智能BI是如何给企业带来业务价值的?

聚焦BI价值应用 帆软商业智能峰会引关注

发布时间: 17:52 来源:中国报道

2020年是充满变数的一年,对于帆软来说,如何转危为机,在为客户创造价值的同时,实现逆势发展,成为疫情年的“大考”。

12月3日,帆软商业智能峰会北京站举办。本次峰会以“MOREIN BI”为主题,聚焦BI价值应用,邀请蒙牛乳业、天津易客满国际物流有限公司等600余家企业的信息化高管,共同探讨数字化转型中如何转危为机;企业如何借助数据化管理为企业增效降本,增加BI投入以更充分地利用数据赋能企业数字化转型等热门行业话题。

帆软京津事业部总经理 芦毅

在京津事业部总经理芦毅的演讲中,有几组数据引人关注。

第一,在疫情防控期间,帆软多款产品的防疫免费版一共为2665家企业提供数据上报、数据分析等数据应用支持,帮助企业复工复产,推进数字化转型。第二,2020年,帆软销售额同比增长20%,回款额同比增长25%。在芦毅看来,疫情加速了数字化转型、新基建等时代浪潮,可能给帆软的增长带来了一部分“顺风车”因素。但是帆软也始终抓住为客户创造价值的原则,不断深入到企业创新的各个方面,为数字化浪潮贡献自己的力量。

继今年智数大会帆软CEO陈炎的演讲后,芦毅又一次对帆软今年的“四大决定”进行解读。在他看来,“四大决定”的核心在于“对外实现客户满意度,对内实现员工满意度。”

第一,冻结不能提升客户体验的团队HC,比如帆软冻结了销售、营销线过分的扩张,重点帮助现有团队提升服务能力,从而提升客户体验。第二,帆软的中高层干部有任务,必须要深入到一线。中高层要多看看客户面临的问题、前线小伙伴面临的问题。第三,全力量化和提升帆软客户体验。帆软要投入大量的力量来把客户的满意度量化这个事情建设起来,一直都喊以客户为中心,但是客户的满意度要怎么量化、怎么衡量,这也是接下来帆软发力探索的方向。第四,组织、分配、战略和产品的共识营造。前不久,帆软战略层决议,所有正式员工薪资普涨2500,涨薪结果已经在11月工资中体现。这一方面说明,帆软在疫情年有足够的利润与资金储备,另一方面也证明帆软在组织、分配上有合理的“分蛋糕”机制,始终坚持不融资不上市,将利润共享给每位员工。

帆软SRC(安全应急响应中心)成立

数字化转型、信创等新趋势为数据应用提出了更高的要求,帆软也在不断优化产品的安全性与稳定性。在大会现场,帆软SRC(安全应急响应中心)正式成立,这是帆软联合奇安信补天漏洞响应平台为产品应用设置的实时安全隐患屏障,旨在提升企业在数据应用过程中的安全与稳定。

同时,大会还发布《商业智能安全白皮书2.0》,该白皮书收录了更多BI应用过程中的安全隐患与解决办法,从行业趋势、安全标准等多方面,为企业的数据应用提供指导。

帆软SaaS产品——简道云首次线下亮相

作为帆软的第三款核心产品、中国首款表单类应用搭建平台,简道云1.0版本于2015年正式上线。当时的简道云只有一个自定义表单的模块,但是通过跟共创客户的深度沟通、驻场体验、挖掘需求,再抽象需求,简道云的功能日益丰满,最终于2016年底正式商业化。

简道云联合创始人 甘子伦

在谈及简道云的发展历程,简道云联合创始人甘子伦用三组数据集中呈现。简道云商业化以来,每年的营收增长超100%,每年的客户续费率超过100%,简道云团队人数每年的增长超过100%。通过零代码应用搭建平台,企业客户不需要写代码,通过积木式的搭建就可以建设企业级的业务系统,成本低,速度、开发和迭代的敏捷、迅速是平台的最大特点,这也是简道云成长如此迅猛的产品内核。

“明年,我们将继续推出包括开放平台、企业互联、私有云部署等重磅功能,我们将从更通用、更个性、更互联、更专业四个方向来为我们用户提供更强大的产品功能、更简洁的操作体验和更优质的产品服务。”甘子伦计划,未来简道云还要在个性化、专业化方向不断提升。

