Q1：谈一谈BI赛道近二十年的变化，以及帆软的表现？
帆软是2006年创业的，我是2004年毕业，大学毕业已经差不多20年了。我自认为是一个资深的数据玩家，尽管我不是专门做数据的，也没有学过统计学，但是我对它有天然的爱好。以我观察这20年的这个历程来讲，我是把它分为三个阶段。
第一个阶段确是在做报表，那个时候就是玩Excel， 微软也是基于这个基础上逐步的去从Excel，然后到这个能够承载100万数据Excel。
帆软那时候有报表的产品，我是无意间从我们公司系统发现的。我就发现这家公司好务实，它解决了我以前得人工去设计完Excel函数透视表，去加去设计报表，然后就一直关注这些产品，关注国内的、国际上BI领域的发展，这是第一个阶段。
第二个阶段的话就已经开始有点自动化、智能化了，但是这些阶段大家都围绕我如何把报表生成，然后把报表生成的好看一点，在业务应用上其实还会弱一点。后来还有一段时间相对比较走偏，这是我的观察视角。大家都迷失在这种，要给企业做非常好看的、高大上的可视化看板。最后就大家PK可视化看板去了。
我是不是做得比阿里的双11大屏还要好看？我就觉得好像这个有点舍本逐末，买椟还珠，你究竟是为了解决企业问题，为企业创造价值，还是要做个好看的报表？
这是也是我对这个产生疑问的，但是我在企业里面，以及我跟企业里有这种需求的老板们在聊的时候，我一直是倡导一点，就是这个东西为你产生价值，帮助你做决策，高效的决策不在于它好看不好看，这是第二个阶段。
那第三个阶段我是这么认为的，这一两年来，数据已经被提到国家战略面。2015 年国家把大数据写到国家战略相关的政策要闻里去。随后提到数据安全、数据隐私，然后2023年8月份财政部提出数据资产要入表。
已经呈现出大家在这个领域里，以前说重视它，现在就说我肯定要去干，不用去任何人去宣导的，大家一窝蜂的想一些办法，挤破脑袋的去到这个领域里面去，想要数据在企业发挥价值。
这个阶段的话其实企业也会面临这20年来一直存在的问题。尽管我们已经开始企业数据资产要入表了。
但它如果说你在前端的数据，企业内部的数据，再结合你外部的数据，外部数据有两个来源：一个是你自己购买的，一个你是想你办法去各种地方去采集来的，结合你的内部数据整合再做分析。但是这个发挥价值是这么多年来就没有解决的问题。所以在讲入表这个方面，大家觉得很困惑，好像大家已经可以入表了，但是我前面的问题没有解决。
这三个阶段来讲，我是一直这么笃定地认为特别像帆软这种软件，我今天不是因为在这里才给帆软站台的，是因为我一直关注这个产品，就一定可以发挥更大的价值。这跟帆软这么多年来务实的态度有关系，就是从做报表阶段到后期的可视化看板，然后帮助企业去解决一些实际的问题。
为什么这么说呢？因为我也看到帆软的产品已经将这样的路径口子流出来了，它不光有内部的数据，就是企业你上了我的系统，内部数据可以进来。外部的数据它已经接了外部公共的数据的口子，比方说我有电力的，比方说我有气象的。
气象数据对于服装企业、零售行业特别重要，电力数据可能对制造业也特别关键，对国家税务的领域去观察企业是不是在正常经营都很有价值。
所以我觉得帆软在数据资产管理这个方面绝对是遥遥领先，就是很多企业家我就用财务软件让它入表，我如果说数据资产入表，从财务的角度来讲，你认定为无形资产入表就是个非常简单的动作，因为你企业以前有无形资产怎么入表，
今天还怎么入表。它不会因为你今天数据资产被认定为无形资产，就变成另外一件事，它还是同一件事。所以在数据资产管理就是一级所有企业面临的这个难点，反而是未来帆软在上面可以大有作为的空间。
Q2：如何看待新质生产力和数据生产力之间的关系呢？
我深刻地理解新质生产力的核心是在新质，两个字就是生产力。你说过去讲土地也好，其他要素也好，技术劳动力以及现在数据也是第五要素，国家讲的数据要素第20 条。
