2021年4月份，商業(yè)智能BI和大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品提供商思邁特軟件(Smartbi)宣布完成億級B+輪戰(zhàn)略融資，本輪投資方為領(lǐng)先的全球企業(yè)級數(shù)據(jù)分析和組織智能服務(wù)平臺提供商--明略科技。為此，i黑馬專門對Smartbi CEO吳華夫先生進(jìn)行了一次采訪，本文根據(jù)采訪的重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行整理。
i黑馬：回顧一下2020年，公司在戰(zhàn)略、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、客戶、品牌等方面發(fā)生哪些變化?帶動這些變化的內(nèi)外因素有哪些?2020年，在疫情、新基建、科創(chuàng)等大背景下，對Smartbi的機(jī)遇與挑戰(zhàn)有哪些?面對這些機(jī)遇與挑戰(zhàn)，您帶領(lǐng)公司是如何闖過去的?總結(jié)哪些行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和思考?
吳華夫：2020年是不平靜的一年，各行各業(yè)都受到了疫情的沖擊。在這種情況下，企業(yè)如何開展精細(xì)化運(yùn)營，從而進(jìn)一步提高效率就成為更加突出的問題。同時，國家也在大力號召自主創(chuàng)新，鼓勵投資新基建。可以這么說，2020年對于Smartbi來說既有機(jī)遇也充滿挑戰(zhàn)。一方面，企業(yè)在新形勢下對精細(xì)化運(yùn)營的需求，促進(jìn)了BI市場發(fā)展，大數(shù)據(jù)、AI等新基建項(xiàng)目也在不斷產(chǎn)生新的市場機(jī)會;另一方面，我們同樣也受到整個經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，客戶整體投資趨向謹(jǐn)慎，對AI等新技術(shù)的引入也大多處于觀望狀態(tài)。因此，2020年我們主要是苦練內(nèi)功，在產(chǎn)品上提供更多實(shí)用的功能，如Excel融合分析和自然語言分析，可以幫助客戶更加簡單靈活地進(jìn)行自助分析，賦能一線。在服務(wù)上，我們利用多年的行業(yè)積累，為客戶提供咨詢和規(guī)劃，最大限度保證BI項(xiàng)目的落地成效。
i黑馬：目前，商業(yè)智能的市場規(guī)模是多少?增量和存量市場各是多少?帶動行業(yè)發(fā)展的外在因素有哪些?在疫情，新基建，科創(chuàng)等大背景下，商業(yè)智能領(lǐng)域發(fā)生哪些新的變化?客戶需求發(fā)生哪些新的變化?圍繞這些變化，Smartbi又做了哪些布局?
吳華夫：根據(jù)IDC報告，2020年中國BI軟件存量市場規(guī)模為38.2億元，到2024年，市場規(guī)模將達(dá)到78.5億元，未來4年整體市場年復(fù)合增長率(CAGR)為19.2%。此外，還有規(guī)模達(dá)到100億元的增量市場和數(shù)百億元的潛在市場。在新的背景下，國家也在鼓勵自主創(chuàng)新，推動國產(chǎn)化替代。BI軟件作為一款應(yīng)用軟件，是最有可能，也相對比較容易實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化的，這對于國內(nèi)BI廠商來說是一個很好的機(jī)會。當(dāng)前的行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也已經(jīng)進(jìn)入倍增創(chuàng)新階段，無論地區(qū)政府的經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)倍增規(guī)劃還是企業(yè)的倍增創(chuàng)新轉(zhuǎn)型中，對數(shù)據(jù)的挖掘和利用都被提到重要的戰(zhàn)略位置，作為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的有力工具，BI產(chǎn)品的市場需求旺盛。我們將根據(jù)市場和技術(shù)的發(fā)展趨勢，在BI領(lǐng)域不斷探索AI的應(yīng)用，保持AI+BI融合技術(shù)領(lǐng)先。
i黑馬：您認(rèn)為，中國的商業(yè)智能經(jīng)歷幾個發(fā)展階段?每個階段的特征是什么?您認(rèn)為對于客戶而言，從傳統(tǒng)的BI到新一代BI轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)是什么?您如何理解新一代的BI?
