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大数据分析工具如何结合企业业务发挥价值?专家的6点建议

2022-06-22 15:52:41
身处海量数据时代,数据本身对于企业来说极具价值,业务创新、业务升级、智能决策都离不开大数据。但知易行难,很多企业在数字化转型的实践过程之中,都常常会遭遇以下的尴尬情况:
数据分析工作和实际的业务开展互相分裂,一线业务人员感受不到数据分析工作给实际业务效率提升带来的帮助,久而久之,数字化转型在企业内部变成了“工具转型”,难以发掘到大数据的核心价值赋能实际业务,数据分析工作的价值也难以具化。
这样的转型困局,应该如何破解?在上周举办的"美林数据2022数智云论坛”中,陕煤物资集团的数字化业务专家程哲老师,就结合陕煤物资大数据分析平台的建设经验,谈了他关于企业数字化转型落地的相关思考。

企业数字化转型落地,难在哪里?
数字化转型工作难以落地,往往问题出在先期的战略规划就没有契合业务的实际发展需要,比如:
缺乏业务洞察,不满足业务实际需求
很多企业在进行数字化转型工作时,总是工具先行,忽视了对业务提升需求的调查,使得数字化部署的重点,与业务发展的侧重没有形成有效关联。
缺乏落地应用能力,日常业务难应用
各层级业务人员对数字化转型的认知水平参差不齐,甚至觉得数字化运营手段为日常工作开展增添了额外的负担。
举个例子,很多企业匆匆上马数字化转型的试点项目,例如智能报表系统或者智慧大屏,却并未对底层数据系统进行整理重构,就算成功了,由于和实际业务难以兼容,也很难真正发挥作用,久而久之,让数字化转型部署常常在企业内部难以得到业务人员的认可。

大数据分析平台
对此,程哲老师认为,数字化转型不是一个一蹴而就、立竿见影的工作,要做好长期的规划设计。
构建业务数字化系统平台时,要先明确自己的建设目标、使用人群,让更多的人理解并参与到数字化转型工作中,按照业务的实际需求去逐步改进深化,让业务人员真正感受到数字化能力对业务推进的赋能,才能实现决策层、管理层、执行层的有效互动,达成业绩长效提升。

