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觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)蘇春園:智能時(shí)代之下的數(shù)據(jù)決策

 2019-08-19 16:37  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

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畢業(yè)于卡耐基梅隆大學(xué)信息技術(shù)與管理專業(yè)碩士,擁有超過15年數(shù)據(jù)分析以及商業(yè)智能管理服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。曾任全球頂尖BI公司微策略軟件全球高管&中國區(qū)產(chǎn)品研發(fā)總裁,為上百家500強(qiáng)企業(yè)提供過大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃和落地執(zhí)行服務(wù)。

本文整理自蘇春園在觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)2019智能決策峰會的演講實(shí)錄,演講主題為《數(shù)據(jù)有為·智在決策》。

本文的主要內(nèi)容如下:

• 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)辦背后的故事

• 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)零售客戶分析實(shí)踐

• 正在發(fā)生的趨勢:企業(yè)顆粒度革命

• 新消費(fèi)時(shí)代,智能決策發(fā)揮何種作用• 智能時(shí)代需要注意的技術(shù)趨勢與未來

• 世間奇?zhèn)ブ^,常在于險(xiǎn)遠(yuǎn)

15年專注做一件事

感謝前面幾位分享的嘉賓,我代表觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)歡迎各位在酷暑中來到我們現(xiàn)場參加硬核的頭腦風(fēng)暴。

我今天分享的主題是《數(shù)據(jù)有為·智在決策》。在兩個禮拜之前,我在北京參加耶魯大學(xué)和紅杉資本組織的CEO領(lǐng)導(dǎo)力課程,其中有一門課叫優(yōu)勢識別,需要回答幾百個問題,通過大數(shù)據(jù)的模型得出每一個人的優(yōu)勢與相對劣勢。我拿到結(jié)果一看,總共34項(xiàng)能力,我排在比較前面的優(yōu)勢,有兩個關(guān)鍵詞:第一個叫專注,專注是對一個長期目標(biāo)的堅(jiān)持;第二個是分析,通過數(shù)據(jù)去做分析決策。我拿到結(jié)果之后非常震驚,我說大數(shù)據(jù)的模型已經(jīng)比我媽更了解我了。

因?yàn)檫^去的15年我就專注在做數(shù)據(jù)分析的事情。15年前我進(jìn)入到卡耐基梅隆大學(xué),當(dāng)時(shí)讀的專業(yè)還沒有現(xiàn)在的“大數(shù)據(jù)”“人工智能”這種概念,但那時(shí)候我們讀的核心課程就是圍繞如何用數(shù)據(jù)做分析與決策,比如Data Mining數(shù)據(jù)挖掘、Decision Making Under Uncertainty如何在不確定性下做決策、Digital Transformation數(shù)字化轉(zhuǎn)型。畢業(yè)之后我加入了MicroStrategy,這是一家非常有意思的公司,基本上每三家500強(qiáng)有一家是MicroStrategy的客戶。從一開始作為工程師,從代碼的角度去看怎么樣用數(shù)據(jù)、用模型、用產(chǎn)品去幫助企業(yè),到后來成為中國區(qū)整個產(chǎn)品研發(fā)的總裁,以及全球服務(wù)器產(chǎn)品線的總經(jīng)理,有機(jī)會帶領(lǐng)幾百位同事,參與了微策略歷史上最重要的產(chǎn)品發(fā)布,并且與全球客戶進(jìn)行深度交流。

大家可能都知道美國公司的發(fā)布會最喜歡選在拉斯維加斯舉辦,那些年我們每年在拉斯維加斯與全球的幾千家客戶,在一個禮拜的時(shí)間里面密集的頭腦風(fēng)暴。從早到晚,每一天我們跟幾十家客戶一對一溝通客戶的使用情況,怎么才能更好幫到他們用數(shù)據(jù)做決策。感謝這段經(jīng)歷,給了我不一樣的視角,如何理解客戶真正的需求,企業(yè)有哪些不同的決策場景,以及數(shù)據(jù)分析到底如何產(chǎn)生可以量化的價(jià)值。