阿米巴经营系统 V3.0发布,只为“落地”而生

在本次商业智能峰会上,帆软阿米巴经营系统正式亮相发布。近年来,阿米巴概念相当火热,越来越多的企业家投身实践,旨在通过分部门核算的方式实现企业的更新提升。面对精细化、精准化核算的需求,传统的低效能手工核算已然成为了阿米巴落地的阻力。面对此类场景,帆软利用自身技术优势实现攻坚,开发出能让阿米巴经营真正高效落地的经营系统。

阿米巴事业部高级顾问 孙前

在会议上,阿米巴事业部高级顾问孙前先生分别从专业、灵活两个维度进行了产品的系统性介绍:

专业性:在聚焦于软件行业主航道的同时,帆软与京瓷阿米巴展开了深度战略合作,通过联合研发,使产品具备专业实力;通过引入咨询资源,帮助客户实现全流程、一体化的有效落地,缩短了阿米巴的导入周期。

灵活性:深入阿米巴应用流程,帆软阿米巴经营系统的10余个功能模块能够帮助企业高效落地需求。从组织管理、科目维护、计划管理的便捷增删改查,到核算表的配置和展现,再到经营分析报告自动出具,满足企业日核算的精细需求,彻底告别手工低效核算。

商业智能的领先洞察与创新应用

本届峰会,蒙牛乳业股份有限公司、中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司、天津易客满国际物流有限公司、工业和信息化部电子第一研究所等数字化标杆企业的信息化负责人均在现场结合本公司的创新案例为在场嘉宾分享行业的领先洞察。

中国电建北京勘测设计研究院的IT总监郑兆信重点讲解了公司项目管理信息化和内部经营决策的分析应用。

面对建筑行业的单项目管理,完全依赖软件开发商,在应对业务需求变化面临着迭代升级多、用户体验差、抱怨多、成本高等问题,选用轻量级的表单、流程、仪表板分析、移动化的简道云平台为业务管理者提供数据收集、管理分析的能力,让项目管理者根据自身业务调整自主搭建应用,有效实现了项目管理效率提升。面对数据孤岛问题,通过主数据集成,实现云内外数据系统的标准统一,再结合报表BI平台搭建,也逐步实现了报表中心、驾驶舱等多种决策分析场景的搭建。

近几年面临业务横跨几大洲,数据源质量参差不齐,满足市场不断变化等挑战,易客满的数字应用经历了传统excel到FineBI,再到即将建设的FineBI+FineReport模式这一完整的转型路径。易客满从打破创新阻力到习惯数据分析平台与思维,再到精细化管理、业务赋能、创造可见的价值,由0到1走通了一条数据应用创新之路。

易客满总裁办经理郭永胜介绍了经营总览、客户时效、节约成本等具体数据分析的业务场景,并分享了易客满数字化建设的长期规划,为在场嘉宾提供先进经验借鉴。

国家工业信息安全发展研究中心系统所技术部主任张明钟作为特邀嘉宾分享了全球制造业产业升级趋势及面临挑战。在他看来,智能制造是各工业国家制造业产业升级的必经阶段,但是也面临着分化加剧、传统产业链模式落伍等挑战与问题,那么新基建、工业互联网等数字化手段就成为了众多传统制造企业的重要路径,在这其中数字化工厂成为“工业互联网”的首要推进目标。

蒙牛乳业大数据产品运营负责人高颐琛首先指出,在疫情影响下,消费者行为发生重大改变,开始精通数字消费场景,看重购物体验。而在这种市场格局下,企业要充分利用数字化手段进行整体的升级转型。

对于蒙牛来说,BI实现了数据的可洞察,并将数据资产价值化。蒙牛与帆软合作,从搭建初步报表体系框架开始,以“数据可视、可洞察、可应用”为核心理念,不断向数据决策报表、统一的数据可视化分析平台转变,最终实现多个业务系统的数据横向打通,进一步实现组织智能化运营。

火爆的会场展区,数字化工具的联合展示

除了多位演讲嘉宾的演讲,在会场展区,参会观众对参展的产品表示出了浓厚的兴趣,纷纷聚集在展区体验应用,与帆软及伙伴展位人员交流,现场火爆至极。除了帆软的展区,海信商显、中新赛克、易捷行云等3家厂商伙伴也参与其中,共同为企业提供数字化转型供应链上的杰出解决方案。

