行业|观远数据苏春园：作为赋能者，不能只做纯技术公司公司|赋能|数据分析|数据|技术

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导语：数字化时代，企业缺乏的是对数据整合、分析、应用的能力。
想要选择适合自家企业的数字化赋能方，首先要选择一直在一个领域深耕的领导者。
文 | 代润泽
在前不久发布的《2020杭州独角兽&准独角兽企业榜单》上，BI领域的“后浪”观远数据跻身准独角兽行列。
而作为这家年轻公司的创始人兼CEO，苏春园在16年里一直专注在做数据分析这件事。
一直专注于一件事看到了行业拐点苏春园从卡内基梅隆大学信息技术与管理专业毕业，此后他加入美国老牌BI（Business Intelligence）公司MicroStrategy（微策略），投身于数据分析及商业智能管理服务，一干就是十年。
【 行业|观远数据苏春园：作为赋能者，不能只做纯技术公司】尽管当时就读的专业还没有“大数据”、“人工智能”，但是核心课程就是围绕如何用数据做分析与决策。
苏春园发现，其实很多企业希望能够用数据解决更多更深入的问题，但是受制于当年的技术和基础设施的限制，当时并没有什么好的办法解决。
而到了2016年，苏春园看到了巨大的拐点。
从IT时代到DT时代，数据智能在国外已经经历十多年普及，国内越来越多企业开始重视数据资产的挖掘。虽然此前的数据分析和商业智能仍然有价值，但是它并没有解决对于海量数据的探索难题。
当人工智能、大数据和云计算三股技术浪潮融合在一起的时候，市面上喊了多年的大数据将呈现落地的趋势。
2016年9月，苏春园与老友们拉个群就成立了观远数据，也就是大家经常提到的“低碳”创业。
专注、极致，深耕泛零售消费领域、坚信伟大产品能引领未来，这是苏春园带给观远数据的基因。
扎根零售消费，寻找行业共性成立四年，观远数据一直深耕泛零售与消费行业，并在2020年智能决策峰会上发布了一站式分析平台3.0版本和十大行业解决方案，还与沃尔玛、联合利华、百威英博、全家、鲜丰水果、生鲜传奇、元气森林等近200家领先企业落地了行业领先的数字化实践。
作为典型的工科生，苏春园做决定一直遵循理性的工科逻辑。成立之初，观远就明确了从零售和消费行业切入数据智能市场。
苏春园向鲸犀坦言，DT时代会对各行各业带来深刻变革，泛零售行业又是拥抱数据较早、较市场化的行业，相对来说，竞争也就越来越激烈。
选品、订货、促销、补货，对于各个商家来说，每个看似不起眼的决策都可能直接影响销量与利润。尽管随着互联网的发展，国内零售行业一直在向数字化靠拢，形成了数字化转型的共识，但是各个企业普遍存在数据质量参差不齐的问题，不知道如何用好数据。
这与本身行业性质有关，产品的迭代周期、供应链管理和消费人群的复杂度非常高，那么具体到企业，数据基础、数据质量以及数据管理体制都不同。
“我们选择了挑战非常大的市场。”苏春园表示，既然选择了零售行业，就要死磕下去。
业务千奇百怪，商品琳琅满目，把控产品的通用性非常重要。
那么围绕着零售行业的核心——人（消费者）、货、场，进、销、存，人（员工）、财、物来制定产品，就能保证底层的搭建。
在MicroStrategy微策略工作时，苏春园曾担任过全球高管&中国区研发总裁，与团队一起为上百家500强企业提供过大数据分析规划和落地执行服务。
当时，MicroStrategy每年初都会在拉斯维加斯邀请全球的几千家客户进行密集的头脑风暴。回忆起来，苏春园很享受那些极其密集的会议，每天与若干家全球领先的企业一对一闭门沟通产品的使用情况，数据分析的场景，并思考如何给他们提供更更多的价值。
就是这段经历给了他不一样的视角，知道该如何理解客户真正的需求，企业有哪些不同的决策场景，以及数据分析到底如何产生可以量化的价值。
因此，苏春园深知泛零售消费有非常多的共性和交集。
走访多家企业、服务了不同领域的众多客户后，苏春园摸清了行业共性特征和用户共性需求，带领技术团队将能够代表行业的实践的分析场景、分析功能抽象成通用模块，在产品架构的底层沉淀了高度标准化的一站式智能分析平台。
也就是一整套从BI（敏捷分析）到AI（智能决策）的完整“5A”落地路径方法论，与客户一起定义通向智能决策大脑的实战路径。
“我们对90%以上的客户都部署了这一套标准代码，从数据的接入存储到决策追踪，每个环节都有相应的产品模块。”