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十年互聯網“圈地運動”結束,管理領域的“新基建”是什麼?


十年互聯網“圈地運動”結束,管理領域的“新基建”是什麼? 1

如果要用一個關鍵詞描述過去十年間中國大部分企業的經營方式,這個關鍵詞恐怕會是:“粗放”。

“大碗喝酒、大塊吃肉”,2018 年,移動互聯網的大幕揭開。中國巨大的人口紅利和產業互聯網的高速發展讓企業忙於跑馬圈地,搶占市場,無暇顧及內部運營情況,試圖用增長和規模掩蓋掉一切經營與模式問題。

一定時間內,這樣的戰略確實奏效了。 “速度”成為評估企業生存能力的重要指標;業務線少於 3 條,出門都不好意思跟人打招呼;而作為管理者,最大的職責之一,就是讓團隊跑得更快。

變化始於 2018 年下半年,企業的生存環境突然惡化。紅利耗盡、經濟下行、資本緊縮,大批企業開始為了曾經的“張狂”還債。然而情況並未好轉,2020 年 Q1,新冠肺炎來襲,GDP 下降 6.8%。這是 28 年來,GDP 首次出現季度性萎縮。企業倒閉潮蜂擁而至、變本加厲,實體商業更是一片哀鴻。

即便不捨,我們也必須承認,長達 10 年的互聯網“圈地運動”,結束了。

關於企業在疫情后短期內的“活法”, 各方專家的意見大體相同:若想生存,就一定要做到降本提效,現金流緊張、粗放管理的企業最容易倒下。

關於企業長期的“活法”,觀遠數據 CEO 蘇春園、聯合創始人 張進則表示:一定是回歸穩健的精細化、數字化運營,快反制勝。擁抱商業智能(BI),或許是個正確的選擇。

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左為觀遠數據 CEO 蘇春園,右為聯合創始人 張進

BI ?這不是個偽命題嗎?

相比於 BI 在歐美企業如日中天般的光景,國內企業家往往對 BI 頗為冷淡。許多人看到這個答案甚至會哈哈一笑:BI ?這不是個偽命題嗎?

按照維基百科標準化的解讀,BI 的含義是:“用現代數據倉庫技術、在線分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術,進行數據分析、幫助企業決策,以實現商業價值。”

定義內的關鍵詞是“數據”、“決策”、“商業價值”,但數據和決策之間,卻有一道無形的鴻溝,也是“偽命題”這個認知的根源:有了數據不等於就能做出正確的決策,有些正確的決策也未必是構建在詳盡的數據之上。

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陳天橋一度被認為是“賭徒型”CEO,直到他公開表示 CEO 決策最應依仗的是數據

觀遠數據聯合創始人張進首先肯定了這種質疑:“單純的數據和決策之間,確實是有一條鴻溝存在的。BI 並不能代替人的思考,但BI 可以完成部分分析和預測工作,簡化決策的鏈條,讓CEO 有更多的精力思考真正關鍵的問題。”

以張進從 BI 服務的視角出發來看,傳統企業經營確實存在一些問題,不能總憑“直覺”進行決策。但根據數據做出決策,卻需要專業數據分析團隊的幫助。所以,觀遠數據的一項主要工作,就是協助客戶構建場景化的數據指標模型和運營體系。

2020 年,人人都知道數據很重要,但只有極少人懂得充分利用數據。

“BI 並不只是收集數據、分析數據、數據可視化,它還要滿足企業各個層級的決策需求”,張進說道,“我們會選擇企業面臨的最重要的幾個場景痛點,優先切入;通過採集與問題相關的數據或是提高相應數據的質量,完成對應數據的整合、清洗、治理和指標分析;然後根據數據分析結果去定位問題;找到問題所歸屬的業務部門和負責人,幫助他們落地可行動化的建議。”

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除了服務於技術力量相對薄弱的傳統企業、擁有大量線下門店的連鎖零售以及消費品行業,BI 在互聯網企業中的需求也逐漸被釋放出來。

互聯網企業自研能力較強,往往有自己的大數據分析平台或數據中台。但實際上,無論是數據分析平台還是數據中台,都不能替代 BI 存在的意義。

CEO 蘇春園解釋道:“對於大部分企業來講,高頻、詳盡的數據分析並不是其主要盈利業務,不應該佔用大量的團隊資源。我們很多客戶,不是沒有自研該類平台的能力,只是沒有必要。”

聯合創始人張進也從產品技術的角度做出了解釋:“BI 產品以“輔助決策”為核心,可以幫助決策者跨越數據和決策間的鴻溝,而且,以觀遠為代表的第三方智能BI 可以擁有可視化自助分析、實時數據分析、AI 預測等能力,這是普通大數據產品不具備的。”

這樣看來,行業內對 BI 的忽視,確實是個誤會。

被忽視的“關鍵先生”

在蘇春園眼裡,當企業具備一定的規模後,BI 就成為了剛需:“每一位部門Leader、店長都要根據每日的訂單、財務、物流、供應鍊等運營數據去做決策,相關數據實時性越高、精準度更高,就越有利於企業決策。否則,管理者總不能靠Excel 報表觀察企業情況吧?”

