“未來的十年是向DT時代發展的十年，本質上是用數據驅動來經營、決策的，從全球範圍來看，商業智能（BI）即將成爲最具有美好前景的信息化領域之一。”——正如觀遠數據創始人蘇春園在新零售私享會上寄語的一樣，依靠數據決策的零售商業智能未來正在來到。
10月26日，由觀遠數據和蓋雅工場聯合主辦的“新零售私享會” 活動在上龍之夢萬麗酒店如期舉行。華東連鎖零售業CIO、IT總監、IT負責人等近40人蔘會，觀遠數據創始人&CEO蘇春園、蓋雅工場勞動力管理高級解決方案總監邱伸、上海上蔬永輝生鮮食品有限公司CIO胡才雄、波司登國際控股有限公司信息總監桂益龍在會上發表了精彩演講，聚焦企業IT運營討論的圓桌論壇、行業大佬們的觀點碰撞…一次深度的零售“化學反應”精彩上演。
以下爲“新零售私享會”嘉賓演講摘要精編（經觀遠數據編輯）：
觀遠數據創始人&CEO蘇春園
——商業智能(BI)的發展趨勢、落地規劃與選型探討
傳統BI在慢慢地淡出市場，智能BI則代表了未來商業智能的方向。相比傳統BI，智能BI降低了應用的門檻，並克服了傳統BI普遍存在的反應慢、無洞察、難行動等缺點，但目前智能BI落地仍然面臨諸多挑戰。BI落地的三座大山包括：
上線，場景上線時交付的週期長，節奏不能控制，最初定好的藍圖在長週期下變化很多；
推廣，黏性不高，低頻應用，企業引入BI不難，但引入後不能應用；
擴展，是否要在BI的智能核心應用之外融入大數據平臺、AI算法，這都是需要考慮的。
針對以上問題，對應策略與規劃包括：
速贏，與很多客戶合作的經驗表明，一般以三個月爲期限，甚至更短爲最佳。這過程中會有相應的節點，反饋給領導，與互聯網迭代速度類似，最終實現成功上線；
運營，當BI的應用越來越深入後，要推廣到不同的部門應用，一定要經過沉澱和實踐，用不同的方式賦能；
進化，關於大數據平臺、AI算法的融入沒有捷徑，只有進化。在數據平臺的規劃中，底層大數據平臺規劃要穩，當分析場景成熟後再做智能分析和決策。
智能BI選型應考慮以下特點：輕，靈、快、易。
輕的核心定義是快速上線、部署，在客戶端讓內部用戶使用，不需要太多技術感知，在業務場景中無縫嵌入；
易，從IT管控變成IT賦能，通過智能BI產品，讓業務部門能直接自助式分析和決策，同時通過交互式的方式降低使用門檻；
快，使用大數據達到秒級響應，可在億級數據中做關聯分析、實時多維度分析；
靈，企業需要及時自動地發現問題，進行智能診斷。將BI與AI結合，用AI預測引擎，延展到未來預測，可使分析和決策上一個量級。
回到觀遠數據產品本身，我們的思路是依託於AI與BI的結合，通過5A路徑的實施：從敏捷化（快速地對已有的數據資產上線，形成業務端，針對企業中核心數據進行分析），到場景化（沉澱很多行業不同的成熟場景），自動化（自動化分析和打通數據，實現從敏捷化到自動化），行動化（通過AI產生行動建議，提升預測精準度），最後到增強化（風險預測、智能臺賬系統、智能推薦、智能訂貨等），爲企業分步構建決策大腦，助其在未來的競爭中能立於不敗之地。
蓋雅工場勞動力管理高級解決方案總監邱伸
——藏在日常運營數字裏的生意機會，預測算法和智能排班幫你洞察
蓋雅工場目前是中國最大的勞動力管理雲服務平臺，有着客戶最多、用戶最多、移動端使用最多等特點。我們公司是以PDCA循環的全流程勞動力管理模式，涵蓋計劃、執行、績效和分析四個層面的架構、做到從業務出發的勞動力管理。
去年，我們建立了一個機器學習和大數據的團隊，也因此發現了，通過預測算法和智能排班等功能，能幫助零售業的客戶看到一些關於整個業務中的一些生意機會，並深度地把它們發掘出來。所以基於這種人工智能的基礎架構，我們的管理模式也由原來的PDCA轉變爲DPPC模式。
簡單來講就是包含以下四個部分：
描述——“人的問題在哪裏？”（通過商業智能實現發現、彙報、分析）；
預測——“我的生意在哪裏？”（通過機器學習進行預測、關聯、歸類）；
解釋——“人力如何去安排？”（優化過程中的安排、調度、分配）；
認知——“還有哪些新機會？”（通過人工智能理解、尋因、學習）。
預測引擎的流程：
Data：數據調研，有什麼樣的數據——時序數據
