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　　關于商業(yè)智能（BI）的概念，蘇春園有著自己的見解。簡單來說，他認為企業(yè)應該善用數(shù)據(jù)化智能分析，讓數(shù)據(jù)去引導經(jīng)營決策。相較于國內(nèi)市場，國外的商業(yè)智能領域早已經(jīng)是一個非常成熟的產(chǎn)業(yè)，很多企業(yè)里都配置了這種智能辦公軟件。而在國內(nèi)，商業(yè)智能仍停留在比較粗淺的階段，在過去的十年，國內(nèi)最主要的還是在IT化的建設，在構建像ERP、CRM等業(yè)務系統(tǒng)，然而隨著未來十年從IT到DT的轉變，原來沉淀的這些數(shù)據(jù)，將會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)挖掘價值，所以未來在中國市場上，商業(yè)智能的應用價值可能會遠遠超過美國。從另外一個層面上來說，一些新技術、AI算法，也賦予了商業(yè)智能新的可能，通過更精準高效的技術算法去替代低效的人工，支撐企業(yè)精細化的運營以及智能化的決策，這將是一個巨大的趨勢。

 

　　在全球商業(yè)智能領域，微策略（MicroStrategy）是其中一個主要玩家，也是一個納斯達克上市公司，為500強中的1/3提供數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品與方案。其中零售是一個商業(yè)智能應用非常早的一個行業(yè)，尤其是在連鎖的品牌，像麥當勞、星巴克、Zara、沃爾瑪?shù)?，是全球商業(yè)智能應用比較深入的代表， 可以把它理解成是國外九段十段的選手。背后支撐他們?nèi)驍U張并保持穩(wěn)定盈利的，是真正能夠用數(shù)據(jù)去做精細化的管理決策，沒有這個能力，很難真正去從一個區(qū)域擴張到相當?shù)囊?guī)模。

 

 

　　關于競爭格局，蘇春園說到，著名咨詢公司Gartner每年都會出一個數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能領域的全球主要廠商的分析報告。里面有20多家全部都是來自國外的公司，所以在國外商業(yè)智能是一個很大的行業(yè)。但國外廠商并不是我們直接的競爭對手，因為中國企業(yè)的創(chuàng)新速度這幾年開始是要遠遠超過國外的。另外，同樣重要的原因是中國客戶非常需要本土化、接地氣的創(chuàng)新，會去深入了解什么樣的產(chǎn)品最符合企業(yè)本身。比如說大量本土的決策與協(xié)作方式，涉及到各種各樣的數(shù)據(jù)對接、權限管控SSO、釘釘與企業(yè)微信對接，或者復雜的中國式報表，此外，數(shù)據(jù)的基礎以及數(shù)據(jù)使用人員的基礎都大不一樣等等，對于很多國外的產(chǎn)商來說，很難完全滿足國內(nèi)企業(yè)的需求。

 

　　跟國內(nèi)廠商比較的話，觀遠數(shù)據(jù)有個巨大的差異化，蘇春園認為那就是觀遠一直以來提倡的AI+BI的產(chǎn)品定位以及創(chuàng)新理念。即便在全球市場，這也是開創(chuàng)性的，在一定程度上代表了未來商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析的新范式。其核心競爭力主要體現(xiàn)在領先的產(chǎn)品與技術，因為團隊在這個領域平均都有10年以上的商業(yè)智能以及大數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗，核心的產(chǎn)品研發(fā)團隊都是來自國內(nèi)外頂級公司大數(shù)據(jù)架構師和數(shù)據(jù)科學家，也曾經(jīng)服務了很多全球500強的客戶，這些都會轉化到產(chǎn)品技術以及服務客戶的能力。

 

 

　　在市場拓展上，觀遠數(shù)據(jù)作為一家創(chuàng)業(yè)公司，怎么樣去獲得大客戶的信賴是目前一項重要的挑戰(zhàn)。觀遠數(shù)據(jù)的企業(yè)性質(zhì)天然是服務于大型與中型成長型客戶，特別小的企業(yè)不是典型的客戶群體，因為企業(yè)早期的階段，是沒有太多剛性的數(shù)據(jù)需求的。

 

