两年前，我写过一篇文章《瓴羊出现，谁更紧张?》，提示在大数据服务领域，可能会有一名有影响力的“后起之秀”出现。其实，当时瓴羊也才刚刚成立，根本还看不出会对数据服务或BI领域有什么影响。只因为瓴羊出身阿里，以及我对阿里的了解，所以充其量也就是个猜测而已。
然而，事情发展的结果，还真的被我所言中。
就在 7 月 1 日，Gartner发布了BI产品的魔力象限，而瓴羊又入选了。为什么说是“又”呢?原来这已经是瓴羊旗下的BI产品Quick BI连续五年入选Gartner BI产品的魔力象限，瓴羊也是连续获此殊荣的仅有一家国内公司。之所以对Gartner的魔力象限产生关注，是因为之前也参与过其调研和评价过程，因此，深知Quick BI的入选实属不易。
按理说，前有如帆软、思迈特等BI领域的老牌公司，又有观远数据等专注于大数据的新锐服务商，尽管瓴羊背后有阿里的丰富资源，也服务阿里内部很多年了，但是要想在BI或数据服务领域脱颖而出，也没那么容易。
实际上，在任何行业和领域，虽然看起来那些成功公司的路径都各不相同，但其实它们都有一个共同的特质，即对商业方向的准确判断，以及为了实现商业目标所具有的独特能力。
如果将瓴羊放到这个视角下观察，就不难发现它的发展路径。
一、瓴羊BI的“新草原”
说实话，瓴羊Quick BI进入这个领域的时机并不算太好。一方面，BI领域早已是一片红海;另一方面，大数据虽然很热，但当时更像是一个技术概念，离商业化还有一段相当长的距离。
但有一个机会，被瓴羊准确地扑捉到了。
有IT行业统计数据表明，早在 2015 年前后，企业采购服务所花的钱，就已经超过了采购IT产品的花费。这释放了一个重要的信号，即从工业化以来的产品经济，正在向服务经济快速转变。甚至还产生了“即服务”(Everything as-a-Service)的概念，即XaaS，它既是一个新模式，也是一个新机会。
在这个转变过程中，如果还是沿用“生产产品”和“销售产品”的传统商业模式，企业赚钱将会越来越难，BI企业当然也不例外。而只有用“即服务”XaaS的思维，构建新的商业模式，才可能获得经济转型中的红利。
实际上，XaaS可以代表任何一种“即服务”形式，即其中的“X”可以代表各种形式的应用或解决方案，例如，SaaS(软件即服务)、DaaS(数据即服务)、MaaS(模型即服务)等。
随着传统商业模式下的产品竞争的加剧，任何产品都将进入微利时代。而XaaS所代表的新服务商业模式下，可以重新发现新蓝海，也能产生XaaS时代的新红利。
对于瓴羊来说，与其和传统BI厂商一起打混战，不如换一种新的游戏规则。因此，瓴羊并没有完全从传统BI产品层面与竞品展开竞争，而是采用新的SaaS/DaaS商业模式，抓住XaaS时代的服务红利而迅速成长。
二、瓴羊BI的进化
在当今的BI或数据服务领域，如果不进化，就意味着被淘汰出局。
事实上，经过二、三十年的发展，传统BI也走到了市场的尽头。这就意味着，现代企业仅仅依靠数据的驱动，已经远远不够了，它们必须从单纯的数据驱动，向AI驱动进行转变。因为今天的企业要想成功，就必须由AI驱动，才能增强和扩展自己的生产力和决策力。也只有这样，企业才能在激烈的竞争中，更快地找到发展机会。
因此，智能化BI也成为领域发展的共识。而BI智能化的真正意义在于，不但可以减少客户业务过程的大量手工工作，而且对专业化的要求也大大降低。以往那些需要具备“数据科学素养”的专业人员的工作，现在普通人也能干。
实际上，数据与人工智能原本就是密不可分的，也可以说，没有数据也就没有人工智能。也正因为如此，现在几乎所有的BI公司都在向AI方向靠拢，每家BI公司都声称自己的产品是智能化BI。
但瓴羊认为:真正的智能化BI，并不是简单地给自己的产品贴上AI的标签，而必须是一家AI原生公司。其主要特征包括:
1、人工智能是其商业模式的核心组成部分。
2、每个内部工作流程都以利用AI功能的视角来处理。
3、通过人工智能利用自动化提升效率是首要原则。
4、管理层在决策中，优先考虑数据驱动、分析驱动的决策。
凭借强大的技术能力，瓴羊的Quick BI中率先推出如:智能搭建、智能问数两智能化功能。同时，瓴羊也深知，搭建、问数等功能要实现真正落地，需要深度结合用户使用场景(如行业知识库的输入)和不断调优的算法能力，才能真正帮助企业用户提升效率。
要知道，在智能BI的世界里，只有依靠数据分析模型，在实际业务中提升了效率，或者做出了正确的决策，才是体现数字生产力的仅有证明，而其它解释和说辞都毫无用处。
因此瓴羊认为:未来AI驱动的智能化BI，是由三个维度构成的框架:
1、全组织、全业务和全数据驱动的决策。
2、提高业务效率和降低业务成本。
