产品动态 作为企业数字化最核心的数据智能,它的价值到底在哪?

一、企业数字化概述

近年来,企业数字化转型已经成为各行各业的共识,很多企业在数字化转型上已经投入了大量资源,部分转型成功的企业已体验到数字化带来的生意增长和业务流程的敏捷优化。

随着数字化进程的加快,中国数字经济近几年已成为国民经济中最为核心的增长之一。根据中国信通院《中国数字经济发展白皮书(2020)》数据显示,2005年至2019年期间,我国数字经济占GDP比重由14.2%提升至36.2%,数字经济增加值规模由2.6万亿元扩张到35.8万亿元。根据企业体量的不同,企业对于数字化的投入有所区别,进程也出现差异化的现状。
其中,数字化研发设计工具普及率与应用电子商务的企业比例均超50%。

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来源:参考两化融合服务联盟、国家工业信息安全发展研究中心《中国两化融合发展数据地图(2018)》

在数字化转型过程中,企业会经历三个里程碑,即:1.0信息化阶段、2.0数据化阶段、3.0智能化阶段。信息化阶段与数据化阶段最大的区别是信息有谁录入,数据化和智能化的最大区别是决策由谁来做。3.0智能化阶段是企业数字化目前最关键也最重要的阶段,是实现数据业务化的关键。

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来源:参考亿邦动力研究院《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》

真正的数据化一定是基于数据智能,一切没有实现数据智能的数字化都是伪数字化,目前企业已实现的更多是IT和信息化。

在数字化阶段,企业数字化业务的核心价值:一是要能够实现敏捷的业务创新;二是要能够构建基于实时在线数据的业务智能,即实现企业的数据智能,使企业在信息化的基础上产生并汇集更多高价值数据,洞察和监测业务状况,构建数据分析和决策模型,从而驱动业务运行。

二、数据智能的价值剖析

数据智能简单来讲,就是大数据和人工智能技术的融合。数据智能应用的终极目标是利用一系列智能算法和信息处理技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化,最终走向普适性的人机智能融合。

要实现数据智能,因为需要实现处理海量和异构化的数据,需要一个强大的实现数据智能的平台,叫做数据智能平台,业界普遍称之为数据中台。这个平台能够进行实时数据处理、分析和挖掘,提取数据中所包含的具有商业价值的知识和信息,形成不同的情景化处理能力,并通过建立模型、构建流程和数据产品,最终实现自动决策。

从经济学角度分析,经济学的本质是决策,解释的是选择的效率和效用。解决了决策的问题才是真正的智能,因此在数字经济时代,数据智能有着至关重要的经济意义。数据智能对经济产生的促进作用,主要体现在以下几个方面:
降低交易成本,提高决策效率。
数据智能使信息搜集到决策的效率加快,降低信息不对称,极大提炼了数据的内涵,减少专业信息获取成本。

打破有限理性,提高决策稳定。
因为人为决策获取的信息来源和处理能力不同,受到非理性因素的影响程度不同;数据智能的决策过程均有算法完成,输出比较稳定,保证了理性稳定的决策产出,减少不确定性带来的风险和损失。

替代重复决策,增加价值创造。
用机器替代重复性的可打包成黑箱的决策,可大大提高决策频次,解放人的思考,提高教育频次和价值创造次数。相应的,未来整个经济的岗位、生产关系、价值分工将会发生重大变革。

数据智能平台会提高数据智能价值创造的能力,内生性的提高数据智能的经济价值,因此数据智能平台可以将整个平台数据的价值和人的智慧成倍放大,粗略估计数据智能价值公式:

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数据智能平台(数据中台)的价值可以看成是以下两种效应的加和:
第一种效应:提高资源配置效率,收集各个环节的剩余价值。由于大量开源工具,数据的加工与分析算法的趋同使这两个环节的附加值不断降低,而数据的供给和最后的应用、产品解决方案则会成为附加值最高处。数据智能平台打通了数据价值链上的各个环节,让处在不同生命周期的行为发生应该发生的地方,提高资源配置效率,通过平台汇聚和沉淀,将剩余价值集中在平台上。

