观远数据苏春园：“看3年做3个月”构建数字化的决策大脑

联商网消息：8月2日，观远数据2019智能决策峰会在上海举行，本次峰会由国内零售智能分析领域的领先企业观远数据主办。

峰会上，400+来自连锁零售、快消品牌、鞋服箱包、购物中心、新经济消费等国内外知名零售企业高层领导共聚一堂，深入探讨零售各细分业态的转型痛点与创新实践，共谋零售数据智能的未来发展。

观远数据创始人、CEO苏春园分享了以《数据有为·智在决策》为主题的演讲，他认为，工业时代极大放大了我们的体力，而在智能时代，因为算法，因为充沛的数据，我们的脑力开始能够得到极大放大。他表示，观远数据的使命是希望能够帮助企业构建每一个企业都需要决策的大脑，去更聪明的运营企业。

以下为苏春园演讲摘要：

感谢前面几位分享的嘉宾，代表观远数据欢迎各位在酷暑中来到我们现场参加硬核的头脑风暴。我的分享主题是“数据有为·智在决策”。我两个礼拜之前在北京跟苏凯聊到红杉资本和耶鲁大学有一个领导力的课程，其中有一门课叫优势识别，在座每一个人都有很多优势和相对的劣势，我们要回答几百个问题，通过大数据的模型得出每一个人的分析。我拿到结果一看总共34项能力，我最明显的优势有两个关键词。第一个叫专注，专注是对一个长期目标的坚持。第二个是分析，通过数据去做分析决策。所以拿到了之后非常震惊，我说大数据的模型已经比我妈更了解我了。因为过去的15年我就专注在这件事情上，就是一直在做数据分析的事情。

十五年只做一件事儿

刚才张一甲也介绍到，我入行算是在我读书的时候，15年前我进入到学校，虽然我读的专业当时没有大数据、没有人工智能，但那时候我们学的一门课叫做“每天面对不确定的时候怎么样做决策”。大量约束的条件，我们在EXCEL里面做推演。另外一门课是数字化转型，今天大家已经谈烂了，十几年前我们还有一点点资格聊一下数字化转型，因为在那个时候大家看到未来的十年一定是从IT越来越数字化的时代。

毕业之后我加入了MicroStrategy（微策略）这家公司，这是一家非常有意思的公司，基本上500强中每三家就有一家是MicroStrategy的客户。我当时作为毕业生还是一些选择的，像微策略，包括去华尔街的投行做一些技术，包括去西部做IT的公司。但是未来数据是这个时代的石油。如今回过头看，一干十年非常幸运，从一开始我在公司里面作为工程师，从代码的角度去看怎么样用数据、用什么样的算法帮到企业，到后来成为中国区整个产品研发的总裁，有机会带领几百位美国和中国的同事，我们发布了当时在微策略历史上最大的产品4.0的产品。美国公司的发布会最喜欢在美国的拉斯维加斯召开，我们全球几千家客户会在哪一个礼拜里面每天从早到晚，每一天跟几十家客户了解我们客户他们怎么在使用，怎么帮到他们做出决策。所以给了我不一样的视角，但是我们在那个过程中也发现因为受制于技术，受制于算力，受制于算法，其实有很多企业希望能够用数据解决更多的更深层次的问题，在500强企业在很多领先的企业确实没有被解决，那是一个无人区。

到了2016年，我和我们几位现在的联合创始人，当时这几位联合创始人都去了阿里巴巴，原来是我微策略的老伙计们，我们聚在一块我问了他们一个问题，你们是准备在未来继续待在阿里巴巴听马爸爸讲故事，还是我们一起抒写一下我们自己的故事。我很煽情，结果他们没有理我。但是话题依然打开，大家的想法不谋而合，因为在2016年那个点，这几股浪潮已经融合在了一起。算法、算力和数据，我们看到巨大的拐点，在过去数据分析和商业智能仍然有价值，但是它没有解决的问题，对于海量数据的探索，对于未来的预测，对于诊断对于行动的建议，因为这些技术浪潮的变化成为了可能，所以2016年的9月我们正式成立了观远数据。

