本期导读：
在数据爆炸的时代，零售企业坐拥“数据金山”却常常陷入“数据贫困”的困境。如何将分散、沉睡的数据转化为驱动业务增长的“活水”？百胜软件DATAMAX数据中台给出了智能化答案。
我们与百胜软件数据产品专家文斌展开深度对话，这位拥有十余年零售数字化经验的“老炮儿”，亲历了从传统软件到中台架构，再到数据智能的三次行业变革。他将为我们揭示，DATAMAX 如何借助 AI 技术，让数据中台从“成本部门”蜕变为“利润引擎”，重塑零售企业的决策方式与运营效率。
Q1 ：作为 深耕行业的技术咖 **， **要 让非技术背景的零售老板理解 DATAMAX 的核心价值 **， **您会怎么介绍 **？在您看来，当下的零售企业是把数据当作 “成本负担”还是“增长燃料” ****？ ******DATAMAX** 如何改变这一认知？**
文斌：
我会这样比喻：企业每天都在产生数据，就像地底下不断涌出的原油。但这些“原油”是杂乱、分散的，没法直接给你的汽车用。大多数企业的情况是，这些“原油”要么被闲置，要么只能靠几个老师傅用土办法简单提炼，效率低还不稳定。
百胜软件的DATAMAX数据中台做的就是建一座现代化的“数据炼油厂”。我们把各处的原油（数据）收集过来，通过一套标准的、智能的加工流程，把它变成高标号的汽油、航空煤油等即插即用的“数据燃料”，直接输送到企业各个业务引擎里，驱动它们跑得更快、更远。
现在很多企业确实还把数据当“成本负担”，养团队、买系统，感觉只花钱不见效。一大主要原因是过去的工具太“重”了，从原油到燃料的转化链条太长、太复杂，业务部门用不起来。DATAMAX 通过低代码和 AI ，极大地缩短了这个链条。我们不只是给老板看报表，告诉他“发生了什么”（那是事后诸葛），更重要的是能告诉一线业务人员“现在该做什么”，并能一键把决策变成行动指令，比如自动生成调拨单、补货单。当业务人员发现数据能直接帮他提升业绩、减少麻烦时，数据自然就从“负担”变成了离不开的“燃料”。
Q2 ：在传统模式下，商品补货依赖店长经验或简单规则，容易导致“有的店缺货、有的店压货”。 DATAMAX 是如何改变这一现状的？未来融入更深入的 AI 能力后，补货决策还能在哪些方面实现突破？
文斌：
传统补货就像老中医看病，靠的是个人经验和感觉。我们做过一个实验：先让一位经验丰富的商品经理手工做一次补货，再用我们的系统跑一遍。结果系统发现了他遗漏的50项补货需求，而这些需求按规则看是完全合理的。
人脑会无意识地聚焦在“主推款”、“重点店”，但系统是“铁面无私”的，它能看到所有商品和门店，基于上百个维度（比如历史同比/环比、可销天数、断码率、周转变动趋势等）进行综合计算，找出全局最优解，而不是局部最优。
**它的改变在于从 “人找数”到“数找人”的决策反转。 **以前是人拉Excel，看数据，再做判断。现在是系统实时监控所有数据，主动预警“A店X款库存低于安全线，而B店同款库存过高，建议立即调拨Y件”，并附上原因分析和执行建议。业务人员要做的，是从“判断对错”升级为“决策是否采纳”，效率和质量完全不是一个量级。
关于AI的突破，我们的DATAMAX实践现在已经在路上了。未来的补货不只是看内部销售历史，AI能融合外部“活数据”，比如：预测下周突然降温，某款羽绒服在特定区域的需求会暴增；捕捉到某个单品在社交平台突然成为“网红”，需要提前预判补货量；甚至能根据实时客流和竞品动态，调整补货的优先级。AI会让补货从“基于过去卖了多少”进化到“预测未来需要多少”，成为一个动态、精准的“需求感应器”。
/DATAMAX商品运营/
Q3 ： DATAMAX 既要提供标准化数据产品，又要满足不同客户的个性化需求。在架构设计上是如何实现这一精妙平衡的？能否分享一个客户通过“低代码配置”快速构建专属数据应用的惊喜案例？
