以報表和BI切入市場，思邁特軟件往智能BI發(fā)力

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創(chuàng)建Smartbi之前，吳華夫及其創(chuàng)始團隊曾在東南融通供職多年。后者曾是國內(nèi)第一家在紐交所上市的中國軟件企業(yè)，通過收購老牌BI廠商菲奈特等一系列操作，在國內(nèi)金融銀行業(yè)的BI市場占據(jù)半壁江山。

2011年東南融通因故退市解散后，吳華夫與20多位老同事一起創(chuàng)建了Smartbi，作為BI廠商繼續(xù)為行業(yè)客戶提供服務。之后幾年，盡管經(jīng)歷國資控股、MBO獨立發(fā)展等諸多曲折，但Smartbi始終保持著穩(wěn)定快速的增長。

截至目前，Smartbi維持了一支200多人的團隊，其中研發(fā)人員占比超過半數(shù)，并在多個城市常駐銷售隊伍以加強業(yè)務拓展。

報表+自助BI+智能BI，提供完整商業(yè)智能解決方案

考慮到不同產(chǎn)品的客群定位和發(fā)展路徑不同，Smartbi將既有產(chǎn)品劃分為三大產(chǎn)品線：報表、自助BI、智能BI。同時，Smartbi依舊提供集成各產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)分析套件(Smartbi Insight)以供客戶選擇。

Smartbi的報表產(chǎn)品是針對中小型客戶提供的獨立產(chǎn)品。該產(chǎn)品擁有基于Excel開發(fā)的設計器，有著易上手、計算能力強等優(yōu)勢，支持企業(yè)IT人員及具備一定Excel能力的業(yè)務人員的流暢使用。企業(yè)業(yè)務人員借助Smartbi提供的Excel插件，即可完成報表的設計和發(fā)布等操作。目前支持的應用場景有數(shù)據(jù)的查詢、展示、錄入等。具體到所切行業(yè)，比如銀行業(yè)，則可支持統(tǒng)一報表平臺，監(jiān)管報表平臺等行業(yè)場景的落地。

至于自助BI產(chǎn)品，根據(jù)不同應用場景下數(shù)據(jù)量的不同，以及對于實時計算和毫秒級響應等各方面的能力要求的差異，Smartbi會選擇為客戶構(gòu)建數(shù)據(jù)集市并進行ETL，并搭建基于MPP或Hadoop的查詢引擎以滿足數(shù)據(jù)的實時或離線分析需求。目前支持金融取數(shù)分析、運營數(shù)據(jù)分析等應用場景。

值得注意的是，在智能BI方面，Smartbi引入了NLP、ML等AI技術，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析查詢的語音生成、自動生成等功能，而目前此類功能目前更多是基于企業(yè)過往數(shù)據(jù)所作的操作，在預測性分析上還有待進一步加強。

雙重策略加速業(yè)務發(fā)展，中小企業(yè)客戶決定成長上限

在過往幾年的發(fā)展里，Smartbi并沒有過多借助融資的方式實現(xiàn)規(guī)模的快速擴張，而是更多的通過確保充裕的現(xiàn)金流以支持企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。要在行業(yè)發(fā)展初期的當下?lián)尩糜欣氖袌龅匚唬嘤欣跇I(yè)務擴張的策略亟待予以實行。

從現(xiàn)有客戶來看，由于創(chuàng)始團隊在東南融通即從事金融行業(yè)的開拓，這種基因折射到Smartbi的客群上，就是截至目前40%以上的客戶均來自金融行業(yè)，尤其是銀行業(yè)的股份制銀行以上的大客戶。而金融行業(yè)在信息化建設上的高成熟度，導致其對BI產(chǎn)品的選擇更多是以工具的形式購入。這限定了Smartbi在這一領域增長空間。

因此，對于Smartbi而言，未來更多的增長空間需要從其他行業(yè)挖掘，尤其是各類中小企業(yè)市場。而這類客戶的需求往往要求基于行業(yè)場景的解決方案的交付。這對Smartbi的相關行業(yè)人員配置和實施團隊規(guī)模提出了要求。

