最近苏春园现身观远数据2021智能决策峰会华南站并发表了《望见粒子》的主题演讲。
会上,苏春园从5个小故事说起,和大家分享了企业数字化的方法实践与未来展望。苏春园提出:“数据的颗粒度革命正在加速到来,原来零售消费是一批货、一群人,现在注重的是单店、单品、单时、单度、单次,所有的经营元素不断地在被拆细。”
以下是他的演讲实录:
趋势分析:5个故事
我想在座的大家能越来越明显地看到未来5年、10年,企业比拼的已经不是商业模式本身,而是每个企业能不能成为更敏捷、更聪明的企业。这是未来5年、10年数字化最本质的一个命题。
01元气森林
去年外滩大会,我们和元气森林的案例被湖畔大学的陈教授作为产业数据化驱动的经典案例进行了分享。据了解,元气森林是一个极具注重数据驱动的公司,数字化的基因已深入组织架构的方方面面,每一个新员工在办理完入职手续后,第一件事情就是开通观远数据的BI账号,以此获取工作所需的关键信息,看数据做决策。
02锅圈
锅圈在过去3年到4年在全国覆盖了6000家门店,今年要冲击上万个门店。在锅圈只有几百家门店的时候,就开始和观远数据合作。
锅圈的核心问题是单店的经营怎样最佳化,其中分成几个阶段:首先要看得到,能够看到每一个新店经营的数据;然后是看得懂,哪些指标有问题,哪些有需要调整或放大的机会;最后是看得准,去预测不同商品的发展。
03国内某头部运动品牌
观远跟国内某头部运动品牌合作的第一个场景是新品上市。在其每一个新品上市的背后,都会以订货会为节点监控产品数据,其中包括订货会上的反馈,单品的供应链以及产销整个环节,这是这个品牌每一个新款背后的数据系统。
04沃尔玛
观远团队通过和沃尔玛的合作发现,在每年雨水跟惊蜇两个节气之间,芒果的销量都有稳定的增长。于是,沃尔玛将节气与机器学习的技术相结合,以节气为时间点对应上线一类商品。沃尔玛通过把握每一个节气背后的消费偏好,抓住每一个1%的增长机会,实现由量变到质变的飞跃。
05联合利华
过去几年,观远数据通过AI+BI与联合利华展开全面合作,有效地提升了联合利华在供应链上的预测精准度,在每个SKU级别提升了5%～20%的销量。2020年,观远数据获得了联合利华在中国最重要的奖项之一——数字化赋能奖。
方法实践:5A路径
企业增长背后是什么?其实不再是过去流量时代里爆炸性的增长,现在的增长范式更趋于从量变到质变的变化。
现在每一个企业都不缺数据,关键是如何在数据里找到属于生意模式的增长粒子,这背后是正在加速到来的数据颗粒度革命。
观远数据“5A”落地路径图
不同于其他商业智能企业,观远从一开始就定义了从 Agility 敏捷化、Accurate场景化、Automated自动化、Augmented增强化到Actionable行动化的“5A”数据智能落地路径。
当然每个企业阶段不一样,所以观远结合“5A”路径,从行业的角度进行细分,在服务了很多头部500强企业,以及快速成长的新锐客户之后,推出了十大行业解决方案。
观远数据10大行业解决方案
观远数据提倡回归本质、以终为始,分步构建的原则,以业务为导向的数据应用,企业可以选择最需要的场景快速落地,最终实现从基础建设、数据分析体系到智能AI阶段的转型。
基于这样的理念,观远数据的产品分成了三个部分,也就是三条产品线:数据分析产品线、数据开发产品线和云应用产品线,这是观远整个产品功能的矩阵。
观远数据一站式智能分析平台
观远从成立第一天就确定了“AI+BI”的产品战略,经过四年的开发创新,已经具备从数据采集、数据接入、数据管理、数据开发、数据分析、AI建模、AI模型运行到数据应用的一站式能力。
在此,我们从技术的角度分享三个理念。
第一,从BI到AI,企业需要一站式的数据分析能力。从报表、可视化、自助分析、实时预警、智能预测等,不同场景需要不同的分析能力,如何在一个平台实现这些能力的有机结合。
第二,在10亿量级的数据里做到秒级响应。十秒内互动式的响应,我们是首个在行业里达到这样性能指标的技术创新。
第三,从借鉴开源技术到反向贡献到Apache开源社区。今年4月份,观远核心研发团队深度参与的Apache Dolphin Scheduler项目正式升级为Apache的全球顶级开源项目,观远团队也将继续不断实践开源,并输出给到社区。
观远正在不断通过产品技术的创新,给我们的客户和行业带来一些红利。
最后分享3句话:
第一句,认知不能外包,执行可以灰度。CEO对数字化一定要有自己的见解,其他的都可以外包。
第二句,一个好的数据分析师,是找到增长新大陆的增长兵。一个合格的数据分析师能够快速进行数据调研,快速迭代。
第三句,看3年,做3个月;以终为始,分步构建。以三年作为大的规划,每一个月作为一个迭代,将目标进行拆解。
数字化的时代正在到来,面对不确定的未来,数字化的意义和本质到底是什么?是技术,是流程,是组织,是人才,还是什么?每个人都有自己的答案。
但在我看来,数字化的本质是我们能不能从数据中,持续地捕捉增长的机会,从不确定性中找到增长的确定性。