Feature Engineering：影響因子收集與處理，構建特徵集合——時序特徵、量化相關影響因素
Model Collections：模型挑選與組合，搭建符合應用場景的模型庫——ARIMA+ Prophet + Regression +
LSTMForecastingAPIs：預測接口定義與聯調，明確輸入與輸出結構體內容——input/outputjson content
上海上蔬永輝生鮮食品有限公司CIO胡才雄
——大數據創新助力零售精細化運營
傳統企業的信息化建設，都是根據公司自身的發展歷程和業務需求，一個系統一個系統慢慢配置。而上蔬永輝基於全盤考慮，選擇了從最底層的大數據中心搭建開始，率先考慮BI平臺的建設。使得BI平臺承載的公司未來經營的所有結果，將最終倒推到我們所有信息化系統的建設思路。實現以結果爲導向，制定業務部門、職能部門所有的kpi，構成了未來我們公司整體運營的一些重要指標。
此次觀遠智能BI的加入，爲上蔬永輝帶來了一些顯著的企業精細化運營水平的提升。這主要體現在兩個大的方面：
1.效率提升，能通過數據快速決策
在智能BI導入前，零售企業普遍存在時效性弱，效率不高等問題，尤其大部分一線運營人員在零售行業都是業務人員出身，無法進行深入的數據分析。未來這部分功能由智能BI工具來實現，方便了店長，可以實現全局把控，進行精準營銷，同時在採購供應鏈的優化上也能通過精準計算，來減少物流成本。
2.數據的歸口一致，保證溝通的依據和結論是一致的
BI平臺中，由於數據分析的結果是基於統一的指標，能達到人員溝通的依據和結論保持一致，在此基礎上避免了無效溝通。同時移動端能讓不同層級（店長到課長）通過移動端獲取實時數據、實時傳輸，把信息的集成和時效性發揮到最大。
波司登國際控股有限公司信息總監桂益龍
——新零售下的人力資源管理
我們認爲，新零售背景下的人力資源信息化管理解決方案，應包含“門店人事信息管理”、“導購日常運營服務”、“新零售賦能”、“門店數據化分析”、“紅包激勵”五個方面。主要流程如下：
“錄用人”：把所有人員的入轉調離，以及日常的運營（考勤、排班等）都放在一個移動化的門店人資管理平臺上進行統一管理，管理成本大大降低，效率也直線上升；
“要求人”：以往總部策略傳遞總是層層衰減，有了統一的信息化平臺，陳列指導標準發佈-執行反饋-溝通指導，全程一條龍服務。同時活動的形成，發佈、跟進推動及評估，都能由總部直達終端，讓溝通更高效、反饋更及時；
“培養人”：通過專業的導購職業體系，明確成長路徑和標準，同時移動端培訓還可以補充技能和技巧類的基礎學習。發佈考試任務，讓培訓的跟進和反饋一目瞭然，最大程度實現導購賦能；
“評價人”：從店長主頁看到任務列表和近日銷售排名，並進行門店能力的評級，以及消費者對導購的評價。同時用戶端，也會有銷售額排名等激勵，促進客單價和復購率的提高。
“激勵人”：完成任務可以領取任務和課程獎勵，以及簽到打卡領取積分兌換獎勵，都可以提高用戶粘性。
圓桌論壇
在活動最後環節的圓桌論壇上，以上四位演講嘉賓以及ENZO珠寶信息總監徐峯和吉野家CIO瀋陽，就**“IT如何引領業務，助燃企業運營？”**主題展開激烈討論，爲我們奉獻了衆多精彩觀點。
目前市場上的打法正在不斷地發生變化，在這個不確定的市場裏面每個人都沒有準確的答案，而這個變化的本身也會帶來變化。基於這種背景下，衆人達成一致，認爲IT部門與業務部門更應該建立“partner-合作伙伴”的關係，從公司整體的角度去發現和解決問題，並從IT視角去倒逼營運，帶來運營部門更規範化的改進和操作。
而在未來的IT投入中，他們也不約而同地表示，2019年的預算將多於往年，**並且主要投入的方向會在創新技術的運用中。比如商業智能BI、AI人工智能以及業務中臺的建設上。**引用IT技術來填補業務上的缺口，在一些門店的業務場景的呈現上持續優化打造更智慧的消費體驗。
11月我們將在廣東舉辦新零售私董會第三場，屆時我們將開放新一輪的報名通道，感興趣的朋友可以持續關注我們公衆號的推送，獲取第一手活動資訊。
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