對此，Smartbi采取的策略有兩類。

首先，考慮到中小企業(yè)市場作為未來增長空間對于人力成本的依賴，Smartbi推出了“Smartbi應用商店”。

通過將Smartbi及其合作伙伴基于Smartbi產(chǎn)品開發(fā)的應用集成到商店里，客戶可自由選擇匹配的應用，同時Smartbi會選擇對應的ISV供應商、實施商完成整體方案的實施交付。

如此，Smartbi希望能為新客戶拓展能力較弱的ISV供應商、實施商等合作伙伴提供渠道、品牌資源上的幫助，同時也為Smartbi帶來產(chǎn)品打包銷售的機會，并將相當消耗人力的實施環(huán)節(jié)外包出去，加速業(yè)務的規(guī)模復制。

其次，業(yè)務拓展離不開預算在研發(fā)及營銷等各環(huán)節(jié)的大力投入。對此，Smartbi的解決辦法是吸引更多資本進入，以此實現(xiàn)業(yè)務超速發(fā)展。

近期，愛分析專訪了Smartbi創(chuàng)始人兼CEO吳華夫，以下為部分內(nèi)容分享。

以多層次產(chǎn)品組合和高規(guī)模復制能力切入不同行業(yè)

愛分析：Smartbi自2011年成立至今，經(jīng)歷了哪幾個發(fā)展階段?

吳華夫：創(chuàng)立之初，團隊成員主要是之前在東南融通技術團隊的20多位同事。東南融通因故退市后，一起出來成立的Smartbi。其后經(jīng)歷過國企控股時期，直至2016年年中，開始選擇獨立發(fā)展，邁入新的發(fā)展階段。近幾年，Smartbi發(fā)展不錯，處于快速爬坡階段。

愛分析：產(chǎn)品情況如何?

吳華夫：我們目前分為三條產(chǎn)品線，分別是報表、自助BI、智能BI。此外，我們對外還提供企業(yè)分析套件，將以上產(chǎn)品予以集成出售。

我們在過往的產(chǎn)品銷售中，并沒有將幾大產(chǎn)品獨立出來，都是以套件形式出售。套件可以分為標準版、專業(yè)版、企業(yè)版。

今年考慮到每個產(chǎn)品面向的客群不同，在最近V8版本產(chǎn)品發(fā)布中，將報表和自助BI都做了單獨分拆。智能BI會在今年晚些時候再予以獨立分拆，主要考慮到產(chǎn)品的進一步完善。

愛分析：報表產(chǎn)品，有哪些競爭優(yōu)勢?

吳華夫：第一，報表的設計器是基于EXCEL的，是站在巨人的頭頂上。Excel的使用體驗良好，學習資源豐富，而且接受度高。同時，Excel的計算能力和圖形組合能力都很強。我們基于Excel做設計器，能兼容絕大部分Excel的能力，用戶上手迅速。另外，我們又在兩方面擴展了Excel的能力：一方面是通過各種函數(shù)擴展了Excel的計算能力，同時處理的數(shù)據(jù)量也遠大于Excel的百萬級上限;另外，在可視化上，通過引入ECharts/D3.js等技術支持報表的動態(tài)交互性圖形展現(xiàn)。

第二，面向的用戶群不同。不但面向IT人員，也面向有一定技術能力的業(yè)務人員。數(shù)據(jù)準備上，業(yè)界通常是通過SQL語句從數(shù)據(jù)庫取數(shù)。而我們同時還支持自助式的數(shù)據(jù)準備。通過將自助BI的數(shù)據(jù)準備能力嫁接到報表上，業(yè)務人員也能夠自主開發(fā)報表。

第三，我們和office結(jié)合緊密。除了Excel，我們還支持word、PPT，可以從word、PPT里獲取BI數(shù)據(jù)。這樣很快就能生成報告。

愛分析：Smartbi的自助BI產(chǎn)品有哪些優(yōu)勢?

