观远数据:BI技术平民化,让消费企业获得百倍增长机会

田甜 2019-12-01 16:12

观远数据创始人&CEO苏春园,曾就职于大数据公司MicroStrategy(微策略),任中国区产品研发总经理。在职期间,他曾与团队一起为星巴克、肯德基、必胜客等公司提供门店分析的数据产品。

文 | 田甜

编辑 | 尹茗

图片设计 | 李斌才

1831年,英国出版的《机器的成绩》一书中写道:现在一千个人当中,没有一个人不穿袜子。工业革命的伟大之处,就在于机器大生产解放了劳动力,让成千上万的英国女工穿上了女王同款丝袜。

到了智能时代,AI+BI(Business Intelligence,商业智能)在企业商业决策中提上日程。BI是一张解决方案,通过对企业经营数据分析,将其转换为对决策有用的信息;AI则让BI的过程变得更加实时、智能化与细颗粒度。

观远数据创始人兼CEO苏春园认为,BI智能化的伟大之处在于它让过去只有巨头才用得起的数据分析惠及所有企业,现在企业所需投入成本不过曾经巨头所投入的百分之一。

苏春园是卡内基梅隆大学信息技术与管理专业硕士,曾供职于美国老牌BI公司MicroStrategy,服务过上百家世界500强。在MicroStrategy担任中国研发总裁兼全球服务器产品线总经理期间,苏春园曾管理300+人员的产品与研发团队。

这些经历使得苏春园同时了解中美运用大数据做商业决策的现状。美国数据分析决策相对成熟,像肯德基、沃尔玛、星巴克等500强至少有数百人的数据团队,以及数千名在各业务部门做数据分析、探索与决策的业务人员和管理人员;中国除了BAT等互联网大公司建立了数据平台及配有数据专业人士,绝大多数传统企业及中小企业的数据化水平还相当原始。对BI领域创业公司来说,中国无疑比美国有更多机会和增长潜力。

不过如果是在2016年前,即便大公司对于BI运用的深度也非常有限。受制于当时的技术和基础设施,大多数公司局限于基于有限的历史数据分析过去的问题,海量数据探索,异常实时诊断,未来预测,行动建议……这些都是无人区。

算法、算力与大数据三股技术浪潮叠加汹涌而来,苏春园看到了巨大的拐点。创办一家提供新一代数据分析与商业智能(AI+BI)解决方案的公司是他谋划已久的事,2016年,他强烈地感受到——创业时机成熟了。

观远数据创立于2016年9月,创始团队成员主要来自美国MicroStrategy、阿里云和支付宝。

观远数据融资情况:

2017年5月,完成华创资本、 线性资本1000万元天使轮融资;

2018年3月,完成红杉资本中 国、线性资本3500万元A轮融 资;

2019年7月,完成襄禾资本、 红杉资本中国、线性资本亿元级 B轮融资。

中国BI有机会领先世界

1996年,市场分析公司Gartner提出了BI(Business Intelligence,商业智能)的概念。经过20多年的发展,美国诞生了包括MicroStrategy在内多家BI领域的上市公司。

据Gartner 报告统计,2020 年全球BI市场容量预计将达到 228 亿美元,自然语言生成和人工智能将是 90% 新一代 BI平台的标配。

国内BI主要用于面向管理者做业绩展示,早期BI领域的创业公司主要从“Boardroom Dashboard”切入,通过硬件大屏幕+可视化展示,研发能够直观呈现数据、反映问题的数据仪表板。

苏春园在接受创业邦采访时表示,国外对于BI的使用有个理念,“人人都是数据分析师”,这个理念适合国外土壤。美国崇尚工具主义,每个人自己的车坏了自己就能修,在工作中做数据分析时,给到他数据分析工具他就能自行使用工具辅助业务决策,但这样的土壤在国内是缺失的。

至于国内早期做Boardroom Dashboard的BI公司,苏春园表示,如今Boardroom Dashboard已与互联网精神背道而驰。Boardroom Dashboard中的数据基于确定的问题和视角来构建,以静态方式呈现给管理者,开会的过程变成了过数据,如果发现哪方面数据缺失,则是会后再去解决。

