觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)蘇春園：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、快速迭代，是商業(yè)創(chuàng)新的本源

　 域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)

真正讓我們興奮、愿意長(zhǎng)期做這件事的初衷，就是做一個(gè)偉大的產(chǎn)品，長(zhǎng)期服務(wù)于企業(yè)。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的核心是讓決策更智能，偉大產(chǎn)品引領(lǐng)未來(lái)。

——蘇春園

專注、極致，是蘇春園的特質(zhì)。從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)信息技術(shù)與管理專業(yè)畢業(yè)后，他加入美國(guó)老牌BI（Business Intelligence）公司MicroStrategy（微策略），投身于數(shù)據(jù)分析及商業(yè)智能管理服務(wù)。在微策略工作近10年，蘇春園一路迭代，成為中國(guó)區(qū)產(chǎn)品研發(fā)總裁，帶領(lǐng)幾百人的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行產(chǎn)品與研發(fā)；也因微策略的拓展，與創(chuàng)業(yè)之都杭州結(jié)緣。

“數(shù)據(jù)、算法和算力三股技術(shù)浪潮的逐漸普及與融合，為數(shù)據(jù)智能落地帶來(lái)可能。DT時(shí)代，能否用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能決策，決定了企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。”眼看國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)智能迎來(lái)拐點(diǎn)，2016年9月，蘇春園與老友們建了個(gè)微信群，“拉個(gè)群成立了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)，我們說(shuō)‘低碳’創(chuàng)業(yè)”。

專注、極致，也是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的基因。成立四年，深耕泛零售與消費(fèi)行業(yè)，通過(guò)自主研發(fā)的新一代智能數(shù)據(jù)分析與決策平臺(tái)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)助力聯(lián)合利華、百威英博、全家、鮮豐水果、元?dú)馍值壬习偌翌I(lǐng)先零售消費(fèi)企業(yè)，在數(shù)字化與智能化升級(jí)的過(guò)程中，建立起可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

前不久發(fā)布的《2020杭州獨(dú)角獸&準(zhǔn)獨(dú)角獸企業(yè)榜單》上，這家BI領(lǐng)域的“后浪”企業(yè)躋身準(zhǔn)獨(dú)角獸行列。

“現(xiàn)在我們還是一家很年輕的公司，未來(lái)要服務(wù)很多企業(yè)10年、20年。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)致力于成為數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能領(lǐng)域的長(zhǎng)期合作伙伴，以偉大產(chǎn)品引領(lǐng)未來(lái)。” 

談創(chuàng)業(yè)初衷：先磕難度最高、挑戰(zhàn)最大的市場(chǎng)

章豐：從微策略離開時(shí)，你是中國(guó)區(qū)產(chǎn)品研發(fā)總裁，創(chuàng)業(yè)這個(gè)決定，對(duì)你來(lái)說(shuō)有難度嗎？

蘇春園：我是典型的工科生，做決定也遵循理性的工科邏輯。2016年前后，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)智能發(fā)展出現(xiàn)了拐點(diǎn)，人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算三股技術(shù)浪潮融合在一起，喊了多年的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)落地的趨勢(shì)。當(dāng)時(shí)，數(shù)據(jù)智能在國(guó)外經(jīng)過(guò)十年普及，從馬云開始提“IT到DT時(shí)代”，國(guó)內(nèi)越來(lái)越多企業(yè)開始重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的挖掘。

DT時(shí)代，核心在于如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析和決策。企業(yè)到了一定規(guī)模，每天不同部門、不同角色需要做成千上萬(wàn)次的決策，如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)更智能的決策，決定了一家企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)BI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，中國(guó)有更多機(jī)會(huì)和增長(zhǎng)潛力，尤其是與人工智能技術(shù)的融合，我們看到國(guó)內(nèi)甚至比全球其他區(qū)域更快來(lái)到。

找對(duì)趨勢(shì)和浪潮很重要，另一方面，創(chuàng)業(yè)者也要考慮自身的能力優(yōu)勢(shì)是否和趨勢(shì)匹配。我們創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)都是早期微策略的老班底，微策略是全球BI領(lǐng)域的頭部上市公司，服務(wù)了三分之一的世界500強(qiáng)客戶，后來(lái)其中幾位去了阿里。2016年，我們重新聚首，成立了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)（注：以下簡(jiǎn)稱觀遠(yuǎn)）。 

