之前，开1个店有多难？最起码要搞清客户要什么、我能给什么、最后能干成什么？这三个问题，没有3天3夜和掉落一把的头发，肯定想不出来！开好100个店有多难？最起码都开在哪？怎么营销？怎么控制好质量？怎么能持续盈利？怎么能防止周边竞争？N个问题，没有几个3天3夜，几瓶章光101，肯定解决不了。
当然，很多小餐饮夫妻店们是用不上BI这种数字化工具的。甚至于，这些餐饮企业的小老板们一直都有着对一些行业专家们信奉的真理有所怀疑——数字化工具真的必要吗，数字化是否过度了？
在扫码点餐已经普及的当下，仍然有一些写字楼下的小饭店、夫妻店坚决不用，而是坚持最传统的顾客看招牌点单、吃饭后报菜单靠老板口算付款。
为什么？那么复杂的食材管理、点单排序、营收峰谷曲线等等，用扫码点单事后生成一站式BI报表不是更方便吗？
拒绝当然有拒绝的理由，比如，避免自己一年的流水被这些SaaS服务商掌握得清清楚楚，避免被推销供应链方案（哪怕或许会有价格上的优势），甚至避免随着自己营收增长工具付费也借机涨价等等。
总之，当工具的敏捷还赶不上自己脑瓜可管理范围之时，总有一些老派老板们不愿意使用。不能让生意更简单，老板们就愿意继续用老方法。
但行业专家们也并不是错了，数字化工具依然很必要，BI不仅有垂直企业去做，还有巨头也要去抢生意。在昨天的百度文心大模型4.0发布会上，百度智能云也推出了自己的BI工具，并将其命名为百度GBI，还加了个前缀“首个生成式商业智能产品”。当然，巨头们的工具和那些深耕多年的垂直企业谁更好用，还得用户说话才行。
消费行业还有哪些颠扑不破的“真理”？当然，真理也并不是现在完全失去作用了，但在更多场景中，这种以往的真理慢慢的变成了了“前规则”、“旧规则”。
比如，零售领域，在数字化时代之前，最核心的规则就是位置决定一切。但这个规则的遵守，需要极大的门槛，很多时候，最核心的位置并没有被最会经营的企业所占据，甚至被一些尸位素餐但却拥有高门槛的企业所占据。那么，尽管这一规则注定其可以获取到极大的利润，但整个行业、众多消费者却没获得足够优质的商品与服务。
但随着2003年淘宝成立、2010年京东销售额破百亿元，2010年代以后，线上电商进入碾压线下零售的阶段，似乎线上化就能包治百病。线上电商取得优势，很多人往往将其归功于没有门店房租成本、仓储成本极低，但线上电商天然的数据基因却很少被提及。
传统的线下零售等领域，数据割裂问题很严重，比如内部的CRM、ERP、销售管理等数据，外部的电子商务平台、O2O平台数据，再如支付系统上的微信、支付宝等种支付平台数据。众多数据如何打通内外与整合线上线下、怎么样才能解决数据噪音和不一致问题、如何分析、如何辅助决策？
实际上，恰好是由于传统的这些零售商们没解决好数据问题，才在淘宝京东等崛起之后，不仅没有抵抗住自带数据优势的线上进攻方，甚至还节节败退，在经济加快速度进行发展的时期不仅失荆州还丢街亭。
但2010年代末至今的几年，随着国内BI（Business Intelligence，商业智能）企业的崛起，借助数据力量与BI系统赋能，在零售、金融、互联网等多个领域，新的变化同时也在发生。
比如零售领域，从位置决定一切，进入线上超越线下阶段之后，又进入一个全新的线上线下数据融合阶段——线下零售要解决数据割裂问题，线上零售也要解决数据超载问题。