纵观本次大会,帆软聚集行业高端观点、创新实践、领先洞察,打造区域数字化应用的交流平台,在疫情之年实属不易。其实,为客户创造价值、提升客户满意度,一直是帆软举全公司之力在做的努力。帆软在商业智能峰会北京站延续了以往的用心和态度,也期待明年继续推动企业数字化转型的加速升级。

据悉,近年来,帆软获得殊荣无数:

2019 帆软再次荣获IDC认证“中国BI市场占有率第一”

2019 帆软荣获中国大数据产业生态联盟“中国大数据企业50强”

2018 帆软荣获IDC认证“中国BI市场占有率第一”

2018 帆软荣获福布斯Forbes “中国非上市企业潜力50强”

2017 帆软FineReport成为Gartner《企业报表平台全球市场指南》唯一入选的中国厂商

}

文章摘要:  过去几年,BI(商业智能)是企业IT应用市场最热门的增长领域之一。面对海量的业务数据,越来越多的企业希望发掘其中的商业价值,许多BI项目随之启动。不过,许多企业在如何应对数据管理的挑战时犯下了一个重大的错误,它们并未意识到“数据并不等于信息”。  对企业而言,“数据≠信息”这是个重要的概念,需要反复重

  过去几年,BI(商业智能)是企业IT应用市场最热门的增长领域之一。面对海量的业务数据,越来越多的企业希望发掘其中的商业价值,许多BI项目随之启动。不过,许多企业在如何应对数据管理的挑战时犯下了一个重大的错误,它们并未意识到“数据并不等于信息”。

  对企业而言,“数据≠信息”这是个重要的概念,需要反复重复。通常情况下,企业需要经历以下三个步骤,将数据转变为信息。第一步,建立数据仓库。企业需要一个保存数据的场所,同时这些数据应该按照一定规则进行组织;第二步,构建BI系统。企业需要一种分析数据和生成报告的办法。第三步,分析。企业需要萃取数据、分析趋势、发现机会,以及找到新的客户细分等。

  大多数的企业未能在其数据仓库和BI项目中加入第三个步骤,因此未能将数据真正转化为信息。为什么会发生这样的事情呢?

  这实际上可以归结为一个与术语相关的问题。“商业智能”(BI)这个术语是导致这一状况的元凶。SAP(Business Objects)、IBM(Cognos)、甲骨文、微软等公司这一领域中的主流厂商从各自的角度来宣传描述“商业智能”这一术语,从而使自己处于有利的竞争位置。它们实际上是在告诉用户,如果购买了它们的软件,将自然而然地拥有收集企业业务情报的工具。而正是由于这些工具提供了“情报”,价格高昂也就理所当然。

  这是过去十年间最为有效的软件行业营销宣传之一。毫无疑问,这些软件公司拥有完成像报告、数据挖掘、仪表盘制作等任务的实用工具,但是把这些称为“商业智能”却对企业产生了误导。

  为什么这么说呢?因为所有这些工具,以及其背后的战略和结构,都是为了向业务用户提供数据、而不是为其提供信息而设计的。这些工具实际上只是管道,业务用户使用这些管道从数据仓库获取数据。简单地形容,数据仓库是个箱子,BI工具是进出这个箱子的管道,即基础管线。

  尽管部署可靠的数据仓库和BI基础设施非常重要,但真正的“商务智能”只发生在分析也添加到这个组合中的时候。数据仓库和BI基础设施让业务用户可以查询已有的数据,但只有分析才能使业务用户跨越已有数据当前的边界。

  这是因为分析是由人来完成的,这些人可以超越机构中目前的数据限制来分析问题,甚至可以到企业的围墙之外去寻找答案。这正是将数据转化为信息的关键,它真正提供了“商务智能”。

  当分析加入这一结构时,整个产品的功能更加强大。分析让企业超越报告,进入更高的决策和询问应用模式。分析为“将对业务产生最大影响的元素”打开了大门,其中包括营销宣传效力、定价、渠道划分、客户服务、供应链优化、减少风险、销售效力等。

  实现这一目标的惟一途径是,接受分析是任何BI项目关键组成部分的理念。缺少分析的BI项目只不过是报告功能的实现。因此,企业不应该只谈自己的数据仓库和BI战略,反之它们现在必须把分析当作商务智能的一种核心组件来接受。这种思想观念的转变将解开“数据≠信息”的难题。

  为什么“数据≠信息”?

