從數字化(huà)到數字化(huà)轉型
當前，社會、經濟、技術發展已經到了(le)一定的(de)階段，正在推動數字經濟加速發展，各個(gè)行業都在進行數字化(huà)轉型，國家層面也(yě)在大(dà)力推動各級政府和(hé)企業實現數字化(huà)轉型。數字化(huà)轉型是以數字化(huà)技術及能力爲基礎，來(lái)促進業務創新、管理(lǐ)優化(huà)，以此來(lái)重構的(de)一個(gè)更加富有活力的(de)數字化(huà)商業模式。
近年來(lái)，大(dà)多(duō)數政府和(hé)企業已經完成了(le)業務和(hé)管理(lǐ)各項工作的(de)線上化(huà)，通(tōng)過信息化(huà)、電子化(huà)積累了(le)大(dà)量的(de)數據，完成了(le)初步的(de)數字化(huà)。而目前數字化(huà)轉型的(de)基礎就是數據，要基于這(zhè)些數據去深入挖掘分(fēn)析，用(yòng)數據說話(huà)、用(yòng)數據支撐決策，以及用(yòng)數據推動業務和(hé)商業模式創新、推動業務流程優化(huà)，進而實現降本增效。
對(duì)于一個(gè)企業來(lái)說，數字化(huà)轉型就是通(tōng)過收集企業日常運營的(de)數據、客戶使用(yòng)産品服務的(de)數據，以及市場(chǎng)和(hé)行業趨勢等數據，形成企業日常運營的(de)全景圖，從中發現企業的(de)問題，發現業務創新點，從而實現産品創新、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、庫存優化(huà)等業務改進。”
政府機關要做(zuò)數字化(huà)轉型，一方面要加大(dà)數字化(huà)新基建推進力度，比如5G、人(rén)工智能等基礎設施，推進數據資源整合和(hé)開放共享，保障數據安全；另一方面要全面實現決策數據化(huà)和(hé)服務智能化(huà)。而企業因爲傳統模式已經失去了(le)增長(cháng)動力，很多(duō)企業的(de)經營模式是基于增量市場(chǎng)的(de)條件，可(kě)是在存量市場(chǎng)條件下(xià)就難以可(kě)持續發展，通(tōng)過數字化(huà)轉型來(lái)提升管理(lǐ)效率，正是衆多(duō)企業勢在必行的(de)轉型方向。
數字化(huà)轉型路徑“因企而異”
數字化(huà)轉型過程中，數據如何獲取、如何應用(yòng)、如何持續提升質量、如何促進創新和(hé)管理(lǐ)優化(huà)是重中之重。首先，在數據的(de)采集和(hé)整合方面，面對(duì)的(de)是大(dà)量積累的(de)内部數據，不同階段的(de)數據，以及質量參差不齊數據；同時(shí)，還(hái)有大(dà)量的(de)外部數據，在嚴格遵守法律法規的(de)前提下(xià)如何獲取如何使用(yòng)，如何與内部數據整合發揮價值非常重要。第二個(gè)方面，針對(duì)大(dà)量的(de)内外部數據，如何持續地提升數據質量？這(zhè)涉及到數據治理(lǐ)領域，需要通(tōng)過技術手段來(lái)摸清數據的(de)來(lái)龍去脈、前世今生，不斷地發現數據問題，規範數據标準，不斷改進和(hé)提升數據質量。第三個(gè)方面，有了(le)高(gāo)質量的(de)數據，就需要充分(fēn)挖掘數據價值，傳統的(de)BI技術結合人(rén)工智能，可(kě)以實現更加自動化(huà)、智能化(huà)的(de)數據分(fēn)析和(hé)應用(yòng)，以此來(lái)輔助決策。第四個(gè)方面，如何應用(yòng)上述成果，真正達到數字化(huà)轉型的(de)目标就是推進商業模式的(de)創新，優化(huà)業務和(hé)管理(lǐ)。”
目前的(de)發展階段，大(dà)家比較重視數據分(fēn)析和(hé)數據治理(lǐ)兩個(gè)環節。數據治理(lǐ)将爲企業提供更全面更準确的(de)數據，而數據分(fēn)析将爲企業的(de)經營決策提供數據支撐，把數據變成信息、幫助企業把信息變成決策，把決策變成行動，把行動轉換成更高(gāo)效業務操作，從而增加企業的(de)競争優勢。
數字化(huà)轉型涉及的(de)範圍很廣，從技術上來(lái)說比較通(tōng)用(yòng)，但是每家企業又有不同的(de)特點，不同的(de)企業數字化(huà)轉型過程存在差異性。每家企業可(kě)根據自身的(de)現狀和(hé)特點來(lái)制定适合自己的(de)路徑和(hé)方式來(lái)實現，要明(míng)确數字化(huà)轉型的(de)目标是什(shén)麽，要投入的(de)财力物(wù)力人(rén)力是什(shén)麽規模，然後根據這(zhè)些條件制定策略。
