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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

大數(shù)據(jù)分析工具如何結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)揮價值？專家的6點(diǎn)建議

2022-06-22 15:52:41 次
身處海量數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)本身對于企業(yè)來說極具價值，業(yè)務(wù)創(chuàng)新、業(yè)務(wù)升級、智能決策都離不開大數(shù)據(jù)。但知易行難，很多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐過程之中，都常常會遭遇以下的尷尬情況：
數(shù)據(jù)分析工作和實(shí)際的業(yè)務(wù)開展互相分裂，一線業(yè)務(wù)人員感受不到數(shù)據(jù)分析工作給實(shí)際業(yè)務(wù)效率提升帶來的幫助，久而久之，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)內(nèi)部變成了“工具轉(zhuǎn)型”，難以發(fā)掘到大數(shù)據(jù)的核心價值賦能實(shí)際業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)分析工作的價值也難以具化。
這樣的轉(zhuǎn)型困局，應(yīng)該如何破解？在上周舉辦的"美林?jǐn)?shù)據(jù)2022數(shù)智云論壇”中，陜煤物資集團(tuán)的數(shù)字化業(yè)務(wù)專家程哲老師，就結(jié)合陜煤物資大數(shù)據(jù)分析平臺的建設(shè)經(jīng)驗，談了他關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地的相關(guān)思考。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地，難在哪里？
數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作難以落地，往往問題出在先期的戰(zhàn)略規(guī)劃就沒有契合業(yè)務(wù)的實(shí)際發(fā)展需要，比如：
缺乏業(yè)務(wù)洞察，不滿足業(yè)務(wù)實(shí)際需求
很多企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作時，總是工具先行，忽視了對業(yè)務(wù)提升需求的調(diào)查，使得數(shù)字化部署的重點(diǎn)，與業(yè)務(wù)發(fā)展的側(cè)重沒有形成有效關(guān)聯(lián)。
缺乏落地應(yīng)用能力，日常業(yè)務(wù)難應(yīng)用
各層級業(yè)務(wù)人員對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知水平參差不齊，甚至覺得數(shù)字化運(yùn)營手段為日常工作開展增添了額外的負(fù)擔(dān)。
舉個例子，很多企業(yè)匆匆上馬數(shù)字化轉(zhuǎn)型的試點(diǎn)項目，例如智能報表系統(tǒng)或者智慧大屏，卻并未對底層數(shù)據(jù)系統(tǒng)進(jìn)行整理重構(gòu)，就算成功了，由于和實(shí)際業(yè)務(wù)難以兼容，也很難真正發(fā)揮作用，久而久之，讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型部署常常在企業(yè)內(nèi)部難以得到業(yè)務(wù)人員的認(rèn)可。
大數(shù)據(jù)分析平臺
對此，程哲老師認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一個一蹴而就、立竿見影的工作，要做好長期的規(guī)劃設(shè)計。
構(gòu)建業(yè)務(wù)數(shù)字化系統(tǒng)平臺時，要先明確自己的建設(shè)目標(biāo)、使用人群，讓更多的人理解并參與到數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作中，按照業(yè)務(wù)的實(shí)際需求去逐步改進(jìn)深化，讓業(yè)務(wù)人員真正感受到數(shù)字化能力對業(yè)務(wù)推進(jìn)的賦能，才能實(shí)現(xiàn)決策層、管理層、執(zhí)行層的有效互動，達(dá)成業(yè)績長效提升。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作規(guī)劃，重點(diǎn)關(guān)注這6點(diǎn)！
探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前期階段，很多中小型企業(yè)可能都會去選擇去學(xué)習(xí)頭部企業(yè)的先進(jìn)經(jīng)驗。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型案例往往都具有大規(guī)模投資、迎合細(xì)分行業(yè)需求的特點(diǎn)，對于那些不具備一次性大規(guī)模投入，想要進(jìn)行嘗試性探索的企業(yè)，應(yīng)該如何找到切入點(diǎn)呢？
程哲老師結(jié)合陜煤物資數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐經(jīng)驗，給出了6點(diǎn)建議：