章豐：成立之初，觀遠(yuǎn)就明確了從零售和消費(fèi)行業(yè)切入數(shù)據(jù)智能？

蘇春園：沒(méi)錯(cuò)。DT時(shí)代會(huì)對(duì)各行各業(yè)帶來(lái)深刻變革，泛零售行業(yè)又是擁抱數(shù)據(jù)最領(lǐng)先、最市場(chǎng)化的行業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，可以說(shuō)“武裝到牙齒”，選什么商品、如何訂貨、產(chǎn)品應(yīng)該如何組合來(lái)促銷、什么時(shí)候應(yīng)該做促銷如何促銷、什么時(shí)候補(bǔ)貨、該補(bǔ)多少……每個(gè)決策都可能影響銷量與利潤(rùn)。

尤其未來(lái)十年，零售與消費(fèi)行業(yè)從流量、營(yíng)銷時(shí)代，進(jìn)入到效率、供應(yīng)鏈時(shí)代，考驗(yàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和快速反應(yīng)的能力。通過(guò)科技驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)精細(xì)化分析，效果是顯著直觀的。觀遠(yuǎn)要做的就是通過(guò)智能數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)在數(shù)字化與智能化升級(jí)的過(guò)程中，提升內(nèi)功，建立可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

章豐：觀遠(yuǎn)服務(wù)的客戶中，有世界500強(qiáng)企業(yè)，也不乏行業(yè)腰部企業(yè)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)參差不齊，會(huì)給你們帶來(lái)困擾嗎？

蘇春園：的確。中國(guó)消費(fèi)零售行業(yè)，經(jīng)過(guò)近幾年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電商、新零售的市場(chǎng)教育，已經(jīng)形成了領(lǐng)先的數(shù)據(jù)意識(shí)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)相對(duì)完備。但另一方面，企業(yè)欠缺用好數(shù)據(jù)的能力。消費(fèi)與零售業(yè)的產(chǎn)品豐富度、產(chǎn)品迭代周期、供應(yīng)鏈管理和消費(fèi)人群的復(fù)雜度全球最高，具體到每一家企業(yè)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及數(shù)據(jù)管理體制不盡相同。所以，我們其實(shí)選擇了先磕難度最高、挑戰(zhàn)最大的市場(chǎng)，然后將零售領(lǐng)域的創(chuàng)新向其他領(lǐng)域推進(jìn)的時(shí)候，一定程度上難度是降維的。

談產(chǎn)品定位：打造本土化的一站式服務(wù)

深耕四年，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)已服務(wù)于聯(lián)合利華、百威英博等500強(qiáng)客戶，在零售與消費(fèi)行業(yè)服務(wù)了全家、Lily、赫基集團(tuán)、生鮮傳奇、來(lái)伊份、奈雪的茶、王府井集團(tuán)等頭部企業(yè)，并延伸至其他相關(guān)行業(yè)，積累客戶達(dá)上百家。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)部分合作伙伴

章豐：面對(duì)千差萬(wàn)別的業(yè)務(wù)和商品，觀遠(yuǎn)如何把控產(chǎn)品的通用性？ 

蘇春園：無(wú)論是什么業(yè)態(tài)，零售的核心無(wú)外乎九個(gè)字——人（消費(fèi)者）、貨、場(chǎng)，進(jìn)、銷、存，人（員工）、財(cái)、物。以快消品牌和連鎖便利店為例，快消品牌不直接面對(duì)終端消費(fèi)者，主要場(chǎng)景在于經(jīng)銷商和供應(yīng)鏈的管理；后者直達(dá)消費(fèi)者，更多專注在會(huì)員分析與門店運(yùn)營(yíng)方面的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。雖然各有側(cè)重，但是泛零售又有非常多的共性和交集。