  当前观念:数据仓库+ BI=数据

  未来观念:数据仓库+BI+分析=信息

  分析将是IT部门下一个重要的增值产品。接受分析的企业将赢得发展的良机,拥有和推动它的IT部门将茁壮成长。



凡本网内容请注明来源:T媒体()”的所有原创作品,版权均属于易信视界(北京)信息科技有限公司所有,未经本网书面授权,不得转载、摘编或以其它方式使用上述作品。

本网书面授权使用作品的,应在授权范围内使用,并按双方协议注明作品来源。违反上述声明者,易信视界(北京)信息科技有限公司将追究其相关法律责任。

}

数据的颗粒度革命正在加速到来。

本文为IPO早知道原创

2月22日,杭州观远有限公司(以下简称“观远数据”)宣布完成2.8亿元人民币C轮融资,本轮融资由老虎环球基金(Tiger Global)领投,红杉中国、线性资本、襄禾资本、独秀资本(Unicorn Capital Parnters)等老股东全线跟投。

成立于2016年9月的观远数据主打数据分析与商业智能(Analytics & BI),其一站式智能分析平台定位于面向企业全员,通过敏捷化、场景化和智能化的分析能力,让广泛的业务用户使用数据,精细管理、敏捷决策,在快速变化的业务中抓住确定性的机会。

事实上,红杉中国发布的《2021企业数字化年度指南》就曾指出,企业对数字化的投入方向上是有一个优先级的,排在第一的就是数据驱动的洞察与决策,即数据分析和BI;而《2022 Gartner IT symposium》报告亦提及,“数据驱动的洞察与决策”排在企业数字化投入方向的第二位。

在打磨产品一年多后,观远数据首先将消费零售行业作为自己的切入点。

在观远数据创始人兼CEO苏春园看来,纵观国内的各个行业,最数据驱动、最创新、最有活力的行业就是消费零售。

“数据的颗粒度革命正在加速到来,原来消费零售是一批货、一群人,现在注重的是单店、单品、单时、单度、单次,所有的经营元素不断地在被拆细。”苏春园曾这样表示。

截至目前,观远数据深度服务的消费零售客户包括联合利华、LVMH、元气森林、安踏、小红书、蜜雪冰城、三顿半、简爱酸奶、纽西之谜、亲爱男友、奈雪的茶、遇见小面等诸多知名品牌。

在确立自己在消费零售领域的领先优势后,观远数据逐步拓展至金融、高科技、制药、制造等行业,现累计服务客户超400家。

此外,苏春园强调,过去的BI产品更多是面向IT部门,IT部门会以报表为主,做报表查询给老板看。“今天大家讲的数字化的核心价值与迫切需求更多是在业务部门这端――业务部门有自己的分析逻辑和对决策时效性的诉求。”

在本轮融资完成之际, 《IPO早知道》与观远数据创始人兼CEO苏春园进行了一番交流,以下系精编整理的对话节选:

从消费零售向金融、制造等多行业拓展

选择与最头部、最创新的客户合作

Q:消费零售是观远数据最早重点布局的领域,到今天为止仍是最主要的客户来源,当时的逻辑是什么?

苏春园:从第一天开始,观远数据的定位就是要做一个标准化的、各行各业都可以用的产品,这是初心。

至于为什么我们在2018年选择消费零售、并且在2018至2020年做得比较深,其中一个非常重要的原因是纵观国内的各个行业,最数据驱动、最创新、最有活力的行业就是消费零售。无论是过去的电商、后来的O2O还是今天的DTC,都需要极为精细化的管理,包括推出新品、观察渠道表现、促销成果等等。

以我们的客户元气森林为例,他们每天都有新员工加入,负责追踪不同的网点销售,每天都在测试新品、尝试不同的促销组合和渠道反馈,这都需要敏捷的数据反馈的支持。

本质上来讲,消费零售是非常易于数据在其中发挥价值的。

另外,我们同样坚信的一点是,首先要把一两个行业做深做透,再去扩张到其他行业。

今天,非常多的行业也都在观察、学习、借鉴消费零售行业是怎么做精细化管理和敏捷迭代。

这就自然而然地解释了,为什么我们在20年、21年开始较多的进入金融领域――金融业务也都是非常数字化。迄今为止,国内最高选型标准的10大银行中,约三分之一都已成为了我们的客户,我们也在逐步布局高科技、制药、制造等行业。

Q:但并不是每一家消费零售企业都有元气森林创始团队这样的思维,也不是每一家金融公司都有招行这样在BI方面的经验。每进入一个新行业时的碰到的问题是什么?