“如今应当是动态呈现数据和实时反映问题,这个过程应当是探索式和智能化的。开会也不能只是过数据,更应该讨论如何快速响应问题,采取纠偏策略。”苏春园说。

所以观远数据开发的BI系统不是国外BI的中国版,仅仅停留在工具层面,而是结合业务场景给出决策建议的一站式解决方案。相比国内早期BI,观远数据的系统在智能化方面也有很大差异。

SAP是德国一家为全球企业提供ERP、CRM等企业管理解决方案的服务商,其业务水平、市场份额全球领先,俘获了众多世界500强客户。SAP为什么能服务世界领先企业?在苏春园看来,除了技术创新,另一个重要原因是SAP诞生于德国,德国有最先进的工业制造业土壤,工业管理水平全球NO.1。

观远数据创立当年,马云在杭州云栖大会上首次提出“新零售”,国内零售界随之掀起一场如火如荼的新零售运动。

马云提出的新零售对传统行业究竟是救命稻草还是巨坑,以及它是否适用于各类消费零售企业,业内莫衷一是。“新零售”最大贡献却在于启蒙和培育消费零售企业的线上线下一体化思维。如今中国消费零售行业的公司,相比其他行业的公司更加重视大数据。

而且,中国消费零售行业产品丰富度、产品迭代周期、供应链管理和消费人群的复杂度也是全球NO.1。苏春园告诉创业邦,观远数据已与联合利华、百威英博、沃尔玛等零售巨头的中国业务部门开展合作,这些巨头之所以愿意合作,因为它在其他国家找不到比基于中国土壤建立的BI更能代表未来的解决方案。

创业后苏春园每年要见上百位消费零售企业CEO,与业内人士深入交流使他更加坚信,中国消费零售环境下倒逼出来的BI有机会领先世界,中国的BI服务商有机会在智能时代代表全球有竞争力的企业,一如德国公司SAP在它的制造业时代。

无BI,不AI

近两年茶饮市场异军突起。网红茶饮擅于在前端做增长,随着消费者排队打卡的尝鲜期渐进尾声,网红茶饮品牌若要持续保鲜还需苦练内功。不间断推新品似乎成为各网红茶饮都用到的招数,毕竟新品自带话题和流量。

奈雪の茶是观远数据的客户企业,奈雪合作诉求在于,它希望在更短时间内作出判断,新品能否引领新的消费潮流。奈雪曾以半个月为周期,复盘历史数据作出新品决策。但在竞争激烈的茶饮市场,半个月为周期做决策显然指导意义有限。

与观远数据合作后,新品在奈雪不同门店销售实况,消费者人群画像,消费者为什么喜欢某种口味,如何定价,商品如何组合销售最合理,这些经过智能分析的数据信息可以半小时为周期推送给相关决策者。

半个月内,上述可辅助决策的信息迭代了数百次。这意味着,在相同周期里,奈雪比原来多了数百倍发现问题和及时纠偏的机会。

目前观远数据与客户合作的产品化技术体现为五大层面,统称“5A”:

敏捷化(Agile):从经营核心场景切入,迅速构建数据分析体系;

场景化(Accurate):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;

自动化(Automated):实施全链路的自动处理与监控,第一时间“数据追人”,全面推进数据化协同工作;

增强化(Augmented):推进复杂场景的人工智能应用;

行动化(Actionable):通过因子挖掘分析异常产生的深层次原因,提供可行动的建议。

“像奈雪这样的新锐消费品牌生于互联网时代,有着强烈的数据意识。”苏春园对创业邦说。在他看来,中国新锐消费品牌里面很可能诞生未来的世界500强。而在这样的消费零售土壤里,观远数据也会倒逼自身业务创新,与新锐消费品牌合作成为观远数据重要的业务抓手。

“5A”的五个层面层层递进,有的消费零售企业数据基础扎实,就可从自动化或增强化直接切入;有的企业数据基础薄弱,则需从敏捷化开始。

苏春园向创业邦表示,观远数据创立至今总体来说发展较为平稳,但也交过“学费”。与部分消费零售企业合作时,已经到了产品交付最后一步,却发现最开始高估了企业数据基础。

换言之,这些企业想要运用AI+BI,缺失的不是技术,而是底层数据,包括数据丰富度、数据来源渠道多样性、各业务部门数据标准统一与打通等。“就好比需要建四层楼五层楼,却发现底下三层楼还没有建牢固,这样的AI+BI只能是空中楼阁。”苏春园说。

