新引擎|观远数据创始人兼CEO苏春园：从BI到AI，企业数智化转型新引擎( 二 )

对于可以做到自产自销的零售企业来说，准确的销售预测，还能够将预测数据倒推到生产、配送环节，指导排产、物流。

通过分时段的销售预测，来指导门店进行更为合理的数据化排班，最大化地利用人力成本，同时保障客户消费体验。

通过对当前累计销售额与未来销售预期的预测分析，评估销售目标的完成进度与质量。有需要的还可以及时调整销售目标，做到敏捷运营。

通过进销存各个环节的预测，增强客户体验，避免各类因缺货、延迟交货、延迟发货等情况导致的客户消费体验下降的情况发生。

在我们“AI+BI”的服务模式中，AI技术一直作为跨越敏捷分析到智能决策的关键推力。如何把AI预测通过更好的数据、模型、计算能力，变得更加智能，并在各个行业的核心场景中进行应用是落地实践的重点。
目前，我们已经帮助联合利华、百威英博等多家500强企业客户实施了需求预测。
从认知到实践与此同时，我们也要注意，企业在向数智化转型升级的过程中，也需要循序渐进，在完成基础数据建设之后，信奉复利与长期主义。
在服务客户服务时，一定要坚持“看3年，做3个月”的原则，无论是哪种类型的企业，都要先根据自己的基因、发展阶段和特色，找到自己品牌比较合适的数字化的建设路径，做到：回归本质、以终为始、分步构建。
对于数据基础相对还比较薄弱的企业，建议企业可以先梳理底层数据，把能够构成基本盘的数据尽快沉淀下来，选择一些核心业务场景，搭建运营分析体系。
对于数据基础比较完善的企业，则可以做更全面的数据分析和数据应用体系构建，通过赋能业务人员掌握自助式数据分析能力，不断进行数据迭代和闭环，打造企业专属的智能决策大脑。

文章插图

数据基础的积累并非一朝一夕之事，从BI到AI也需要一个发展的过程。为此，我们基于国内市场现状提炼出了BI+AI的5A实践路径帮助企业构建智能决策大脑，其中Agile 敏捷化、Accurate 场景化、Automated 自动化、Augmented 增强化和Actionable 行动化对应着不同数据基础的企业。
随着DT时代的到来，能否用数据驱动智能决策，决定了企业核心竞争力。如何利用数智化的能力获得全新的增长空间，通过人货场的持续迭代与精细化运营，获得全新的“代际”竞争力成为了关键。观远数据也将秉持“让决策更智能”的使命，为更多企业提供从敏捷分析到智能决策的数字化解决方案，助力企业精益增长，降本提效。
作者个人简介
【新引擎|观远数据创始人兼CEO苏春园：从BI到AI，企业数智化转型新引擎】苏春园，观远数据创始人兼CEO，有超过15年数据分析实战经验，为很多500强企业一级新锐品牌提供过大数据分析方面的服务。2016年成立观远数据，致力于为企业提供新一代大数据智能分析平台与行业最佳数据分析解决方案。