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“表”里如一的永洪科技

  “这家渠道商,可能会有二心。”李波是永洪科技营销中心副总经理,显然他并不是能掐会算,更没有得到内部消息。但李波还是向客户的渠道总监,提出了自己的看法。因为关键信息就明明白白地摆在表格里,这家渠道商销售、库存、进货等环节的关联数据,明显存在异常。

  敏捷BI何以敏捷

  确实如此。

  敏捷BI就是业务的放大镜。

  2012年是个很有意思的年份,国内诸多创业型科技公司,多是成立在这一年前后。在云计算、大数据领域是如此,在敏捷BI(商业智能)领域也是如此。永洪科技正是成立于这一年。

  BI概念提出于1958年,明确于1996年,但第一个产业高潮,出现在2007年。此时,经过一系列波澜壮阔的收购,IBM(Cognos)、Oracle(OBIEE)、SAP(BO等),成为传统BI领域的三巨头。

  但所谓的“格局”,也只稳定了不到5年。改变就出现在2012年前后,Qlikview、Tableau等一批新兴公司相继上市,敏捷BI概念也随之流行。这可不是巧合,改变这些公司命运的是底层技术的突破。因为在此之前,内存计算、分布式计算、列存储、库计算等一批新兴技术,集体商业成熟。

  在上述技术中,内存计算的价值尤其令人兴奋,其释放了算力,也释放了数据。得益于内存价格的大幅下降,科技公司可以轻奢到,将内存当硬盘使用。可以将海量数据(PB级)处理响应,提升至秒级。

  正是以此为基础,敏捷BI开始颠覆传统BI,而且颠覆的并不困难。因为此前的BI工具,确实略显笨重;因为传统BI的响应反射弧确实太长;因为企业中也确实没有多少人,可以运用BW/BO等工具,熟练地制作数据分析报表。

  人人都是数据分析师

  “人人都应该成为数据分析师。”李波阐述着永洪BI的价值理念,这家公司希望扩大数据的使用场景,希望降低数据的使用门槛,但他并不想砸掉数据顾问,或“表哥”、“表妹”的饭碗。恰是相反,或将因为敏捷BI,他(她)们或可得到不一样的晋升通道。

  传统BI时代,IT部门的数据顾问,虽然自带光环,虽然可以熟练使用传统BI工具,但他们经常受到业务部门的反复纠缠。企业中的部门助理、运营经理被称为“表哥”、“表妹”,他(她)们的工作简单枯燥,以“人工+Excel”的形式,进行数据统计,可即使经常通宵加班,也经常被领导忽视。

  “制作表格这件事,会越来越没有技术含量。甚至永洪科技已经可以,通过语音输入,自动生成报表。”显然,因为敏捷BI的落地应用,制作表格已不再是体力劳动,“此后,‘表哥’和‘表妹’的工作是输出报告,是解读表格中信息,是要看到数据与业务之间的联系。”李波说。

  确实,“表”里如一,正是敏捷BI的价值,即数据与业务,将在表里融合唯一。举例说明,公司前台的小姐姐可以在Excel中,进行考勤统计、绩效考核,但她同样可以借助敏捷BI,为企业管理出谋划策。

  “打卡并不是科学家的首要工作。科研机构可以将考勤、绩效,与课题组的论文数量、专利数量进行关联。”李波是希望在使用敏捷BI后,企业可以看到不一样的信息,可以改变思维逻辑,“因为企业管理不能束缚在表格中,而是要透过表格,进行企业管理制度创新。”

  而回到文章开篇所述的渠道管理,敏捷BI同样具有意想不到的洞察力。这是一家知名酒业集团,李波不懂白酒,也没当过一天渠道总监,但他懂得关联数据中的常识,“销售业绩良好,但库存很少,也不愿意进货,这样的渠道商必然存在流失风险。”

  当然,代理商健康度分析,也只是敏捷BI的应用场景之一,市场营销费用同样可与代理商的销售业绩、库存周转、进货数量等数据关联。“由此,企业可以针对不同人群、不同市场,定制不同的营销策略。”李波说。