同時(shí),在那個過程中也發(fā)現(xiàn),因?yàn)槭苤朴谀莻€年代的技術(shù),受制于基礎(chǔ)設(shè)施,其實(shí)有很多企業(yè)一直希望能夠用數(shù)據(jù)解決更多更深入的問題,但即便全球最領(lǐng)先的500強(qiáng)企業(yè)以及最領(lǐng)先的科技企業(yè),也還沒有太多辦法解決,那是一個無人區(qū)。

到了2016年,一個巨大的時(shí)間點(diǎn)到來。幾股浪潮已經(jīng)融合在了一起,算法、算力和數(shù)據(jù)......我們看到了巨大的拐點(diǎn),過去的數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能仍然有價(jià)值,但是它沒有解決的問題——對于海量數(shù)據(jù)的探索,對于未來的預(yù)測,對于異常診斷,對于行動的建議,因?yàn)檫@些技術(shù)浪潮的到來,成為了可能。所以2016年的9月,我與幾位以前的老伙計(jì)們后來在阿里巴巴的兄弟們,正式啟動了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)。

珍惜與每一家品牌的緣分

一、沃爾瑪

這15年里面一直跟數(shù)據(jù)打交道,走過了一些彎路、填過很多坑,也有很多有意思的故事和緣份。比如沃爾瑪,從讀書到工作,分別研究和服務(wù)過沃爾瑪?shù)臄?shù)據(jù)應(yīng)用場景,然后很巧的是我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一個月之前正式跟沃爾瑪中國達(dá)成了合作,通過和沃爾瑪在全球最創(chuàng)新的孵化器Omega 8合作,我們一起實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的生鮮品類的預(yù)測,而這件事情的難度在過去通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析是難以解決的,現(xiàn)在有了新的技術(shù)浪潮,這些都成為了可能。這背后與其說是一種緣份,更是時(shí)代背景下潮水自然的流向。

兩個禮拜之前500強(qiáng)最新排名剛剛出來,大家看到沃爾瑪連續(xù)第六年蟬聯(lián)榜首的位置。前任沃爾瑪CEO有幾句話讓我印象深刻,非常樸實(shí)但是道出了對于數(shù)據(jù)的本質(zhì),他是這樣說的:過去這些年我們在每周五上午決定干什么,周六中午就部署完成,快速發(fā)現(xiàn)問題,快速行動。進(jìn)步不是都像我們想象中那么轟轟烈烈,你不需要比你的競爭對手領(lǐng)先幾個月,一招致敵;也不需要領(lǐng)先幾個禮拜,只需要每年52個禮拜每個禮拜領(lǐng)先幾天,這就是你的優(yōu)勢。更進(jìn)一步,在中國,一方面是高頻快速迭代,另外一方面需要更精準(zhǔn)地給出行動建議,這是沃爾瑪在中國的實(shí)踐心得。

二、聯(lián)合利華

同樣也是500強(qiáng)的聯(lián)合利華。聯(lián)合利華是我們從去年開始合作的一個非常重要的戰(zhàn)略客戶,我們與他們團(tuán)隊(duì)一起在最前沿的地帶進(jìn)行探索,從BI到AI的不同場景落地。今年初BCG發(fā)布了快消行業(yè)的調(diào)查報(bào)告,針對全球排名前30的快消品公司,去看哪些技術(shù)賦能的場景最需要被提升,其中排名最前面的是需求預(yù)測。對于往往擁有龐大體量的快消企業(yè)而言,需求的準(zhǔn)確帶來的將是下游所有生產(chǎn)供應(yīng)鏈、倉儲、渠道管理的精準(zhǔn)運(yùn)營管理,影響力可想而知。

三、鮮豐水果

剛才講到的是全球有影響力的品牌,我們回到自己本土的零售力量——鮮豐水果,這是一家社區(qū)門口經(jīng)??吹降倪B鎖門店。全國超過1500家門店,過去他們每個禮拜六的時(shí)候部門開一個會,發(fā)現(xiàn)哪一些店在某一些商品上有什么問題需要改進(jìn),然后再做決策。但在今天我們?yōu)轷r豐水果構(gòu)建的能力是把同樣一個時(shí)間周期里面決策的次數(shù)、迭代的次數(shù)增加到原來的10倍甚至上百倍,因?yàn)槲覀兊闹悄芊治銎脚_可以做到每個店、每一天、每幾分鐘自動檢測,發(fā)現(xiàn)主要商品里面銷售的偏差和可能發(fā)生的原因是什么。