在服務(wù)了不同領(lǐng)域的眾多客戶之后，我們把代表行業(yè)最佳實(shí)踐的分析場(chǎng)景、分析功能抽象成通用模塊，在產(chǎn)品架構(gòu)的底層沉淀了高度標(biāo)準(zhǔn)化的一站式智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。觀遠(yuǎn)對(duì)90%以上的客戶都部署了這一套標(biāo)準(zhǔn)代碼，從數(shù)據(jù)的接入存儲(chǔ)到?jīng)Q策追蹤，每個(gè)環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的產(chǎn)品模塊。 同時(shí)，我們擁有一支專業(yè)的解決方案顧問(wèn)團(tuán)隊(duì)，包含數(shù)據(jù)分析師、項(xiàng)目經(jīng)理、業(yè)務(wù)分析師等不同角色，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，培訓(xùn)客戶使用觀遠(yuǎn)的產(chǎn)品。整個(gè)構(gòu)建過(guò)程一般無(wú)需額外進(jìn)行編碼，客戶只需要將數(shù)據(jù)導(dǎo)入相應(yīng)的模塊中，通過(guò)拖、拉、拽形成指標(biāo)的分析，即可得到分析結(jié)果，兼具通用性與易用性。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，覆蓋從數(shù)據(jù)接入、存儲(chǔ)、分析與可視化、AI預(yù)測(cè)以及分發(fā)與消費(fèi)的數(shù)據(jù)分析-決策支持全流程。

章豐：一站式服務(wù)鏈路長(zhǎng)，包含數(shù)據(jù)采集、清洗的“臟活累活”，是否會(huì)影響公司的服務(wù)效率和商業(yè)效率？ 

蘇春園：作為一家創(chuàng)新公司，是應(yīng)該聚焦一厘米寬的井，打深一公里？還是把直徑拓寬到一米，有選擇性地打深或打淺？這個(gè)問(wèn)題關(guān)乎到商業(yè)化定位，也關(guān)乎戰(zhàn)略路徑的選擇。國(guó)外的模式更多是每家公司打一口深井，還有專業(yè)的公司負(fù)責(zé)把井連通起來(lái)，但從國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的使用能力、付費(fèi)意愿，尤其是當(dāng)前所處的發(fā)展階段來(lái)看，客戶更希望盡量有更完整的解決方案。所以我們要結(jié)合市場(chǎng)發(fā)展的階段，打造中國(guó)本土企業(yè)需要的數(shù)字化解決方案，提供更接地氣的、更加一站式的服務(wù)。 觀遠(yuǎn)的使命是“讓決策更智能”，未來(lái)每家企業(yè)都要構(gòu)建智能決策大腦，這是時(shí)代的大趨勢(shì)，也是我們的愿景。愿景容易達(dá)成共識(shí)，但路徑需要有人去定義和引領(lǐng)，所以我們提出一整套從BI（敏捷分析）到AI（智能決策）的完整“5A”落地路徑方法論，與客戶一起定義通向智能決策大腦的實(shí)戰(zhàn)路徑。

談5A理念：BI到AI 構(gòu)建企業(yè)決策大腦

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)5A戰(zhàn)略分布

章豐：從外行看，5A方法論是一個(gè)由初級(jí)到深層的演進(jìn)路線，具體如何解讀？

蘇春園：這是觀遠(yuǎn)服務(wù)了一百多家頭部的零售消費(fèi)品牌后，總結(jié)得到的最佳實(shí)踐。不同企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)智能的規(guī)劃路徑也不一樣，所以我們根據(jù)企業(yè)的數(shù)字化程度，定義了五個(gè)階段：

一是「Agile敏捷化」，從經(jīng)營(yíng)核心場(chǎng)景切入，快速構(gòu)建不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

二是「Accurate場(chǎng)景化」，針對(duì)企業(yè)“人貨場(chǎng)”關(guān)鍵場(chǎng)景進(jìn)行分析實(shí)踐，提供面向不同角色、不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多維指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)商品分析、運(yùn)營(yíng)分析、市場(chǎng)營(yíng)銷分析、進(jìn)銷存分析等全景數(shù)據(jù)監(jiān)控和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。觀遠(yuǎn)提煉沉淀多個(gè)行業(yè)優(yōu)秀的管理思路，提供靈活借鑒，可以幫助企業(yè)快速落地場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