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第二种效应:提高资源配置效率,提高各个环节的价值产出。
在数据智能阶段,数据的价值链比传统价值链要复杂的多,仅从数据的采集、获取到治理,就有近十个环节纵横交错、环环相扣。在此过程中,每一个环节数据智能平台都可以提供对应的处理能力、工具、补充的数据集或解决方案,数据能无缝的在数据智能平台内逐渐由原始数据变成最后可行的数据。因为数据智能平台上这些能力和工具能极大提高可复用环节的复用程度,降低不必要的重复投入和内耗,因此可以让更多价值融入到数据智能以及数据智能产品本身,提高整体的产出。

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以上部分内容摘自TalkingData联合中关村大数据产业联盟、中国国际大数据大会组委会共同发布的《2018年数据智能生态报告》

三、数据智能的应用场景概况

数据智能已经在各行业的具体业务场景中逐步落地,但因各行业数字化基础设施成熟程度不同,数据智能在不同行业的应用场景使用范围和渗透率均不同。

其中消费品与零售行业正在加速应用数据对其业务的支持上,整个消费品与零售行业的商业模式因智能营销和全渠道中台的应用发生了很大变化。

能源与工业等传统制造业的数据来源比较复杂,因此数字化程度相对比较低,导致数据智能的渗透率较低。整体行业还处于数据智能应用的起步阶段,目前主要体现在智能制造方面。但随着各行各业数字化进程的加快,大部分传统企业已意识到数据的价值,部分企业已经开始思考数字化的布局。

金融、政府与公共服务属于数据智能应用的渗透程度较高。金融行业已可以实现基于数据的智能决策,且已呈现显著的效益,智能风控、智能营销是比较成熟的应用场景;智慧安防、智慧政务是政府与公共服务领域的主要应用场景。

随着5G、物联网、人工智能等技术的发展与成熟,非结构化数据的融合和应用受到各行业的重视,部分原本数字化程度很低的领域出现了基于数据智能技术应用的新业态,如自动驾驶、在线教育。
 
四、企业实现数据智能的路径

企业若想通过数据智能实现数据应用,需要解决大量技术以及业务组织层面的挑战。数据中台作为一种新兴的架构,是支撑数据应用的新基础设施,是企业实现数据驱动业务的必经之路,有助于推进企业实现真正的数字化转型。

DEEPEXI® DaaS是在企业数字化转型战略过程中,基于企业数据战略,将数据中台方法论与数据中台工具产品结合,体现数据中台构建的最佳实践。通过企业数据中台,从数据采集、数据开发、资产管理、数据应用等数据全生命周期的完整管理,不断完善和优化企业数字化运营、业务创新等,实现运营效率的提升、客户价值的创新等达成企业价值链的增值。

1、DEEPEXI® DaaS架构图:采存算融用管一体化数据治理平台

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2、DEEPEXI® DaaS 产品价值

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3、DEEPEXI® DaaS应用场景
(1)需求预测,赋能新零售产业

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(2)个性化推荐,进行精准营销

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(3)可视化报表订阅,为经营决策提供依据

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五、关于数据智能的未来展望
未来数据智能时代,有非常大的想象空间。正如上篇文章《有网易严选已退出双十一,商业生态的私域流量逐渐成为企业增长突破口》提到的企业私域流量建成后,未来竞争的核心一定是数据智能。

随着新基建的政策落地和加速推进,各行各业在都加快数字化转型的步伐,数据智能已经成为企业寻求转型、驱动业务增长的主要支撑。企业数据爆发增长、海量集聚,建设数据中台以支持数据资产管理和数据智能应用,是大部分企业当下的必经之路。
  
在未来,随着技术逐渐成熟。产业逐渐发展,数据智能的应用场景会逐步从企业自身应用拓展至全产业链的业务协同,数据智能的应用范围不再只限于企业内。这需要产业上下游统一标准、共同协作、开放场景与数据的同时,还需行业中具有技术与产品领先性的优秀数据智能厂商,共同赋能,共同推动产业智能。互联网本身作为一个行业的时代已经结束,产业互联时代已到来!

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