中国食品商务网移动版

　　慕巍：这里可以从两个方面来谈。首先是意识层面，在舟谱看来，一个优秀的数据产品，带给客户的不只是数据，只是数据没有任何的意义，一定是要给客户带来洞察，进而给出客户有价值的决策。这也是我们一直以来在做的事情——数据驱动决策。其次是技术层面，在追求数据价值的道路上，舟谱一直用不断扩充的技术能力和行业深耕经验，逐步缩短数据洞察到价值创造的距离，主要体现在三方面：

　　1.优秀的数据可视化能力。在人机交互的界面上，舟谱通过高低不同的柱状图折线图，丰富的数据看板等，让用户直接看出来数据的波动和变化。

　　2.理解商业运营的模型。只有理解了经销商的商业模型，才能让合适数据放在合适的位置呈现出来。比如说，利润=营收-成本，利润的计算会比较复杂，你的利润需要营收-你的广告投放-你的人力成本-你的损耗....，这些数据怎么关联，一定要懂这些商业原理和真实的生产环境，舟谱拥有多年的行业深耕经验，能够给出合理的数据算法模型。

　　3.具备增强分析的能力。原先这些机器学习、数据准备、洞察生成，都需要人来展现，而现在用机器学习和人工智能来自动做成。但是在舟谱看来这些还不够，舟谱在还运用了目标制定、异常检测、数据地图等技术进一步辅助决策生成。

　　比如说，你的利润同比下滑了10%，或者是你的利润同比增长10%，但是你不知道这个到底是个好事还是坏事。那如果我告诉你，你的利润同比增长10%，但你去年同期增长是20%，那实际上你的利润是下降的。但是如果我告诉你，因为经济衰退，整个行业的增长只有2%，那你的10%就属于比较强的增长。所以，首先要有一个目标。才能谈这个数据是好是坏。

　　也正是基于此，舟谱运用数据智能及时为你提供到行业数据、历史数据多个维度的对比，来帮助用户完成一个目标的自动制定；基于这样一个目标去找原因，通常一个商业流程很长，中间会牵扯到很多的数据，但是你不知道是哪个数据在“捣乱”，这个时候就需要异常检测，来帮你检测到底哪个地方产生偏差；同时，构建数据分层地图，一层层导引出数据偏差的位置。经过数据的分析和洞察的发现，通过底层数据能够自然地产生决策。

　　一直以来，技术的发展是不可逆的，技术对于商业的影响也是任何一家企业无法回避的。因此，舟谱数据一直追求运用更新、更智能的技术让经销商掌握数据价值，帮助经销商在未来实现业绩的可持续增长！