吳華夫：首先，我們團隊是服務大型銀行客戶起家的，在與這些超大型客戶的合作中打造了較強的面向IT的強管控能力，包括統(tǒng)一權(quán)限、統(tǒng)一語義層等。

其次，我們做到了面向業(yè)務的全自助，支持業(yè)務人員自如使用Smartbi的BI產(chǎn)品做各類數(shù)據(jù)分析。我們提供了多樣化的數(shù)據(jù)加工功能，比如ETL、不同數(shù)據(jù)源的整合打通等。尤其區(qū)別于其他的工具的是，業(yè)務用戶可以基于統(tǒng)一語義層進行自助分析，而不是只能基于原始的數(shù)據(jù)庫表做加工處理，對于大型機構(gòu)的業(yè)務用戶，他們很難理解底層數(shù)據(jù)庫的物理表。此外，還提供了強有力的數(shù)據(jù)分析工具。

再次，我們的自助BI產(chǎn)品能支持超大數(shù)據(jù)量取數(shù)的場景。我們專門做了適合金融、電信、電力等行業(yè)自助取數(shù)的產(chǎn)品。這些是市面上的自助產(chǎn)品所不具備的。

最后，我們還提供了自助分析應用共享門戶，業(yè)務用戶可以將自己有價值的分析思路、分析過程和分析成果共享給其他用戶，充分發(fā)揮和利用了業(yè)務用戶的聰明才智，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生應用價值，最終讓企業(yè)能夠沉淀積累大量的數(shù)據(jù)應用寶貴經(jīng)驗。

愛分析：Smartbi的智能BI做到了何種程度?

吳華夫：目前我們提供的功能更多是基于已有數(shù)據(jù)，比如我們在2017年的V7版本中支持的語音查詢獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果等功能。但在預測性分析上做的還不是很多。在今年晚些時候獨立拆分時，我們會在預測性分析上做更多的加強，也希望未來能將AutoML等引進來。

愛分析：SaaS BI的推出計劃是怎樣的?

吳華夫：近一兩個月我們會推出電子表格的SaaS產(chǎn)品，六月份會推出自助BI的SaaS產(chǎn)品。

愛分析：對于Smartbi的企業(yè)定位，您是如何考慮的?

吳華夫：我們希望做一個BI應用商店，類似于蘋果的APPStore。因為考慮到越來越多的客戶需要場景化、行業(yè)化的解決方案。我們作為BI工具廠商并不能完全滿足各類需求。對此，我們的策略是和各行業(yè)的合作伙伴一起去做方案的實施交付，比如各行各業(yè)的ISV(獨立軟件供應商)、平臺供應商、實施商等。

合作伙伴可以將基于我們的產(chǎn)品開發(fā)的應用上傳到我們的應用市場里，用戶可以自行選擇要采購的應用。我們能利用我們的渠道、品牌資源為拓展新客戶能力較差的ISV供應商以及實施商做客戶引流，反過來也是將我們的產(chǎn)品一并捆綁銷售。

愛分析：在為客戶做實際部署時，會全部交由實施商負責?

吳華夫：通常會讓實施商做實地部署。目前我們只有在為典型客戶服務時，才親自為其做產(chǎn)品或解決方案的部署實施。這類客戶有推廣性，做完后我們會將應用放到商店里去，后續(xù)仍然由實施合作伙伴提供交付服務。

愛分析：具體到所布局的行業(yè)，主要為哪些客戶提供服務?

吳華夫：現(xiàn)在服務的客戶有金融、企業(yè)、政府和高?？蛻舻?。

愛分析：符合哪些條件的行業(yè)，會考慮重點布局?

吳華夫：首先，行業(yè)內(nèi)的玩家對于BI要有剛需。其次，這個行業(yè)對于BI的需求有普遍性，不能只是其中的一家或幾家企業(yè)有此需求。

愛分析：針對不同客戶，具體提供哪些場景化、行業(yè)化的方案?

