

二是「Accurate场景化」,针对企业“人货场”关键场景进行分析实践,提供面向不同角色、不同业务场景的多维指标体系,实现商品分析、运营分析、市场营销分析、进销存分析等全景数据监控和精细化运营。观远提炼沉淀多个行业优秀的管理思路,提供灵活借鉴,可以帮助企业快速落地场景化的数据分析应用。

三是「Automated自动化」,基于数据体系,在用户端实现自助式分析,在业务端实现“数据追人”,协同决策优化。

比如,服饰行业讲“258”黄金点,即下午2点、5点、晚8点的销量,可以判断一家门店的业绩水平。观远和某时尚女装品牌合作,通过算法、模型、数据观测每个门店的黄金点位的销售情况,发现不及预期时,第一时间通过企业微信、钉钉等推送数据预警,促使店长去做优化决策。再如,预测到生鲜水果店某个品类即将售罄,此时数据告诉我们,附近另一个门店余量充足,通过动态分析,优化订货、补货,就能降低生鲜商品损耗。

四是「Augmented增强化」,进一步利用AI和先进计算力,实现更深度的分析,挖掘数据内在关联,提供智能诊断及趋势预测。比如在便利店场景,通过数据分析结合深度学习模型,融入地理位置、门店经济指数、气温、节假日、促销活动等关键因子,可以预测未来几天内某个商品的需求量或销量。

最后一步「Actionable行动化」,通过AI算法能力系统进行分析、自动诊断、预测,从而指导企业重要决策的优化,完成“从数据到行动”的整个决策闭环。为便利店预测到未来的销售量情况后,进一步形成决策建议,指导订货、促销、生产和物流。

章丰:后两步不仅解决当下的问题,还可以挖掘数据规律,推断未来趋势。

苏春园:增强化和行动化,是传统BI都没有触及的领域。沃尔玛通过算法发现啤酒与尿布在销售上的关联,这是一个虽然已经有无数版本,但仍然可以称为经典的数据决策案例。过去此类关联应用的算法只有巨头才有可能承担,随着技术推动,数据、算法和算力逐渐普及,这些数据分析开始“飞入寻常百姓家”,现在企业所需投入成本不过曾经巨头所投入的百分之一。

目前观远和联合利华、百威英博、全家FamilyMart等头部企业在合作中,已经开始探索和落地智能化的应用。将AI算法融入BI建设,是未来零售消费领域智能数据分析与决策的大势所趋。

章丰:真正要实现行动化的闭环,需要AI应用成熟,也要高度依赖于数据智能。

苏春园:这点非常关键。精准的AI预测也是建立在强大的BI之上,如果企业没有足够高质量、结构化的数据积累,建议还是先做好BI的规划落地。

所以我们在落地5A方法论时,遵循“以终为始、分步构建”的原则,帮助企业找到适合自己的切入口,分步构建企业智能决策的大脑。腰部客户可以从前三个阶段切入,头部客户在BI平台的基础上可以寻找合适的AI切入点,从后两步入手。长远来看,绝大部分企业最终都会完成5A路径的整个过程,并不断根据新的业务重复实践迭代,形成企业的核心竞争力。

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谈客户成功:授之以渔,长期相伴

章丰:之前我采访数据领域的创业者,有人提到目前的市场“价格远远低于服务创造的价值”,你的感受如何?

苏春园确实,中国市场对软件服务的付费意愿和习惯,整体和国外至少存在五年的差距。国外企业的IT投入预算至少占销售额的1%-2%,而其中数据相关的投入占比很大。在国内,能达到这个标准的企业以前凤毛麟角。但是我也注意到,这个趋势在变化,中国企业对于软件服务的意识提升的速度很快。Gartner对于全球CIO2019年数字化预算的调查显示,不管是全球还是中国,数据分析是IT预算中投入增速最快的。

章丰:这次疫情是否会加速提升这种意识?