帶領團隊離開MicroStrategy(全球最大的獨立BI 公司) 回國創業後,蘇春園更加堅定了BI 必定能讓行業變得智能化:“中國BI 產業的發展,比國外落後5 – 10 年,曾經的基礎設施建設進度都比較慢,BI 畢竟是基於數據服務的,先有數據,才有BI。”

他又補充道:“許多老闆其實也知道數據很重要,可就是‘歷史包袱’太重了,所以智能化改造的推進較慢​​。”

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而這個歷史包袱,不僅包含像孤島一樣散落在各個系統的數據源、髒亂差的數據質量還有永遠無法達成統一的數據體質。 BI 服務商想要走進客戶,必須有足夠的準備,幫助不同階段的客戶實現數據Agile 敏捷化、Accurate 場景化、Automated 自動化到AI 加持的Augmented 增強化和Actionable 行動化,這也是觀遠數據一直在強調的“5A”數據智能落地路徑。

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創業初期,他甚至自掏腰包為客戶買服務器:“創業第一年,我們遇到一位客戶,特別擔心隱私數據的洩漏,需要私有化部署,但服務器的審批特別慢。我們一著急,就從京東下單自己買了一台服務器,與合夥人一起搬到他們公司去了,後來就忘了,哈哈(笑)。直到公司成立三週年的時候,才想起來,那一台服務器還沒抱回來……”

為了實現國內 BI 產業的“彎道超車”,他還引入了 AI 的概念,聯合多位合夥人一起打造智能決策平台,目標很明確:讓 BI 更加智能化,進一步彌合數據與決策的鴻溝。僅僅在 2 年前,AI 的宣傳價值還大於業務價值,但現在,在 BI 行業,AI 早已不是可有可無的“銷售賣點”。

根據Coresight Research 的數據顯示,僅在去年,大規模降價就使美國非食品雜貨零售商去年損失了3000 億美元,約佔銷售額的12%,主要是由於錯誤的庫存決定導致產品過多或產品類型錯誤產物。

這迫使超過 77% 的大型零售商都在使用 AI 來改善供應鏈管理。這也更加堅定了蘇春園和張進走“AI + BI”這條戰略路線的決心。

以比較熱門的茶飲行業為例,觀遠數據可以通過新品追踪、暢滯銷分析、動態監控和商品畫像等分析模型,幫助其將新品在不同店舖的監測精細化到每30 分鐘、每10 分鐘一次。最快了解新品上市時在不同區域的表現趨勢和市場接受程度,並且輔助預警功能,提前做好暢銷新品的供應鏈端原料備貨和區域性營銷政策調整。

在 AI 輔助 BI 進行決策的當下,類似的場景十分常見,也進一步驗證了“新” BI 在企業長期運營中“關鍵先生”般的核心地位。

看三年,做三個月

應用 BI 技術之後,企業業績能提升多少?蘇春園這樣介紹:BI 不是能給你帶來多少倍的爆炸式增長,而是持續產生比原來多百倍、千倍的增長機會。

談到對企業 BI 的未來規劃,蘇春園一直堅信看三年,做三個月。一名企業決策者的眼光可以很長遠,但實踐方式一定是小步快跑、不斷迭代。 BI 一定不會是一劑急藥、猛藥,注定是一味溫補調理之藥。

近年來,數字化轉型進入深水期,對數據的重視和應用恰恰是其中的關鍵內容。作為數據賦能的關鍵產品,BI 也與數字化轉型的本質規律相近,張進說道:“大家一開始的時候,都會把數字化轉型想成是多麼翻天覆地的一個變化。但是任何一個大的變革,都是由一個一個門檻這樣子跨過來的,BI 服務也是這樣。”

“比如對零售連鎖門店的管理,管理者可以實時、隨地查看各區域門店的運營情況,藉此進行快速調整;通過檢測不同區域不同品類銷售目標達成率,進而分辨是什麼原因導致目標沒有達成,是人員問題、物流問題還是商品匹配問題?“張進最終總結道,“通過更細顆粒度的分析,我們才能擴展到季度分析、年度分析,輔助戰略制定,實現三年期的願景。”

當這樣的企業運營思路流淌而出時,人們彷彿能看見一位著名實業家的身影:李嘉誠。他極其重視企業現金流的健康,對企業運營數據精打細算;其戰略大膽超前,但執行卻步步為營,可謂是“看三年,做三個月”的典範。

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著名實業家李嘉誠

對於大多數互聯網企業來說,“快”比什麼都重要。如果願景是航空母艦,CEO 們恨不得先造一條漁船就上線迭代。但如果在精細化運營這條路上淺嚐輒止,很可能會在“VUCA”時代嚐到苦果。這並不意味著,管理者要為業務強行套上許多“不明覺厲”的前沿技術,而是要動用一切技術力量,解決最實際的業務問題。

就像觀遠數據聯合創始人張進所說:“我們不去單純追求什麼新穎的技術,而是要看技術如何能夠賦能業務。脫離了業務場景,僅僅技術本身,其實沒有商業價值,也沒有社會價值。我們要做的是,讓技術落地,能夠解決實實在在的業務問題和業務痛點……我們又不是一個只能發Paper 而不帶來業務價值的公司。”

或許,如何拋開浮躁,回歸企業經營的本源,也是每一位管理者都要細細思索的問題。


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