每个时代有每个时代的先行者。吴大数多年来，就扎根于中小企业数字化升级业务来协助企业经营管理，提升效益、提高效率。以时代的力量，和多个AI人机协作，研发设计出了一套基于我们常用微软Excel办公软件为基础的AI衍生数字化分析产品放在以前，光写复杂的函数数组嵌套公式和算法代码，就能把一大堆人搞懵在原地。现在好了，时代的力量来了！AI堪比技术核弹。轰平了让人头大的公式和代码，数字化产品研发进入了相对平权的时代，不再是大厂和专项技术团队的铜墙铁壁了。今天就先开门见山地介绍下这套系统产品有什么特点？具体的，能给我们带来什么样的好处呢？1、绝对的超轻量级中台特征。以AI技术的衍生研发，具备高质量标准结构化原始数据、业务场景贴合度高，业务模块高度集成、操作极其简便、即插即用、指标体系完整，立马能上手实用，前端是媲美大厂研发的BI动态可视化界面，后台是Excel平台自带的插件，模型采取Power Query+Pwoer Pivot星形架构，可保存在本地企业老板和管理者的电脑D盘或E盘里。2、可支持客户需求下的深度定制功能。比如业务上的进销存联合分析、会员分析、销售分析，或销售结合会员打通分析、供应链管理分析等、还有统计学上的时间序列分析、回归分析、多条件约束分析、随机性和确定性存储分析、聚类分析、典型相关分析。目标规划求解等，内含指标计算体系，Python代码算法植入，既有基础计算功能，又有高级分析功能，界面交互展示和数据陈列结构紧凑、看板美观，指标全面，BI联动效果一流。3、支持数据容错和回转操作。预处理流程简便、复制新的标准数据，粘贴进种子模型文件夹，然后刷新模型数据，即可得到新的数据结果，等于是一键刷新应用的功能，省去做复杂表格的工作，自带友善的BUFF，不让使用者因复杂而心理焦虑甚至心情崩溃。设计开发中，吴大数深度考虑了用户的实际场景，拒绝任何黑箱逻辑存在。这就是典型的后台路径复杂，前端展示简单的真实数字化产品。4、“最后一公里”特性。中小企业习惯用表格，那我们就用表格的方式来解决希望像大厂那样干活，最后一公里的数据分析，就是这款超级工具对于中小企业需要实现的具体目标。比如，如何解决库存或损耗问题，怎么知道具体品类的周转率，什么门店的商品结构是否正常，高库龄如何界定并怎么处理，采购和销售的匹配率能做到什么水平，哪些会员对于我们店铺的贡献率最高，顾客喜好哪些产品，什么时段消费和价格呈现什么关系，产品价格带分布是哪种形态，商品周期动销水平达到多少，什么结果和定价有关系，下一个周期的计划目标定多少......等这些问题，都是企业经营管理的最后一公里问题。5、避免了大厂产品的高代价和沉重的黑箱逻辑。不让做Excel图表分析成为一种鄙视链末端的一种行为，反而是让它成为中小企业适配架构的产品，如果中小企业具备了一定规模，但没达到大企业能自建中台的能力，但商业世界里，面子比里子重要。我们现在这个产品的轻量级，也许在别的人眼中就是个重量级产品。现实世界中，结果永远比形式重要。多年来，我们很多线下业务为主的企业被互联网线上概念洗脑，认为线上数据和线下数据是一样的，这种“认知鸿沟”具体的表现是什么，大概率是：是以为“数据驱动”=“系统+技术”。
真相是：数据驱动 = 人工+系统+技术。
没有人工，就没有数据。没有数据，就没有分析。没有分析，就没有驱动。
这个“人工”，是线下业务为主的企业永远跨不过的鸿沟，线上生成标准化高质量数据是天生的，是渠道结构的基因造成的，而我们线下业务为主的企业数据是人工养护出来的，代价本身就大，再不好好利用起来，是否可惜？
所以，吴大数做的产品，就是要协助中小企业做以下工作：2、分析方式模型化，也就是协助企业把人工养护的数据结构化3、通过基础和高级的算法 协助企业把结构化数据变成洞察结果
