中国食品商务网移动版

　　近日，“数据智能”成为快消流通领域的经销商争相讨论的热词，但数据智能到底是什么，能为业务增长带来哪些帮助，可能对大部分经销商来说都没有一个清晰的答案。

　　想了解数据智能，首先要了解科技进化的三个阶段。第一阶段是IT时代，经销商能够在线实时查看一些数据信息，但是不明其价值。第二阶段是DT1.0时代，数据经过挖掘、清洗、筛选，并且套入了商业模型，经销商能看到数据之间的关系，并得到部分有价值的信息，比如能直观地看到一段时间内纯利润的变化趋势，辅助经销商做决策。第三阶段是DT2.0时代，也就是数据智能的主场，不仅能让经销商看到各个数据、数据变化的趋势，还能让经销商了解哪项数据起到关键作用，如何调整才能实现效果最大化。更进一步，还能让经销商知道后续是沿用目前的策略更好，还是应该尽快做出调整。

　　今天，我们特别邀请舟谱数据的CTO慕巍先生，来为广大经销商详细讲解数据智的价值。

　　编辑:数据智能是什么？相较于传统的大数据+人工智能，数据智能带来了怎样的跃迁？

　　慕巍：其实数据智能可以看成是大数据2.0时代。在1.0时代里，可以粗浅地认为是大数据+人工智能，通过数据模型+梳理+机器学习，数据能够可视化地展现出来，但是能够读懂其中价值的人很少，因为读懂这些数据需要比较专业的技能，要经过繁琐的数据清洗、筛选和拼接才能够找到有价值的数据。普通人要想想看懂20到30个图表的含义，就必须聘请专业的数据分析师。而且，在人力主导分析过程，不仅会带来大量的人工成本，还会受到分析人员水平与能力不一的局限。所以说，人们常说数据就像是一座矿山，但是很少有人在矿山中找金子。

　　而大数据2.0时代，数据智能就是让数据更平民化一些。让更多的普通人不再囿于专业技能的局限，也能够读懂数据。而且在这个时代，给你的不仅仅数据，而是洞察，并且根据洞察你能够迅速找出问题出在哪里，自然地生成决策，换句话说就是用数据驱动决策。

　　编辑：在竞争激烈的新零售时代，数据智能对于流通领域的价值是什么？

　　慕巍：随着新零售的到来，新生力量不断地涌入，流通领域的竞争愈发激烈，经销商们也知道增量越来越少，越来越难做，把握存量市场成为关键。而如何稳固或提升自己的存量市场销量，就需要你有更高的效率，能够更快感知市场变化，更快速地触达。但问题的关键在于，经销商并不知道哪里效率低下，是人员、配送的问题，还是选品有问题，又或者是经营策略的问题？即便是能够看到数据报表，但因牵扯到的专业知识，经销商无法去比较，去深钻，也就没办知道效率到底低在哪里。

　　这个时候数据智能的价值就体现了，数据智能为我们提供了行业数据以及你自身历史数据，通过智能商业模型，在帮助我们消除不确定性的同时，逐步牵引这我们找到原因。在找到原因的基础上，用数据带给我们以洞察，并最终引领我们做出科学的决策。而且，随着行业的复杂性的不断提高，依靠数据来做决策的价值也会越来越高。

　　编辑：数据智能的价值，会在流通领域的哪些具体场景中展现？

　　慕巍：其实新零售意味着门店会越来越贴近消费者，越来越贴近消费者的需求。而这对于经销商的精准补货就提出了要求。就拿补货这件事来说吧，门店当然是需要越来越精准的补货，从而不占用库存，保持比较科学的余量，所以这就需要更高频次和更精准的补货。但是经销商有那么多SKU的产品，那么多门店，你没办法来精准预测到底哪个产品在哪家需要补货，哪个产品的余量在哪家店比较多，如果仅仅依靠业务员多跑门店获知信息的话，这个就不太现实。这个时候数据智能就起作用了——智能补货，它会依托市场动态，行业数据，行为数据以及各个门店的历史订单数据等，洞察出门店之间品项、数量之间的差异，给出一个符合门店实际的补货量，以保证门店不至于缺货或者余量过多。

　　而在经销商最为在意的利润方面，数据智能的价值还在不断显现。比如在分析你销量上涨或者是下跌的原因时，会具体到各个区域的销量、各个品项的销量；然后继续拆分，在一个区域里，是商超（KA）的订货量下降了，还是夫妻老婆店的订单下降了；然后继续拆分出是哪个品项的下降了；然后继续拆分是因为业务员的拜访频次不够，补货不够还是选品上出了问题......不断地来拆解原因，层层剖析，让经销商能够洞察到根本的问题，从而能够自然地做出科学决策。

　　编辑：为什么舟谱数据可以引领用户进入到数据智能层面(DT2.0时代）？