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数据智能:打造次世代管理分析平台,AI+BI双核驱动,做企业的数字军师

对于身处大数据时代的企业来说,海量的数据不仅带来了可以创造额外价值的机遇,也带来了管理上的巨大挑战。大数据时代催生出了全新的信息加工、处理和使用的方式(BI系统+AI算法,智能预测等),让企业能够从数据中挖掘洞察,提高经营决策质量和效率,进而创造价值。但是,这也同时加速了企业内部传统老旧经营和决策模式的淘汰,导致了充沛的数据和技术与陈旧的经验型决策方式产生了持续的摩擦和矛盾。

与此同时,竞争对手,甚至跨行业的巨头,都在持续的挖掘数据红利,提升竞争力,不断地侵吞市场份额,让无法充分利用数据资产的企业在竞争中处于劣势,并不断恶化,这让不少企业的管理者的焦虑持续增加,难以根治。

那么,为什么会存在这个矛盾?从企业经营管理者的角度看,有三大难点阻碍了数据的价值得到挖掘和利用:

一、 在大数据时代企业经营管理的难点

1、转换难:坐拥大量数据资产,但将数据资产转化为生产力困难重重

除了天生跟数据结缘的行业(例如互联网行业,电商行业等),对于大部分行业来说,管理者都能深切的感受到对于数据资产的利用并不像最初想象的那么简单。简单来说,将数据资产转化为生产力,至少需要三个前提条件:良好的IT基础建设(完善的数据库和数据维护管理体系等),充沛的数据分析师资源(包括商业分析师),以及中高层管理层的数据素养(对数据驱动型决策的认知)。这三个条件同时达到,才能够启动将数据转换成生产力并产生价值的“转换引擎“。

2、决策难:管理决策依然主要依据人的经验,难以充分享受大数据技术的红利

从数据中寻找生产力,归根结底,是需要落实在通过数据分析得到洞察后,做更效率,更高质量的决策,进而影响企业的采购,生产,营销,资源分配等各方面的运转,从而落地的。但是,无论企业数字化转型需求有多强烈,从前端销售到后端管理人员,在面对时间紧,压力大的经营决策时,大部分人会过分依赖自身的行业和专业经验进行判断。没有充足的分析师资源对数据进行处理和业务洞察提炼,导致企业管理者很难充分利用数据,做出well-informed decision, 即信息充分下的决策。


3、及时难:传统BI分析已经不足以支撑大数据环境下的量化分析,难以快速捕捉市场变化和规律,不适应当下快速变化的环境

依靠传统BI分析和历史经验判断去做决策的方式,适用于稳定的市场格局和经营环境,但当下,市场变化剧烈且迅速,管理者做决策的效率和时间压力都远大于10年以前的经营环境。在快速变化的环境中,对于市场趋势,规律,用户行为偏好变化的快速捕捉能力需要得到增强和提高,才能够让管理者及时理解市场最新的变化,做出适合当下时宜的最佳决策。

二、 那面对这些难点,元年的数据智能技术如何为企业客户解决三大管理难题

1、算法实时监控运营风险,主动预警,增强企业监控能力,解决“及时难”

将AI算法嵌入企业数据平台,实时监控企业内部运营数据+外部数据(例如原材料期货价格),灵活的配置监控规则。让企业实现“数据找人”,AI主动发现问题,定位问题主体并主动找到责任人,将关键信息报告发送给责任人要求其做出管理动作,先人一步发现问题,找出相关信息和责任人,并督促其及时决策和行动。

2、AI算法快速定位经营异常的主要原因,增强企业的归因能力

AI算法帮助分析师和管理者快速定位经营数据异常的主要原因,大幅减少在问题查找方面进行人工的数据加工,处理和分析时间消耗,将分析师资源的更多的用在问题的底层业务逻辑分析上,帮助企业提升底层业务驱动因素的认知,让管理者的决策能够建立在科学可靠的信息和分析之上,解决企业“决策难”的问题。

3、AI算法快速处理大量数据并从中提取数据洞察的能力,增强企业的量化分析能力

大数据分析属于门槛较高的领域,但元年数据智能产品能够让企业分析师低门槛,零代码的实现大数据分析,并自动提取数据洞察。让财务/运营分析师从传统的报表分析升级成具备大数据分析能力的量化分析师,提高技术生产力,解决企业“转换难”的问题。例如:AI算法可以通过历史数据构建模型,结合最新数据对存量客户是否流失进行预判;同时,通过多元回归分析等算法,可以让业务和财务分析师们快速掌握影响销售收入的主要因素以及各因素之间的相互关系(外部因素:市场规模增幅,市场份额增幅,时间周期;内部因素:销售人员平均资历,产品组合,产品价格等)。

三、 如何在大数据时代下提升企业的核心竞争力

1、从本质上看,是通过改善人与数据的交互方式,让管理决策得到充分的数据支撑

当人与数据能够自由方便的交互,那企业各层级的决策者的认知能力将得到巨大的释放。尤其是面临市场不确定性时,决策者对数据的探索,对自身决策假设的验证,都能够高效便捷的实现,从而达到排除错误决策,提高决策效率,提升整体决策质量的多重积极效果。NLP(自然语言处理)技术的一大核心应用场景就是能够让人可以直接与数据对话,以极低的门槛,灵活地按需取数,抽取想要的数据和想要的分析。

智答人机对话演示视频

2、通过应用BI+AI结合的技术,让AI对传统BI赋能,让企业传统BI分析插上AI的翅膀,增强企业的监控,分析和洞察能力

在AI技术的加持下,让企业“看得见” - 实时监控运营数据,避免信息盲区;“看得清” -快速掌握数据之间的关联性,发现市场发展的趋势,深化对客户交易行为的理解,快速找到“高度相关”“关键驱动因素”“发展趋势”等信息;“算得准” - 算法进行大数据预测,结合沙箱推演功能,让企业在预算,资源分配,战略策略调整上可以进行不同场景,不同关键变量的组合下的结果预测,让企业的策略具备先手优势。

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