数据驱动、AI赋能 企业如何让数据成为生产力?
2024年09月11日 16:38 来源: 21世纪经济报道
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  数字经济发展离不开数据。中国数据量规模从2022年的23.88ZB,将增长至2027年的76.6ZB,年均增长速度CAGR达到26.3%,为全球第一。政府、媒体、专业服务、零售、医疗、金融为主要分布领域。
  因为数据本身的特性和潜力,近年来,企业纷纷开启数字化转型。IDC最新发布的《中国商业智能和分析软件市场跟踪报告,2023H2》显示,2023下半年,中国商业智能与分析软件市场规模为5.2亿美元,同比增长为3.7%。
  近年来,以人工智能为代表的新技术发展迅速,数据作为数字经济时代的基础性和战略性资源,开始加速成为企业竞争的关键生产要素,中国企业数字化转型也已进入“深水区”。
  “以数据为核心,以生成式大模型为基础,基于大算力三大要素的综合应用将带来一系列新的技术变革。”日前,哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院副院长袁宏宇在帆软第六届智数大会现场对未来科技发展进行了展望。
  用好数据仍有挑战
  帆软CEO陈炎在大会上坦言,数据分析不只是罗列数据,应该基于场景,支持预警和实现最短链路解决问题,才能支撑企业的长期有效的增长。
  以华峰集团为例,其将流程作为集团公司运营的主线,重点打造了六大智能运营平台、三大职能服务平台和两大智能连接平台,并根据不同经营管理人员关注的信息不同,像公众号一样,由系统主动推送当前的信息,结合帆软报表方便快捷地展现给经营决策层,实现了从人找信息到信息找人的“数据助力管理”的新模式。
  华峰集团数科公司总经理李斌认为,“企业数字化本质是技术与体系的联合,好的管理体系搭配,好的数字化转型工具,才能实现企业业务快速成长。”
  同样认可数据价值并成功助力企业管理提效的还有恒安集团。其CIO严寅表示,快消品行业的特点就是价值链特别长,特别是近几年消费习惯的变化,使得整个价值链更加复杂。为支撑业务,恒安在2021年重新进行了数字化的启程。
  “只有在各个系统、各个项目过程当中把数据驱动的理念融入其中,把数据驱动的理念建立在各个所谓的数字化系统,以终为始,才能真正数字化转型成功。”严寅表示。
  整体来看,企业对数字化转型的关注和讨论是一个积极的信号,表明企业愿意投资于新技术和新理念,寻求业务的创新和改进。
  但从实际情况来看,企业的数字化程度参差不齐,对数据化工具的应用也存在着各种问题。
  其一,单一厂商部署比例低。根据Gartner的内部调研报告,仅有31%的企业能够通过单一厂商实现端到端的数据和分析工具部署。这意味着大多数企业采用的是多厂商的部署模式,这可能导致工具间的配合不协调,以及数据资产共享和复用的问题。
  其二,产品部署分布分散。帆软产品研发总经理陈敏表示,在内部的部署交付团队协助客户部署产品的过程中,统计发现只有20%的客户将FineReport(FR)和商业智能(BI)工具集成部署,而有将近80%的客户选择分开部署,这无疑会影响BI和FR之间的协同效应,如统一用户权限管理、数据层的互通以及资产的共享等问题。
  其三,客户数据和分析建设不足。随着时间推移,企业会向更高级的阶段发展。在这个过程中,企业可能会引入新的工具和解决方案,这就需要现有工具能够与新工具有效配合,否则就会形成信息孤岛。因此,企业需要一个既能满足当前细分场景需求,又能随着企业发展而持续升级的整体解决方案。
  另一方面,数据人才缺失的问题更为迫切。帆软数据应用研究院的报告显示,尽管许多企业已经大量投入数字化工具和技术,但因缺乏掌握和应用这些数字化技术的人才,对于大多数企业来说这些工具仍然是“黑箱”,无法真正将其转化为切实的业务成果。
  在眼下,企业亟需培养和引进一支精通数字化技术的人才队伍,才能真正推动数字化转型落地实施,在激烈的市场竞争中占据优势地位。
  AI赋能仍在初期
  各业虽然数字化转型进程不,但是多将企业层的全数据决策能和数据价值洞察列为迎接变和商业创新的决胜因素,并把BI作为其中重要的数据利器。
  近些年,AI的不断进化赋予了商业智能工具更大的想象空间,借助AI的相关能力提升效率和可用性的商业智能工具将让数据发挥更大的价值、拥有更高的生产力。
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