吳華夫：目前有幾十個產(chǎn)品化的分析應用準備放到Smartbi應用市場。比如針對高?？蛻?，我們提供教學類場景對應的解決方案，比如教學質(zhì)量評估、專業(yè)評估等。針對政府氣象局客戶，會提供諸如雷電預測等方案，具體來說，我們會將衛(wèi)星云圖、雷達等渠道的數(shù)據(jù)接入，據(jù)此建模做雷電預測。

至于金融客戶，我們主要提供取數(shù)、分析等方面的解決方案。

金融業(yè)共享多數(shù)客戶，中小型企業(yè)是未來增長點

愛分析：目前多數(shù)客戶來自哪些行業(yè)?

吳華夫：現(xiàn)在近40%的客戶都是金融客戶，特別在大行、大機構(gòu)頭部客戶上，我們耕耘較多。市面上其他友商通常都是小金融機構(gòu)客戶居多。這是不同之處。另外，大行主要是指中行、民生銀行等股份制銀行以上量級的銀行。此外，政府客戶也占了近30%。其他客戶也主要是來自于各行業(yè)的大客戶。

愛分析：客戶數(shù)在什么量級?

吳華夫：每年增加幾百個客戶。購買工具的客戶比較多。所以收入上，絕大部分都是產(chǎn)品收入。

愛分析：大客戶的信息化建設較完善，是否更傾向于選擇采購工具而非整體解決方案?

吳華夫：是的。針對大客戶，我們更多的還是以工具形式為客戶服務，中小型客戶則更多的是整體解決方案。目前，我們的工具更多還是賣給銀行、電信等分工明細的市場，或者集成工具做項目實施的軟件公司等。

至于中小型客戶，他們是未來的增長點，需要的更多的是場景化的應用，是整體解決方案。

愛分析：直銷和渠道占比如何?

吳華夫：數(shù)量上來說，六成以上是通過渠道獲客。從收入貢獻來看，則是五五開。

愛分析：團隊規(guī)模在什么量級，具體構(gòu)成如何?

吳華夫：總?cè)藬?shù)在200多人，銷售30多人，研發(fā)100多人。

潛在可服務市場在百億量級，要做大還需注重細分市場培育

愛分析：對于BI市場的發(fā)展趨勢，您如何判斷?

吳華夫：從BI產(chǎn)品本身，業(yè)內(nèi)的玩家做的越來越像，也有新玩家在不斷的進入。但要將產(chǎn)品做的更厚、更完善，這個還需要時間的積累。

我們認為在不同的細分市場，會有廠商提供解決方案，整體趨于分散。要出現(xiàn)橫跨各行業(yè)，并都能打造出自己的護城河的企業(yè)，這是不太容易的。

愛分析：IBM等國外巨頭企業(yè)在國內(nèi)金融市場的份額日趨減少，您認為是由于什么原因?

吳華夫：他們在技術積累上絕對是足夠的，目前也在推自助分析產(chǎn)品?？偟膩碚f，政策層面的去IOE傾向給他們造成了較大影響，另外就是本地化服務不足。

愛分析：BI廠商和數(shù)據(jù)平臺廠商所切的市場是否會有重疊?

吳華夫：會有一些數(shù)據(jù)平臺公司也開始嘗試做一些BI類應用。但與專業(yè)的BI廠商相比，這類BI應用還是不夠完善。在金融等信息化建設很成熟的行業(yè)，銀行等客戶往往會選擇和各類業(yè)務最優(yōu)秀的廠商合作。比如在數(shù)據(jù)倉庫上，可能會和Teradata合作，BI會選擇我們Smartbi等等。

我們的產(chǎn)品在高速緩存這塊也會用到MPP技術，數(shù)倉廠商也會做一些前端的應用。但總體來所，分工明確應該是行業(yè)發(fā)展的趨勢，并且每個企業(yè)都有自己的基因，術業(yè)有專攻。

愛分析：您對于市場規(guī)模如何判斷?

吳華夫：我覺得IDC對于國內(nèi)數(shù)據(jù)分析市場的預測還是比較準確的，去年差不多在150億人民幣左右。這個數(shù)字是將服務也都包括進去了，純粹工具而論，我覺得市場規(guī)模在十幾到幾十億。但BI、大數(shù)據(jù)、人工智能的界限正在模糊，這個領域的市場規(guī)模會大許多。

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