科技猎专访丨海致BDP肖昆：用第3代商业智能平台打破“数据孤岛”
“公司的业务不仅仅是BDP这一个产品，还有另外一条产品线——以知识图谱技术为基础的 大数据 服务，更多提供的是金融和公安领域的解决方案。但这两个产品线都符合公司的愿景——让企业从大数据中获益。” 海致BDP 副总裁 肖昆 告诉亿欧。
在这家员工将近300人，研发团队比例占70%，总部设在北京，分部遍布深圳（设立研发中心）、上海、武汉等地区，海外硅谷设立办公室（衔接国外大数据方面的技术资源）的公司里，肖昆负责海致BDP这条业务线。泛互联网、金融、公安和零售是他们主攻的行业，而BDP是他们帮助企业构建高效智能数据化运营体系的标准化产品。
用肖昆的话来解释，BDP名字（Business Data Platform）里Platform就代表他们对这个产品的定位是 平台而不是单纯的工具。 “工具和平台的区别非常大。对于每个客户而言，BDP利用数据整合能力和计算能力帮助企业构建了一个数据平台，在此基础上提供灵活易用的可视化多维分析以外，还不断衍生出了数据处理、机器学习、深度分析、大屏、开放平台等服务模块，这些服务相互依存形成一个有机整体。平台可以随着客户需求的不断演进和技术的创新不断进化。你可以看到，平台是会越来越丰满强大的，想象空间也巨大，而单纯的工具，例如可视化工具，是做不到这些的。此外，我们SaaS服务本身又是一个更高维度的平台，模式本身蕴藏了巨大的机会。”
在人人都谈数据的时代，数据的杂乱无章是一个令企业头疼的事情，尤其是线下连锁、O2O、互联网营销等拥有大数据的企业，他们所拥有的门店数据、移动和社交网络、合作伙伴数据等的碎片化形成一个个“信息孤岛”，而随着大数据、 云计算 等信息技术的不断发展，企业的数据积累越来越丰富，数据分析已经成为了零售行业非常重要的一环，也是企业实现精细化运用的基础。
新零售 下，有效的数据对于企业的精准运营能提升很大的效率，尤其是对拥有大量销售数据、用户数据、营销数据的企业，无论是用户画像，还是商品画像，通过数据的深度分析，都可以做到精准匹配。
“我在百度的经历是拿数据思维和技术做产品、优化产品，并不是直接做数据产品，这跟我现在的工作是不一样的。但是对数据的理解、数据价值的使用都是一脉相承的。”
从百度出来的肖昆，接触数据长达11年，加入海致他看中三件事情 ：
①创始人团队。 几位创始人都是他所熟知的百度元老；
②大数据。 以后可能没有一种公司叫互联网公司，互联网变成公司的一种属性。随着物联网、互联网发展，大数据也是一样，数据领域正在爆发的早期阶段；
③做企业级事情。 他想做商业模式足够清晰的行业。
那落到实处，通过对海致BDP服务过的企业进行总结之后，如何做到用数据有效地为企业进行赋能，是他们一直深挖的方向，以下就以零售行业为例进行分析说明。
一、零售企业如何拥抱大数据时代？
“我们帮企业做的第一件事情就是整合数据，以一键整合的方式把数据孤岛打破。”
他给亿欧举例说明，现在互联网平台非常之多，做餐饮的企业在美团外卖和饿了么等平台入驻，品牌商在天猫、京东、苏宁等平台上开设旗舰店，每个平台的经营的数据都是企业自己的，但又是孤立的，所以企业要做竞价排名推广、广告和精准营销等，需要把这些数据整合进平台，然后生成企业想要了解的可视化报表。
“我们的IT部门专注在整合和数据治理，剩下的很多分析可以交给业务部门。这个时候你会发现人的生产力被解放了，企业用数据的效能会非常高，而且这个‘高’不是说我把IT部门效率提高10倍，而是通过模式的创新把阻碍效率的根本性障碍打破了。所以我们一直说数据的使用消费者化，就是你只有这个公司所有人都能从数据里获取价值，才能真正把数据的价值发挥出来。”
他认为，他们最大的价值是帮企业把数据孤岛整合在一块，积累数据资产，然后基于这之上做高效的数据化运营。有了数据化运营作为基础，基于机器学习的智能决策是第二步，前者是数据辅助决策，后者进化到数据直接决策。
在海致BDP与3000多家企业合作过程中，总结出了让零售企业更加有效拥抱大数据时代的三个重要环节： ①全面触网；②积累数据资产；③全方位数据应用。
（一）全面触网
在线下门店，企业要如何知道是因为商品不好、店员态度不好，还是因为价格等相关原因导致用户没有购买呢？其实很难。企业没有触网就没有足够多的、有价值的数据；没有数据，也就没有之后的智能、智慧之说。
但到了 万物互联 时代，物联网实现了人与人、人与物、物与物之间信息交互和通信。零售企业能够与用户产生数字连接，实现消费流程的数字化，为数据驱动零售转型提供基础。随着技术越来越成熟，很多零售企业开始在门店中安装物联网设备，可以监测人流、商品销售情况等。