吳華夫：中國的BI發(fā)展經(jīng)歷了3個階段，即傳統(tǒng)BI、自助BI和智能BI。我們的產(chǎn)品矩陣覆蓋BI不同發(fā)展階段，滿足企業(yè)在不同場景下的BI需求。傳統(tǒng)BI主要解決的是描述性分析問題，現(xiàn)代化BI包括自助BI和智能BI，解決描述性+診斷性+預(yù)測性問題，幫助更多的用戶，更深入地洞察數(shù)據(jù)。
對于客戶來說，從傳統(tǒng)BI到新一代BI的轉(zhuǎn)型，主要面臨三個挑戰(zhàn)：
1、BI分析工具是否夠用、好用。企業(yè)中的用戶包括：數(shù)據(jù)工程師、分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及廣大的不懂IT的業(yè)務(wù)用戶，這些用戶的IT水平不一致、對BI工具的要求也各不相同。如何提供一套工具，能滿足不用的用戶需求就顯得極為重要。Smartbi的分析套件功能較為全面，包括：面向業(yè)務(wù)分析師的自助儀表盤 + 面向業(yè)務(wù)探索的即席查詢和透視分析 + 面向IT人員的報表工具電子表格 + 面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺 + 面向熟悉Excel用戶的Excel融合分析 + 不需要任何技術(shù)要求的自然語言分析。
2、數(shù)據(jù)如何在保持管控的同時，去開放給所有人使用。數(shù)據(jù)一定要開放給業(yè)務(wù)用戶去用，才能產(chǎn)生價值。但開放會帶來數(shù)據(jù)主權(quán)問題、數(shù)據(jù)安全等問題，如何保持兩者的平衡?Smartbi通過數(shù)據(jù)導(dǎo)航來實(shí)現(xiàn)，具體包括：數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)審批授權(quán)等功能。
3、數(shù)據(jù)文化。如何激勵企業(yè)的員工共享數(shù)據(jù)、自助分析、共享知識，最終新成一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化。Smartbi的協(xié)同社交功能就是幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)文化的，包括：鼓勵員工分享交流分析價值的應(yīng)用市場、數(shù)據(jù)排行榜/分析排行榜、幫助用戶在使用過程中解決問題的數(shù)據(jù)答疑、還有個性化門戶自動給用戶推送想看的內(nèi)容等等。另外，我們還積累了很多大型集團(tuán)推廣運(yùn)營自助分析的經(jīng)驗(yàn)，都可以傳遞給用戶。
我理解的新一代BI，應(yīng)該是融合AI技術(shù)，讓BI更加智能，更加易用，可以讓更多的人更深入地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)分析像生活中的水電、空氣一樣無處不在。
i黑馬：目前，商業(yè)智能市場的競爭格局發(fā)生哪些新的變化?差異化體現(xiàn)在哪里?都在提AI+BI，Smartbi的理解是什么?具體如何布局?