这15年里面一直跟数据打交道，也走过了一些弯路填过很多坑，也有很多有意思的故事和缘份。沃尔玛，原来读书的时候数据挖掘课做各种各样的算法，大家知道沃尔玛有一个很经典的N个版本的故事——啤酒与尿布，我们怎么样去算，背后各种数据的分析。之后到了MicroStrategy恰好沃尔玛是我们的客户，怎么样用数据驱动它的决策。比较有意思的是，一个月之前观远数据正式跟沃尔玛达成了合作，我们通过和沃尔玛它在全球科技最创新的孵化器，我们一起帮助在未来的一段时候实现更精准沃尔玛生鲜品类的预测，这件事情的难度远远超过美国沃尔玛对于常规品预测的水平，这是背后有一些非常有意思的过去跟数据打交道，包括到今天。这背后与其说是一种缘份，更多的去看是一种在大的驱使下的小小的潮流的走向。

两个礼拜之前500强最新排名刚刚出来，沃尔玛连续第六年蝉联榜首的位置。在座很多都是零售的CEO高层，前任的沃尔玛CEO有几句话非常朴实，但是道出了对于数据的本质。他是这样说的：过去这些年我们在每周五上午决定干什么，周六中午就部署完成，快速发现问题，快速行动。而且进一步没有我们想象的轰轰烈烈，不需要比你的竞争对手领先几个月，一招致敌，不需要领先几个礼拜，只需要每年52个礼拜每个礼拜领先几天，这就是你的优势。更进一步在中国我们刚才讲到，在这个基础上，一方面是高频快速迭代，另外一方面更精准的给出行动建议，这是沃尔玛在中国的实践。

联合利华是我们去年开始合作非常重要的客户，联合利华所处的快消品行业，大家在这个行业的同仁波士顿之前的公司今年初有一个报告，针对全球排名前30快消品的公司去看哪些场景最需要被提升，其中排名最前面的是更精准的需求预测，因为需求的准确带来是下游所有的生产与精准——我的供应链、我的仓储、我的渠道管理。去年开始，观远数据非常开心与杨总的团队一起在最前沿的地带进行探索。这个是在两个月以前联合利华全球CEO供应链老大以及亚太地区几位老总到杭州观远数据进行新一期项目的讨论和计划。在过去很多年一直想解决让52周每一周更精准的预测的问题，我们看到了很多解决的方式和陆续在实现的过程中。

刚才讲到是全球的品牌，我们回到自己本土的零售的力量。鲜丰水果，第一个社区门口都有这样的连锁门店。全国2000家门店，每个店在过去我们怎么做决策，大家想一想。每个礼拜六的时候每个部门大家开一个会，发现这里面哪一些店在某一些商品上有什么问题需要改进。但在今天我们有幸和鲜丰水果一起构建的能力是把同样一个礼拜的周期里面，决策的次数、迭代的次数增加到原来的1000倍，因为我们每个店每一天，每十几分钟做自动检测，发现主要商品里面销售的偏差和可能发生的原因是什么。

类似的是奈雪的茶。奈雪的茶永远在推新品，是不是这个新品能够引领新的消费潮流，能够持续在未来一端时间作为主力商品，这个是最核心的竞争力之一。在这里面，在过去这两个礼拜里面能做的决策传统意义上是非常有限的，但是在今天我们跟奈雪合作，把这两个礼拜拆成每半小时为一个周期，每半小时对于这个新品在不同门店，这些商品受什么样画像客户欢迎，为什么喜欢它的口味，怎么样定价，怎么样的商品组合。在这两个礼拜里面可以迭代一个商品，迭代几百几千次，这是它面向市场一个核心的竞争力。

这是我们在从全球到本土零售品牌核心的观点，什么是更智能的决策？其实它不是我们想到的我是通过iDea，通过单一的爆品。更智能决策的本质是什么？是在同样的周期里面，在一周、一个月或者一年里面，你能够比过去，能够比你的竞争对手多10倍、100倍、1000倍发现这些问题，去迭代最后产生增长的机会，你抓住了其中的机会，在52周之后和你竞争的就不是过去的你，也不是隔壁的品牌了，你是与未来为伍，这是智能决策的本质。

