大數據分析工具如何結合企業業務發揮價值？專家的6點建議
2022-06-22 15:52:41
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身處海量數據時代，數據本身對于企業來說極具價值，業務創新、業務升級、智能決策都離不開大數據。但知易行難，很多企業在數字化轉型的實踐過程之中，都常常會遭遇以下的尷尬情況：
數據分析工作和實際的業務開展互相分裂，一線業務人員感受不到數據分析工作給實際業務效率提升帶來的幫助，久而久之，數字化轉型在企業內部變成了“工具轉型”，難以發掘到大數據的核心價值賦能實際業務，數據分析工作的價值也難以具化。
這樣的轉型困局，應該如何破解？在上周舉辦的"美林數據2022數智云論壇”中，陜煤物資集團的數字化業務專家程哲老師，就結合陜煤物資大數據分析平臺的建設經驗，談了他關于企業數字化轉型落地的相關思考。
企業數字化轉型落地，難在哪里？
數字化轉型工作難以落地，往往問題出在先期的戰略規劃就沒有契合業務的實際發展需要，比如：
缺乏業務洞察，不滿足業務實際需求
很多企業在進行數字化轉型工作時，總是工具先行，忽視了對業務提升需求的調查，使得數字化部署的重點，與業務發展的側重沒有形成有效關聯。
缺乏落地應用能力，日常業務難應用
各層級業務人員對數字化轉型的認知水平參差不齊，甚至覺得數字化運營手段為日常工作開展增添了額外的負擔。
舉個例子，很多企業匆匆上馬數字化轉型的試點項目，例如智能報表系統或者智慧大屏，卻并未對底層數據系統進行整理重構，就算成功了，由于和實際業務難以兼容，也很難真正發揮作用，久而久之，讓數字化轉型部署常常在企業內部難以得到業務人員的認可。
構建業務數字化系統平臺時，要先明確自己的建設目標、使用人群，讓更多的人理解并參與到數字化轉型工作中，按照業務的實際需求去逐步改進深化，讓業務人員真正感受到數字化能力對業務推進的賦能，才能實現決策層、管理層、執行層的有效互動，達成業績長效提升。
數字化轉型工作規劃，重點關注這6點！
探索數字化轉型的前期階段，很多中小型企業可能都會去選擇去學習頭部企業的先進經驗。但數字化轉型的典型案例往往都具有大規模投資、迎合細分行業需求的特點，對于那些不具備一次性大規模投入，想要進行嘗試性探索的企業，應該如何找到切入點呢？
程哲老師結合陜煤物資數字化轉型的實踐經驗，給出了6點建議：
1、明確現階段數字化轉型的建設目標
很多企業會習慣先明確一個大的宏觀目標，但對于業務數字化轉型工作來說，明確現階段業務發展的實際需求，考慮建設安全、穩定、可靠、可擴展性高的一體化的基礎平臺，打好數據存儲、管理、應用的基礎，會更加符合短時間內企業數字化工作的需求。
2、探索可復制樣板案例很重要
為了加速內部數字化轉型工作的推廣效率，讓更多人認可數字化轉型工作的價值，可以采取分階段建設、敏捷化開發、快速迭代的模式，針對具體業務需求，打造可提取經驗的典型樣板案例，讓更多人認識、理解數據分析的意義。
3、明確業務數據價值和使用人群
很多數據分析團隊在先期調研需求時，常常都會面臨著業務部門提不出意見、需求的難題。真的是一線業務人員對數據分析、智能決策沒有需求嗎？其實是因為企業內部各個層次、各個職能對于數據分析的價值定位和理解有所不同。
建議企業數據分析團隊在設計相關平臺架構時，可以根據領導層、業務管理層、具體執行層，以及管理部門、財務部門、一線業務人員的不同需求，去區分設計，會讓業務數字化更快開展。
4、梳理目前業務系統的不足，明確數字化能力建設程度
數字化轉型是為了降本增效，是為了彌補現有業務系統的不足，因此在訂立階段性的數字化系統建設目標時，比起建立、引入更多新的數據分析指標、工具，可以把精力放在核心業務上，梳理關鍵數據，從建設有用的可視化展示做起，讓數據分析的價值快速顯現。