苏春园:坦率地说,我们面临最大的挑战和几乎任何一家To B公司遇到的类似――当早期进入到一个行业里面时,没有知名度、缺乏背书,也许别人相信你的团队、相信你的能力,但To B的选型还是更为理性。

观远成立5年多以来,在这一点上没有捷径可走。刚刚提到的头部客户中我们在一年多的时间里做到了约三分之一,这是因为我们前面几年都有在金融领域不断探索和积累。

所以,这是快不起来、需要慢慢熬的。

我们的逻辑是,首要目标是去跟这个行业里最领先、最创新的企业去合作,只有和他们合作好、合作深之后,再去覆盖更多企业。头部企业一定会选择最适合它的产品,行业内的其他企业也会去观察头部公司的选择。

目前来看,基本上在各个行业里,我们的主要客户画像都是排名前20%甚至更前的。

Q:如何让客户更快的理解和接受你们的产品?

苏春园:针对不同的客户画像,其实我们的策略不一样――对于一些新锐客户,他们可能不懂BI到底意味着什么,在这种情况下,我们的策略是去淡化BI这类专用名词,更多是去讲述应用场景,让他们理解这些场景的实现需要产品来支撑;而如果是大客户,他们完全知道BI的价值,各个部门都在用,这类客户相对容易接洽。

新经济新品牌,BI价值更加凸显

数据驱动的核心是“让业务用起来”

Q:如果站在一个企业的角度来看,到了怎样的阶段就应该去考虑BI产品的价值?

苏春园:就我们的经验来看,如果是团队规模在一、两百人以内,GMV尚不足5000万,这种情况下BI产品就不一定是刚需。当团队规模超过200人、GMV触及5000万到1亿的区间时,可能就需要思考这一问题。

我们不妨举两个行业内的例子:

在消费零售领域,除了元气森林,我们也服务了三顿半、简爱酸奶、纽西之谜、亲爱男友、奈雪的茶、遇见小面等品牌。

当GMV到达5000万到1亿这个区间开始,就意味着这个品牌进入多渠道了,管理半径、决策半径、迭代的复杂度等就不再是一个Excel能覆盖的了的。

在金融、制造等领域,逻辑就又有较大的差别。这些领域基本上都是大客户,大客户不是0到1,是升级、是追求更好。

过去的BI产品更多是面向IT部门,IT部门会以报表为主,做报表查询给老板看。

而今天大家讲的数字化的核心价值与迫切需求更多是在业务部门这端――业务部门有自己的分析逻辑和对决策时效性的诉求。

业务的每一个人其实都是潜在的BI产品用户,对于大客户来说,传统升级的价值就在这里――让业务能够活跃的用起来,让业务能够广泛的用起来,这一点实际上也是我们观远的价值主张。

Q:这种时候,就需要管理层、乃至一把手有这个意识去引导这件事?

苏春园:这里面从上至下、以及从下至上两方面的因素都在加速。

首先是Top-down。每一个企业,从CEO的角度,他们都希望自己的企业能够更加的敏捷,希望团队成员能够更加敏捷地用数据去发现问题、发现机会。所以在认知上,CEO是认可程度很高的。

但是CEO也有自己的诉求,他要考虑究竟能产生多大价值。这就回到了刚才提到的怎么让业务广泛地用起来,更直接一点就是有多少业务用户用,带来了怎样的效果。

其次是Bottom-up。做业务的人对痛点的感触更为明显――过去是每天都需要去提需求给IT部门,但现在很多数据是触手可及的,他们有着天然的业务需求去使用BI产品。

总而言之,我的判断是未来这两方面的结合将越来越明显。

核心底层壁垒在于产品技术

主打云原生、大数据以及AI增强

Q:接下来,国内的BI玩家势必越来越多,观远数据的核心壁垒是什么?