所以说，互联网+、物联网+是非常重要的大数据基础，需要尽早建设。
（二）积累数据资产
数字经济时代下，数据已经成为了企业的命脉，谁拥有更多数据，谁就可以占据更多的市场份额，但前提是企业可以有效利用这些数据。
并不是说做了互联网+、物联网+，就等于拥有了很多宝贵的数据，数据资产需要积累，特别是在现在互联网平台非常之多的背景下。很多零售企业可能和京东、阿里，或其他第三方行业 SaaS 有合作，那么这些数据散落在各个地方，如何利用？企业只有将所有数据整合在一起，不断积累和清洗，才有可能真正为之后的大数据和 人工智能 的落地创造一个坚实的数据基础。
（三）全方位数据应用
在经济快速发展的当下，不断变化的环境让零售业的竞争更加激烈，如何发现客户的需求，并创新的变化来满足客户的需求是当下零售业面临的最主要的问题，而解决这一问题的途径就是做好客户数据分析。
二、零售企业如何充分发挥数据的价值？
“名创优品是我们的合作伙伴，门店将近2000多家，而支撑着整个公司所有IT工作的团队却只有几十人。数据化运营效率提升的原因在于，企业不再是一个集中化的IT部门疲于奔命地响应式需求。”
将门店运营数据化的价值在于，即使今天门店的店长离职了，下一任接手该门店的适应周期会缩短很多倍。新来的店长能通过系统立刻知道，接手的店在该地区什么商品卖的脱销，什么商品卖得滞销，周边的环境如何，该店的消费者画像如何等数据，而这些数据以及基于这些数据而产生的好的经营思路，在以往只是保留在上一任店长的脑袋里，现在要做的就是将店长们的管理经验进行数据化运营，充分发挥数据的价值。
肖昆告诉亿欧，将数据全方位应用，场景会很多，这里列举了一些场景：
1、实时查看经营状况。 大数据时代除了数据量大以外，还有很重要的特点，就是数据的及时性也发生了很大的变化。曾经看数据是什么频次呢，是周、是月，是很多“表哥表妹”花了三、四天整理出一个月报来。月初才能看到上个月的业绩，这个数据是非常滞后的。
2、业绩异常智能预警。 预警功能众所周知，原始的方式就是当业绩没有达到设定值的时候，就推送一条信息到手机上。如何设置预警呢？固定的数值预警或者是同环比预警都不是真正有效的手段。海致BDP 利用机器学习预测销量，通过预测值进行预警，这样更加符合业务场景，能够更有效地达到预警目的。
3、异常原因深度定位。 预警之后如何找到没有达标的原因呢？“异常原因深度定位”是一个非常灵活的追溯问题原因的方法。
①在海致 BDP 中，发现数据异常的时候，只需框选框选数据，选择“下钻”便可多维度查看数据详情，例如选择“地区”，可以查看到底哪些地区的利润“拖后腿”。
②继续下钻，例如选择“城市“维度，找出该地区影响例如的城市；
③按照产品名称“下钻”，得到最终的分析结果：某产品是负利润的主要原因。
自由下钻实现了异常原因的深度定位，这样可以快速找到数据波动的原因。
4、智能要货。 除了在业务的监控方面，降本增效也是零售企业的重点关注的问题，那如何提高销售业绩和减少成本？
例如，克莉丝汀是一家烘焙连锁企业，因为烘焙产品的保质期一般是一天，如果进货过多，就会造成商品过期浪费；如果进货过少，过早售罄，就错失了销售机会，降低了销售额。
海致 BDP 用机器学习为其进行销售预测，通过对3个门店进行实验，利用智能要货模型的精准预估，克莉丝汀可以降低30.35%的退货浪费，提升22.94%的销量。
5、商品深度分析：热销组合、滞销捆绑。 在大量的商品当中，基于所有的明细，在千万行、亿行的数据当中，去寻找到底哪些商品之间是可以进行搭配的，热销产品之间可以做组合销售，滞销产品可以做捆绑销售。
6、智能会员画像及精准营销。 除了商品维度，零售企业还需要链接用户，这之前在线下很难实现，现在互联网+、物联网+为企业提供了契机，会员数据、消费数据的积累可以帮助企业做到这一点。
7、店铺和会员位置分析。 开店前，门店选址需要花费很多的精力，在经营过程中，也同样需要关注位置信息。有的零售企业，既做门店的生意，同时还进行外卖和电商。用户和门店的位置关系到底是什么样的呢？如果是电商、外卖，那么拥有收货地址，就可以直接将位置显示出来，为接来下的门店选址提供一个很好的信息支撑。
数据资产的积累也将是未来企业竞争的砝码， 未来是用数据说话的，肖昆告诉亿欧，数据是一种实体世界在另外一个虚拟世界的映射，数据以后多重要，就是现在实体世界的物理的东西有多重要。
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