4、让业务经验和从业经历所踩之坑的教训，帮他们聚焦最关键的问题解决
中小企业花的钱，每一份都是血汗钱，我们研发产品的初衷，不是让他们付出高昂的成本去捣腾“全量数据”造成数据资产负担，而是买实实在在的业务关键“关键洞察”。
聊到此处，回头我们再去看之前本想放在前序的段落：
这两年兴起的AI热潮，让许多原本不太可能的事，逐渐在慢慢变得可能。无论是制作视频、写PPT文案、设计画图、做数据分析、编程、建模等工作还是日常生活中的咨询、问答等，甚至成了半个心理医生等等，这些AI功能都开始表现得越来越和我们息息相关，甚至已经逐渐加大我们生活和工作的影响。当然，吴大数被其影响也不例外，在自己的工作领域范围里，常年和零售业务和生产批发以及供应链管理打交道，企业内部是些什么情况，大致都是了解的。其中，有一样事情，这么多年来，大家似乎一直在说，但一直没有很好的，有合适的办法去落地。那怎么算是数字驱动业务呢？用什么数据，用什么方法去驱动什么业务，驱动业务有什么成本代价，效果如何，真的有利益吗？这些问题，始终围绕着我们许多企业老板和管理者的心头，只不过，没有去公开讲。一个怕讲不好，一个担心讲了也没啥用，最后即使讲了也去尝试了，付出的代价比还不如不弄，鸡飞狗跳的事先不说，最后成摆设的却不少。都想用数据说话，可是想法埋在心里，话到嘴边却不知怎么表达，更别提去怎么应用到实际的业务中去提升效益了。那吴大数用通俗的大白话说说，到底什么才是数据驱动业务？举几条说一说下面的内容，是关于人的方面：1、绝大多数中小企业，经营紧张，利润有限，但是基本都装了系统在运营的，但是这些系统里的数据，首先，老板能否一眼就能明白各个指标的具体情况，他可以选择今天白天不看，但不能说，晚上打开系统，他需要耗费整个晚上去了解过去发生的一切。也就是说，要解决老板想看就看，要看得尽兴、看得透彻、看得全面、看得比他的“感觉”更要精准，要满足老板的掌控心理。可事实究竟如何，老板们可以自己问一问自己，满意不满意现在的企业数据化管理。2、操作系统的有权限看数据的管理层员工，要能快速、便捷、有效的分析数据，能给自己后面的工作提供有力的参考，具备情绪满足价值，不能给员工添堵，什么做个分析写个报告需要两三天的，统统不是数据驱动业务的本质。也就是看到数据，一眼就能明白，即使记不住，打开系统，几分钟就能分析数据，并随时应对老板提出的关于经营管理的各种数据结果回报和回答等问题。管理层也可以自己对照下自己的工作，真的用数据说话了吗？用数据参考了吗？辅助老板决策，拍脑袋的概率是不是还很高？3、没有基础的员工，毕竟我们很多中小企业资源和技术以及团队人员有限，很多员工想数据化运营，但苦于数据统计、分析工作的缺乏，工具的功能缺陷，只能常年依赖Excel和WPS的电子表格的基础应用，自己做成表哥表姐表妹，总觉得又累又不是自己理想中的数据分析，数据说话的场景，这么多年一直跨不进这道门槛去。这是以上，老板+管理层+基层三重组织，对于数据化应用的典型痛点，不管什么行业的企业，只要和零售、生产制造、批发经销、供应链管理、商品规划、财务对账等领域和岗位或具体工作中，但表现在业务形态上，再聚几个例子，这些都是关于业务问题的：1、我们的销售、采购、期初库存和期末库存，做平衡了吗？年度的周转率、采销的匹配率、库存率，是不是我们想要的结果？如果觉得有问题，问题出在哪里？我们该往哪个方向和工作重点去努力优化和改善？2、什么样的产品在我们企业的整个产品线中，最受欢迎，哪些容易成为滞销品，畅销和滞销怎么划分？标准是什么？什么样的数据才能界定？界定了，我们该怎么管控？3、渠道那边经常要新产品，新产品在哪里？研发？批发采购？定制采购？