比如数据超载之后，传统BI的报表制作就难以应对，从业务部门到IT部门之间的交接流程也会更加冗长，一旦产生新的维度分析需求，IT部门往往就要重新建模开发。而业务部门又往往不具备代码能力，虽然对业务有更深的理解，但也难以实现代码层面的改动。
于是，数据超载就带来更多复杂报表。甚至有句话说，复杂报表的数量，和一家公司的数字化文明程度成反比。毕竟，过多精力用于报表，反而失去了敏捷的本意。
对于消费企业来说，敏捷的目标不是为了报表的好看，而是要真能满足消费主力军的需求，实现销售目标。敏捷的目标，用流行的话说，就是“既要也要”。
随着Z世代成为消费主力军，小而美、高品质的消费需求将重新定义消费方式，个性化、定制化、体验式消费成为新的需求偏好。通过一站式BI帮企业实现满足Z时代非常细碎、非常多样化的需求，甚至从中制造出小众爆品或者破圈爆品，才是敏捷经营的应有之义。
这种多样化需求，一方面源自信息获取的多样化，既有内容平台、电子商务平台、种草平台的浸润式信息覆盖，也有线下广告、青年同龄群体或者爱好者群体的分享；一方面也来自产品购买渠道的多样化，比如商超、门店、线上的平台电商、小程序电商、直播电商等等。
多样化渠道意味着传统的单一渠道层层触达、多渠道多方触达营销模式，已经被网状的、渠道之间相互连通全渠道运营模式所取代。这就对零售消费企业各业务环节效率提升，以及环节间的数据打通和业务协同提出了更高要求。
也就是说，不仅需要消费企业拥有对各渠道数据的掌控能力，还需要企业提升供给端能力。
比如后端供应链上，将分散的消费数据整合好，为研发团队的产品创新提供支撑；将原本经验驱动的供应链决策体系改造为精细数据驱动的供应链体系，而且这种数据驱动可以让业务用起来；这种数据驱动，不仅是指导现在，还能够洞察未来，将产销两方协同产生的内容综合起来，形成产销衔接的业务洞察，实现供应链快速上新与迭代，并敏捷响应市场需求变化实现实现精准分货、提升消费体验。
当然，企业敏捷经营的能力，需要战略层面和执行层面的共同支撑。在战略层面，需要以敏捷的组织架构和敏捷的战略决策为指导，进行自上而下打通。这在某种程度上预示着企业应在决策过程中考虑到市场的快速变化，并确保决策机制能够迅速响应这些变化，以保持竞争力。在业务层面，要实现业务联合敏捷化、总部决策敏捷化和经营管理敏捷化。这就要求各业务部门能够迅速响应市场需求，实时调整策略和资源配置；业务层面具有强大的数据分析能力，保持跨部门数据顺畅对接，可以依据实时数据和市场反馈迅速做出决策。
这种能力，实际上的意思就是从线性的品牌-分销商-门店-消费者，到一对多的多渠道触达，再到网状结构的全渠道运营。
有位消费行业研究者就告诉亿欧：之前消费企业逻辑就像一根棍子，直来直去，把消费的人打晕，就买单了；然后发现棍子不太好用，就进化成棒槌，增加了圆度，抡起来砸倒一片消费者，就买单了；现在更厉害，发现棒槌还是很多打不到，干脆进化成网了，一网下去，未必能一网打尽，也不能涸泽而渔嘛，但肯定有买单的。
演进过程中，随着我们国家数字化的经济规模的持续扩大，也越需要释放数据的生产力。BI厂商在其中扮演的角色，就更接近于数据治理师、数据助产士的角色，让数据从死数据、冷数据成为发挥提质增效作用的活数据、热数据。
在数字化变革驱动下，将BI用起来正在成为慢慢的变多企业的共识。也需要BI等数据产品也帮企业在数智化升级中，分辨清哪些工序、流程是效率的堵点，哪些环节的数据分析与优化是企业赢得竞争的关键赛点，为企业搭建好数据工具体系。