　　本質(zhì)上，觀遠的定位是希望給客戶提供AI+BI的能力，在策略上有兩個維度：一是在客戶覆蓋上，服務更多的行業(yè)優(yōu)質(zhì)品牌客戶，一起深入共建面向未來的大數(shù)據(jù)分析應用；二是從縱深上，對于已經(jīng)服務的客戶，協(xié)助客戶從BI到 AI陸續(xù)升級，產(chǎn)生持續(xù)而且越來越顯著的價值。蘇春園進一步表示，從過去這些年的經(jīng)驗看，如果客戶如果沒有BI的基礎，一般情況沒法做特別多的AI的這種分析決策。好比沒有好的地基，直接要第三層第五層樓。打個比方，比如說想要預測未來的銷量，比如想做智能訂貨，首先是內(nèi)部的基礎數(shù)據(jù)分析要先搭建好，把數(shù)據(jù)的基礎夯實，比如從歷史數(shù)據(jù)的多維與關聯(lián)分析開始（Descriptive Analytics），然后陸續(xù)進入到診斷性分析（Diagnostic Analytics）以及預測性分析 （Predictive Analytics）等，更進一步到給出行動建議（Prescriptive Analytics）。觀遠數(shù)據(jù)在研發(fā)產(chǎn)品和制定解決方案的時候，也會幫助企業(yè)分步去實施，通過5A的方法論，去實現(xiàn)從BI到AI的分步構建 。
 

 

　　蘇春園認為，企業(yè)存在的意義就是滿足或者超越客戶需求，他會更加務實地去看，到底應該給客戶提供什么價值。任何一個企業(yè)要想成功，無外乎還是回到最本質(zhì)的東西，努力的目標還是真正去滿足合作客戶的這種全數(shù)據(jù)驅動決策的需求。

 

　　在用人方面，觀遠數(shù)據(jù)核心的產(chǎn)品研發(fā)團隊，幾乎都是擁有多年數(shù)據(jù)背景的資深架構師或者算法工程師，團隊里有一半是來自于阿里巴巴以及國外企業(yè)級軟件的公司。每個行業(yè)在某個階段都需要不一樣素質(zhì)的人才，從人的角度來說，他希望員工擁有非常有成長性、高潛力的學習能力。

 

 

　　現(xiàn)在面臨一個大數(shù)據(jù)時代，CIO實施項目不像原來一樣去選擇一個工具，而是怎么樣能夠去賦能到應用？基于這點，觀遠數(shù)據(jù)扮演的角色是CIO的參謀，就是用提供好的武器，也就是產(chǎn)品，來幫助CIO進行BI選型；另外一方面，也不斷總結有哪些方法論，怎么樣去演進？能夠真正去讓數(shù)據(jù)能夠植入到業(yè)務里面去，給CIO帶來頭腦風暴，能夠讓CIO更好地去促成業(yè)務。觀遠數(shù)據(jù)不僅僅是直接給到產(chǎn)品，更多的是分享一種思維和一些最佳案例的總結。

 

 

　　提及當時的創(chuàng)業(yè)初衷，蘇春園表示，更多的是理性的一部分。他從國外回到國內(nèi)，在數(shù)據(jù)分析領域已經(jīng)有了足夠的積累。之前在微策略是高管，也體驗過了很多，很有心得。他覺得自己可以去做一些事情，也是在特定的時間點，正好也是中國從IT往DT方向轉變的關鍵時機，他看到了中國市場有這么一個極具商業(yè)智能未來的可能，而本身他在外企時，平時就很喜歡做各種各樣的創(chuàng)新，本質(zhì)都是希望能夠做一些不一樣的事情，所以有了這個契機，就毅然選擇了創(chuàng)業(yè)。

 

　　“如果不是我們，是誰？如果不是現(xiàn)在，那是什么時候？對于產(chǎn)品技術背景的創(chuàng)業(yè)者，不是拍個腦袋，想創(chuàng)業(yè)了就去了，確實有很多理性的分析，對于行業(yè)的理解，對于時間點，會做很多功課。另外，核心的幾位合伙人都是我們的老班底，一起共事過很多年，做這個事情確實還是蠻契合的。從風格上，我們都很務實，希望默默地去改變或者定義一些東西。當然，理性之上，骨子里我們都是希望能夠為這個時代留下一些印記，去引領這個行業(yè)的發(fā)展，真正讓決策更智能。未來十年，這是個讓人興奮的的新行業(yè)和遼闊的大戰(zhàn)場。”蘇春園對記者說道。

 

 

　　創(chuàng)業(yè)之后，可能很多事情像上了一個快軌一樣?；仡^看蘇春園的經(jīng)歷，過去做數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能，在這個領域里面差不多有15年了。他是一個非常專注的人，認準的一件事情，會做到極致。這也是觀遠團隊共同的特點，專注和追求極致是觀遠數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢。

 

　　在時間管理方式和理念上，他認為，自己一個人去做事，不管再怎么優(yōu)化，時間永遠不夠用。一定要有合伙人以及團隊一起去分擔，然后大家都去不斷地升級進化，拉動更多的人一起成長。在美國卡耐基梅隆大學讀書的時候，影響蘇春園最深的一句話是：做什么事情要想想會產(chǎn)生什么樣的影響。他自己平時做事，包括原來在大公司里面工作，也會不斷去審視看自己做的事情是否真正產(chǎn)生了積極的影響。