2020年注定是载入史册的一年。逆境之下，新一代消费心理和营销模式正发生巨变，零售企业的“人货场”格局自此面临重塑，数字化转型再次被推上促增长的拐点。不确定性已经成为常态，精细运营、快速反应，让决策更智能，将成为未来十年的确定性。

10月23日，2020观远数据智能决策峰会暨产品发布会在上海举行，本次峰会由国内零售智能分析领域的领先企业观远数据主办。此次峰会汇集了500+来自连锁零售、快消品牌、购物中心、新经济消费等各个领域中有代表性的企业高层，释放前沿观点，解读疫后企业数字化转型方法，共同探索通往数据智能的新路径。

峰会现场，观远数据联合创始人张进发布了2020年观远数据3.0产品。据介绍，观远一站式智能分析平台3.0被重塑为三条产品线：Galaxy、 Universe、 Atlas。性能提升方面，在Universe产品线上，平台从10亿行的数据规模提升到100亿，帮助企业面对更大巨量数据时做到敏捷高效决策。

张进表示，三条产品线就像人类探索宇宙一样，观远希望像Galaxy便携式的望远镜随时打开探索决策奥秘，在面对决策流程越来越复杂之后，也希望有Universe这样强大的基座能力帮助企业望向外太空；深耕行业不断的总结提炼的时候，观远也希望Atlas能像星图一样帮助企业沉淀行业最佳实践。

以下为张进演讲摘要：

观远从第一天就遵循5A落地的实施方法论，结合我们产品不断的迭代，识别、分析客户的需求。新一代智能决策产品该如何去构建，该如何赋能我们企业决策的每一个链条每一个环节，这是我们观远人每时每刻都在思考与探索的事情。

过去的一年我们在灰科技落地的过程中，又“长”出来了非常多新的产品，可以使得我们今天做到从数据采集一直到数据应用的全链路覆盖。那么，今天我将向大家逐一揭示，我们如何走完从原始数据到深度数据应用这样一个完整的生命历程。

首先跟大家隆重介绍一下，我们观远一站式智能分析平台3.0，我们将它重塑为三条产品线：Galaxy、 Universe、 Atlas。这三条线像人类探索宇宙一样，希望有Galaxy这样的便携式望远镜随时打开探索决策奥秘，在面对决策流程越来越复杂之后，也希望有Universe这样强大的基座能力帮助我们望向外太空，在我们深耕行业不断的总结提炼的时候，我们也希望Atlas像数据星图一样帮助我们沉淀行业最佳实践。

这是产品线拆解出的产品能力。其中可以看出，我们丰富了非常多的能力，其中不仅仅有我们对平台2.0能力的升级，也包括刚才提到的灰科技落地过程中延伸的新能力。去年我们迭代了48次，今年我们经历了85次的发布，有非常多的研发工程师、产品经理参与到我们产品迭代之中。

除了功能之外，对于性能，观远数据也是一如既往的持续去追求。像去年我们在平台2.0，单表规模从1亿行提升到10亿行。今天在我们Universe产品线上，我们可以从10亿行的数据规模提升到100亿，帮助大家面对更大巨量数据时做到敏捷高效决策。

我们对于架构也是持续在追求一站式的设计，例如在存储层和计算层，它都会拉通到各个产品线，使得不同产品线都可以互联互通。

同时，我们一直在看最前沿最新锐的技术到底是什么，结合我们碰到的场景，我们碰到的痛点，我们该如何将这些黑科技转化为可落地的灰科技？

没有持续领先的技术只有前沿技术视野带来的技术红利期，像技术圈最近讨论比较火的ClickHouse，其实我们在去年已经把ClickHouse作为我们极致加速引擎，引入到产品线之中。另外在我们AI工程化落地的时候，我们也发现Spark的原生的MLLib会遇到挑战，于是使用MMLSpark来提升巨量预测的时候需要的AI吞吐能力上。同时我们观远数据团队积极的拥抱开源，也会回馈社区。就像 Dolphin Scheduler，我们作为PPMC核心贡献者与项目组一起将其推入Apache基金会。

这里是一个典型的数据分析场景，我们在之前接入数据时都是使用系统化、结构化的数据。新业务开展时，如果数据系统没有准备好怎么办？没有关系，使用我们的Galaxy-Form采集数据，做到数据归一存储。然后进入我们Galaxy-Prep使用Smart ETL做数据准备。然后在Galaxy-Viz构建不同的场景分析主题，构建好了之后，就是可以使用在今天这个舞台正式发布的Galaxy-Portal数据门户。它可以灵活切换主题，与各个产品线无限融合，打造一站式的完整的体验。

这只是展示，背后的分析引擎我们也做了升级。今天我也隆重向大家分布Galaxy极速分析引擎，右边是我们之前的离线计算引擎，有了我们极速引擎之后，在分析查询这样的一个特定场景内，这边已经开始喝咖啡，那边还在等待。我们要运算速度跟上我们的思维速度，这是观远人一直在追求。

