来源:环球网app官方下载 发布时间:2024-12-10 20:41:10
数据,作为继土地、劳动、资本、技术之后的第五大生产要素,以及人工智能三要素之一,其重要性慢慢的变成了业界的共识。在数字化转型的浪潮中,企业不断寻求通过数据驱动业务的创新解决方案,以期实现业务增长与效率提升。
然而,尽管许多企业在过去几年开始着手构建数据中台,却往往面临建设容易,应用难的困境。近日,齐心集团CTO于斌平同51CTO一同探讨了企业如何让数据驱动业务增长这一难题。
在数字化转型的进程中,数据管理与应用已成为企业不可忽视的课题。于斌平认为,数据的收集、清洗、治理以及价值挖掘等环节是众多企业所面临的共同挑战。
在实际操作中,企业的数据往往散落在不同的系统和部门中,部分数据则因权限、格式或技术限制难以整合。且当下很多数据都是事后进行归集,数据的质量也存在一定问题。再加上,不同的业务的数据清洗有不同的数据标准和不同的数据内容,最终“数据的收集问题、质量上的问题、治理问题往往导致大数据部门就变成一个报表部门。”
于斌平指出,当前许多企业面临的一个普遍问题是,大数据变成了“数据大”,即数据量虽大,但却是静态的,实际应用价值有限。这一现象的背后,是企业对数据认知的不足以及缺乏有效的数据应用方法。
于斌平强调,数据应用必须紧密结合业务场景和技术特点。企业要培养既懂业务又懂技术的复合型人才,他们可以深入理解业务需求,运用技术方法挖掘数据价值,从而为公司能够带来创新和增长。例如,在零售行业,通过对顾客行为数据的分析,不难发现新的商机和优化供应链;在电商领域,利用用户授权数据来进行个性化推荐,能提高使用者真实的体验和销售业绩。
数据中台作为企业数字化架构的核心组成部分,无论是在零售还是to B业务中,扮演着汇聚和整合数据的关键角色,结束了数据孤岛的局面,实现了数据的集中管理和分析,还促进了不同分支机构和业务单元之间的数据共享与协作。然而,在于斌平看来,面对如何让数据产生更大价值、推动业务增长这一更深层次的挑战时,传统的数据中台显得力不从心,“因为中台的性质很难有让业务增长的作用”。
“要让数据产生价值或者帮助业务增长,首先一定要有一个指导理念。”于斌平认为,假如没有指导理念,凭技术部门或者单独的技术很难让数据产生更大的价值。也就是说,在理念的指导下,再去推动算法、数仓、大模型等“术”的落地,两者并行,才能更好地让数据产生价值。
这种考量与“数据飞轮”这一概念不谋而合。“数据飞轮”这一概念强调以数据消费为核心,推动数据流与业务流程的深层次地融合,形成自我增强的循环机制。数据飞轮的重点是将数据分析和应用融入到业务的每一个环节,以此来实现数据资产的活化和业务应用的创新。
“在传统企业中,‘数据飞轮’可当作数据应用的理念或指导。”于斌平强调,数据飞轮不仅不与数据中台相悖,反而是在其基础上的一次飞跃,将数据应用推向更深层次。数据中台作为数据处理的基础设施,侧重于构建公共数仓与大数据平台;而数据飞轮则以其动态循环、持续优化的特性,成为数据应用的加速器,两者相辅相成,一同推动企业在数据治理与应用上实现更高效、更智能的飞跃。
以自身业务为例,于斌平建议,对于数据驱动型企业,依赖数据和技术进行客户分析、精准营销等已成为常态,技术能力的不断的提高对于确保数据分析和结果的精准性至关重要,包括构建算法、模型、数仓及AI应用等。而对那些对数据或技术的价值认知不足的企业团队,重点是主动寻找并解决业务痛点,通过实际案例展示数据技术的效用,从而激发更多需求和痛点的解决,形成良性循环,发挥数据的潜在价值。
虽说“数据飞轮”的概念同企业现阶段的需求与痛点不谋而合,但如何让“飞轮”转动起来,还是一个待探索的问题。
在于斌平看来,数据飞轮的成功实施依赖于清晰的客户和业务目标、高质量的数据、以及恰当的技术手段。
首先,数据飞轮应聚焦于客户和业务,而非单纯追求技术,确保数字化策略能真正助力客户和业务增长。其次,实施路径上需确保数据质量,涵盖数据的收集、处理及建设,这是实现数据飞轮效果的基础。而最后才是技术能力,选择正真适合的算法、AI模型等具体技术方法来实现价值的最大化。
于斌平指出,大模型技术的应用极大地提升了数据应用的便捷性和效率,“如果没有大模型的支撑,数据飞轮可能仅仅停留在理论层面,或者只能在那些拥有数据技术基因的互联网公司中得到应用。对于大多数传统企业来说,要将这一理念付诸实践,就需要借助大模型的力量。”
举例来说,大模型技术通过其强大的语义理解能力,能快速识别和分类数据,从而简化数据治理流程。在于斌平的实践中,大模型被用来优化数据清洗和治理工作,准确率能达到95%以上。这样的技术应用不仅提高了数据处理的效率,也为企业释放了更多的数据价值,为业务决策提供了强有力的数据支持。
写在最后对于中国众多的企业来说,主要目标仍然是实现业务的数字化,以及利用技术来更好地服务业务和客户。企业一定把握这一趋势,不断探索和实践,以数据为翼,加速飞轮的旋转,实现数字化转型的飞跃。