新质我理解为就是新的、高质量的，特别是体现在高质量。为什么？因为过去一直讲高速发展的时候，可能是在很多方面比较粗泛。
我在过往的培训场合、企业沟通场合一直讲一点，从行业的角度来看，军事在数据引用上可能是最领先的领域，其次是金融保险，再次是互联网，也是随着互联网的这个发展的历程，就是它拥有的消费者数据是海量的，发挥了巨大的作用。
包括阿里、腾讯、拼多多，还有以前的滴滴，他们现在拥有海量数据。然后再次就是零售行业，从过去外资企业进入中国开始，就拥有比较丰富的数据，因为我自己在外资企业做过。然后再往下可能就是制造业，在过去18年还是19年，阿里有一份研究报告，相对那时候互联网比较鼎盛，这方面会相对弱一些。
但是这两年随着新能源汽车，我们国家这些出海业务，这个领域已经开始弯道超车。我们可以通过比亚迪，还有昨天小米的发布会，都能够感受到新能源已经带领中国制造领域开始弯道超车。
所以在这方面的来讲的话，我觉得是也是国家的大势政策，一方面是引领着企业朝这个路径去走，一个方面企业通过自己的实践去验证了国家政策在这个指引的方向是完全正确的。
所以在高质量这个方面来讲，以前可能你还有新增的市场，现在是存量市场时代。那存量市场我们的内部一定卷得没再卷的地方了，开始出海去卷，我们去卷海外的。抖音里面有提到，国内可能是8亿的用户群体，但是海外有70亿，有足够的空间够你去想象，够你去开拓。
那我也发现帆软也开始有一些出海的服务项目。因为我觉得无论是在过去，外资企业到中国来的时候，我们要用全球化的视野，还是说中国的企业现在已经非常自信，有实力、有能力走向海外的时候，我们都要具有全球化视野。
那所以在这种高质量的国家战略层面引领下，我们自己也要朝着这个方向去努力，让我们的企业效率提高，就你想如何去降本增效，如何去实现，我出海哪怕去碾压国外，我也得要自己变得很强，强身健体，我才有很好的体魄去干海外的生意，这是我的理解。
Q3：如何看待数字人才的建设？
我可能跟所有在这个领域玩数据也好，或者是通过数据去产生价值也好，有点不一样。有可能因为我不是学统计学出身，也不是在数据部门去工作，反而是在业务端从销售市场管销售，然后做运营。数据对我来讲就是很擅长的部分，对我来说信手拈来，那其实对我，就是特别是我在过往一年上课经常被问到的问题，问我什么叫数据思维。
对我来讲可能就是肌肉记忆，随时随地运用的就是数据思维，因为我会引用数据去客观地看待一些社会现象也好，企业里面发生的一些问题也好，帮助我去制定一些策略也好，我觉得这些是很顺其自然的。
但是在我的观察视角，就发现很多人在谈数据的时候就会陷入在技术层面，我如何把这个数据的指标定义清楚、有指标体系然后数据怎么去清洗、怎么获取、怎么收集、怎么去分析、怎么去建模，然后再说怎么去决策。
但是我们还是稍微忘了一点，我们要为了实现什么。我们在数据里面也提到模型，用户生命周期也好， RFM 也好，海东模型也好，都是你以用户思维放的第一位。那我们有没有想到一点，我们在企业里面用户思维怎么去体现？你要把数据发挥价值。
有句话是这么形容的，“你要把客户服务到不能自理为止”。我觉得这句话特别值得相关领域去参考，为什么？你要让他不能自理，要站在他的角度，就不能跟他去谈数据。我为什么跟老板谈数据，做这家企业的目的是把数据做得更好吗？他是想要通过数据这样的思维模型方法论帮助企业要么实现降本增效，要么实现盈利增长，要么干趴竞争对手。
但是大家总是会去讲数据怎么样，老板要有一个 CTO 岗位，你要有数据岗位，然后要数据统一，这个都是发问老板你应该怎么样，我就觉得好像反了。你一定要让老板觉得，你们为我来服务，我们围绕企业发展目标一起去做这个事情。
