文 | 田甜
編輯 | 尹茗
圖片設計 | 李斌才
1831年，英國出版的《機器的成績》一書中寫道：現在一千個人當中，沒有一個人不穿襪子。工業革命的偉大之處，就在於機器大生產解放了勞動力，讓成千上萬的英國女工穿上了女王同款絲襪。
AI+BI（Business Intelligence，商業智能）在企業商業決策中提上日程。BI是一張解決方案，通過對企業經營數據分析，將其轉換爲對決策有用的信息；AI則讓BI的過程變得更加實時、智能化與細顆粒度。
CEO蘇春園認爲，BI智能化的偉大之處在於它讓過去只有巨頭才用得起的數據分析惠及所有企業，現在企業所需投入成本不過曾經巨頭所投入的百分之一。
BI公司MicroStrategy，服務過上百家世界500強。在MicroStrategy擔任中國研發總裁兼全球服務器產品線總經理期間，蘇春園曾管理300+人員的產品與研發團隊。
500強至少有數百人的數據團隊，以及數千名在各業務部門做數據分析、探索與決策的業務人員和管理人員；BAT等互聯網大公司建立了數據平臺及配有數據專業人士，絕大多數傳統企業及中小企業的數據化水平還相當原始。BI領域創業公司來說，中國無疑比美國有更多機會和增長潛力。
2016年前，即便大公司對於BI運用的深度也非常有限。受制於當時的技術和基礎設施，大多數公司侷限於基於有限的歷史數據分析過去的問題，海量數據探索，異常實時診斷，未來預測，行動建議……這些都是無人區。
(AI+BI)解決方案的公司是他謀劃已久的事，2016年，他強烈地感受到——創業時機成熟了。
2016年9月，創始團隊成員主要來自美國MicroStrategy、阿里雲和支付寶。
中國BI有機會領先世界
1996年，市場分析公司Gartner提出了BI（Business Intelligence，商業智能）的概念。經過20多年的發展，美國誕生了包括MicroStrategy在內多家BI領域的上市公司。
Gartner 報告統計，2020 年全球BI市場容量預計將達到 228 億美元，自然語言生成和人工智能將是 90% 新一代 BI平臺的標配。
BI主要用於面向管理者做業績展示，早期BI領域的創業公司主要從“Boardroom Dashboard”切入，通過硬件大屏幕+可視化展示，研發能夠直觀呈現數據、反映問題的數據儀表板。
BI的使用有個理念，“人人都是數據分析師”，這個理念適合國外土壤。
Boardroom Dashboard的BI公司，蘇春園表示，如今Boardroom Dashboard已與互聯網精神背道而馳。Boardroom Dashboard中的數據基於確定的問題和視角來構建，以靜態方式呈現給管理者，開會的過程變成了過數據，如果發現哪方面數據缺失，則是會後再去解決。
“如今應當是動態呈現數據和實時反映問題，這個過程應當是探索式和智能化的。開會也不能只是過數據，更應該討論如何快速響應問題，採取糾偏策略。”
BI系統不是國外BI的中國版，僅僅停留在工具層面，而是結合業務場景給出決策建議的一站式解決方案。相比國內早期BI，觀遠數據的系統在智能化方面也有很大差異。
SAP是德國一家爲全球企業提供ERP、CRM等企業管理解決方案的服務商，其業務水平、市場份額全球領先，俘獲了衆多世界500強客戶。SAP爲什麼能服務世界領先企業？在蘇春園看來，除了技術創新，另一個重要原因是SAP誕生於德國，德國有最先進的工業製造業土壤，工業管理水平全球NO.1。
“新零售”，國內零售界隨之掀起一場如火如荼的新零售運動。
“新零售”最大貢獻卻在於啓蒙和培育消費零售企業的線上線下一體化思維。如今中國消費零售行業的公司，相比其他行業的公司更加重視大數據。
NO.1。蘇春園告訴創業邦，觀遠數據已與聯合利華、百威英博、沃爾瑪等零售巨頭的中國業務部門開展合作，這些巨頭之所以願意合作，因爲它在其他國家找不到比基於中國土壤建立的BI更能代表未來的解決方案。
CEO，與業內人士深入交流使他更加堅信，中國消費零售環境下倒逼出來的BI有機會領先世界，中國的BI服務商有機會在智能時代代表全球有競爭力的企業，一如德國公司SAP在它的製造業時代。