文斌：
平衡的秘诀在于“平台标准化，场景个性化”。我们把数据处理的通用能力，比如数据抽取、清洗、算法模型、流程编排引擎，做成稳定可靠的“乐高积木块”（平台能力）。而具体搭建什么，比如是搭一座城堡（快时尚的快速周转流程）还是一座桥梁（男装的经典款深度运营流程），则由客户根据自己的业务逻辑，用这些积木去自由组合。
这就是我们低代码配置平台的核心。一个让我非常惊喜的案例发生在上周。我们接触了一个大型商超客户，他们关心生鲜、日配品的每日补货采购，这和服装行业是完全不同的领域，我们此前没有现成案例。放在过去，光是理清业务逻辑就要很久。但这次，我们将客户的业务需求和DATAMAX组件化的能力描述清楚后，“喂”给了AI，经过几轮和AI对话修正，AI不仅理解了需求，还清楚DATAMAX的流程组件以及算法，自动推荐了适合商超行业的“双重不确定性”算法模型，并帮助我们快速配置出了数据流程。结果，原本需要数周沟通和配置的场景，我们半天就搭建出了可演示的雏形。客户看到后非常兴奋，因为他们感受到了真正为其行业定制的、而不仅仅是套用模板的方案。
另一个是我们与某大型户外运动 品牌的合作，他们一次就提出了六个商品运营场景的需求，包括新品首铺、补货、调拨等。按传统需求理解，代码实现，至少需要数周时间。但我们通过AI辅助开发，将业务需求和DATAMAX的流程组件以及算法喂给AI，结果仅用一周就完成了全部六个场景的配置。这不仅仅是快，AI还能在配置过程中提供我们之前没想到的、更科学的指标优化建议。
这些实践案例让我坚信，“低代码+AI”是实现千企千面数据智能的最短路径，也让我们能从“功能验证”转向真正的“价值验证”，客户能看到立竿见影的解决方案。
Q4 ：除了传统 BI 报表， DATAMAX 的实时数据服务和智能决策引擎如何重塑企业的运营模式？非技术出身的商品经理，真的能用 DATAMAX 自己搞定数据分析吗？
文斌：
传统BI报表是“后视镜”，告诉你昨天哪条路堵了。而DATAMAX的实时数据与智能决策是“导航系统+自动驾驶辅助”。它不仅能实时显示全路网路况（全域业务健康度），还能在发现前方拥堵（库存异常）时，立即为你重新规划路线（生成调拨方案），甚至在你确认后，自动帮你打方向盘、下指令（下发调拨单给仓库执行）。
这种重塑是从“事后复盘”到“事中干预”乃至“事前预测”的运营模式跃迁。运营人员从“看报表发现问题”的角色，转变为“处理系统预警、做出策略抉择”的指挥官，精力得以聚焦在更具创造性的决策上。
关于易用性，这正是我们发力的重点。我们正在打造“对话式数据分析”功能。想象一下，商品经理不需要懂SQL或拖拽复杂的图表，他只需像问同事一样输入：“帮我看看上海地区上周羽绒服的销售情况，并预测一下下周各店的补货需求。”系统就能理解意图，自动查询、分析，并用图文并茂的报告给出答案和建议。换句话说，在DATAMAX的产品应用中，AI 让数据工具说起了“业务语言”，技术门槛被极大降低，业务人员真正成为数据的主人。
/DATAMAX数据洞察/
**Q5 ：在百胜产品矩阵中， DATAMAX 如何与 E3+ **企业 中台、胜券系列 智慧运营 产品协同，形成 “业务 + 数据”双轮驱动？
文斌：
我们可以把百胜的数字化方案想象成一辆智能汽车。E3+企业中台是业务上的“底盘和动力系统”，负责稳定、高效地处理所有核心业务交易（订单、库存、商品等），保证业务在线、流程通畅。
DATAMAX则是“智慧大脑和神经系统”。它从业务中台实时获取“养料”（交易数据），通过分析和算法，形成各种“决策指令”（补货、调拨、定价策略），再精准地发送回业务中台去执行。同时，它持续监控执行效果，形成优化闭环。