就是我要让老板运用数据以后觉得很丝滑，让他觉得生活可就是实现，就是完全不用自理的。客户也一样，我不能去跟他谈数据，我要跟他谈的数据产生的价值究竟能给你带来什么，他才会觉得这个东西对于我来讲非常有用，所以这点我就是应该讲数据思维。
第二个困惑就是很多人向我反馈，我们究竟怎么落地？我们究竟怎么干？我为什么要研究这种玩意？
就陷入了技术层面的这种卷，这种卷是永无止境的，我们永远 PK 不了 AI 的算法能力。现在的 AI 达到什么程度？我过往去查资料写一篇文章，可能是百度或者微信搜索得到一些信息去参考。
但是现在AI的功能已经达到什么程度？它相当于把你人类智慧里面过往围绕这个课题所有的关键信息瞬间给你捞过来了，这个就很可怕。你在技术上函数调用能比它快吗？
代码能写得比它溜吗？模型能做得比它好吗啊？特别是在金融行业里边，它用户的精准贷款的批复，背后都有算力的支撑，因为它的数据足够海量、足够庞大、足够复杂。所以我就觉得，培养数据人才的时候，千万不要让他陷入到技术里面永无止境，要用技术的工具跟载体来辅助我们。
昨天我在南京高校上课的时候，老师们也在反馈这些问题，说现在的学生就业很困惑、很迷茫，他会觉得我做这个事情五年都看不到出头之日，就是我5年都在赶做数据分析报告可能都出不来，做数据清洗的工作，会觉得好像一眼望不到头，价值呈现会比较慢。
那也围绕我们刚才讲的。都说要服务客户，老板也是我们的用户，服务到他不能自理，但是我们现在还天天跟他谈数据怎么收集、怎么清洗。
因为这活不干好，你后面的价值不能体现出来。所以我们千万要调整思路，思维一打开你的后面工作，就知道它实现的价值，你可能会接受需要两年的时间去干这事，否则的话大家走两步就退回去了，或者走两步就不干了，就转行了。
这个其实对人才的培养是非常损伤的，那我在过往的经历里，不是专门去干数据出身的。就是因为在过往我就偷懒，我不想去花大量的时间做报表，因为我想去做管理，我想去搞业务，我想搞定客户，搞定我们的团队，实现更好的业务。所以我就把报表的事情变成了自动化，其他的时间我就释放出来了。
我们跟团队、跟员工去讲，如果你想要在企业里面实现价值，数据是可以帮助你的。这个就很简单，这个活以前要三五天，那你现在可能是一个小时，如果你BI运用得好，秒级的时间就能实现，那你就能够有更有价值的时间分配。
所以我觉得数字化的人才的培养是你的思维的突破，工具的应用永远是排在第二，你要学会驾驭它，而不是应该被它奴役或者跟他去PK，这是我的观点。
Q4 ：如何理解数据思维？
讲数据思维这个部分，有些人会陷入到就是用数据说话，他认为是数据思维。我其实可以给大家拓展一下、分享一下。
所谓数据思维，其实第一思维是框架思维、全局思维。因为我们都围绕企业共同的目标，都希望企业实现盈利。那你如果不能站到老板的视角、全局的视角去看待整个企业的发展，会就陷入在数据领域出不来。
而如果我知道了财务需要帮助公司实现什么、营销要帮助公司实现什么、人力资源帮助公司实现什么，具有这种全局的视角，知道你做的事情是有价值的。你围绕这个价值去学习相应的内容。
比方说我们讲供应链，他说我这个就仓库物流发货，但是如果我告诉你，你能够把应收应付进行相减，知道我们在这个产业链上的话语权，你就知道去哪获取数据，就不会盲目地收集所有的数据，就围绕你的目标去做这个事情，他最后的价值呈现就会比较明显。
所以我是觉得在这个方面的话，首先是全局视角框架思维。
第二个的话就是经营思维，所有人都知道价值的体现，从财务报表体现来就是盈利，我的现金流很好，我的资产负债比较合理，你要有这种经营思维，这是第二种思维。
第三个的话我觉得才是用数据说话，就是所有的东西很客观地用数据说话。这个我在昨天上课的时候也做了些分享，我拿搜集到的数据去论证我们疫情的时候受影响企业的数量。我那时候看到很多的相关的文章，还有一些自媒体发的文章，就觉得好像我们疫情影响了经济、多少企业倒闭了哀嚎一片。