苏春园短期内企业可能会减少不必要的开支,长期而言,会加速软件使用习惯的养成。疫情期间,我们的“空中巡店”这类数据使用场景有很强的需求,这是一套自上而下的智能数据分析指标体系,决策者和各级管理者不用再到实地,通过数据大屏或者移动端的轻应用,就可获得各类数据和分析结果。

我们注意到,数字化能力强的企业,在突发情况面前确实表现比较出色。这种反应速度,是基于平时数字化能力的体现。所以,我们主张,企业在借助外部平台工具、方案的同时,自身也要有意识地建立自己的数据分析团队。合作中,我们也秉持着最基本的原则——不触碰企业数据本身,而是在客户的环境里安装部署、挖掘数据,这是观远的立身之本。

章丰:你们的边界意识非常清晰,就像刘备身边的诸葛亮,摇着鹅毛扇子出主意,最后不争皇位(笑)。

苏春园授人以鱼不如授人以渔。有的客户甚至会直接输送数据分析师到观远来培训,观远学院每月也会定期举办培训沙龙和系列直播课程,帮助客户掌握和熟悉观远智能平台产品,让智能分析与决策真正落地可复制。

我们把客户定义为长期的合作伙伴,现在观远还是一家很年轻的公司,但未来要服务很多企业10年、20年。过去我在微策略工作,很多客户的数据分析负责人已经五六十岁了,从20年前就开始用我们的产品,甚至比我更懂我们的产品。一个有生命力的产品,会贯穿他们整个职业生涯,陪伴他们从分析师一直成长为企业高管。

产品是生产力的象征,伟大产品将引领科技时代的浪潮。真正让我们兴奋、愿意长期做这件事的初衷,就是做一个伟大的产品,基于此为客户提供长期服务。观远的核心是伟大产品引领未来,让决策更智能。

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谈数据生态:观远希望引领智能决策的未来

章丰:在Gartner最新发布的数据与分析领域的十大技术趋势中,提到了区块链技术在数据和分析中的应用。你对区块链在数据的业务中的应用怎么看?

春园:坦白说,区块链的应用,离我们相对较远。今天科技领域也有很多热门的概念,我们会关注,但不会刻意迎合热点。

观远成立的四年里,一直笃定地专注一件事——数据分析与智能决策。边界之外的事,观远能不做尽量不做,能合作尽量合作。智能决策是一个经过沉淀和反复验证的行业,未来成千上万的企业都需要用数据驱动决策。这是观远深耕专注的决心,也是核心竞争力所在。

章丰:决策智能化是所有企业都要解决的问题,但大家会有不同的方案选项。比如大公司可以通过IT部门自己做决策大脑,有的公司完全依赖于第三方服务商。

苏春园:通常只有BAT等互联网巨头会建立数据平台、配有数据专业团队,对于绝大多数公司,数据分析不是其主营业务,不太会也没必要占用大量的团队资源。巨头更侧重构建底层基础设施,观远专注于在此之上,形成更加场景化的解决方案服务于企业,大家都在共建生态。数据分析与智能决策的赛道上,肯定不止观远一家服务商,但我们希望成为最能代表未来、引领未来的企业。

章丰:前不久,数据首次正式被写进官方文件中,成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。你如何解读数据成为新型生产要素?

苏春园:数据作为生产要素,并不稀缺,我们每天都在和数据打交道,企业每天都会积累和产生大量的数据。仅仅有生产要素还不够,打个比方,有了石油也不够,需要萃取的方法,提炼成石油产品,才能产生价值。企业竞争力的关键,在于如何运用这些数据更好地进行决策。

商业创新都是从量变到质变,从传统零售到新零售的转型也是一场颗粒度革命,当一个品牌每周有1000次增长的机会,52周之后,与其竞争的就不是隔壁的品牌了。在这场创新革命中,观远数据要做的就是帮助品牌构建决策大脑,让决策更智能。

观远数据苏春园:数据驱动、快速迭代,是商业创新的本源| 解码数字新浙商No.38

你做过最艰难的决定是什么?

创业早期,把业务聚焦再聚焦,深耕零售领域,再不断延展至相关行业。最难的都是做减法。

面对压力,你有什么解压之道?

周日一般与家人去爬山,以及最近重新回到足球场。

你获取新知识新信息的关键方法是什么?

读书并和团队分享,与创业者多交流,最好的学习方法是犯错。

为了激励团队,你惯用的“伎俩”是什么?

我们内部使用OKR(Objectives and Key Results,目标与关键成果法),尽量透明开放,提倡团队一起坦诚共创、一起硬核进化。

你认为“数字新浙商”,新在哪里?

数据驱动、快速迭代,这是DT时代的业务思路,也是创业的态度和方法。在相同时间内,比别人有更多硬核进化、提升自己的机会。

声明:本文为OFweek维科号作者发布,不代表OFweek维科号立场。如有侵权或其他问题,请及时联系我们举报。
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