三是「Automated自動(dòng)化」，基于數(shù)據(jù)體系，在用戶端實(shí)現(xiàn)自助式分析，在業(yè)務(wù)端實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)追人”，協(xié)同決策優(yōu)化。

比如，服飾行業(yè)講“258”黃金點(diǎn)，即下午2點(diǎn)、5點(diǎn)、晚8點(diǎn)的銷量，可以判斷一家門店的業(yè)績(jī)水平。觀遠(yuǎn)和某時(shí)尚女裝品牌合作，通過(guò)算法、模型、數(shù)據(jù)觀測(cè)每個(gè)門店的黃金點(diǎn)位的銷售情況，發(fā)現(xiàn)不及預(yù)期時(shí)，第一時(shí)間通過(guò)企業(yè)微信、釘釘?shù)韧扑蛿?shù)據(jù)預(yù)警，促使店長(zhǎng)去做優(yōu)化決策。再如，預(yù)測(cè)到生鮮水果店某個(gè)品類即將售罄，此時(shí)數(shù)據(jù)告訴我們，附近另一個(gè)門店余量充足，通過(guò)動(dòng)態(tài)分析，優(yōu)化訂貨、補(bǔ)貨，就能降低生鮮商品損耗。

四是「Augmented增強(qiáng)化」，進(jìn)一步利用AI和先進(jìn)計(jì)算力，實(shí)現(xiàn)更深度的分析，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)，提供智能診斷及趨勢(shì)預(yù)測(cè)。比如在便利店場(chǎng)景，通過(guò)數(shù)據(jù)分析結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，融入地理位置、門店經(jīng)濟(jì)指數(shù)、氣溫、節(jié)假日、促銷活動(dòng)等關(guān)鍵因子，可以預(yù)測(cè)未來(lái)幾天內(nèi)某個(gè)商品的需求量或銷量。

最后一步「Actionable行動(dòng)化」，通過(guò)AI算法能力系統(tǒng)進(jìn)行分析、自動(dòng)診斷、預(yù)測(cè)，從而指導(dǎo)企業(yè)重要決策的優(yōu)化，完成“從數(shù)據(jù)到行動(dòng)”的整個(gè)決策閉環(huán)。為便利店預(yù)測(cè)到未來(lái)的銷售量情況后，進(jìn)一步形成決策建議，指導(dǎo)訂貨、促銷、生產(chǎn)和物流。

章豐：后兩步不僅解決當(dāng)下的問(wèn)題，還可以挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，推斷未來(lái)趨勢(shì)。

蘇春園：增強(qiáng)化和行動(dòng)化，是傳統(tǒng)BI都沒(méi)有觸及的領(lǐng)域。沃爾瑪通過(guò)算法發(fā)現(xiàn)啤酒與尿布在銷售上的關(guān)聯(lián)，這是一個(gè)雖然已經(jīng)有無(wú)數(shù)版本，但仍然可以稱為經(jīng)典的數(shù)據(jù)決策案例。過(guò)去此類關(guān)聯(lián)應(yīng)用的算法只有巨頭才有可能承擔(dān)，隨著技術(shù)推動(dòng)，數(shù)據(jù)、算法和算力逐漸普及，這些數(shù)據(jù)分析開始“飛入尋常百姓家”，現(xiàn)在企業(yè)所需投入成本不過(guò)曾經(jīng)巨頭所投入的百分之一。

目前觀遠(yuǎn)和聯(lián)合利華、百威英博、全家FamilyMart等頭部企業(yè)在合作中，已經(jīng)開始探索和落地智能化的應(yīng)用。將AI算法融入BI建設(shè)，是未來(lái)零售消費(fèi)領(lǐng)域智能數(shù)據(jù)分析與決策的大勢(shì)所趨。

章豐：真正要實(shí)現(xiàn)行動(dòng)化的閉環(huán)，需要AI應(yīng)用成熟，也要高度依賴于數(shù)據(jù)智能。

蘇春園：這點(diǎn)非常關(guān)鍵。精準(zhǔn)的AI預(yù)測(cè)也是建立在強(qiáng)大的BI之上，如果企業(yè)沒(méi)有足夠高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)積累，建議還是先做好BI的規(guī)劃落地。