吳華夫：整個BI市場的競爭格局往多方向發(fā)展：有的專注于行業(yè)化/場景化解決方案，有的偏向于通用的平臺產(chǎn)品，有的偏向于產(chǎn)品本身，有的提供交付+產(chǎn)品的一體化能力。從產(chǎn)品端來說SaaS化和AI化是重要趨勢。SaaS是未來BI的主要交付方式，有利于BI的進(jìn)一步普及。各家SaaS廠商也在不斷進(jìn)行資源融合，例如19年CRM巨頭Salesforce收購Tableau。AI是BI技術(shù)未來的發(fā)展趨勢，各家BI公司都在競相進(jìn)行AI投資。實(shí)際上，目前國內(nèi)離AI的全面應(yīng)用還有一段距離，但提前對AI技術(shù)投資的公司，將會在未來的發(fā)展中搶得先機(jī)。就如我剛才講過，Smartbi對AI+BI的理解就是利用AI技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)BI使用的廣度和深度，幫助更多的用戶，更深入地洞察數(shù)據(jù)。在廣度方面，我們提供了各種自助分析工具，有最常用的即席查詢和透視分析，有可視化分析的自助儀表盤，有最接地氣的Excel融合分析，有最易用的自然語言分析NLA等等，可以滿足用戶不同場景下的各種分析需求。在深度方面，我們推出了機(jī)器學(xué)習(xí)AI平臺，讓用戶在一個界面上就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以做預(yù)測性的分析。在行業(yè)的布局我們是把多年的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)積淀下來，通過行業(yè)應(yīng)用商店對外提供可復(fù)用的應(yīng)用模板，大大降低了行業(yè)客戶實(shí)施BI的門檻和風(fēng)險。
i黑馬：在公司發(fā)展階段上，2011年成立，至今發(fā)展有10年，這10年公司發(fā)展經(jīng)歷幾個階段?每個階段的特征是什么?在這10年，公司踩過哪些坑?總結(jié)哪些knowhow?尤其是做產(chǎn)品方面?
吳華夫：最早期是生存階段2012-2013年，只有20來個程序員，甚至都沒有專業(yè)的銷售。雖然我們是一家專注于產(chǎn)品的廠商，但是在餓肚子的情況下，也啥事都干過。比如我們給客戶開發(fā)過檔案掃描程序，似乎和BI也沒啥關(guān)系。在這個過程中，艱難地摸索著前進(jìn)。
然后算是發(fā)展階段，從2014-2018，慢慢積累了一些客戶，產(chǎn)品也逐步發(fā)展。記得從2012年的20個人到2018年初的180人，其實(shí)都是靠自身正向的現(xiàn)金流實(shí)現(xiàn)的發(fā)展。
再然后是積累壯大階段，隨著2018年、2019年的兩輪融資，有了更充裕的現(xiàn)金保障，開始更大力地投入產(chǎn)品研發(fā)，也開始發(fā)展專業(yè)的市場營銷團(tuán)隊(duì)，公司開始步入正軌。
總結(jié)一下，現(xiàn)金流是公司的血液，沒有資本進(jìn)入的情況，怎么都要想各種辦法先活下來。有了資本助力，仍然要保持發(fā)展節(jié)奏，特別是在產(chǎn)品端沒有完全準(zhǔn)備好的情況下，盲目通過加人加項(xiàng)目擴(kuò)大銷售只能給自己挖坑。
i黑馬：在產(chǎn)品方面，您認(rèn)為打造一個新一代的商業(yè)智能平臺，應(yīng)該具備哪些要素?這10年，思邁特的產(chǎn)品是如何形成的?在形成過程的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)是什么?
吳華夫：Smartbi是一家純粹的BI產(chǎn)品公司，從成立伊始，我們的定位就是專心做BI產(chǎn)品，把產(chǎn)品打磨到極致。所以你會發(fā)現(xiàn)，Smartbi公司成立10年來的發(fā)展歷史，就是我們BI產(chǎn)品的發(fā)展史。從最初提供的報表、儀表盤，到透視分析、即席查詢，再到自然語言、數(shù)據(jù)挖掘等功能，沿著BI發(fā)展路線，我們的產(chǎn)品矩陣在不斷擴(kuò)大，功能在不斷完善。
