當(dāng)前，我們正處于一場聲勢浩大的數(shù)字革命時代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為全球經(jīng)濟(jì)增長和社會進(jìn)步的關(guān)鍵力量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為基礎(chǔ)，改變了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的運作方式，促進(jìn)了創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的實現(xiàn)。

企業(yè)在數(shù)字化過程中積累了大量的數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)被有效利用，用得好是一種資產(chǎn)，沒有被利用則是一種負(fù)債，不但占用存儲空間，而且存儲設(shè)備還要耗費資源和人工管理成本。有數(shù)據(jù)沒有分析是一種巨大資源浪費，而有分析沒有數(shù)據(jù)也是在做無用功。

所以，擺在企業(yè)面前的幾個問題，就是如何將數(shù)據(jù)價值發(fā)揮出來？如何讓數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)，提供創(chuàng)新的源動力，提升企業(yè)運營效率和輔助決策？是我們這次主要討論的話題。

企業(yè)面臨的用數(shù)痛點和困境

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)據(jù)要素價值凸顯，企業(yè)認(rèn)識到數(shù)據(jù)重要，但在用數(shù)時普遍遇到以下問題和困境：

? 數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)薄弱，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重

隨著企業(yè)信息化建設(shè)突飛猛進(jìn)，企業(yè)管理職能精細(xì)劃分，信息系統(tǒng)圍繞不同的管理階段和管理職能展開（如ERP、MES、PLM，SRM、CRM、HR等），企業(yè)中“多系統(tǒng)并存、系統(tǒng)數(shù)據(jù)耦合度高”的情況越來越明顯。各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)分散，標(biāo)準(zhǔn)均不統(tǒng)一，沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺，多數(shù)據(jù)源分析困難。

? 業(yè)務(wù)分析及時性及準(zhǔn)確性差

在企業(yè)沒有分析系統(tǒng)的支撐下，各分子公司、各業(yè)務(wù)部門大部分靠手工匯集數(shù)據(jù)制作報表，數(shù)據(jù)收集困難，業(yè)務(wù)口徑不統(tǒng)一，手動分析整合效率低下，分析結(jié)果滯后，準(zhǔn)確性不高。

? 決策支持缺乏有效數(shù)據(jù)支撐

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)在決策時無法及時看到關(guān)鍵的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析報表，經(jīng)營管理決策全靠領(lǐng)導(dǎo)個人經(jīng)驗，缺乏有效數(shù)據(jù)支撐。

? 生產(chǎn)經(jīng)營乏閉環(huán)管理

企業(yè)在生產(chǎn)過程無法及時監(jiān)控，生產(chǎn)計劃傳達(dá)混亂，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、維保巡檢效率低下，質(zhì)量問題、客訴管理缺乏閉環(huán)機制。

? 沒有數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊或數(shù)據(jù)分析組織

目前多數(shù)中型企業(yè)對數(shù)據(jù)的利用率不高，一方面，是因為目前企業(yè)還沒有足夠高質(zhì)量的數(shù)據(jù)作為有價值的輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)用不起來。另一方面，是因為企業(yè)對數(shù)據(jù)分析或利用的認(rèn)知不夠，重視度不夠。企業(yè)為應(yīng)對激烈競爭的市場和不確定的未來，要提前制定數(shù)據(jù)應(yīng)用策略，建立或儲備數(shù)據(jù)分析人才，保證企業(yè)的數(shù)據(jù)充分有價值的被利用。

從原始數(shù)據(jù)到智慧的轉(zhuǎn)變路徑

通常提到的數(shù)據(jù)，其實指的是原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)本身是沒有意義的，必須被賦予其業(yè)務(wù)屬性才真正有意義和價值。從數(shù)據(jù)到信息，從信息到知識，再從知識到智慧，這個賦予業(yè)務(wù)屬性的過程就是數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)變的路徑。

企業(yè)的原始數(shù)據(jù)是指未經(jīng)加工處理的數(shù)據(jù)，是指沒有被修改、清洗或篩選的數(shù)據(jù)。也就是數(shù)據(jù)采集或數(shù)據(jù)生成過程中所獲取的初始信息。我們?nèi)缃竦臅r代，是互聯(lián)網(wǎng)的時代，也是大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)表明數(shù)據(jù)不僅量多，層次多，而且是海量的。

原始數(shù)據(jù)的類型：原始數(shù)據(jù)的類型很多，如文本、圖像、視頻、聲音等。文本數(shù)據(jù)可以是純文本，也可以是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都是原始數(shù)據(jù)，需要進(jìn)一步加工處理和分析才能得出有用的信息。

原始數(shù)據(jù)的重要性：原始數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)做出正確的決策。因此，原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精確性直接影響到最終決策的正確性。

原始數(shù)據(jù)的處理：原始數(shù)據(jù)可能會受到各種因素的影響，例如數(shù)據(jù)采集的過程中產(chǎn)生的錯誤、數(shù)據(jù)清洗過程中的處理錯誤等。對于這些問題，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。處理的過程包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、整合、分析等。這些步驟的目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的數(shù)據(jù)，并提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可用性和可靠性。