3、增强客户业务一体化的应用体验。
通过从产品向服务的转变，以及从基础应用到高维应用的目标提升，瓴羊产品Quick BI将人工智能有机地集成到客户的核心业务实践，以及数据驱动的决策中，因此才能服务如子不语、极氪和外企德科等行业龙头企业。
三、从跑得快，到走得远
BI领域存在着两种模式和经营思路:跑得快和走得远，它们是由所采用的商业模式决定的。
所谓跑得快，是指传统“生产-销售”的商业模式，这种模式与套装软件产品销售相类似。虽然可以通过大量渠道或代理商，可以迅速产生很高的销售收入。但是作为独立的BI工具，为客户带来的价值其实并不大。这不但要面临激烈的市场竞争，而不可避免的价格战，也将导致公司经营利润微薄，甚至是亏损。更大的麻烦是，独立BI产品的使用度普遍较低，还存在客户弃用的可能。
事实上，早期独立的BI公司，很多已经被企业软件公司收购，如Business Objects被SAP收购，Cognos被IBM收购，Hypersion被Oracle收购。这些并购事件也足以说明，只有BI与客户业务的结合，才能产生强大的威力。
而走得远，则完全采用SaaS/DaaS的商业模式。这种模式不追求客户的相对数量，而强调的是客户生命周期价值。即通过帮助客户不断实现他们所期望的业务成果，就能促使客户持续使用产品或服务。客户在平台上留存时间越久，就越可能获得更多持续的续费、增购或复购。
实现这种商业模式，需要开放和集成能力作为技术基础，而客户成功的服务能力，才是根本的保障。
从Quick BI的产品形态可以看出，它既可以作为开箱即用的BI工具，也可以被集成到其它业务系统中。对于一般BI公司来说，通常都会将BI工具作为主要推广目标;但对于瓴羊Quick BI来说，走开放和集成之路，可能更符合自己的商业模式和商业利益。
这里有一个值得探讨的点是，虽然与阿里云应用市场和钉钉应用市场的关系非常紧密，但作为独立BI产品分销，Quick BI本身其实并没有太大的优势。因为包括阿里云和钉钉在内的所有应用市场，都是完全市场化的需求驱动，因此它们并不会为瓴羊带来比竞品更多的机会。换句话说，Quick BI即使作为产品推广，也只能靠自己的能力获得机会。
反倒是瓴羊因继承了阿里强大的商业服务基因，因此在SaaS/DaaS商业模式下，通过其擅长的客户成功服务能力，以及拥有链接阿里和其他生态伙伴丰富的服务场景，因此有更大机会走得更稳和更远。
四、瓴羊BI的“长尾”
无论是BI还是智能BI，厂商总能听到客户的抱怨:“我们花了不少的钱，拥有了所有的工具，但我们没有看到成功”。对于XaaS模式的数据服务商来说，这是一个十分危险的信号，因为所有的XaaS模式的成功，都是赢在“长尾”。
所谓长尾，指的是客户的生命周期的长度，而一家客户的价值，也就是其客户生命周期价值(CLTV)。实施长尾策略对服务商有很多好处，比如，竞争者数量明显减少，获客成本(CAC)被长尾所不断摊薄，更有利于实现盈利，收入有更大的可预测性等等。但站在客户立场，长尾可能带来很大的风险，如果客户长期看不到其价值的实现，他们就可能会弃用产品和流失。而数据服务商损失的就不只是收入，还要搭上自己的产品声誉。
很多BI厂商认为，只要自己产品做得好，交付给客户以后，用户就能正常使用下去。殊不知，这其实是BI业务的一个大坑，而实际情况往往是，大多数客户内部都缺乏成熟的BI战略。因此一个BI产品从售出到客户获得成果的过程，往往是费尽周折，很可能会半途而废。
实际上，大部分BI业务，都需要跨越Gartner所说的“幻灭低谷”(Trough of Disillusionment )--一条在产品与成果价值之间的巨大鸿沟。因此，BI业务的失败，大都不是因为找不到客户，或者技术不精所致，而是没有帮助客户跨越“幻灭低谷”所导致的“双输”结果。
然而不幸的是，在当前浮躁的行业氛围下，多数BI公司都是追求当下的交易额，而不是关注长期的收入，能坚持长尾策略BI公司并不多。
而瓴羊对于长尾服务的认知，显然是更高一筹。比如，瓴羊为此配备了近百人的专业客户成功团队，帮助客户实现他们期望的业务目标。不得不说，这样的客户成功投入，在BI领域也是不多见的。
五、写在最后
国内的企业数字化转型大潮，无疑对BI产生巨大的需求。但是国内企服市场环境复杂，要满足千行百业的业务需求，也绝非易事。因此瓴羊所取得的成果，也只能算是开局顺利。
实际上，与所有BI公司一样，瓴羊也面临诸多挑战。比如，如何能够规模化增长，以及如何实现规模化的盈利?
这些都是无法回避，且必须思考的问题。
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