  敏捷的那条快鱼

  不仅如此。

  我们认识敏捷BI,是因为它可轻松应对PB级的海量数据;是因为在“宽表”中“托拉拽”,即可完成用户行为分析;是因为它可将企业的年度预算编制周期压缩3/4;是因为它可大幅降低资金支出计划波动,让企业支出变得可预见。

  但这还不是全部。

  因为敏捷BI总有一双不同视角的眼睛。通过表格,服装企业会看见影响销量的最重要因素,不是价格,甚至也不是促销,而是款式新鲜度。制造企业可以看见提升库存周转率,是要关注半成品,不能仅盯着成品库存。

  而这正是通常所说的企业数字化转型。“通过敏捷BI进行数据分析,已经成为企业刚需,已经成为数字化转型的常备技能。但敏捷BI的本质是数据分析工具,其几乎可以用于,企业数字化转型的每个应用场景。”李波所说的应用场景,包括例如用户画像、风险评估、财务分析、竞品监测、舆情监测、代理商健康度分析、市场营销费用分析、考勤绩效分析等。

  由此,我们正可理解“敏捷+BI”的价值,也正可重温经典商业规律——企业数字化转型,同样是快鱼吃慢鱼的时代,而且企业的所有环节、所有应用场景都要更快一步。因为我们不可能看见月度销售报表,再去分析销量下降的原因;因为我们也不可能看见人员和渠道流失,再去纠正管理制度;因为我们更不能在别人奔跑时,还在慢悠悠的踱步。

  靠产品和服务说话

  当然,并不是所有敏捷BI都叫永洪科技。“数据应用成熟度越高的行业,永洪科技的市场占有率越高。市场竞争越激烈的行业,永洪科技越经得住考验。”李波说:“因为永洪科技是靠产品和服务说话的企业。”

  金融行业的数据应用成熟度显然很高,而中国银行、招商银行、中信银行、民生银行、中金所、光大银行、浦发银行、华泰证券、光大证券、阳光保险、泰康保险等,都已与永洪科技建立了稳定的合作。

  “数据可以为金融行业,带来肉眼可见的投资收益。永洪科技的优势可能只是1%,甚至是0.1%,”李波说:“但这已经足够有竞争力。”确实如此,金融精准营销场景中,反馈率3%和3.1%之间,可能就是数亿元的收益差距;风险控制场景中,1%的差距更可能避免数十亿元的损失。

  在家电行业也是如此。这是一个开放最早、竞争最激烈、毛利率很低的行业。改革开放初期,当松下、东芝、索尼等品牌,每天霸屏电视广告时,我们并不能预想到40年后,美的、格力、海尔等中国品牌,能在全球市场占有50%以上的份额,成为当之无愧的世界第一。

  上述这些家电品牌,也都与永洪科技建立着稳定的合作。“易用性、可靠性,以及产品性能,是敏捷BI的技术核心,而在项目落地中,越是测试到细节功能,用户会越倾向永洪科技。”李波说。

  当然,不管是金融,还是家电都只是当今中国经济发展的影子。在充分竞争的市场中,“拍脑袋”已经不能解决问题,因为“拍脑袋”的精确度,无论如何也达不到1%。未来,企业不具备数据思维能力和数据使用能力,上升空间将极其有限。未来,越来越多的行业将开始精耕细作,而这就离不开深度数据分析和数据决策,更离不开敏捷BI。

  BI+AI看见过去和未来

  离不开的也还有AI。

  “BI代表数据应用的广度,AI代表数据应用的深度。”从2017年开始,永洪科技即在布局BI与AI的深度融合。“因为两者融合,既可以帮助企业看见历史数据中周期性规律,也可以基于海量数据,进行销量预测、治理预测、采购预测。”

  确实如此。

  学习历史是为了面向未来。而AI+BI的价值正是继往开来。BI与AI的深度融合,可以对数以万计的报关单进行风险评估;可以为教育机构提供收入预测服务;还可以为公交集团提供线路优化服务;为边检部门提供客流优化服务。

  “所以BI与AI并不割裂,永洪科技也不会在解决方案中突出是应用AI还是BI,我们始终在根据应用场景,提出最佳的解决方案。”李波最后说。

  (稿件来源:TechECR记者 张戈)

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本文来源:东方资讯 作者:张戈 责任编辑:幽幽

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