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导语：数字化时代，企业缺乏的是对数据整合、分析、应用的能力。
想要选择适合自家企业的数字化赋能方，首先要选择一直在一个领域深耕的领导者。
文 | 代润泽
在前不久发布的《2020杭州独角兽&准独角兽企业榜单》上，BI领域的“后浪”观远数据跻身准独角兽行列。
而作为这家年轻公司的创始人兼CEO，苏春园在16年里一直专注在做数据分析这件事。
苏春园从卡内基梅隆大学信息技术与管理专业毕业，此后他加入美国老牌BI（Business Intelligence）公司MicroStrategy（微策略），投身于数据分析及商业智能管理服务，一干就是十年。
尽管当时就读的专业还没有“大数据”、“人工智能”，但是核心课程就是围绕如何用数据做分析与决策。
苏春园发现，其实很多企业希望能够用数据解决更多更深入的问题，但是受制于当年的技术和基础设施的限制，当时并没有什么好的办法解决。
而到了2016年，苏春园看到了巨大的拐点。
从IT时代到DT时代，数据智能在国外已经经历十多年普及，国内越来越多企业开始重视数据资产的挖掘。虽然此前的数据分析和商业智能仍然有价值，但是它并没有解决对于海量数据的探索难题。
当人工智能、大数据和云计算三股技术浪潮融合在一起的时候，市面上喊了多年的大数据将呈现落地的趋势。
2016年9月，苏春园与老友们拉个群就成立了观远数据，也就是大家经常提到的“低碳”创业。
专注、极致，深耕泛零售消费领域、坚信伟大产品能引领未来，这是苏春园带给观远数据的基因。
成立四年，观远数据一直深耕泛零售与消费行业，并在2020年智能决策峰会上发布了一站式分析平台3.0版本和十大行业解决方案，还与沃尔玛、联合利华、百威英博、全家、鲜丰水果、生鲜传奇、元气森林等近200家领先企业落地了行业领先的数字化实践。
作为典型的工科生，苏春园做决定一直遵循理性的工科逻辑。成立之初，观远就明确了从零售和消费行业切入数据智能市场。
苏春园向鲸犀坦言，DT时代会对各行各业带来深刻变革，泛零售行业又是拥抱数据较早、较市场化的行业，相对来说，竞争也就越来越激烈。
选品、订货、促销、补货，对于各个商家来说，每个看似不起眼的决策都可能直接影响销量与利润。尽管随着互联网的发展，国内零售行业一直在向数字化靠拢，形成了数字化转型的共识，但是各个企业普遍存在数据质量参差不齐的问题，不知道如何用好数据。
这与本身行业性质有关，产品的迭代周期、供应链管理和消费人群的复杂度非常高，那么具体到企业，数据基础、数据质量以及数据管理体制都不同。
“我们选择了挑战非常大的市场。”苏春园表示，既然选择了零售行业，就要死磕下去。
业务千奇百怪，商品琳琅满目，把控产品的通用性非常重要。
那么围绕着零售行业的核心——人（消费者）、货、场，进、销、存，人（员工）、财、物来制定产品，就能保证底层的搭建。
在MicroStrategy微策略工作时，苏春园曾担任过全球高管&中国区研发总裁，与团队一起为上百家500强企业提供过大数据分析规划和落地执行服务。
当时，MicroStrategy每年初都会在拉斯维加斯邀请全球的几千家客户进行密集的头脑风暴。回忆起来，苏春园很享受那些极其密集的会议，每天与若干家全球领先的企业一对一闭门沟通产品的使用情况，数据分析的场景，并思考如何给他们提供更更多的价值。
就是这段经历给了他不一样的视角，知道该如何理解客户真正的需求，企业有哪些不同的决策场景，以及数据分析到底如何产生可以量化的价值。
因此，苏春园深知泛零售消费有非常多的共性和交集。
走访多家企业、服务了不同领域的众多客户后，苏春园摸清了行业共性特征和用户共性需求，带领技术团队将能够代表行业的实践的分析场景、分析功能抽象成通用模块，在产品架构的底层沉淀了高度标准化的一站式智能分析平台。
也就是一整套从BI（敏捷分析）到AI（智能决策）的完整“5A”落地路径方法论，与客户一起定义通向智能决策大脑的实战路径。
“我们对90%以上的客户都部署了这一套标准代码，从数据的接入存储到决策追踪，每个环节都有相应的产品模块。”
考虑到客户的IT能力良莠不齐，因此，无特殊情况下，整个构建过程无需额外进行编码，客户只需要将数据导入相应的模块中，通过拖、拉、拽形成指标的分析，即可得到分析结果。