买手组货？无论干什么方式，所得利益和成本是个什么结构？划算吗？如果不划算？要不要战略性亏损？那得承担多久？还是短平快？周期性短平快行不行?4、重大节假日像个魔咒，预热了营销，推广了活动，一边是寄希望于货源充足，一边又希望销售火旺，另一个担心供应链效率，最后又担心资金成本，最后想着顾客到底能购物多少？会有多少人来买东西？实体生意，没有可能羊毛出在猪身上叫狗埋单的事情，只有一分耕耘一分收获，可有时候现实会把我们扇晕，在这里，到底做什么活动，补什么货，备货多少，陈列多少，怎么定价卖，供应链周期响应几天，成本控制如何，这些之间，都怎么匹配呢？5、半年度和年度的会议来了，规划怎么做？目标定多少才合理？怎么定？谁拍板，还是谁的脑袋拍板吗？汇报怎么进行，数据在哪里？需要怎么展示，谁来分析？PPT做几天呢？会不会把人折腾个半死还觉得哪里不对劲？6、互联网职场黑话满天飞，什么颗粒度、饱和趋势、线性跌幅、螺旋下降，闭环缺失、抓手疲软、链路不清、DAU/MAU下降、复盘降温、过度耦合，凡是这样汇报工作的，现在的老板和同事们，三天就烦了。好端端能不能用数据正儿八经说一说经营指标的情况？我们都希望把事情做好，不想以上那些事不明不白的，也不想事情往不好，甚至失控的方向发展。用数据去管理我们业务，汇报业务、沟通业务，优化业务，是大家的共同心愿，可是，又是可是......，再来看看技术和工具层面的BUG，比如说以下几条举例。1、直接去数据库里倒腾数据，分析数据，出结果？我们中小企业员工不会啊，当初又不是做的程序员和分析师工作。那公司里还有人吗？对不起，没人了，因为我们是中小企业，哪怕有技术部的同事，业务分析的事他也不干，不是他岗位的事情。2、那导数据嘛，这总简单了吧，老板们经常说，我们公司啥数据都有的，很完整。这就像对吴老师去考察时，老板对我说，吴老师，我们数据挺全面的，您要什么都可以，只要您帮我们分析一下。结果好家伙，等于带我去了趟菜市场，叫我随便挑，想吃什么就买什么，好吧，我难道今天只能生吞一只带毛的鸡鸭鹅呗！有数据，和又数据结果，那根本是那回事，朋友们！3、好不容易把乱糟糟的数据清洗完整了，接下去怎么做？做什么？拿什么工具去做？叫朋友们在你们的系统里去找到对应的分析数据的功能，看看系统里有什么？结果，大概率是找了半天，东西都在，功能东一块西一块，就是下不了锅，因为什么，没有根据业务的连贯性整合在一起，可老板半个钟后要结果，明天还得开会讨论，我的数据结果在哪里？我怎么来得及啊，的确苦恼得很。4、好不容易开始做表准备数据分析了，哎呀，这个Excel的公式和操作，真不是人干的活，有的人做的飞起，我怎么这么慢，来不及了呀，谁来帮我一下。对不起，有制表好技术的同事，大概率不会轻易分享给你他的技术，能跟你说的，也是他掌握的30%，最多50%能告诉你，这样的话，其实等于没说，因为表格也是一种程序，他写一半代码教给你说可以了，但你仍然是一辈子都无法运行这个代码的，自然结果依旧等于是没有。那针对以上人、业务、技术工具，三个方面存在对“数字驱动业务”的障碍，那如何来具体解决呢？今天吴大数和大家讲清楚。大企业资源广，人才多，有自己的数字化体系。那这么多中小企业在怎么办？难道数字化就真成了一句口号？或者根本就不用数据化，我想这不会是所有这些中小企业老板的想法，因为什么，因为他们也有系统，也有系统数据！不是技术，是“认知”。
产品设计经理的认知：懂不懂业务、懂不懂数据、懂不懂产品
数据标准治理专员的认知：懂不懂标准、懂不懂质量、懂不懂协调
还好，吴大数将成为你们的适配产品经理，也会成为你们的合格数据标准的治理专员，期待携手把我们中小企业的数字化升级，做点成果出来。
为了什么，就是为了那个“结果洞察”