四、奈雪的茶

類似的還有奈雪的茶,看看經(jīng)過大數(shù)據(jù)錘煉后奈雪的茶味道會不會有不一樣。奈雪的茶永遠(yuǎn)在推新品,新品能不能引領(lǐng)新的消費(fèi)潮流是茶飲最核心的競爭力之一。在這里面,過去兩個禮拜做的決策對新品研發(fā)的指導(dǎo)意義是非常有限的。但是在今天奈雪的茶跟我們合作,我們把這兩個禮拜拆成每半小時(shí)為一個周期,每半小時(shí)對于這個新品在不同門店,這些商品受什么樣畫像的客戶歡迎,為什么喜歡它的口味,怎么樣定價(jià),怎么樣的商品組合最合理......這些整合的數(shù)據(jù)分析在這兩個禮拜里面可以迭代商品幾百幾千次,最終成就一個受大眾歡迎的新品,這是奈雪的茶面向市場一個核心的競爭力。

企業(yè)顆粒度革命

智能決策的本質(zhì)是什么?是在同樣的周期里面:一周、一個月或者一年.....能夠比過去、比你的競爭對手多10倍、100倍、1000倍發(fā)現(xiàn)問題、進(jìn)步迭代最后產(chǎn)生增長的機(jī)會。你抓住了其中的機(jī)會,在52周之后和你競爭的就不是過去的你,也不是隔壁的品牌了,你是與未來為伍,這才是智能決策的本質(zhì)。

為什么原來做不到呢?這背后是“企業(yè)顆粒度”的革命在發(fā)生。今天下午見福便利店會專門分享,它們有2000個店,每個店怎么做極致單店經(jīng)營模型,其他1999個店怎么找到這里面最優(yōu)的模型作為參考,讓第二個店變得更聰明。這里面我們把它細(xì)化成所有原子度的時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)不僅僅是店,我們的渠道,我們的單點(diǎn),我們每個商品的單品,重要的單客,每一次的市場營銷的效果,都會每一次比前一次更聰明。

甚至還有我把它叫做“單度”的一個概念,這是上個月和可口可樂在聊的?,F(xiàn)在是盛夏高溫的時(shí)候,如果明天的溫度比今天高一度,可能對可口可樂在中山公園的地帶會產(chǎn)生什么樣的影響。如果你掌握了原子級別顆粒度的分析和決策,你在未來還有60天的夏天里面,通過改變和迭代,你將獲得持續(xù)不斷的競爭優(yōu)勢。這本質(zhì)上正呼應(yīng)了智能時(shí)代數(shù)據(jù)、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生的巨大生產(chǎn)力。這也是跟傳統(tǒng)商業(yè)巨大的區(qū)別,傳統(tǒng)商業(yè)每一個人,每一個體系的能力IQ是固定的,我們一個企業(yè)如果有1000個門店,只有5%的店長能夠執(zhí)行,但是通過系統(tǒng)通過算法可以讓優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)處理邏輯共享,讓10%、20%、30%甚至更多的店長變得越來越優(yōu)秀。

智能決策:植根于新消費(fèi)創(chuàng)新土壤

以更寬廣的視角審視我們所處的時(shí)代,我會將其劃分為工業(yè)時(shí)代和智能時(shí)代。工業(yè)時(shí)代極大放大了我們的體力,而智能時(shí)代它本質(zhì)上是生產(chǎn)了數(shù)據(jù)。每個企業(yè)現(xiàn)在最不缺的就是數(shù)據(jù)本身,但是從2016年開始因?yàn)槿斯ぶ悄茚绕?,我們的腦力開始能夠得到極大放大,而且所有的機(jī)器學(xué)習(xí)會持續(xù)反饋迭代變得越來越聰明。

腦力的放大對于我們商業(yè)活動會帶來什么?所有商業(yè)活動的源頭就是決策。決策是企業(yè)的大腦,決定了企業(yè)未來的任何動作。Gartner對于全球CIO2019年數(shù)字化預(yù)算的調(diào)查顯示,將增加投資排名最高的是數(shù)據(jù)分析,第二個是AI人工智能。這個趨勢在中國同樣也在上演,我們已經(jīng)看到越來越多的企業(yè)在重視利用數(shù)據(jù)做決策這個事。所以觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)希望能夠幫助企業(yè)構(gòu)建每一個企業(yè)都需要的決策大腦,去更聰明地經(jīng)營管理,尤其是在零售、消費(fèi)、新經(jīng)濟(jì)行業(yè)。