作为数字化赋能方，一站式服务，包含数据的采集、接入、管理、开发、分析等或许会让很多服务商望而却步，担心影响服务效率和商业效率。
对此，苏春园有自己的看法。企业是从纵还是从宽，是选择，也是市场决定的。
也许国外的模式更多是走工业化，也就是往深了钻并需要辅助，但是国内市场更希望赋能方带来完整的解决方案，就需要技术方提供更接地气的、更加一站式的服务。
疫情的到来，让零售企业受到了不同程度的攻击，作为服务零售行业的技术方，在这个关键时刻要协助企业度过难关，毕竟疫情的影响是短暂的，从长远角度来看，整个大环境对赋能方非常利好。
例如，此前有些合作伙伴会优先考虑国外产品，受国际贸易站和疫情的影响，当下环境更多企业转向了国内市场，从这来看也是一个巨大的浪潮。
数据的应用已经成为刚需，数字化浪潮也让许多企业加大了产品的采购。并且，国内的零售消费市场的创新优于国外，因此符合国内零售市场的技术产品也需要全球领先。
当谈到疫情，苏春园坦言，观远完全不受影响是不现实的。
在今年上半年，苏春园带领团队走访客户，从自身角度分析到底还能为企业提供什么额外的价值。下半年疫情已经稳定下来，观远开始把更多的精力投入到头部客户和创新客户身上。
以CEO的角度，苏春园认为，要在服务客户的过程中看到，整个行业应用趋势底层的内容是什么。在与企业沟通交流的过程中，要更加客观地深入到行业内部，要总结行业最佳实践，在观远内部也要做一些复盘。
“将市场洞察形成战略计划是已经上了日程并开始执行了。”
将客户根据本质的不同放在不同细分的行业里，基于产品的基础上，去想如何可以真正将技术落地，并产生业务价值，不过这个过程会花费些时间。
尽管数据分析这个行业非常热门，但是技术方要有自己的核心优势。关于这点，苏春园表示：
第一，要有明确和独特的定位
观远成立之初，就确定了从BI到AI，由浅到深的落地路径。尽管Excel是数据分析工具，但是随着数据量越来越大，未来数据分析也将越来越高级、越来越智能。而这是创业之初就看到了发展的趋势。
第二，不只做纯技术公司
技术方要做到能够有效地理解业务，产品技术只是一个横向的维度，真正要产生价值，就要提炼行业的方案，能够给到客户一些规划和建议，应该怎么去做数据化的建设。
当面临消费低迷的局面，赋能方如何破局？关于这个问题，苏春园表示，疫情影响的是与大量新客户的合作。
疫情和经济低迷双重因素下，如今客户的决策周期变长，而老客户受到的影响较小，这取决于原有的信任，而老客户有非常多的问题需要解决。
不仅如此，零售消费行业之外，观远也在开始进入更多的行业，包括互联网行业，服务了小红书、B站等最互联网的客户，以及相对传统一些但近年在密集进行国产化替代的传统大行业。
想要破局就要长足发展。
以产品发布为例，苏春园希望更多地聚焦用户迭代开发，要永远保持对长期的产研的投入，例如与联合利华的合作，在产业里不会特别计算成本，在能够管理的范围之内，最大程度地探索最前沿的智能决策的技术，产品能力、场景。
大数据时代，企业都不缺乏数据，缺乏的是对于数据整合、分析、应用的能力。而提到为客户服务，苏春园表示，完全没有理念碰撞是不可能的，因此需要很开放的心态。
“如果能选择的话，双方团队需要气味相投。”苏春园表示，无论是赋能方还是践行方，都要始终保持开放的心态，这样才能进行良好的沟通，最后以非常理性务实的态度规划进而落地。
“其实，很多企业更多的是去找新的创新伙伴而不仅是服务方。”
近些年如火如荼的数字化，各种全新理念层出不穷，当企业家们面对琳琅满目的产品时，更要冷静思考，实验室走出来的产品有时候不适合市场逻辑，心急吃不了热豆腐。
到了DT时代，企业的核心在于如何用数据驱动分析和决策。
企业到了一定规模，每天不同部门、不同角色需要做成千上万次的决策，如何用数据驱动更智能的决策，决定了一家企业的核心竞争力。
而对于BI领域创业公司来说，国内有更多机会和增长潜力，尤其是与人工智能技术的融合。
未来十年，零售与消费行业乃至全行业都在从流量、营销时代，进入到效率、供应链时代，考验精细化运营和快速反应的能力。
而通过科技驱动、数据精细化分析达到降本增效的效果，对企业来说也必然是显著且直观的。
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