1、明確現(xiàn)階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型的建設(shè)目標(biāo)
很多企業(yè)會習(xí)慣先明確一個大的宏觀目標(biāo)，但對于業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作來說，明確現(xiàn)階段業(yè)務(wù)發(fā)展的實(shí)際需求，考慮建設(shè)安全、穩(wěn)定、可靠、可擴(kuò)展性高的一體化的基礎(chǔ)平臺，打好數(shù)據(jù)存儲、管理、應(yīng)用的基礎(chǔ)，會更加符合短時間內(nèi)企業(yè)數(shù)字化工作的需求。
2、探索可復(fù)制樣板案例很重要
為了加速內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的推廣效率，讓更多人認(rèn)可數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的價值，可以采取分階段建設(shè)、敏捷化開發(fā)、快速迭代的模式，針對具體業(yè)務(wù)需求，打造可提取經(jīng)驗的典型樣板案例，讓更多人認(rèn)識、理解數(shù)據(jù)分析的意義。
3、明確業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價值和使用人群
很多數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊在先期調(diào)研需求時，常常都會面臨著業(yè)務(wù)部門提不出意見、需求的難題。真的是一線業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)分析、智能決策沒有需求嗎？其實(shí)是因為企業(yè)內(nèi)部各個層次、各個職能對于數(shù)據(jù)分析的價值定位和理解有所不同。
建議企業(yè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊在設(shè)計相關(guān)平臺架構(gòu)時，可以根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)層、業(yè)務(wù)管理層、具體執(zhí)行層，以及管理部門、財務(wù)部門、一線業(yè)務(wù)人員的不同需求，去區(qū)分設(shè)計，會讓業(yè)務(wù)數(shù)字化更快開展。
4、梳理目前業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不足，明確數(shù)字化能力建設(shè)程度
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是為了降本增效，是為了彌補(bǔ)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不足，因此在訂立階段性的數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)時，比起建立、引入更多新的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)、工具，可以把精力放在核心業(yè)務(wù)上，梳理關(guān)鍵數(shù)據(jù)，從建設(shè)有用的可視化展示做起，讓數(shù)據(jù)分析的價值快速顯現(xiàn)。
5、融合現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，發(fā)掘數(shù)據(jù)價值
要讓業(yè)務(wù)人員把數(shù)據(jù)分析用起來，首先要讓數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)流程實(shí)現(xiàn)高度融合。這就需要數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊要和業(yè)務(wù)部門進(jìn)行深度交流，建立豐富的數(shù)據(jù)分析維度和數(shù)據(jù)標(biāo)簽，比如除了常見的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為了真正體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，還可以考慮引入經(jīng)營考核指標(biāo)、財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析等等。
6、讓各個部門都能拿到自己想要的數(shù)據(jù)
在實(shí)際的業(yè)務(wù)場景中，一線人員不僅看重數(shù)據(jù)分析結(jié)果的及時性、準(zhǔn)確性，更看重數(shù)據(jù)的易用性。因此在數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建過程中，我們也需要考慮數(shù)據(jù)分析的預(yù)期應(yīng)用效果，比如面向業(yè)務(wù)人員的自助分析要達(dá)到什么程度，數(shù)據(jù)可視化和大屏、電腦、移動設(shè)備的適配等等。
Tempo大數(shù)據(jù)分析解決方案，讓智能決策高效落地
從本次云論壇行業(yè)專家們的分享中可以看出，數(shù)據(jù)分析工作必須以業(yè)務(wù)應(yīng)用為最終目標(biāo)，才能讓數(shù)據(jù)分析的成果能夠真正落地。