5、融合現有業務流程，發掘數據價值
要讓業務人員把數據分析用起來，首先要讓數據分析和業務流程實現高度融合。這就需要數據分析團隊要和業務部門進行深度交流，建立豐富的數據分析維度和數據標簽，比如除了常見的業務數據，為了真正體現數據價值，還可以考慮引入經營考核指標、財務數據進行關聯分析等等。
6、讓各個部門都能拿到自己想要的數據
在實際的業務場景中，一線人員不僅看重數據分析結果的及時性、準確性，更看重數據的易用性。因此在數據平臺的構建過程中，我們也需要考慮數據分析的預期應用效果，比如面向業務人員的自助分析要達到什么程度，數據可視化和大屏、電腦、移動設備的適配等等。
Tempo大數據分析解決方案，讓智能決策高效落地
從本次云論壇行業專家們的分享中可以看出，數據分析工作必須以業務應用為最終目標，才能讓數據分析的成果能夠真正落地。
那么Tempo大數據分析平臺，又是如何結合企業業務場景和應用，通過不同產品能力的靈活組合，讓企業的數據治理與應用能夠真正賦能于業務提質增效的呢？下面我們介紹4個典型的場景解決方案；
基于填報+BI的體系化經營分析設計
以往企業要開展圍繞經營現狀的數據分析，往往牽扯到多源頭數據，需要多個部門的大量人員通力協作，耗費大量時間才能完成一份分析報告。
而通過引入Tempo 大數據分析平臺，建設承載經營分析所需的系統平臺，將系統數據、業務數據能夠進行采集、匯聚、融合加工及呈現，我們就可以結合自助式填報+BI分析，圍繞關鍵經營指標和重點指標，對業務完成情況進行動態跟蹤和全局展現，對現有業務及涉及的經營指標、考核指標有一個明確的分解、分析體系，讓可視化數據分析真正支撐經營效率、經營決策。
在以制造業為代表的運營管控場景中，數據分析人員常常會面臨海量數據量級、緊湊的時間周期、復雜的數據計算以及多變的數據分析場景等等棘手難題，難以提升數據分析的效率。
而Tempo大數據分析平臺通過整合Tempo AI的數據建模分析計算能力和Tempo BI的可視化分析能力，讓數據采集線上化、場景構建易用化、分析場景業務化、計算過程自動化、數據成果快速化，通過Tempo平臺智能化的自助操作，讓業務人員也能輕松上手運營數據分析，實現自助化運營管控分析。
企業知識資產與算法沉淀
在企業逐步實現數字化運營之后，我們會發現企業內部會逐漸積累大量與業務相關的算法，這些算法都是企業寶貴的知識資產，卻往往散落在各部門甚至是個人手中，難以進行匯集利用。
Tempo AI在設計之初就考慮到企業算法統一管理、使用的需求，通過擴展式編程、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，實現算法模型的統一管理和快速驗證及應用，讓知識資產的沉淀更加高效便捷。
平臺深度應用的場景化產品定制需求
Tempo大數據分析平臺通過微服務架構+開放API接口，幫助企業根據業務發展需求靈活開發打造企業專屬“數據應用平臺”，例如面向教育大數據人才應用人才能力培養需求，搭建實驗實訓平臺；面向制造企業生產經營管控需求，搭建數據管控平臺等等，助力數據業務化應用。
隨著數字經濟新生態的逐漸形成，可以預見，未來智能決策將成為企業數字化轉型的重要方向和企業的核心競爭力之一。但不同的行業、不同的企業，適合的數字化轉型方案都會有所不同，需要在實踐中不斷摸索。
本次美林數據2022數智云論壇之中，來自美林數據和行業頭部企業的資深大數據業務一線專家們，圍繞企業構建數字化能力的思路、應用能力、解決方案，帶來了精彩的分享。
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