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锁死LV、元气森林、安踏、小红书的观远数据,依然缺乏想象
2022-03-23 14:48:29

在数字化转型的时代,BI(商业智能)已经成为了各行业转型环节中不可或缺的一环。

BI赛道经历了从国外厂商到国内厂商的迁移,也正经历从传统时代向智能时代的变革。

因为各行业新经济企业业务的快速变化,需要从0-1构建敏捷数据分析与决策能力,BI已成为新锐企业发展到百人规模或GMV超过五千万后的标配。据天眼查数据显示,以BI作为发展方向的观远数据,在2月22日完成了由老虎环球基金(Tiger Global)领投,红杉中国、线性资本、襄禾资本、独秀资本(Unicorn Capital Partners)等老股东跟投的2.8亿人民币C轮融资。

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而中国数据分析与商业智能市场正迎来高速发展。

据国际权威调研机构国际数据公司IDC预测,2025年,中国商业智能软件市场规模将达到13.3亿美元,未来5年整体市场年复合增长率(CAGR)达到17.9%。

在市场规模高速发展下,提速布局金融、高科技、制造、互联网等领域,对于观远数据来说,迫在眉睫。

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一、成立最晚却发展最快

成立于2016年的观远数据,相比大部分国内品牌而言,成立最晚,发展最快大抵是业内对观远数据一致的想法。

实际上,观远科技的发展速度之所以快,也是有迹可循。

首先,国内市场正值SaaS创业的“元年”,BI领域彼时主要是国外的Tableau、MicroStrategy、Domo等公司,国内则有帆软、永洪等厂商。

与国外公司相比,国内BI产品还是以工具属性为主,尤其以“报表”为核心功能,主要使用者是企业中的IT用户。

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其次,优先锚定零售、快消行业进行发展。

因为早期的BI需要基于数据发展,很显然缺乏数据丰富度的品牌,很难靠技术去为品牌进行个性化定制解决方案,如果要建立属于自己的数据平台,需要投入大量的成本。

但在那会,依靠互联网发展起来的新零售、新消费数不胜数。而对于零售行业来说,随着传统零售向新零售转型,零售企业需要注重线上线下的融合发展,以及及时洞察市场变化,调整市场策略。

于是,观远数据一开始就锚定消费领域,利用数据分析与商业智能平台,给消费企业提供更高效的决策。

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截至目前,观远数据深度服务的消费零售客户包括联合利华、LVMH、元气森林、安踏、小红书、蜜雪冰城、三顿半、简爱酸奶、纽西之谜、亲爱男友、奈雪的茶、遇见小面等诸多知名品牌。

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其次,相较于市场上大部分以IT用户为主的报表型BI产品,观远数据的最大差异化,在于让广泛的业务用户可以使用,面向业务场景进行数据分析与决策。

在覆盖用户足够广的前提下,观远数据以远高于行业增长速度的年增长率取得快速发展,成为数据分析与智能决策领域的引领者。

更重要的是,成立不到两年时间的观远数据察觉到,无论是规模大小,或实力强劲与否的企业都面临着同一个问题,企业数据基础仍然不够扎实,如果直接在此基础上做BI分析并不现实。

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找到行业痛点的观远数据,选择引入了数据仓库和智能数据准备(Smart ETL)等产品,帮助企业构建数据基础,提供一站式的智能数据分析服务。

诚然,在洞察客户现状需求的态势下,观远数据服务客户覆盖零售消费、金融、制造、互联网等多个领域的400+世界500强企业和行业头部客户,成为众多领先企业BI升级的首选。

但眼看当下,随着大数据、人工智能、云计算三波浪潮的深入融合,观远数据基于AI+BI的智能分析与决策已在部分领先的客户身上落地开花。

但不可忽视的是,面对复杂的外部环境、多变的用户需求和激烈的市场竞争,观远数据在当下的市场上是否具有竞争力呢?

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二、更多的是问题而非答案

从某种程度上来说,基于海量数据,依靠机器学习,通过精密精准计算快速得出一个比人工经验分析更精准的方案,一直是观远数据的愿景。

同样的,在当前国内企业应用BI产品中,企业最期待获得的数据价值,数据整合、提高制表效率、辅助管理决策排名前三。

其中,72.8%的企业最想获得的数据价值是整合多系统数据,打通多系统的数据,解决数据壁垒的问题实现信息透明。

69.1%的企业想要提高报表的输出效率,期望能够更快更准更省事。53.7%的企业则希望通过数据分析,辅助企业决策,实现科学化、数据化的决策。

但总的来说,企业更迫切需要的是便捷、高效化服务,而观远数据的发展似乎也在迎合企业的需求上。

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但现下的问题是,BI仍然需要依靠人来干涉。

在企业应用场景中,BI在绝大多数场景下还需要依靠人来完成,不管是基础分析逻辑的设计开发、维度和度量的选择与调整、展示效果的规划与解读,都需要依靠人来完成。

而限于工具目前的发展水平,人参与比例相对较高。同时,这样一来也会导致一个相对客观的数据分析场景,掺杂了过多人的主观判断。

甚至会出现为了佐证某个观点,开发人员主动选择甚至筛选出符合目标预期的基础数据,选择适合的分析方法,以展示出与观点一致的趋势和期望,这就与商业智能通过整合数据,分析趋势,指导决策的初衷背道而驰了。

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此外,即便观远数据通过洞察企业痛点快速发展,但在市场布局上仍然远不如同行。

在数据智能领域,观远数据目前服务了零售与消费、金融、高科技、互联网等近10个行业的400+领先企业。

而永洪科技在2018年,就已经与金融、制造、物流、电力、零售电商、地产、医疗、能源、交通等20余个行业,超过2000+家企业客户提供数据分析服务,并且完成了秒内百亿级数据量处理。

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另一方面,3月15日有消息称,永洪科技正在筹划赴港上市,

在同行加快发展步伐下,相对而言观远数据的“BI+AI”一站式大数据分析服务,发展得还不够快。

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三、面向市场布局,观远还需要更快

其实可以说,当下专注于“BI+AI”的观远数据,似乎已经找不到增量的突破口。

首先,AI在采集数据之时,必定会面临着使用这些数据的时候会遇到很多质量、安全、标准等方面的问题。

如果AI无法进行自我识别处理,将会需要依靠人进行处理,这似乎与发展BI相悖。

其次,在未来一站式服务能不能完全让工具代替人去消化原始知识,降低知识运用的门槛也是一个BI要面临的源头问题。

因为在数据采用的前期,如果要将知识运用到数据分析中,需要事先积累、吸收、融汇贯通,需要付出大量的努力。

业界认为,按照“DIKW”模型理论,BI不能停留在数据阶段,做统计与可视化,而要专注于把数据转变为知识。

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于是,从观远数据的角度来看,将BI工具去数据中总结知识,人把知识和业务结合,或是是一个必须要面对的过程。

但从观远数据2.8亿元C轮融资用途的三大方向看,建设重点行业、扩大服务企业版图将是观远数据的下一步发展规划,虽然说“让业务活跃用起来”很重要,但服务环节的改变也必不可少。

在吸引企业使用业务,一定少不了产品自身是否能为企业带来更多价值这一个动因。

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随着nextionBI在内的一些国产BI已经后起而直追,很多功能组件里都同样封装了AI 算法,在看不到的地方,有更多的自动化和智能化。

至于在接下来的市场中,观远数据能否在抵挡新的竞争对手的同时赶超老厂商,还仍然是一个未知问题,即便洞察品牌的一切优劣,也无法预知资本市场的风向。


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