信息是有意義的數(shù)據(jù)，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋、整理、歸納后的產(chǎn)物。信息能夠消除不確定性，為決策提供依據(jù)。例如，在公司的日常運營中，財務(wù)人員通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，就可以得到整個公司的財務(wù)情況數(shù)據(jù)還可以計算出公司的總收入、總支出、總利潤等指標(biāo)，以及各項成本費用的具體構(gòu)成等。這些數(shù)據(jù)就變成了全面反映公司財務(wù)狀況的信息。這些數(shù)據(jù)可以幫助我們了解公司的盈利能力和經(jīng)營效率，進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)制定更好的經(jīng)營策略。

知識是信息是升華，是將信息轉(zhuǎn)化的過程，是我們在現(xiàn)實生活中進(jìn)行判斷和決策的重要依據(jù)。例如，在公司的日常運營中，財務(wù)人員和管理者需要具備專業(yè)的知識和豐富的經(jīng)驗。他們需要運用這些專業(yè)的知識來分析銷售額、成本、現(xiàn)金流量和資產(chǎn)負(fù)債表等數(shù)據(jù)，以了解公司的盈利狀況、資金流動狀況和資產(chǎn)、負(fù)債狀況。

從知識到智慧的過程其實就是對獲取的知識進(jìn)行內(nèi)化的結(jié)果，智慧不僅包含已知的知識和技能，還包含對未知事物的洞察和預(yù)見能力。例如，在公司的日常運營中，財務(wù)人員和管理者用專業(yè)的知識和經(jīng)驗對公司的盈利狀況、資金流動狀況和資產(chǎn)、負(fù)債狀況等進(jìn)行分析，揭示了公司運營的真實狀態(tài)，并根據(jù)分析的結(jié)果對公司下一階段的發(fā)展方向做出有效判斷和預(yù)測，則表現(xiàn)為智慧。

以數(shù)字化為抓手，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用體系，釋放數(shù)據(jù)價值

以數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)提供一個很好的契機，讓企業(yè)可以系統(tǒng)地梳理當(dāng)前面臨的用數(shù)問題，企業(yè)要明確自身的需求和用數(shù)場景，統(tǒng)一規(guī)劃布局，構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，打通企業(yè)原始數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)智慧的整個流程，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮其應(yīng)有的價值，逐步實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能。

數(shù)據(jù)分析體系的建設(shè)一般要依賴數(shù)據(jù)分析平臺實現(xiàn)，而其建設(shè)方法基本上可以從數(shù)據(jù)分析流程來理解，比如數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等等。

企業(yè)數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到應(yīng)用依次經(jīng)過了數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)存儲與處理、數(shù)據(jù)應(yīng)用三個階段，由業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL加載到數(shù)據(jù)倉庫，并在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)一步加工處理后進(jìn)入數(shù)據(jù)分析工具，最后通過數(shù)據(jù)分析工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與可視化展示。

要想頂層應(yīng)用體驗好，那么底層的數(shù)據(jù)建設(shè)就相當(dāng)重要，所以自助式數(shù)據(jù)分析平臺建設(shè)的首先就是要搭建數(shù)據(jù)倉庫。我們整合過的數(shù)據(jù)往往也是異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，因此要先對關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理，比如說指標(biāo)的篩選等等。將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理整合并分門別類存儲，隨時用數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)調(diào)用。

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是指在企業(yè)中建立的衡量和評估業(yè)務(wù)運營狀況的一套指標(biāo)體系。它包括了各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的關(guān)鍵指標(biāo)，用于監(jiān)控和評估企業(yè)的業(yè)務(wù)績效，并為決策提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的設(shè)計需要根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)和戰(zhàn)略來確定，具體指標(biāo)的選擇需要考慮與業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以及其對業(yè)務(wù)績效的影響程度。常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)包括銷售額、利潤率、市場份額、客戶滿意度、產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)等。

建立合理有效的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可以幫助企業(yè)管理者了解企業(yè)的整體運營情況，快速發(fā)現(xiàn)問題和優(yōu)化機會，并基于數(shù)據(jù)指標(biāo)來制定戰(zhàn)略和決策，提高業(yè)務(wù)績效和競爭力。

得到了清洗后的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)就可以進(jìn)行自助式分析了，用數(shù)據(jù)分析平臺，比如星空輕分析可視化探索分析，是面向分析用戶，讓他們能夠以最直觀快速的方式，了解自己的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題的模塊。業(yè)務(wù)人員只需要進(jìn)行簡單的拖拽操作，選擇自己需要分析的字段，快速看到自己需要的數(shù)據(jù)?；蛘吒鶕?jù)業(yè)務(wù)分析需要，在相應(yīng)指標(biāo)庫中，講數(shù)據(jù)指標(biāo)按分析思路進(jìn)行可視化布局，探索數(shù)據(jù)背后的問題。

數(shù)據(jù)可視化及移動化應(yīng)用

關(guān)鍵指標(biāo)可視化應(yīng)用