商业创新都是从量变到质变

这背后我们仔细去看，原来做不到吗？其实原来确实做不到，这背后有一个革命在发生，我们把它叫做颗粒度的革命。今天下午见福便利店会专门分享，它们有2000个店，每个店怎么做极致单店经济模型，其他1999个店怎么找到这里面最优的模型作为参考，让第二个店变得更聪明。这里面我们把它细化所有原子度的时候我们发现不仅仅是店，我们的渠道，我们的单点，我们每个商品的单品，重要的单客，每一次的市场营销的效果，每一次比前一次更加聪明。这里面还有单度的概念，这是上个月和可口可乐在聊的，现在是盛夏高温的时候，如果明天的温度比今天高一度，可能对可口可乐在中山公园的地带产生什么样的影响。

如果你掌握了原子级别颗粒度的分析和决策，你在未来的盛夏还有60天夏天里面，你能改变你能迭代你跟旁边的品牌PK，一个是代表了新时代，一个是代表了传统的过去式。所以这是我们看到在背后颗粒度的革命，而且刚才讲到的，它是会学习的机器。当我们刚才讲到以单度经济或者维度看的时候，你会发现我需要更多的数据在今天开始我每一度的温度，对应的自动贩卖机和渠道的销售，不断的基于这些迭代。而每一天会比原来更加聪明。所以我们知道这背后有很牛的成熟的效应，本质上正呼应了智能时代不断更加智能、更加会学习的机器，这是跟传统商业巨大的区别，传统商业每一个人，每一个体系的能力IQ是固定的，我们一个企业如果有1000个门店，只有5%的店长能够执行，但是通过系统通过算法可以让10%、20%、30%的店长变得越来越聪明，比前一天更加聪明。

这里面我们退出来看一步，以更宽广的视角我们现在所处的时代。对于过去这几个世纪，其实很简单，我们划分。一个是工业时代，另外一个是智能时代。工业时代极大放大了我们的体力，智能时代它本质上是生产了数据，每个企业现在最不缺的就是数据本身，但是从2016年不谋而合因为算力，因为算法，因为充沛的数据，我们的脑力开始能够得到极大放大，而且所有的学习越来越聪明越来越智能。这个会带来什么？脑力的放大对于我们所有的商业的活动会带来什么？所有商业活动的源头就是决策。决策是我们的大脑，决定了我们所做的任何的动作。

所以换一个角度，Gartner对于全球主要的企业更加微观的去看2019年数字化预算会花在哪些领域，大家看到绿色的部分是在哪些领域增加投资，黄颜色的部分开始慢慢的会减少投资，这是全球CIO的报告，第一个排名最前面的增加的投资是数据分析，第二个是AI人工智能。我们也很想问一个问题，中国的企业我们的数字化预算会跟全球一样吗？大家想不想知道。这是我们和Gartner要的数据，大家看一下排名，排在第一的同样是商业智能数据分析，但是第二位的是AI，这是非常有意思的结果。但是我们发现跟我们过去这几年接触下来很多企业是不谋而合。因为在中国我们这几波浪潮的结合，极有可能让我们中国在拥抱数据和智能上面超过全球。这个事情已经发生，十年二十年前移动支付，我们现在去国外知道要用移动支付非常烦的事情，大部分是信用卡为主。在这波红利里面我们中国移动互联网实现了弯道超车，但是在移动智能时代数据智能时代，我们看到了这样的趋势继续在重演。这也是非常有意思，也是我们观远数据的使命。我们希望能够帮助企业构建每一个企业都需要决策的大脑，去更聪明的运营这个企业。尤其是在零售、在消费、在新经济形态。

大家知道在20年前有一家伟大的公司诞生叫SAP，它来自于哪？来自德国。为什么这家公司起来了？技术很牛吗？我们都是搞技术的，还是可以的，更重要的原因是因为诞生德国先进工业的土壤。因为代表了在那个土壤里面能够提炼出来最新的管理的思想和管理的实践，20年后、30年后今天在中国，中国的新经济，我们的零售消费是在引领全球的创新。我们看到在中国一定需要科技的企业在背后赋能，在这个土壤里面去构建属于这个土壤的面向未来的决策能力，这是我们观远数据的使命，也是我们所有团队努力奋斗的目标。

