近日，產業數字化研究與咨詢機構愛分析發布了《2020愛分析·消費品與零售數字化廠商全景報告》。
觀遠數據憑借在技術創新和業務場景中成熟的“AI+BI“落地實踐，入選“自助式報表生成”與“自助式AI建模”兩大數字化場景代表廠商。同時入選報告中代表廠商的還有阿里云、甲骨文、百度云、騰訊廣告、巨量引擎等國內外知名企業。
01. 后疫情時代， 消費品與零售行業的數字化新趨勢
愛分析指出，受疫情“黑天鵝”影響，今年上半年消費品與零售企業普遍出現銷售額下滑的情況，全年業績增長承壓，企業正在面臨全渠道營銷和精細化運營的各項挑戰。
針對消費品與零售行業的數字化新趨勢，愛分析提出了四點建議：
加速業務線上化，完善全渠道業務布局；
加快IT建設升級，滿足全渠道業務需求；
借助數字化系統、工具進行全渠道用戶運營，搭建全渠道會員體系，保持與用戶的互動粘性；
業務數字化從前端向后端延伸，提升供應鏈彈性和靈活度。
02. 自助式報表生成+自助式AI建模， 成為企業IT部門新需求
基于整體的行業趨勢，愛分析對消費品與零售行業品牌商、零售商和數字化廠商進行了詳細的調研，最終定義了14個數字化場景，描繪了面向公司各個部門的數字化全景地圖，并從中遴選出在這些場景中具備成熟解決方案和落地能力的廠商。
觀遠數據入選IT部門“自助式報表生成”和“自助式AI建模”代表廠商。
調研發現，消費品與零售行業的決策層、IT、營運管理、銷售、商品、采購、財務等部門都對自助式BI和AI都有強烈需求，同時對于廠商能力也提出了新的要求。
在BI能力上， 不再是復雜開發、靜態展示的傳統報表，企業更需要能夠提供自助式報表工具的BI廠商?？梢曰诟黝惲写鎯?、分布式并行計算數據庫，實現自助數據集，能夠與企業的各種業務系統進行對接，對海量數據進行快速響應，幫助業務人員進行自助式數據探索，為決策者提供具備動態界面交互能力的管理駕駛艙，提升數據分析和業務決策效率。
在AI能力上， 企業希望廠商能夠提供自助式AI建模平臺，基于自動機器學習技術，實現機器學習的特征工程、模型選擇、參數調優、模型部署、模型優化等過程的自動化或半自動化，降低企業AI模型開發門檻。
觀遠數據作為新一代智能數據分析與決策解決方案服務商，一直致力于為泛零售與消費領域客戶提供一站式“AI+BI”解決方案。在產品能力上，開發了可視化自助分析、實時數據分析引擎、極速分析引擎、AI一鍵預測、智能數據大屏、移動BI輕應用等產品黑科技，可以滿足企業中長期的數據智能發展規劃。
本次入選是消費品與零售行業以及愛分析對觀遠數據的極大認可，未來，觀遠數據會繼續堅持以“讓決策更智能”為使命，持續創新，為行業提供更好的智能數據分析產品與服務，助力更多企業進行數字化升級。
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