所以我們?cè)诼涞?A方法論時(shí)，遵循“以終為始、分步構(gòu)建”的原則，幫助企業(yè)找到適合自己的切入口，分步構(gòu)建企業(yè)智能決策的大腦。腰部客戶可以從前三個(gè)階段切入，頭部客戶在BI平臺(tái)的基礎(chǔ)上可以尋找合適的AI切入點(diǎn)，從后兩步入手。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，絕大部分企業(yè)最終都會(huì)完成5A路徑的整個(gè)過(guò)程，并不斷根據(jù)新的業(yè)務(wù)重復(fù)實(shí)踐迭代，形成企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

談客戶成功：授之以漁，長(zhǎng)期相伴

章豐：之前我采訪數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者，有人提到目前的市場(chǎng)“價(jià)格遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于服務(wù)創(chuàng)造的價(jià)值”，你的感受如何？

蘇春園：確實(shí)，中國(guó)市場(chǎng)對(duì)軟件服務(wù)的付費(fèi)意愿和習(xí)慣，整體和國(guó)外至少存在五年的差距。國(guó)外企業(yè)的IT投入預(yù)算至少占銷售額的1%-2%，而其中數(shù)據(jù)相關(guān)的投入占比很大。在國(guó)內(nèi)，能達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)以前鳳毛麟角。但是我也注意到，這個(gè)趨勢(shì)在變化，中國(guó)企業(yè)對(duì)于軟件服務(wù)的意識(shí)提升的速度很快。Gartner對(duì)于全球CIO2019年數(shù)字化預(yù)算的調(diào)查顯示，不管是全球還是中國(guó)，數(shù)據(jù)分析是IT預(yù)算中投入增速最快的。

章豐：這次疫情是否會(huì)加速提升這種意識(shí)？

蘇春園：短期內(nèi)企業(yè)可能會(huì)減少不必要的開支，長(zhǎng)期而言，會(huì)加速軟件使用習(xí)慣的養(yǎng)成。疫情期間，我們的“空中巡店”這類數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景有很強(qiáng)的需求，這是一套自上而下的智能數(shù)據(jù)分析指標(biāo)體系，決策者和各級(jí)管理者不用再到實(shí)地，通過(guò)數(shù)據(jù)大屏或者移動(dòng)端的輕應(yīng)用，就可獲得各類數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。

我們注意到，數(shù)字化能力強(qiáng)的企業(yè)，在突發(fā)情況面前確實(shí)表現(xiàn)比較出色。這種反應(yīng)速度，是基于平時(shí)數(shù)字化能力的體現(xiàn)。所以，我們主張，企業(yè)在借助外部平臺(tái)工具、方案的同時(shí)，自身也要有意識(shí)地建立自己的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。合作中，我們也秉持著最基本的原則——不觸碰企業(yè)數(shù)據(jù)本身，而是在客戶的環(huán)境里安裝部署、挖掘數(shù)據(jù)，這是觀遠(yuǎn)的立身之本。

章豐：你們的邊界意識(shí)非常清晰，就像劉備身邊的諸葛亮，搖著鵝毛扇子出主意，最后不爭(zhēng)皇位（笑）。

蘇春園：授人以魚不如授人以漁。有的客戶甚至?xí)苯虞斔蛿?shù)據(jù)分析師到觀遠(yuǎn)來(lái)培訓(xùn)，觀遠(yuǎn)學(xué)院每月也會(huì)定期舉辦培訓(xùn)沙龍和系列直播課程，幫助客戶掌握和熟悉觀遠(yuǎn)智能平臺(tái)產(chǎn)品，讓智能分析與決策真正落地可復(fù)制。

