观远数据创始人兼CEO苏春园受邀参与，并宣布了《AI+BI ，智能时代下的数据决议方案实践》主题共享。
苏春园及其创始团队在零售数据剖析范畴都有超越10年的从业经历，他们看到了零售消费范畴关于商业智能使用的一些变化，以及未来趋势。苏春园总结到，曩昔，只要沃尔玛这样有数据科学家团队和大数据资源的巨头才有才能发现“啤酒和尿不湿”的故事，而跟着算法、算力和数据的普及，数据智能一定会普惠到更多的企业。
苏春园表明，曩昔若干年，企业决议方案主要是依靠Excel或报表对历史数据进行剖析总结。而未来3年，更智能的决议方案一定是依靠更海量的数据探究和更实时的数据剖析，乃至猜测和主动诊断去提前发现问题。 观远数据现在在做的便是经过“AI+BI”的解决方案协助企业看三年做三个月去布置智能数据解决方案。
连锁零售品牌智能数据剖析实践
1 、协助某连锁零售品牌把一家中心目标排名倒数34位的店肆提高到榜首
该品牌在近期的一次作业复盘中说到，经过看目标、看日报、看产品，三个月之内协助一家中心目标排名倒数34位的店肆提高到排名榜首，这背面便是数字的作用。
茶饮是新品推出频率最高的零售业态之一，尤其是换季时，一个季度可能推出十几款新品。在曩昔，品牌一般是每个星期了解一次新品的体现，假如接连两周体现不佳就会下架。
3 、实时数据剖析、智能预警协助某连锁生鲜品牌高效止损
苏春园表明，曩昔的店肆产品和库存之间的匹配许多只能依靠店长的经历，看陈设看堆头，一天最多一周复盘一次。而现在经过实时数据剖析和智能预警功用，督导、区域经理能够实时了解各个店肆的出售状况，每天对店肆决议方案干涉若干次，这样就能及时发现问题，快速调货或补货，极大降低了产品损耗。
许多连锁门店都会存在优异店长稀缺的问题，好的店长永远只要5%,这部分店长都有比较高的剖析思路和决议方案水平。他们知道经过看客流、看库存去判断运营出现了哪些问题。
快消品牌智能数据剖析四步法
榜首个阶段要点是建立最中心的出售和绩效考核的体系;第二阶段需要关于产品进行更细颗粒度的剖析;第三阶段则需要进化到全景库存监控，费用、成本、赢利、供应链剖析等使用;第四阶段则是经过AI猜测完结一些主动化的剖析。
出货剖析、经销商剖析、KA POS剖析是出售剖析的惯例目标，任何企业都逃脱不掉。
场景二、绩效考核模型规划与使用
场景三、产品运营的模型规划与使用
苏春园认为，企业能够经过品类单品淘汰优化、新品试销追寻、要点产品出售剖析去监测Top100产品的不同赢利，不断更新优异单品，继续提高运营额。
以观远数据协作的某世界500强客户为例，从前端营销剖析，实时数据追寻到物流范畴的Control Tower(控制塔)，该企业在数据剖析范畴的创新措施现已反向输出到全球。
AI概念现已火了许多年，但是许多企业依然停留在POC阶段，或许做了简略的算法就停滞不前。苏春园表明，AI项目的真正落地，算法只是冰山一角，可能只占到20%，企业首要得有满足优质的海量数据根底，其次便是基于数据结构和事务场景开始建模并经过模拟剖析不断优化迭代。以事务为导向，以终究使用落地为目的，端到端的全面交给才能才是项目走向成功的保证。
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