而胜券系列智慧运营产品，更像是预装好的“智能驾驶套件”或“特色功能APP”，它们开箱即用，解决像全域订单管理（订单通）、智慧物流（物流通）等具体场景的点状问题。这些智慧运营产品产生的高价值场景数据，也可以回流到DATAMAX，丰富数据分析的维度。
这种协同实现了“1+1>2”：业务中台确保了数据源的实时和统一，让数据分析可信；数据中台的智能决策，让业务运营从“经验驱动”升级为“智能驱动”；智慧运营产品则让这种智能能力，以更轻、更快的方式触达业务痛点。最终，企业获得的是从数据感知到智能决策再到业务执行的端到端自动化能力。
Q6 ：如果现在有个服装老板想试试 DATAMAX ，最快多久能看到效果？您会建议他从哪个最容易出成绩的业务场景开始尝鲜？
文斌：
如果客户需求明确，数据可得，我们现在最快1-2天就能配置出一个具体场景的Demo，让客户看到初步效果。就像前面提到的商超案例，AI极大加速了这个过程。
对于服装老板，我最推荐从“智能补货”或“新品首铺”这类场景切入。原因有三：第一，这是普遍的痛点，老板和商品经理感觉最深；第二，效果容易衡量，缺货率的下降、周转天数的优化，都是实实在在的业绩；第三，这类场景逻辑相对闭环，能快速跑通“数据输入-分析决策-指令输出”的全流程，让客户快速建立信心。
我们现在的做法不再是传统的POC（概念验证），只演示功能，而是升级为POV（价值验证）。我们会用客户自己的真实数据，在极短时间内构建一个能解决其实际痛点的场景，并测算出可能带来的业务价值（比如预计降低多少缺货损失）。当老板亲眼看到数据智能如何解决他眼前的难题时，信任感自然就建立了。
**Q7 ： **在您构想的未来中，** DATAMAX 将如何借力 AI 技术实现自我进化？我们是否会从当前的** **“ **数**** 据服务平台 **” **，演进为具备自主学习和智能决策能力的 **“ **数据伙伴 **” **？
文斌：
AI对数据中台的重塑是根本性的。我认为会集中在两个层面：AID（AI辅助开发）和AIBI（AI增强商业智能）。
AID就是我们已经在实践的，用AI让数据中台本身变得“更聪明、更好建”。它让复杂的配置工作从“手工业”变成“智能制造业”，未来甚至可能实现“你对AI说出业务目标，它自动为你设计并搭建出整个数据应用”。
而AIBI的想象空间更大。未来的数据中台，将不仅是“回答问题”（查询报表），更是能“主动洞察、诊断病因、开出药方”的AI顾问。比如，系统不仅能告诉你“A款羽绒服在华北滞销了”，还能分析出“滞销主因是定价比竞品B款高了15%，且搭配推荐的毛衣款式陈旧”，并给出“建议降价10%，并捆绑新款C毛衣进行促销”的具体策略。
我的规划是，让DATAMAX从一个强大的数据工具，演进为一个懂行业、懂业务的“数据合作伙伴”。它利用其不知疲倦的数据处理能力和广阔的行业知识库，成为每个零售从业者身边的超级专家助理，共同应对这个复杂多变的零售市场。拥抱AI，不是选择，而是这个时代的必答题。
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--小编后记--
与文斌的对话，为我们勾勒出一幅数据智能驱动零售未来的清晰图景。DATAMAX的进化之路，从整合数据、提供工具，到融入AI、成为业务伙伴，本质上是在不断降低数据价值的提取门槛。
它解决的不仅是“看数”的问题，更是“用数”的难题。当AI将数据中台从复杂的技术平台，转变为能与业务人员自然对话的智能体，数据驱动的浪潮才真正渗透到每一个运营细节之中。
对于志在未来的零售企业而言，投资像DATAMAX这样的智能数据中台，早已超越了技术升级的范畴，它更是一场关乎决策模式、运营效率乃至组织文化的深刻变革。在这个数据即战略的时代，拥有将数据快速转化为行动的能力，无疑将在市场竞争中占据先机。
