观远数据苏春园：数据驱动、快速迭代，是商业创新的本源

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。

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）。

（编辑：核心网）

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