当我们碰到大量数据的时候，我们的业务人员，他其实并不擅长或者说也不应该去处理底层的数据。我们观远数据有义务也有责任提供企业多角色融入的能力，所以今天我们隆重发布Universe 1.0，我们不仅可以接入像FTP、日志数据这样非结构化、半结构化的数据，我们也可以将业务系统里面常用的API通过接口调用形式全部融入平台之中。有了这些数据之后，我们可以继续使用我们的拖拽式的处理来构建数据流，构建好数据流之后大家都知道数据流会非常庞大，经常有业务人员说这个数据不对要帮我们查一下，那是非常耗时痛苦的事情，所以我们提供数据血缘的能力，可以快速找到哪个环节和操作数据出了问题。

接下来在我们的Universe平台上，还是有比较复杂的任务编排逻辑，不像我们平时碰到上游数据好了后下游可以无缝运行。中间环节可能存在各种各样的系统异常、数据异常，我们就需要复杂的任务调度器来管理和编排我整个数据流、任务流，更稳定、高效运作。

同时我们在这个平台之上有拖拽式的处理能力，有些人喜欢写代码，也有代码融入功能，然后大家在同一个平台进行共享、分享。我们会提供任务监控的能力，帮助大家及时识别到底哪个环节的系统或者资源不够了。

前边是从数据接入到数据展示和分析的流程，我们观远在增强化的方面，去年也发布了一键预测的能力，就像刚才联合利华杨总提到的，在企业内部经常会碰到大家在一起讨论的场景，需要仿真，需要测算，我们观远的平台3.0，可以做到我们的一键预测，以及我们测算引擎、我们的杜邦分析树无缝融合，这样就可以使得老板在给我下发一个业绩目标的时候，通过仿真分析我可以回答他option A：臣妾做不到，或者option B：我可以完成，老板得加钱。

如果需要像观远一样，有更多的科学家介入，甚至企业自己内部算法科学家也参与进来，需要有一个平台，可以构建AI的模型。今天隆重推出的Universe-Lab可以使得我们算法科学家和我们企业内的数据工程师，IT工程师，业务人员，做到无缝全链条的协同。另外还有AI档案库，在我们Universe-Lab提供AI档案库，把每一次的预测流程、链路都沉淀下来，一旦在某个业务环节发生问题之后我们可以迅速的回查与定位，看到底是数据出问题，加工逻辑出问题，还是某种特征出了问题。

第三点像杨总提到的AI上线之后业务人员一定会高频问的问题：你模型为什么会产出这样的预测结果，如何来的？我们观远在平台3.0之上会连带产出每个模型的解释器，告诉大家我们参考什么因素，每个特征权重的分配到底是怎样，在浩瀚数据海洋之下有些正在涌现规律，我们业务人员通过模型解释器便于他去理解和捕捉数据海洋下的下一个潜在的机会。

最后是我们的一系列的预测助手。像刚才杨总提到的，这是给联合利华定制了这个产品，但是作为观远数据来讲，我们肯定是不希望做太多的定制化，作为一个产品经理，我们最核心的要求是抽象、总结和沉淀的能力。

在打造一系列预测助手的时候，我们沉淀了可视化的SDK，我们沉淀了统一的用户认证中心，可以使得我们在将来服务大家任何一个AI落地场景的时候，如果说大家需要AI预测助手，可以根据大家不同的业务形态，不同的数据形态，去快速构建你们所需要的预测助手，符合你们业务逻辑的预测助手。

云计算这样的一个趋势对于我们在座的每一位来讲，也是在接下来5年10年也是要拥抱的变化。我们也会提供云部署的能力，结合云基础设施提供的高可用组件我们可以打造一个完善的高可用部署，从本地切入到云环境，高效使用云基础设施。

同时，观远数据一直秉承的理念是预防大于治疗，所以我们也即将推出Atlas 云巡检，推出不同的体检套餐，根据自己需要从不同的角度来分析和定位，到底整个应用情况有没有潜在风险，提前捕捉和处理。

如何沉淀我们服务那么多的行业分析实践，总结那么多的案例和场景？如何把这些案例和场景回馈给社会和行业？今天隆重向大家宣布观远Atlas应用市场，在今天下午的数据分析分会场也会有我们产品专家专项进行讲解。

我快速做一个介绍，首先我们的零售经营助手基于我们一站式智能分析平台，来构建沉淀我们各种各样的数据分析基础，在此基础上形成我们标准方法论，除了产品之外，还会进行方案输出，使大家配套产品使用，然后以互联网产品体验的应用形式构建，使得大家沉醉在数据分析的海洋之中。

我们不仅仅赋能一线员工，也可以有我们高管版也可以有我们督导版，不同角色都可以利用我们零售经营助手帮助大家定位问题高效协同。

我们观远一站式智能分析平台3.0正式发布，同时配套了我们三条产品线的不同产品，供大家选择，供大家品鉴，那么在室外的走廊我们也提供一系列的demo环境，供大家去看和触摸我们观远数据的产品。

大家也知道在2020年诺贝尔物理学奖颁给了三位物理学家，来奖励他们在探索外太空探索我们宇宙的成就。在面对数据外太空的时候，观远数据也会像我们人类对宇宙的探索一样，不断的追求，不断的迭代升级，能够通过我们的产品每年的发布、每年灰科技的落地，帮助大家望见粒子。