看3年，做3个月

更进一步，我想再次分享这个图，有一些老朋友看到过这张图，我们一致反馈得到了很多朋友的认可。观远数据如果有最核心的一个点跟大家分享，我希望大家记住是这个点。大家对未来的共识比较容易形成，但是如何抵达这个未来是最重要的。而作为科技或者产品的科技公司，希望跟大家分享给各位的路径，从而通过BI到AI，或者怎么构建这样的决策大脑。这里面大家看到每个企业最不缺的就是数据本身，各种的业务系统，或者各种结构化半结构化，包括各种数据管理。在这上面我们提出了5A方法论，第一个敏捷化，不管什么样的数据，不管新业务还是老业务，第一时间快速构建数据体系。第二步场景化，这个行业里面最领先的企业他们怎么去看店、看货、看人、看供应链，怎么去对标，这是第二点。第三点当我有了数据体系之后，能不能让它更加普惠，能够自动的数据追人，去提醒发现这个问题。我们的店长不需要在电脑前，他也不可能在电脑前，他只需要数据告诉他下五秒应该做什么决策，更加自动化。更进一步更加增强化，以及建议行动化，赋能算法能力，包括预测包括自动诊断，指导在重要的决策上怎么不断优化。

这背后我们提炼了一个公式，每一个企业都不一样，但是同样即使在一个企业里面，在座各位你想想您所在的企业，我们不同部门、不同角色、不同的业务特点，决策的深度和浅度是非常不一样的。就像我刚才讲到的，比如说刘总的分享Lily的店长所需要决策的场景，每天若干次，但每次只有五秒的时间看到我可能一个新品异常是什么，以及对应的建议。如果我是CEO想看到什么？希望看到更整体的数据和哪一些环节可能正在发生隐患，并且提醒我，不需要你告诉我准确的答案，我下一个电话应该打给谁。如果是产品的记录专员，希望更多的在里面做一些数据的推演，回到我最终进行决策，希望模型算法辅助我，以我最后对宏观形势的判断。这里面反应出来根据不同的角色，根据业务的属性，新业务和老业务，尤其还有数据。当我们采集的数据越来越多，颗粒度越来越细的时候，做的决策的场景方式是很不一样的。所以每一个企业的决策其中是非常复杂的。反过来说，这意味着我们每一个企业要有十个、一百个不同决策的产品或者系统。这也是我们观远数据一直试图努力更一站式的智能分析平台，通过不同产品矩阵。

这里面讲两个例子，非常深入的从浅到深，或者从深到浅，根据不同业务变化在不停迭代的决策场景。NOME这是新零售典型标杆，现在有几百家店，也是一个潮牌。三个点跟观远数据一起合作，第一个敏捷化，原来通过传统的BI已经在看数据，但业务部门提出的需求需要一个礼拜，现在通过敏捷的产品功能到0.5天，这是第一点敏捷化，响应业务部门的需求。原来业务部门不找信息部门和数据部门，我提了没有什么用，现在半天两个人支撑全公司业务数据驱动。第二个场景化，更早之前实现了对货对场的分析，今年3月开始NOME上线了会员，从第一天开始通过平台开始监控知道谁买了什么，再进一步做千人一面，先对应需求做一轮筛选产生复购，根据数据的迭代通过千人千面做算法的提升。这里面还有很多动态的标签，这是第二步场景化，人货场全面的覆盖。第三点增强化，这是我们最近正在进一步合作的点，原来做大盘销售预测，最近大盘是不够的，即使知道NOME接下来整个提升3%或者5%，但是到店没有办法产生行动的计划。我们到单店怎么预测，这里面有很多业务规则不清晰，我们更加实际的先做单店未来七天的销售预测。我们这里面发现有很多尾货的商品，会影响到预测的精准，但是并不是那么重要，我们选择TOP200的SKU做预测。

