观远数据苏春园：“人、货、场”之外还需有“脑”，打通各环节让决策更智能

苏春园表示，过去的实体零售是“粗放”状态，它们需要学会用数据“精耕细作”。

还记得2016年10月在杭州举办的云栖大会上，马云提出“新零售”概念，提倡打通零售业的线上、线下，实现数据化、无人化。

如何实现数据化？这可不是仅仅看那些纸质或电子报表就能实现的。这里，诸如零售等行业企业需要一套数据化工具与分析方法。“在国内，用数据为企业赋能的时代来了，”观远数据创始人兼CEO苏春园表示，“过去的10年是IT时代，未来的10年是DT时代，即用数据驱动的时代。”

图 | 观远数据创始人兼CEO苏春园

过去的实体零售是“粗放”，需要用数据“精耕细作”

在苏春园看来，“新零售”的本质是用数据驱动，来提高零售的效率。“现在的零售是‘粗放’的，拥有大量实体店，却不会用数据去实现精细化的管理。”他认为，传统零售业必须借助BI（商业智能）的力量来实现变革。

而对比到观远数据，观远团队多数来自微策略、阿里巴巴等知名企业，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，在目前新零售风口下，苏春园认为这将对他们意味着一个巨大的机会。

我们可以看见，在过去，实体零售店也会产生数据，最为常见的就是一大堆的纸质或是电子报表，但是，他们不会高效、合理的运用数据，只是停留在报表层面。“从报表到分析、再到智能决策，这其中包含三个步骤。”苏春园表示。

一家零售门店，在早上某个时间段，连续几天出现人流量增长但营业额没有涨幅的现象，这是一种异常现象。“报表只是结果性的初始数据，我们需要通过分析把结果性的数据还原到整个过程，总结为什么会出现这种结果。”这里，体现的是从报表到分析的跨越。

分析是什么？是针对某个情况找出原因，或是给出一个大致趋势。于零售实体店而言，这是不够的，除了找出原因，他们还需要有人帮助做决策、做智能诊断和预测。

“通过算法可以自动定位指标和可能出现的问题，从而降低对人的依赖，毕竟很难指望人人都是分析师。”苏春园表示。当前，于各家厂商而言，具备数据分析能力的人才难找，而算法则给他们提供了另一个平行选择，在店面管理、运营这一块，“80%-90%的分析链路是可以交由算法去实现自动化/半自动化的，所以在未来，店长就不用每天主动打开各类报表，或是做各类分析，算法会给到智能诊断、预测的结果。”

“人、货、场”还需有“脑”，打通各环节数据做智能决策

提到新零售或是商业智能，人们会说这是在重构“人、货、场”，不过，苏春园表示，人货场解决的是某一环节的问题，是很重要的，但是随着不断的完善，人们会发现，这其中是需要一个“中枢”，也就是“脑”，去打通人货场。

举一个例子，自新零售等概念提出之后， 打着这一标签的大数据企业层出不穷。其中，有一部分企业依托计算机视觉提供商业智能产品和服务，譬如通过AR、人脸识别等技术吸引用户，打造一种会员制，当用户下次到来的时候就可以根据多种维度的数据画像进行精准推荐、制定对应的推销，亦或是提醒对应产品的补货等等。

对于这类企业，用苏春园的话来说，他们所解决的“人、货、场”只是商业智能中的一部分问题。“最终，数据都需要汇集到‘大脑’，后者需要打通各个环节的数据，做更为自动或智能的决策。”他表示。“在未来，企业经营是需要实时决策的，不可能在周会或是月度会议上提出问题并寻找解决方案，这个时候已经晚了。”这也是观远数据想要解决的问题。

更为简单的讲，观远数据做的就是“脑”，在打通人、货、场之后，将用户数据、营业报表、库存容量等多种维度的数据汇集到一处，实现单品单店分析、门店经营异常监控、销量预测、智能备货等多种商业智能服务。

“我们深耕于‘脑’的分析、决策、预测、诊断等方面，聚焦于怎么让决策更智能。在国内BI厂商中，做这方面业务的企业并不多，各自都聚焦于不同的点。”苏春园说到。而观远数据对此最大的不同，就在于大力推进与其他商业智能或大数据企业的合作，致力完善这个决策大脑。就在上个月，他们牵手机器视觉新零售代表企业开为科技，与见福便利店签署了战略合作协议。

最后：“AI+BI”赋予商业智能化，但也不能一步就位

可以看到，不管是传统零售，亦或是新零售，“数据”是必然产生并穿插于各个环节的。不同的是，新零售是“智能”的，观远首创的“AI+BI”的产品模式，正在将新零售的“智能推向极致。”

因为AI的加入，从数据的采集到分析、决策等诸多方面，开始变得主动、变得实时，这时候，人类将得以腾出精力去做一些更为重要的事情，比如提升用户体验、提供更温暖的服务等等。

“‘AI+BI’实现了数据分析的闭环，但企业也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。”苏春园表示。

因此，他们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、行动化Actionable、增强化Augmented，从初始的数据可视化到敏捷分析指标、到自动化实现、到主动提供建议、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，并配置有专业性的人工顾问团队，全方位地为客户提供数据服务。

在商业智能的实现上，观远数据已经打出了自己的“名气”，并有覆盖零售、金融、泛互联网等多个行业的成功合作案例，包括来伊份、上蔬永辉、九龙仓、联合利华、百威、迪卡侬、中国银行等客户。今年3月份，他们获得了由红杉资本中国领投的3500万人民币的A轮融资，至于下一轮融资，苏春园透露，将根据需要明年择机启动。而同样是在明年，他也计划将现有客户规模翻一个数量级。

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