其实我们很容易被这些情绪带偏，语言表述的时候很容易会蕴含着情感在里面，也蕴含着你的思考，就容易带偏。后来我去找了数据验证，目前为止中国注册的企业有1.8亿，22年大概是1.4亿，这个是一些机构发布的数据，我先不说它的这个准确性，大数据我们不追求准确性、追求它的量级。
其中在23年、22年的半年的时间，因为它数据没有更新，大概是倒闭了46万家，你想想 46 万家跟 1.4 亿、1.8 亿比算个啥。所以你在看这个数据时候，你说46万好吓人。跟这个总体来比较，其实根本不能说明问题，反而我更加有信心，还剩下的这么多企业坚挺地活着，而且活得越来越好。
所以面临这些困难问题，我们要把视野拉得更长一些，放时间更久远一点，对国家有信心，对你所从事的职业有信心，对生活有信心，这样你才会变得更幸福。
Q5：帆软如何适应数据赛道上快速的变化？
我觉得第一点还是帆软一贯的姿态，务实。我因为喜欢务实，所以特别喜欢跟帆软混。我就很不喜欢那种虚无缥缈的、吹牛的，这个我也吹不来，就是实打实的。
如果真的帮助企业解决，就从那个时代解决报表问题，你就能帮企业解决绝大部分问题。
毫不夸张地讲，中国企业有1.8亿，数得上头的50强企业有多少？然后互联网企业有多少个？现在就说有50万很牛逼的企业，那剩下的企业有多少？
帆软现在已经有3万家客户了，从客户的数量来讲，未来前景可观。还有那么多的客户等着我们去跟他合作开拓。
还有一个就是数据资产的机会。帆软绝对在数据资产管理这个部分遥遥领先其他企业，因为我们本身就从企业里面搭建平台，就会把企业的数据接过来。那接过来时候你如果不梳理好内容，比如说建目录、分级分类，你后面的报表其实是没有太多价值的。
那其实我今天也听老师们讲的时候，就觉得帆软如果在这个部分有一些专家的引入，那就偏我自己了，我会帮你这个部分讲得非常清楚，也跟企业讲得非常清楚，作用就不光仅仅是我有数据经历，然后维度表跟事实表一关联，你做这个图表，饼状图、趋势图、柱状图，结束老板看不看还是问号。
我觉得把这个部分做好以后，你入不入表是另外一回事，至少我把手里面的牌梳理清楚了，我随时可以有牌可打，随时知道调哪样的牌。所以我觉得在这个方面一定是遥遥领先的。
还有一个是有一个事情我觉得是可以去做的，我觉得这个形式很好。以前我没想到，因为我都不太记得我是怎么跟帆软有合作的。我就觉得，我们有的时候总是想所有事情自己来，恨不得都捞在自己口袋里。其实思维更开阔一点，就像帆软前面做的专家智库，可以把世界上所有的专家引入过来，只要跟这个相关，他一定有发挥的空间。
比如说他是供应链专家，你说供应链不用数据吗？一定用。财务专家是天然地用数据的、营销专家也要用数据。
这些的引入有什么好处？就是1+1大于3。因为我们在做纯数据的领域绝对是顶尖的。但是如何让营销专家在业务上发挥价值，他也需要工具帮助他实现得更快。他对我们发展有诉求，而帆软也希望能在业务端实现价值，因为业务的逻辑跟市场变化他最清楚，他想要干什么有KPI也更清楚。
那一结合就可以放大，可能就不是1+1大于2，可能是3的三次方，是这种幂次方的概念。
所以我觉得在这个形式上可以再往前走几步，我觉得没有难搞，这个局真的很厉害、很好的，可以再扩展些。
我对这个部分是有无穷无尽的想象，因为我自己本人也喜欢分享，然后利他共赢也是刻在脑海里的，就是很喜欢对别人有价值，觉得对别人有价值就对我自己有价值，然后当老师也不是好为人师，就觉得你们都会了多好。
那你看1.8亿企业，那些牛逼的企业咱们先不说，还有其他中小企业特别渴求数字化服务、数据报表服务。那他们如果能够往前走几步，就达到习主席讲的新质生产力。你说讲数据发挥的这种生产力就结合起来了。
那他们再给我们一些新的政策、新的指引，我们发展得更好，又是多方共赢。