比如大(dà)型企業，有足夠的(de)資金和(hé)資源，就可(kě)以采用(yòng)高(gāo)舉高(gāo)打的(de)方式，從頂層設計開始做(zuò)起，逐步推進全面的(de)數字化(huà)轉型工作；對(duì)于中小型企業來(lái)說，可(kě)以采用(yòng)小步快(kuài)走的(de)方式，從痛點問題開始分(fēn)析，從局部入手來(lái)解決最棘手的(de)問題，快(kuài)速見效，再逐步地形成體系完整全面的(de)數字化(huà)轉型工作。
構築企業數據整合應用(yòng)能力
數據分(fēn)析和(hé)數據治理(lǐ)是數字化(huà)轉型的(de)兩個(gè)重要環節。億信華辰作爲智能數據全生命周期廠商，提供數據分(fēn)析、數據采集、數據治理(lǐ)、數據挖掘等軟件，幫助企業解決各種數據問題。構築企業的(de)數據整合應用(yòng)能力，是奠定數字化(huà)轉型的(de)基石，從以下(xià)四個(gè)方面進行了(le)闡述。
首先，十九屆四中全會明(míng)确提出推進數字政府建設，加強數據有序共享。數據治理(lǐ)已成爲各地區(qū)、組織抓先機、強優勢的(de)必由之路。在當下(xià)，各類惠民應用(yòng)百花齊放，比如廣東的(de)“粵省事”、浙江的(de)“浙裏辦”等都是政務數據治理(lǐ)的(de)良好實踐。
第二，在金融行業，更是在國家全局管控的(de)層面就非常重視數據治理(lǐ)。2018年，銀監會發布《銀行業金融機構數據治理(lǐ)指引》；今年5月(yuè)，銀保監會又提出監管數據質量專項治理(lǐ)方案。目前，我國各大(dà)銀行把監管數據納入數據治理(lǐ)，逐步落實行業級數據治理(lǐ)規劃。
第三，在企業端，某家大(dà)型全球化(huà)集團企業早期也(yě)是“煙(yān)囪式”的(de)IT運營架構，每個(gè)業務系統獨立運維，缺乏統一的(de)流程與體系支撐。随著(zhe)企業業務全球化(huà)發展，用(yòng)戶數量越來(lái)越多(duō)，對(duì)數據中心服務能力的(de)要求日益提升，通(tōng)過提煉IT産品運營通(tōng)用(yòng)指标，拉通(tōng)産品集成數據，打通(tōng)三大(dà)業務數據源頭等方式，建成全産品自動化(huà)數據倉庫、通(tōng)用(yòng)指标主題模型，自動化(huà)完成IT産品用(yòng)戶、性能體驗、質量分(fēn)析等數字化(huà)運營，讓自身數據中心的(de)管理(lǐ)實現了(le)端到端全棧“毛細血管級”的(de)可(kě)視化(huà)運營，可(kě)以實時(shí)在線洞察每個(gè)應用(yòng)、每個(gè)用(yòng)戶的(de)體驗和(hé)效率，這(zhè)些都爲這(zhè)家企業近幾年的(de)爆發打下(xià)了(le)良好的(de)數據基礎，企業的(de)數字化(huà)轉型取得(de)了(le)第一階段的(de)勝利。
第四，在傳統行業，比如數據建設效果比較好的(de)某省一家電力企業，一改傳統印象中的(de)老舊(jiù)形象，發力在數據領域奮起直追，到今年年中已經完成了(le)全省電力數據的(de)集中管控，完成了(le)數據标準、質量和(hé)元數據的(de)初步落地，并且基于這(zhè)個(gè)數據基礎，他(tā)們甚至實現了(le)供電保電虛假統計信息挖掘、偷電漏電自動預警、KPI數據線上互動式收集、基于電力數據的(de)宏觀經濟情況探查等成效，這(zhè)不僅爲企業管理(lǐ)自查、挽回企業經濟損失、高(gāo)效協同辦公帶來(lái)了(le)幫助，甚至還(hái)在外部爲宏觀社會帶來(lái)了(le)經濟效益。
數字化(huà)轉型會帶來(lái)全新的(de)世界
随著(zhe)數據應用(yòng)的(de)不斷深入，數據會真正被作爲資産來(lái)管理(lǐ)，稱之爲數據資産。既是資産，就有它的(de)價值，并且可(kě)以被量化(huà)被評估，形成一整套真正意義上的(de)數據資産管理(lǐ)體系。
此外，随著(zhe)數據不斷的(de)開放共享，數據治理(lǐ)的(de)持續深入，帶來(lái)高(gāo)質量的(de)數據，會促進人(rén)工智能技術的(de)更加全面和(hé)深入的(de)應用(yòng)。比如未來(lái)更多(duō)的(de)數據處理(lǐ)工作可(kě)以自動化(huà)完成；基于機器學習(xí)的(de)數據質量探查，結合行業知識圖譜，以及跨行業公開數據，可(kě)以完成數據的(de)自我修複，自動化(huà)的(de)解決困擾我們的(de)數據質量問題。
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