幾十年前,根植于德國先進(jìn)工業(yè)的土壤,一家偉大的公司誕生了,它叫SAP。20年后、30年后在今天的中國,中國的新經(jīng)濟(jì)消費(fèi)正在引領(lǐng)全球的創(chuàng)新。我們看到在中國一定也同樣需要科技企業(yè)在背后賦能,在這個土壤里面去構(gòu)建面向未來的企業(yè)決策能力,這是我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的使命,也是我們所有團(tuán)隊(duì)努力奮斗的目標(biāo)。

我們往往高估了新的物種、新的技術(shù)、新的創(chuàng)新在一年帶來的變化,卻容易低估了三年五年后的變化。這里面對于我們在座各位行動派來說,我們需要的是看到未來一年、兩年、三年的商業(yè)輪廓,第二個是怎么分步解決好當(dāng)下三個月決策的主題和場景。在這個過程中會不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)迭代和閉環(huán),最終通過三個月的布局抵達(dá)面向三年后的智能決策大腦的終局,這是我們想要為各個企業(yè)去協(xié)助規(guī)劃并構(gòu)建的。

我想再次分享這個圖,有一些老朋友看到過這張圖,我們也持續(xù)得到了對我們這個方法論的正向反饋。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)有最核心的一個觀點(diǎn)跟大家分享:對未來的共識比較容易形成,但是如何抵達(dá)未來的過程是最最重要的。而觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)作為一家科技公司,我們的BI到AI,怎么幫助企業(yè)構(gòu)建這樣的決策大腦。

1.敏捷化:不管什么樣的數(shù)據(jù),不管新業(yè)務(wù)還是老業(yè)務(wù),第一時(shí)間快速構(gòu)建數(shù)據(jù)體系。2.場景化:這個行業(yè)里面最領(lǐng)先的企業(yè)他們怎么去看店、看貨、看人、看供應(yīng)鏈,怎么去對標(biāo),這是第二點(diǎn)。3.自動化:當(dāng)我有了數(shù)據(jù)體系之后,能不能讓它更加普惠,能夠自動的數(shù)據(jù)追人,去提醒發(fā)現(xiàn)這個問題。我們的店長不需要在電腦前,他也不可能在電腦前,他只需要數(shù)據(jù)告訴他下五秒應(yīng)該做什么決策,更加自動化。4.增強(qiáng)化:更進(jìn)一步利用AI實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)化,通過先進(jìn)計(jì)算力實(shí)現(xiàn)更深度分析。5.行動化:以及建議行動化,賦能算法能力,包括預(yù)測包括自動診斷,指導(dǎo)在重要的決策上怎么不斷優(yōu)化。

結(jié)語

在結(jié)束的時(shí)候,最后向今天到場的、包括我們的客戶、包括在場下的每一位致敬。我們正處在智能時(shí)代的發(fā)端,其實(shí)每一個時(shí)代最不缺的是旁觀者,是評論家,甚至是預(yù)言家,有很多這樣的人。但是最缺的是智能時(shí)代的親身參與者或者行動派。在座各位今天來到現(xiàn)場以及在日常工作中我們一起做很多前沿性創(chuàng)新的合作伙伴,你們就是這個時(shí)代最重要的行動派。

最后一點(diǎn)思考:如果說工業(yè)時(shí)代的偉大之處不是為女王發(fā)明了*,而是因?yàn)閷趧恿Φ臒o限放大,讓每個女工都穿上了女王同款的*。智能時(shí)代呢?智能時(shí)代未來它的偉大之處會是什么?也許會是對腦力無窮無盡的放大。那么我們的未來又會是什么?五年后、十年后對我們意味著什么?其實(shí)我們沒有答案,很遺憾。但是我們相信世間奇?zhèn)ブ^,常在于險(xiǎn)遠(yuǎn)。我們在路上,我們邀請大家一起同行,謝謝大家。

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