苏春园:底层壁垒还是在产品技术上。

跟传统的BI相比,我们可以帮助企业一站式地去解决由浅到深的各种诉求。

过去的BI都在本地,需要安装、调试,本质是个安装包,不太能够水平扩展算力,也没法动态升级。而我们支持主流公有云部署,开箱即用,满足、高成长企业对数据分析应用敏捷上线、随着业务需要弹性扩展的需求。

此外,我们具备基于大数据架构的企业级分析平台,支持10亿数据秒级响应、100以上节点的集群计算、用户的企业级特性支持,在后端对底层复杂计算进行深度封装,在前端让业务用户简单、快速、敏捷的实现业务数据分析需求,让IT为业务赋能,让业务为增长助力。

如何敏捷、高效地响应需求?举例而言,周一早上很多企业开周会,成千上万人需要看数据做决策,这时候响应速度就很重要。因此,我们完全自研了一块工作引擎去做隔离,使不同角色、不同权重的计算资源互不影响。从高层到一线,大家都可以按需要灵活消费数据。类似这样将后台企业级与前端敏捷化融合的产品设计与研发创新,在我们的产品架构里还有很多。

Q:技术层面再延展一点,你们从创业之初就提出了“AI+BI”的概念,在2021年10月也发布了基于云原生的产品,这种不同技术带来的优势分别是什么?

苏春园:我们目前主要是三个方面:云原生、大数据和 AI增强。

第一、我们是天然云原生,可以支持各种托管,开箱即用,使用门槛低,也支持存储计算分离。由于专门维护机器和运营的人力成本比较高,现在已经有不少客户首选云服务。

第二个是大数据架构,我们适配大规模Hadoop集群,100个以上节点的计算引擎,1000核以上CPU的高性能扩展。

第三、具备唯一性的AI+BI,我们与联合利华、LVMH合作,预测需求、销量、新品的盘活等,是很创新的。用AI的算力算法,去解决一些更复杂更高价值的问题,是未来的发展趋势。但这是一个循序渐进的过程,BI是AI的基础,最头部的企业已经开始从BI到AI,未来会有更多企业享受到AI的便利。

坚持长期主义,为客户持续创造价值

国际化是夯实国内市场后的下一步

Q:5年多的时间,完成了5轮融资,投资方也都是相对知名的机构,在这个过程中与投资人聊得比较多的是什么?

苏春园:从早期的线性资本、红杉中国、襄禾资本到这两年的独秀资本、老虎环球基金,我觉得还是要用一个用的比较多、但的确是符合我们各方理念的词――长期主义。

过去几年,有些企业起起伏伏,有些新概念一段时间后就不复存在了。

终究还是要回到本质:到底是不是可以长期给客户创造价值,在模式上是否长期保持健康。我们是一个极度产品导向的团队,坚定的要做标准化、面向未来的产品。

云、大数据、AI,这三样东西投入都很重,但短期是看不出成果的。到2021年走过了5年时间,我们逐渐感觉到我们的产品技术已经在行业处于领先地位,但我们现在还在坚持产品研发的投入,这是为了下一个5年。

在打造长期壁垒的基础上,我们通过标准化产品持续保持每年稳定的增长,基本上每年都接近翻倍,未来我们仍将保持高速增长。当然,现在整个To B的市场环境也很好,大家对数字化的意识越来越强,我们过去5年积累的底层技术也在逐步凸显价值。

更进一步来讲,长期主义涵盖两个层次的意思:一是刚才提到的夯实产品技术、建起竞争壁垒;另一点就是客户的口碑。在过去几年我们非常重视客户的信任和反馈。

本轮我们的领投方老虎环球基金作为全球顶级的一家机构,在尽调过程中也投入了大量的精力在与我们的客户深入沟通,对于在行业中遥遥领先的客户口碑,我们很有自信。当然我们将以更高的标准要求自己,通过2022年的客户成功2.0计划和数据分析方法论的发布,为客户提供更好的服务。

Q:在相继引入两家国际化投资机构后,未来有可能往国际上走一走吗?

苏春园:下一个5年,我们的目标是不止在中国,也要在全球范围内领先,引领行业创新,对此我们充满信心。现在中国的商业模式非常创新,我们的一些消费零售的客户就已经开始希望我们输出到他们的亚太市场,我们也已经打造了英文版的产品。

未必说全球化这一步是我们今年的重点,但这一步一定是会去走的。无论是投资方团队可以帮助我们在海外建立品牌、还是我们自身的团队能力,都具有开拓海外市场的基础。但首要目标,还是踏踏实实先把国内市场做好。

我们的愿景是,成为智能决策的全球引领者,让1000万用户享受数据的价值。

本文首发于微信公众号:IPO早知道。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

(责任编辑:王治强 HF013)

}

我要回帖

更多关于 智能化什么意思 的文章

更多推荐

版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。

点击添加站长微信