数字化转型工作规划,重点关注这6点!
探索数字化转型的前期阶段,很多中小型企业可能都会去选择去学习头部企业的先进经验。但数字化转型的典型案例往往都具有大规模投资、迎合细分行业需求的特点,对于那些不具备一次性大规模投入,想要进行尝试性探索的企业,应该如何找到切入点呢?
程哲老师结合陕煤物资数字化转型的实践经验,给出了6点建议:
1、明确现阶段数字化转型的建设目标
很多企业会习惯先明确一个大的宏观目标,但对于业务数字化转型工作来说,明确现阶段业务发展的实际需求,考虑建设安全、稳定、可靠、可扩展性高的一体化的基础平台,打好数据存储、管理、应用的基础,会更加符合短时间内企业数字化工作的需求。
2、探索可复制样板案例很重要
为了加速内部数字化转型工作的推广效率,让更多人认可数字化转型工作的价值,可以采取分阶段建设、敏捷化开发、快速迭代的模式,针对具体业务需求,打造可提取经验的典型样板案例,让更多人认识、理解数据分析的意义。
3、明确业务数据价值和使用人群
很多数据分析团队在先期调研需求时,常常都会面临着业务部门提不出意见、需求的难题。真的是一线业务人员对数据分析、智能决策没有需求吗?其实是因为企业内部各个层次、各个职能对于数据分析的价值定位和理解有所不同。
建议企业数据分析团队在设计相关平台架构时,可以根据领导层、业务管理层、具体执行层,以及管理部门、财务部门、一线业务人员的不同需求,去区分设计,会让业务数字化更快开展。
4、梳理目前业务系统的不足,明确数字化能力建设程度
数字化转型是为了降本增效,是为了弥补现有业务系统的不足,因此在订立阶段性的数字化系统建设目标时,比起建立、引入更多新的数据分析指标、工具,可以把精力放在核心业务上,梳理关键数据,从建设有用的可视化展示做起,让数据分析的价值快速显现。
5、融合现有业务流程,发掘数据价值
要让业务人员把数据分析用起来,首先要让数据分析和业务流程实现高度融合。这就需要数据分析团队要和业务部门进行深度交流,建立丰富的数据分析维度和数据标签,比如除了常见的业务数据,为了真正体现数据价值,还可以考虑引入经营考核指标、财务数据进行关联分析等等。
6、让各个部门都能拿到自己想要的数据
在实际的业务场景中,一线人员不仅看重数据分析结果的及时性、准确性,更看重数据的易用性。因此在数据平台的构建过程中,我们也需要考虑数据分析的预期应用效果,比如面向业务人员的自助分析要达到什么程度,数据可视化和大屏、电脑、移动设备的适配等等。
Tempo大数据分析解决方案,让智能决策高效落地
从本次云论坛行业专家们的分享中可以看出,数据分析工作必须以业务应用为最终目标,才能让数据分析的成果能够真正落地。
那么Tempo大数据分析平台,又是如何结合企业业务场景和应用,通过不同产品能力的灵活组合,让企业的数据治理与应用能够真正赋能于业务提质增效的呢?下面我们介绍4个典型的场景解决方案;
基于填报+BI的体系化经营分析设计
以往企业要开展围绕经营现状的数据分析,往往牵扯到多源头数据,需要多个部门的大量人员通力协作,耗费大量时间才能完成一份分析报告。
而通过引入Tempo 大数据分析平台,建设承载经营分析所需的系统平台,将系统数据、业务数据能够进行采集、汇聚、融合加工及呈现,我们就可以结合自助式填报+BI分析,围绕关键经营指标和重点指标,对业务完成情况进行动态跟踪和全局展现,对现有业务及涉及的经营指标、考核指标有一个明确的分解、分析体系,让可视化数据分析真正支撑经营效率、经营决策。

大数据分析平台

基于AI+BI的自助化运营管控分析
在以制造业为代表的运营管控场景中,数据分析人员常常会面临海量数据量级、紧凑的时间周期、复杂的数据计算以及多变的数据分析场景等等棘手难题,难以提升数据分析的效率。
而Tempo大数据分析平台通过整合Tempo AI的数据建模分析计算能力和Tempo BI的可视化分析能力,让数据采集线上化、场景构建易用化、分析场景业务化、计算过程自动化、数据成果快速化,通过Tempo平台智能化的自助操作,让业务人员也能轻松上手运营数据分析,实现自助化运营管控分析。

数据分析平台

企业知识资产与算法沉淀
在企业逐步实现数字化运营之后,我们会发现企业内部会逐渐积累大量与业务相关的算法,这些算法都是企业宝贵的知识资产,却往往散落在各部门甚至是个人手中,难以进行汇集利用。
Tempo AI在设计之初就考虑到企业算法统一管理、使用的需求,通过扩展式编程、自定义算法等平台专属功能,以及和第三方模型中心的打通,实现算法模型的统一管理和快速验证及应用,让知识资产的沉淀更加高效便捷。
平台深度应用的场景化产品定制需求
Tempo大数据分析平台通过微服务架构+开放API接口,帮助企业根据业务发展需求灵活开发打造企业专属“数据应用平台”,例如面向教育大数据人才应用人才能力培养需求,搭建实验实训平台;面向制造企业生产经营管控需求,搭建数据管控平台等等,助力数据业务化应用。
随着数字经济新生态的逐渐形成,可以预见,未来智能决策将成为企业数字化转型的重要方向和企业的核心竞争力之一。但不同的行业、不同的企业,适合的数字化转型方案都会有所不同,需要在实践中不断摸索。
本次美林数据2022数智云论坛之中,来自美林数据和行业头部企业的资深大数据业务一线专家们,围绕企业构建数字化能力的思路、应用能力、解决方案,带来了精彩的分享。
点此链接即可查看直播回放,获取本次直播嘉宾的演讲PPT材料。

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