我們前期主要服務(wù)于行業(yè)頭部客戶，提供通用BI產(chǎn)品的公司。首先，頭部客戶的需求往往很復(fù)雜，要求也很高，這個過程服務(wù)成本挺高的;其次，頭部客戶的分析需求還是蠻零散的，各個客戶關(guān)注點(diǎn)并不相同，導(dǎo)致開發(fā)出來的這些需求的復(fù)制量并不大;最后由于主要只提供產(chǎn)品，相對于提供行業(yè)整體方案的項(xiàng)目性公司來說，客單價要低不少。綜合這些原因，我們是在走一條特別艱難的產(chǎn)品化道路。但好處就是，通過眾多大客戶的“蹂躪”，產(chǎn)品積累了很多的功能亮點(diǎn)，把這些點(diǎn)串聯(lián)起來，就形成了我們的技術(shù)壁壘。
BI并不是能夠靠單點(diǎn)突破就能形成壁壘的，需要花費(fèi)大量的時間、投入到大量的客戶身上，逐步積累產(chǎn)品能力和優(yōu)勢。就像走過一場二萬五千里長征，每一步雖然艱難，但都在鍛煉我們的產(chǎn)品能力。
接下來，我們除了進(jìn)一步打磨產(chǎn)品，也會開始把積累的產(chǎn)品能力向腰部客戶做推廣，實(shí)現(xiàn)市場端的突破，把產(chǎn)品打磨和市場拓展結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)螺旋上升。
i黑馬：目前，公司的主要客戶是中大型企業(yè)，具體的畫像是怎樣?定制化和標(biāo)準(zhǔn)化的比例是多少?面對中大型企業(yè)客戶的定制化、個性化需求，公司是如何滿足客戶的需求同時，還避免自己成為一家項(xiàng)目制的公司?客戶需求的邊界是什么?
吳華夫：客戶畫像是有一定的信息化基礎(chǔ)，有一定的數(shù)據(jù)積累，并且有數(shù)據(jù)分析的需求。基于標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品進(jìn)行定制化，是我們?yōu)榱烁玫貪M足客戶需求?？蛻舻男枨笄ё?nèi)f化，產(chǎn)品可能可以滿足80%的需求，但其余20%的個性化需求需要定制開發(fā)。如果需求符合我們對BI產(chǎn)品的發(fā)展規(guī)劃的，那我們前期會以插件的形式進(jìn)行開發(fā)(插件機(jī)制使得我們不用修改產(chǎn)品的同時，能夠滿足個性化的需求)，同時把一些實(shí)用性強(qiáng)的功能整合到下一個產(chǎn)品版本中。如果不屬于BI的能力邊界，比如數(shù)據(jù)治理、前端展現(xiàn)開發(fā)，我們傾向于跟合作伙伴或客戶一起來做，讓專業(yè)的人做專業(yè)的事，效率會更高。
需求的邊界，就是看是否符合我們的一站式數(shù)據(jù)分析PaaS平臺發(fā)展規(guī)劃，之前提過我們的PaaS范圍。
i黑馬：在技術(shù)產(chǎn)品化，產(chǎn)品商業(yè)化，生態(tài)化的閉環(huán)上，您是如何思考的?接下來在產(chǎn)品和業(yè)務(wù)上有哪些新的思考?
吳華夫：關(guān)于技術(shù)產(chǎn)品化，就是我們的一站式數(shù)據(jù)分析平臺的邊界，通過信息門戶、分析工作臺、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室、人工智能中心分別提供描述性、診斷性、預(yù)測性和指示性分析，從而幫助客戶實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的轉(zhuǎn)換。
關(guān)于產(chǎn)品商業(yè)化，核心是產(chǎn)品的GotoMarket策略。產(chǎn)品功能源于客戶需求，那么針對每一項(xiàng)產(chǎn)品功能開發(fā)出來后，都要去找到匹配的客戶市場，把產(chǎn)品賣出去，才能實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。關(guān)于生態(tài)化，一方面是技術(shù)整合。我們知道數(shù)據(jù)分析平臺要做的事情還很多，涉及到的技術(shù)點(diǎn)也非常多，靠單一廠商完成所有的工作是不可能的。包括我們這次和明略科技的合作，也會整合雙方的技術(shù)，沉淀到PaaS分析組件中去;另一方面是整個數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)鏈的上下游合作，我們期望跟底層數(shù)據(jù)平臺廠商、上層的行業(yè)應(yīng)用廠商，還有數(shù)據(jù)提供商形成生態(tài)上的合作，一起分工配合來滿足客戶的需求。
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