这里面我想讲的例子，其实它是决策从浅到深，从不同的场景，不同的业务特点，以及随着流程越来越完善，随着数据的采集越来越深入，以及形成的反馈闭环能够做的决策的深度越来越深。包括另外一个场景，我们在一起合作推动的虚拟标杆店，我开任何一个新店一开始怎么做产品的组合，或者每段时间对于门店的对标，发现这里面的问题，我应该哪个店和哪些最可比的店比，这些方式是极度动态在变化的。同样是CBD的几个店，有一些CBD是交通要塞，有一些不是。带来的客群很不一样，怎么样通过算法模型动态，根据各种数据动态找到相似的店形成决策参考，加上前面讲到的更加高频，一年之后的竞争力不是跟隔壁的品牌在竞争。

百威的例子，Keith分享了一小部分，这里面我们跟百威的合作是反过来的，前面我们讲的5A的路径，跟百威的合作非常有意思，我们先从AI方面合作的，这也是跟500强合作另外一个特点，500强在BI建设上相对是完善的，数据的基础是比较不错的。我们在AI上首先合作的智能的稽查和需求的预测，百威有很多啤酒的串货。我们和它们过去一年多合作之后，当时Keith有一个数据产生32倍ROI的回报，带来销售的止损超过了千万级别。另外一个例子是AIDP需求预测，这里面非常开心向大家分享这个信息，最近在东南区基于算法的预测接管了基于人的预测。原来这些人可以更加专注在生产上游，供应链本质上是供需的平衡。我们合作之后当我们有更多的场景和数据之后，我们更进一步合作在供应链上，本质上就是更加高频在原子颗粒度，我们知道每一个单据，每天超过一万张的单据，每个单据背后对应很多SKU货品，它的状态这里面有什么异常，在同样的时间单位里面我们是原来方式的100倍、1000倍发现问题，去及时迭代找到增长的机会。包括到最前端的营销分析，非常敏捷监控各种渠道的管理，这是我们在百威已经有完备的数据基础的典型客户里面，我们怎么从深到浅，不断迭代我们又有很多新的场景尝试，一步步构建企业决策大脑，也是帮助Keith提到的让智能的决策成为每个企业的核心竞争力，其他的可能都是昙花一现的，这个东西是源源不断持续竞争力最核心的一个点，这是百威的例子。

我们有更多的客户，因为时间的关系，包括今天我们有很多客户会去分享他们实际的使用。针对零售和消费，我们不断提炼不断丰富，在这个行业最佳分析的实践。很多CEO的朋友和CIO需要我们提到建议的时候，看3年做3个月构建数字化的决策大脑。什么意思？大家经常听到一句话我个人非常认可的一句话，我们往往高估了新的物种、新的技术、新的创新在一年能带来的变化，但是往往低估了三年五年带来的变化。这里面对于我们在座各位行动派来说，我们需要的是我们能不能看到未来一年、两年、三年我们的模样会是什么样。第二个怎么分布解决好当下三个月应该决策的主题和场景。在这个过程中不断产生数据迭代和闭环，最终通过三个月抵达我三年的数字大脑、决策大脑的终局，这是我们特别想分享的，我们也非常乐意，如果在未来一个是我们的客户，另外我们有很多潜在的朋友，我们一起去分享，在座很多你们是业务的专家，但是我们可以从这个视角去给到我们的一些规划的建议。

观远数据过去这一年

最后时间关系，我作为创始人代表我们公司向支持观远数据的各位朋友介绍一下观远数据过去一年的进展，这是我们每年峰会的标准环节，我会尽量控制时间。过去一年里面，就在刚刚过去的一个月，我们搬进了新的办公空间，就在阿里巴巴对面，仍然在海创园，来过的朋友知道。也借这个机会，代表我们的团队邀请大家如果到杭州的时候来我们这里坐一坐，零售圈很多隔段时间去阿里参加活动，说一声，我们就在阿里旁边。