红杉资本中国基金专家合伙人、首任阿里巴巴数据委员会会长车品觉著有《数据的本质》一书。车品觉在书中将“数据”与“智能”两者比喻为“气宗”和“剑宗”。气宗强调底子扎实,后劲十足,剑宗则强调利剑出鞘,快速犀利,两者相辅相成。苏春园曾与车品觉交流,觉得这一比喻形象而又贴切。

无BI,不AI。观远数据在与客户沟通中发现这一理念具有普适性。企业灌进来的数据量越大,场景丰富度和分析深度也将水涨船高,反之则需不断倒逼企业做好基础数据完善,以此形成良性循环。

信仰长期主义

目前观远数据与客户合作分两种类型。一类企业数据基础较为完善,可以直接接上观远数据的AI+BI智能决策系统;一类企业数据基础设施严重缺失,这时观远数据会选择愿意下决心补全数据缺失的客户。

对于后者,观远数据扮演的角色有着咨询公司和布道者意味。“我们最初想造一辆非常牛逼的跑车,短短几秒内时速就能达到100公里,但察看路面后发现路面条件非常差,我们不得不选择往前多走一步,先协助修路。”苏春园说。

至于数据基础设施搭建完成后AI+BI产生的价值,苏春园信仰复利和长期主义。人们总是高估技术在短期带来的变化,而低估技术在未来3-5年带来的变化。在苏春园看来,如果企业使用了某项技术,明天效率就能得到普遍提升,这是违背自然规律的,这样的技术可能是昙花一现的伪技术,真正的技术带来的变革是循序渐进的。

“每一个决策周期里,如果你有比原来多几十倍几百倍发现问题的机会,并且持续改进,一年后你的竞争力就会得到大幅提升,时间带来的复利效应是非常巨大的力量。”苏春园说。

“看三年,做三个月”是观远数据在服务客户时的理念。只有看到未来三年的商业轮廓,你才能在眼下三个月先把数据分析体系搭建好,然后不断产生数据迭代和闭环,最终抵达三年后智能决策大脑的终局。

此外,企业想要真正用好商业智能辅助决策,BI绝不仅仅是数据部门或数据分析专业人员的事,全公司上下都要有数据思维。CEO亲自下场,自上而下落实全员数据思维,往往最具执行力。

截至目前,观远数据已经服务了100多家客户,有联合利华、百威英博等全球消费品牌,也有奈雪の茶、鲜丰水果、江南布衣等本土知名零售品牌。在商业模式上,观远数据以按年度收取软件服务费为主,客单价在几十万元到几百万元之间。

融资方面,观远数据迄今已完成亿元级B轮融资,襄禾资本领投,红杉资本中国基金和线性资本跟投。

BAT等互联网巨头也在发力大数据,但在苏春园看来,至少眼下互联网巨头与观远数据不构成竞争关系。巨头更加侧重构建底层基础设施,观远数据则专注于赋能企业运用大数据做智能决策。“比如一家企业的数据架构在阿里云,观远数据把产品部署在阿里云,帮助这家企业做数据分析即可,而且一家独立的消费零售企业通常与阿里、腾讯、京东等平台都有合作,它还有大量线下业务与系统,数据不会完全只依附于某一家巨头。”

苏春园对桥水基金创始人瑞·达利欧的著作《原则》感触至深。在他看来,观远数据在商业层面无非是卖产品及产品衍生的服务,为客户提供多少价值,才能获得多少商业回报,每一名客户在与观远数据合作前都会做好评估。

“《原则》背后的精神特质与观远数据做事的理念不谋而合,这个世界没有捷径,To B的事需要长期主义信仰。你坚持去做你坚信的事,每走一步都把事情做好,该收哪部分钱你有自己的原则。走到哪一步你为客户创造了更多价值,你才能收更多的钱。”苏春园说。

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