那么Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺，又是如何結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)場景和應(yīng)用，通過不同產(chǎn)品能力的靈活組合，讓企業(yè)的數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用能夠真正賦能于業(yè)務(wù)提質(zhì)增效的呢？下面我們介紹4個典型的場景解決方案；
基于填報+BI的體系化經(jīng)營分析設(shè)計
以往企業(yè)要開展圍繞經(jīng)營現(xiàn)狀的數(shù)據(jù)分析，往往牽扯到多源頭數(shù)據(jù)，需要多個部門的大量人員通力協(xié)作，耗費(fèi)大量時間才能完成一份分析報告。
而通過引入Tempo 大數(shù)據(jù)分析平臺，建設(shè)承載經(jīng)營分析所需的系統(tǒng)平臺，將系統(tǒng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行采集、匯聚、融合加工及呈現(xiàn)，我們就可以結(jié)合自助式填報+BI分析，圍繞關(guān)鍵經(jīng)營指標(biāo)和重點(diǎn)指標(biāo)，對業(yè)務(wù)完成情況進(jìn)行動態(tài)跟蹤和全局展現(xiàn)，對現(xiàn)有業(yè)務(wù)及涉及的經(jīng)營指標(biāo)、考核指標(biāo)有一個明確的分解、分析體系，讓可視化數(shù)據(jù)分析真正支撐經(jīng)營效率、經(jīng)營決策。
大數(shù)據(jù)分析平臺

基于AI+BI的自助化運(yùn)營管控分析
在以制造業(yè)為代表的運(yùn)營管控場景中，數(shù)據(jù)分析人員常常會面臨海量數(shù)據(jù)量級、緊湊的時間周期、復(fù)雜的數(shù)據(jù)計算以及多變的數(shù)據(jù)分析場景等等棘手難題，難以提升數(shù)據(jù)分析的效率。
而Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺通過整合Tempo AI的數(shù)據(jù)建模分析計算能力和Tempo BI的可視化分析能力，讓數(shù)據(jù)采集線上化、場景構(gòu)建易用化、分析場景業(yè)務(wù)化、計算過程自動化、數(shù)據(jù)成果快速化，通過Tempo平臺智能化的自助操作，讓業(yè)務(wù)人員也能輕松上手運(yùn)營數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)自助化運(yùn)營管控分析。
數(shù)據(jù)分析平臺

企業(yè)知識資產(chǎn)與算法沉淀
在企業(yè)逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營之后，我們會發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部會逐漸積累大量與業(yè)務(wù)相關(guān)的算法，這些算法都是企業(yè)寶貴的知識資產(chǎn)，卻往往散落在各部門甚至是個人手中，難以進(jìn)行匯集利用。
Tempo AI在設(shè)計之初就考慮到企業(yè)算法統(tǒng)一管理、使用的需求，通過擴(kuò)展式編程、自定義算法等平臺專屬功能，以及和第三方模型中心的打通，實(shí)現(xiàn)算法模型的統(tǒng)一管理和快速驗證及應(yīng)用，讓知識資產(chǎn)的沉淀更加高效便捷。
平臺深度應(yīng)用的場景化產(chǎn)品定制需求
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺通過微服務(wù)架構(gòu)+開放API接口，幫助企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展需求靈活開發(fā)打造企業(yè)專屬“數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺”，例如面向教育大數(shù)據(jù)人才應(yīng)用人才能力培養(yǎng)需求，搭建實(shí)驗實(shí)訓(xùn)平臺；面向制造企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管控需求，搭建數(shù)據(jù)管控平臺等等，助力數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化應(yīng)用。
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)新生態(tài)的逐漸形成，可以預(yù)見，未來智能決策將成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向和企業(yè)的核心競爭力之一。但不同的行業(yè)、不同的企業(yè)，適合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案都會有所不同，需要在實(shí)踐中不斷摸索。
本次美林?jǐn)?shù)據(jù)2022數(shù)智云論壇之中，來自美林?jǐn)?shù)據(jù)和行業(yè)頭部企業(yè)的資深大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)一線專家們，圍繞企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化能力的思路、應(yīng)用能力、解決方案，帶來了精彩的分享。
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