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独家洞见丨构建数据驱动型企业的四项关键工作、两大切入点、三层应用架构

企业数字化· 发布时间:2024-12-12

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在当今的数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力。据驱动型企业能够借助先进技术平台与数据治理手段,将数据转化为关键生产要素,支持自动化、智能化、快速且精准的决策,进而推动业务创新,在市场竞争中脱颖而出。构建数据驱动型企业不仅是一种趋势,更是企业实现可持续发展、提升竞争力的必然选择。

 

数据驱动能为企业带来诸多显著价值:

(1)构建更敏捷的组织架构,使决策判断效率与敏捷性大幅增强;

(2)显著提升用户体验,通过精准分析用户行为实现个性化服务;

(3)有效降低运营成本,借助各类数据分析手段消除非增值流程;

(4)提高生产效率,挖掘生产数据中的优化创新点;

(5)降低经营风险,将合规要求量化为阈值以实时监测预警。

▲元年科技执行总裁李彤解读:数据驱动型企业的应用架构

以下将深入探讨构建数据驱动型企业的关键工作、切入点、所需的能力要素保障和应用架构。

构建数据驱动型企业的四项核心工作
确立战略导向,强化业务引领
构建数据驱动型企业需企业高层强力推动,CEO应积极营造数据驱动的企业文化,促使全体员工形成数据决策的思维模式。数据驱动旨在提升经营效率,业务部门作为主要责任主体,其积极投入对于企业转型至关重要。唯有业务部门深度参与,企业的数据驱动转型方能顺利推进。

 

深化智能化数据应用

智能化数据应用不应局限于报表和大屏展示,而应构建从问题发现到解决的完整管理闭环。新一代智能数据应用应具备以下核心能力:

  • 便捷的数据获取与分析能力(人找数):业务人员能够以自然语言等简单交互方式迅速定位所需数据,并获取数据的详细描述、深入分析及洞察结果。

  • 智能问题识别与预警推送能力(数找人):系统可自动监测数据,精准识别潜在问题并及时推送预警信息。

  • 精准归因分析能力:能够自动剖析问题产生的根本原因,为解决问题提供坚实依据。

  • 模拟推演决策辅助能力:协助人员模拟不同场景,推演可行的解决方案,提升决策的科学性与前瞻性。

  • 闭环协同任务管理能力:将问题转化为具体待办任务,持续跟进任务进展,确保问题得到有效解决。

  • 经验沉淀与优化能力:对问题成因及解决方案进行系统总结,形成标准化操作流程(SOP),持续提升组织运营效率。

 

夯实数据治理基础
企业内部普遍存在数据孤岛、口径不统一等问题,严重阻碍数据驱动进程。数据治理作为实现数据驱动的基石,是一项长期且持续的系统性工作,旨在构建完善的数据管理与运营体系。通过数据治理,可统一数据标准,消除数据不一致性,提升数据质量,为企业决策提供可靠依据。

 

构建数据决策模型体系

数据决策模型是数据驱动型企业的核心决策引擎,涵盖全面预算、经营预测、客户画像、销售绩效、风险识别等多种类型。企业应持续丰富决策模型库,包括历史数据分析模型与未来模拟预测模型,以及白盒多维计算模型和黑盒AI算法模型,以支撑精准决策。

 

构建数据驱动型企业的能力要素保障

强化数据治理能力

建立集团级数据治理体系,以“指标”为核心抓手,系统解决数据标准化、规范化及质量问题。构建新型业财税共享中心体系,实现业务、财务流程与战略目标的有效衔接,提供满足决策需求的数据维度,从源头上保障数据的可用性与有效性。

 

提升数据模型能力

数据模型分为多维模型和AI算法模型。多维数据库技术作为支撑复杂数据决策的关键技术,具备强大的业财分析、决策与预测能力,可模拟企业商业运作。元年科技成功研发的方舟内存多维数据库在关键技术指标上达到国际领先水平,有力推动了国产化替代进程。元年方舟GPT则提供了强大的AI算法模型,可深度挖掘数据信息,分析问题成因,预测经营风险,实现自然语言交互,拉近人与数据的距离。

 

完善数据应用平台能力

构建问题导向的智能数据应用需新一代技术平台支撑。元年方舟PaaS平台提供低代码应用开发能力,整合数据中台与治理功能;管理会计平台内置内存多维数据库,为数据分析人员提供自助建模、分析报告、模拟预测及协同作业平台;数据智能平台通过数据驱动问题发现与解决,借助智能算法实现自动化决策,有望成为数据驱动型企业的核心平台。

 

构建数据驱动型企业的切入点

对于数据基础薄弱企业,可以以管理会计体系建设为切入点,大力推进业财融合与数据治理工作,全面提升数据质量。以管理会计理念为指引,打通业务与财务流程,建立统一的数据标准与质量保障体系,确保数据在业务与财务环节的顺畅流转,为数据驱动体系奠定坚实根基。

 

对于数据基础良好企业,可以着力构建问题导向、场景化的智能数据应用体系,实现数据价值的最大化创造。推动数据应用模式从可视化向可管理化升级,通过实时、全面的数据监控及时发现并解决问题,实现数据对企业全层级、全流程的深度赋能。

 

数据驱动的应用架构

 

数据平台

数据驱动落地的应用架构中,最下面是数据平台层。这一层主要解决数据的采集、建模、加工和数据治理体系的建设。企业内外部数据,经过采集进入数据湖或者数据仓库;在数据仓库之上,对数据进行多维建模和汇总计算,输出销售、生产、财务等不同业务领域的多维数据模型,也可以利用算法训练生成客户分类,销量预测等多种算法模型;数据经过模型的加工以指标的形式进入指标中心。在数据采集加工的链条中,通过统一的主数据和数据标准,对指标、维度进行统一定义,统一企业内部的数据语言。

 

应用平台

数据应用需要应用平台的支撑。平台需要低代码开发的能力,快速定义对象,页面、卡片、流程、规则;需要用户自助建立数据模型、计算逻辑、算法、报告的能力;需要建立问题发现、原因分析、方案决策、任务下达和跟踪评估的问题管理能力;还需要大模型平台的支持,实现问题发现、分析和决策的智能化和自动化。

 

数据应用

数据驱动的智能数据应用不仅仅是报表和大屏,它可以是数据建模分析型的应用,如预算、管理报告体系,也可以是嵌入在交易流程里面的应用,比如对每一笔业务的信用审核。此外,数据应用还需要大量的自然语言交互,问题和任务的协同跟踪,运营经验的沉淀总结。

 

结语

综上所述,构建数据驱动型企业是一个系统工程,需要企业从战略、应用、治理、模型、平台等多方面入手,持续优化与创新,方能在数字化浪潮中实现可持续发展。元年的专业咨询能力和系统平台能力,可以帮助企业梳理数据应用的架构体系,并成功落地实施。

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