我們把客戶定義為長(zhǎng)期的合作伙伴，現(xiàn)在觀遠(yuǎn)還是一家很年輕的公司，但未來(lái)要服務(wù)很多企業(yè)10年、20年。過(guò)去我在微策略工作，很多客戶的數(shù)據(jù)分析負(fù)責(zé)人已經(jīng)五六十歲了，從20年前就開始用我們的產(chǎn)品，甚至比我更懂我們的產(chǎn)品。一個(gè)有生命力的產(chǎn)品，會(huì)貫穿他們整個(gè)職業(yè)生涯，陪伴他們從分析師一直成長(zhǎng)為企業(yè)高管。

產(chǎn)品是生產(chǎn)力的象征，偉大產(chǎn)品將引領(lǐng)科技時(shí)代的浪潮。真正讓我們興奮、愿意長(zhǎng)期做這件事的初衷，就是做一個(gè)偉大的產(chǎn)品，基于此為客戶提供長(zhǎng)期服務(wù)。觀遠(yuǎn)的核心是偉大產(chǎn)品引領(lǐng)未來(lái)，讓決策更智能。

談數(shù)據(jù)生態(tài)：觀遠(yuǎn)希望引領(lǐng)智能決策的未來(lái)

章豐：在Gartner最新發(fā)布的數(shù)據(jù)與分析領(lǐng)域的十大技術(shù)趨勢(shì)中，提到了區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)據(jù)和分析中的應(yīng)用。你對(duì)區(qū)塊鏈在數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)中的應(yīng)用怎么看？

蘇春園：坦白說(shuō)，區(qū)塊鏈的應(yīng)用，離我們相對(duì)較遠(yuǎn)。今天科技領(lǐng)域也有很多熱門的概念，我們會(huì)關(guān)注，但不會(huì)刻意迎合熱點(diǎn)。

觀遠(yuǎn)成立的四年里，一直篤定地專注一件事——數(shù)據(jù)分析與智能決策。邊界之外的事，觀遠(yuǎn)能不做盡量不做，能合作盡量合作。智能決策是一個(gè)經(jīng)過(guò)沉淀和反復(fù)驗(yàn)證的行業(yè)，未來(lái)成千上萬(wàn)的企業(yè)都需要用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。這是觀遠(yuǎn)深耕專注的決心，也是核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。

章豐：決策智能化是所有企業(yè)都要解決的問(wèn)題，但大家會(huì)有不同的方案選項(xiàng)。比如大公司可以通過(guò)IT部門自己做決策大腦，有的公司完全依賴于第三方服務(wù)商。

蘇春園：通常只有BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭會(huì)建立數(shù)據(jù)平臺(tái)、配有數(shù)據(jù)專業(yè)團(tuán)隊(duì)，對(duì)于絕大多數(shù)公司，數(shù)據(jù)分析不是其主營(yíng)業(yè)務(wù)，不太會(huì)也沒(méi)必要占用大量的團(tuán)隊(duì)資源。巨頭更側(cè)重構(gòu)建底層基礎(chǔ)設(shè)施，觀遠(yuǎn)專注于在此之上，形成更加場(chǎng)景化的解決方案服務(wù)于企業(yè)，大家都在共建生態(tài)。數(shù)據(jù)分析與智能決策的賽道上，肯定不止觀遠(yuǎn)一家服務(wù)商，但我們希望成為最能代表未來(lái)、引領(lǐng)未來(lái)的企業(yè)。

章豐：前不久，數(shù)據(jù)首次正式被寫進(jìn)官方文件中，成為繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素。你如何解讀數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素？

蘇春園：數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，并不稀缺，我們每天都在和數(shù)據(jù)打交道，企業(yè)每天都會(huì)積累和產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。僅僅有生產(chǎn)要素還不夠，打個(gè)比方，有了石油也不夠，需要萃取的方法，提煉成石油產(chǎn)品，才能產(chǎn)生價(jià)值。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵，在于如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)更好地進(jìn)行決策。

商業(yè)創(chuàng)新都是從量變到質(zhì)變，從傳統(tǒng)零售到新零售的轉(zhuǎn)型也是一場(chǎng)顆粒度革命，當(dāng)一個(gè)品牌每周有1000次增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，52周之后，與其競(jìng)爭(zhēng)的就不是隔壁的品牌了。在這場(chǎng)創(chuàng)新革命中，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)要做的就是幫助品牌構(gòu)建決策大腦，讓決策更智能。

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