近兩年茶飲市場異軍突起。網紅茶飲擅於在前端做增長，隨着消費者排隊打卡的嚐鮮期漸進尾聲，網紅茶飲品牌若要持續保鮮還需苦練內功。不間斷推新品似乎成爲各網紅茶飲都用到的招數，畢竟新品自帶話題和流量。
奈雪の茶是觀遠數據的客戶企業，奈雪合作訴求在於，它希望在更短時間內作出判斷，新品能否引領新的消費潮流。奈雪曾以半個月爲週期，覆盤歷史數據作出新品決策。但在競爭激烈的茶飲市場，半個月爲週期做決策顯然指導意義有限。
與觀遠數據合作後，新品在奈雪不同門店銷售實況，消費者人羣畫像，消費者爲什麼喜歡某種口味，如何定價，商品如何組合銷售最合理，這些經過智能分析的數據信息可以半小時爲週期推送給相關決策者。
半個月內，上述可輔助決策的信息迭代了數百次。這意味着，在相同週期裏，奈雪比原來多了數百倍發現問題和及時糾偏的機會。
“像奈雪這樣的新銳消費品牌生於互聯網時代，有着強烈的數據意識。”蘇春園對創業邦說。500強。而在這樣的消費零售土壤裏，觀遠數據也會倒逼自身業務創新，與新銳消費品牌合作成爲觀遠數據重要的業務抓手。
“5A”的五個層面層層遞進，有的消費零售企業數據基礎紮實，就可從自動化或增強化直接切入；有的企業數據基礎薄弱，則需從敏捷化開始。
“學費”。與部分消費零售企業合作時，已經到了產品交付最後一步，卻發現最開始高估了企業數據基礎。
AI+BI，缺失的不是技術，而是底層數據，包括數據豐富度、數據來源渠道多樣性、各業務部門數據標準統一與打通等。“就好比需要建四層樓五層樓，卻發現底下三層樓還沒有建牢固，這樣的AI+BI只能是空中樓閣。”蘇春園說。
“數據”與“智能”兩者比喻爲“氣宗”和“劍宗”。氣宗強調底子紮實，後勁十足，劍宗則強調利劍出鞘，快速犀利，兩者相輔相成。蘇春園曾與車品覺交流，覺得這一比喻形象而又貼切。
BI，不AI。觀遠數據在與客戶溝通中發現這一理念具有普適性。企業灌進來的數據量越大，場景豐富度和分析深度也將水漲船高，反之則需不斷倒逼企業做好基礎數據完善，以此形成良性循環。
AI+BI智能決策系統；一類企業數據基礎設施嚴重缺失，這時觀遠數據會選擇願意下決心補全數據缺失的客戶。
“我們最初想造一輛非常牛逼的跑車，短短几秒內時速就能達到100公里，但察看路面後發現路面條件非常差，我們不得不選擇往前多走一步，先協助修路。”蘇春園說。
AI+BI產生的價值，蘇春園信仰複利和長期主義。3-5年帶來的變化。
“每一個決策週期裏，如果你有比原來多幾十倍幾百倍發現問題的機會，並且持續改進，一年後你的競爭力就會得到大幅提升，時間帶來的複利效應是非常巨大的力量。”蘇春園說。
“看三年，做三個月”
BI絕不僅僅是數據部門或數據分析專業人員的事，全公司上下都要有數據思維。CEO親自下場，自上而下落實全員數據思維，往往最具執行力。
100多家客戶，有聯合利華、百威英博等全球消費品牌，也有奈雪の茶、鮮豐水果、江南布衣等本土知名零售品牌。在商業模式上，觀遠數據以按年度收取軟件服務費爲主，客單價在幾十萬元到幾百萬元之間。
B輪融資，襄禾資本領投，紅杉資本中國基金和線性資本跟投。
BAT等互聯網巨頭也在發力大數據，但在蘇春園看來，至少眼下互聯網巨頭與觀遠數據不構成競爭關係。巨頭更加側重構建底層基礎設施，觀遠數據則專注於賦能企業運用大數據做智能決策。“比如一家企業的數據架構在阿里雲，觀遠數據把產品部署在阿里雲，幫助這家企業做數據分析即可，而且一家獨立的消費零售企業通常與阿里、騰訊、京東等平臺都有合作，它還有大量線下業務與系統，數據不會完全只依附於某一家巨頭。”
·達利歐的著作《原則》感觸至深。在他看來，觀遠數據在商業層面無非是賣產品及產品衍生的服務，爲客戶提供多少價值，才能獲得多少商業回報，每一名客戶在與觀遠數據合作前都會做好評估。
“《原則》背後的精神特質與觀遠數據做事的理念不謀而合，這個世界沒有捷徑，To B的事需要長期主義信仰。你堅持去做你堅信的事，每走一步都把事情做好，該收哪部分錢你有自己的原則。走到哪一步你爲客戶創造了更多價值，你才能收更多的