第二点，我们去年的峰会当时在杭州和上海，过去一年里面我们成立了深圳办公室，深圳的团队今天也来到了现场，以及刚刚在北京望京设立北京的办公室，希望能够离客户足够近，虽然我们很多的同事都不断出差，但是希望更近的听到客户反馈的声音。我们在团队上面这是去年的峰会，也是在龙之梦万丽我们的团队，过去这一年我们团队非常快速在扩展，团队也吸引更多喜欢玩数据搞数据做算法的朋友，我们一起在为共同的目标在努力。这里面有一些来到了现场，有一些没有来到现场，我放一下照片。现在除了我们有70后的大叔，也有很多90后小鲜肉，国外刚刚回来加入我们，都非常的青春和活力。基本上除了我和待会儿分享的联合创始人张进，除了我们的发迹线跟产品迭代速度正相关之外，其他小伙伴们都非常棒，都是原生态，甚至70后大叔都保持了逆生长。

在过去这一年里面，基本上在国内零售领域里面最主要的奖项都给到了我们，这是对我们最大的鼓励。据说观远数据是在过去一年里面唯一的一家创业公司是入选了三大加速器。包括微软加速器，包括腾讯和万达加速器。我们跟万达以及万达旗下的科技公司已经产生了深度合作。尤其是要感谢微软加速器，是微软加速器过去一年里面举办了若干次零售AI大赛里面，我们每次参加运气都非常好拿了第一名，所以希望以后多举办一些AI大赛。

最后跟大家也分享一下，大家关心我们的朋友知道我们新的一轮的融资，这几个机构也是我们自己非常认可的机构，它们对于AI，对于行业的改变，我们有共同的信念。这给我们的意义是什么？钱只是一方面，更重要的是我们有弹药能够去更加长期对于技术的投入，尤其是对于客户的价值能够长期投入。坦白说在过去的两年多接近三年观远数据成立以来，尤其是在座有一些是我们的客户，我们自己知道有很多地方我们做的是非常不够的，因为资源，因为我们自己是新的公司，很多地方还处于野蛮生长，所以非常感谢他们。这一次更多的资源，除了我们的产品研发和市场拓展，我们会非常大的放在客户成功的体系，怎么样能够更好帮到客户。

其中这里面也借今天机会跟大家宣布我们观远数据客户成功体系最新成立的创新是观远学院的成立，上个月我们已经成立在试运行，我们的目标有三个。第一个我们不希望只输出我们是甲乙方只输出产品和方案。更重要的是输出数据分析的方法，什么样数据分析方法是最能够带来商业价值，这里面可能会基于观远数据的平台。第二点希望输出零售消费行业最佳分析的体验、实践、体系、方法论。第三点我们也在陆续准备去跟大家分享各种课程，AI算法、预测分类、机器学习到底能跟我们的行业，我们哪些场景产生真正的投资回报。它的领先性和可解释性对我们商业来说意味着什么。有几位AI专家也在现场，对这个感兴趣的可以告诉我们同事，从今天开始会正式对外接受大家的预定。

最最后，最重要的一点，要感谢大家看到的这些是我们部分的客户，不管是500强的还是新锐的零售品牌，我们非常幸运在成立不到三年时间里，有机会服务这么多在行业里面已经是最领先的，或者看起来很快要成为行业最领军的企业，特别感谢他们对我们的信赖，这是我们不断前进最重要的动力，我们希望能够在未来有更多的资源能够提供更多、更超额的回报和长期的客户价值。感谢他们。

在结束的时候，最后向在座的今天来到现场的每一位，包括我们的客户，包括今天在现场的致敬。前面我们讲到这是从智能时代来看，2016年开始，如果这个时代是一个几十年甚至更长的时代，我们在这个时代的发端。其实每一个时代最不缺的是旁观者，是评论家，甚至是预言家，很多是这样人。但是最缺的最需要的是这个时代的参与者，是智能时代的亲身参与者或者行动派。在座各位今天来到现场以及在日常工作中我们一起做很多前沿性的创新，这就是这个时代最重要的行动派，也分享最后我们的思考。

如果说工业时代它的伟大之处不是为女王发明了丝袜，而是因为对劳动力的无限放大，他让每个女工都穿上了女王同款的丝袜。智能时代呢？智能时代的未来它的伟大之处会是什么？对脑力无穷无尽的放大，我们的未来会是什么？五年后、十年后对我们意味着什么？其实我们没有答案，很遗憾。但是我们相信世间奇伟之观，常在于险远。我们在路上，我们邀请大家一起同行。谢谢大家。

（来源：联商网上海报告）