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企業構建數據中臺的意義

企業面臨的一些新趨勢

在過去20年間,企業的IT投資主要集中在業務流程自動化方面(即實現無紙化辦公),以便讓企業的業務處理速度更快以及成本更低。正是在應用議程(Application Agenda)的驅動下,企業部署了很多的業務系統如ERP、財務系統、供應鏈管理系統、呼叫中心Call Center和CRM等。所謂無紙化辦公,重點不在無紙,而是在於系統化和自動化,讓計算機系統來保證業務流程的運行而不是依靠人工流程。但是,隨著競爭的加劇和新一代信息技術革命的出現,今天這些類型的投資已經不能給企業帶來可持續的競爭優勢,因此最近幾年我們可以看到一些新的趨勢:
1) 企業更加專注於優化他們的業務以便在市場競爭中獲得更大更持久的優勢,這意味著企業為了更好的業務決策,不再願意僅僅利用ERP和財務應用系統來提供財務風險洞察;
2) 為了獲得更加動態的需求計劃,企業不再願意僅僅管理其供應鏈;
3) 為提高客戶服務水平以便增加營收,企業不再願意僅僅管理其呼叫中心和客戶關係系統;
4) 當基本實現業務自動化以後,企業開始嘗試對現有的大量數據進行深入的分析和利用,以便找到一些新的業務增長點,大量數據的產生使企業開始做一些深層次的創新,不同規模的企業都在努力追趕大據時代的速率和步伐,提升效率,對客戶需求進行快速響應,規避不易控的風險。

決策環境日益複雜多樣

隨著業務量的增長和競爭的加劇,很多企業運營速度越來越快,決策環境越來越複雜多樣,不能僅僅依靠經驗和直覺判斷,企業需要數據驅動來幫助決策,同時基於大量數據所做的決策還要滿足速度的要求,業務的數字化轉型逼迫企業要有效且及時的利用數據。如下圖所示,決策與分析從上到下分為戰略、管理和運營三層,在戰略層面企業關注戰略性轉變和調整,在管理層面企業關注業務成本資源和績效成果管理,在運營層面企業期待以更加及時的方式管理特定的運營流程。企業需要把各式各樣的分析能力集成在一起提供實時決策支持,從下往上看,企業對分析的範圍、聚合度和業務假設需求日益增加;從上往下看,企業對分析的詳細程度、容量和速度要求日益提高。
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企業構建數據中臺的意義

通過構建數據中臺,企業可以全面掌控信息並獲得可信、完整、相關聯的企業信息單一視圖。通過對數據的喚醒,企業可以獲得深入的洞察力,幫助企業進行正確的決策並轉化為實際行動。通過掌控信息構建數據中臺的基礎,通過數據分析發現問題並獲得指引業務的洞察力,通過將業務分析模型加入到業務流程中,使洞察力的價值不是被一次或幾次體現,而是常態化地發揮作用,指導企業的常規業務活動。通過將分析模型嵌入到業務流程或者將分析結論自動化的返回到業務流程中去,避免同樣的問題再次發生或者問題發生時立即加以應對,最終實現流程的不斷優化。通過數據中臺,數據的價值被最大化的挖掘並加以利用,數據從待開發狀態被喚醒成為業務優化的驅動者。在喚醒數據的過程中,除了業務分析和優化能力還涉及到業務流程的解讀以及如何構建問題模型等內容。

具體來說,企業構建數據中臺具有以下意義:

1. 數據中臺主要是將數據作為生產資料轉化為數據生產力。在DT時代,企業只有瞭解用戶,在數據支撐的條件下不斷創新,打破數據孤島,才能在日益激烈的競爭中長期保持優勢。

1) 數據中臺可以從企業數據和各種新來源各種數據(結構化、半結構化和非結構化數據)中獲取深入洞察力,並依據洞察力幫助企業進行更明智的決策以及進一步轉化為實際行動。利用數據中臺聚合的企業全維度數據,企業可以從海量信息中發現業務規律、可能出現的欺詐、風險和新的商機等,通過分析技術創造獨特的競爭優勢,將分析技術融入到戰略決策和日常運營管理中。
2) 幫助企業更好的瞭解自己所處的行業和客戶。在快速變革的時代,特別是新一代信息革命影響著每一個行業(DT時代,互聯網+),企業的經營方式、企業與客戶互動方式等都在發生變化。數據中臺建設的核心目標是以客戶為中心的持續規模化創新。通過構建數據中臺,彙集企業360度數據、行業全渠道數據等,打造高質量的數據資產,為企業前方業務提供數據支撐和深層次客戶洞察,幫助企業制定更加個性化和智能化的產品和服務(符合長尾理論)。例如,電商企業可以通過匯聚客戶360度數據(全域數據),實現地理圍欄、精準營銷、個性化標籤、千人千面、效果分析等,優化對客戶全生命週期的理解。
3) 支持企業進行商業模式創新,為業務洞察提供數據支撐。依託雲計算、大數據和人工智能算法模型,將海量全域數據(碎片化的、割裂式的數據意義不大)進行機器學習和深度學習建模,找出潛藏的規律(業務洞察),支持前方團隊業務創新(轉換為行動),從而帶動大規模的商業創新。透過數據中臺提供的各種數據服務,彌補業務人員和技術人員之間的溝通協作鴻溝(技術人員不懂業務、業務人員不懂技術),使得數據應用到業務變得簡單。同時,數據中臺提供的標準化的數據訪問能力,也促進了內部各業務系統的進一步創新和融合。
4) 數據中臺實際上是一個以信息為中心、以洞察力為導向,以分析驅動決策的數據平臺。全面的分析洞察是構建在全面掌控信息之上的,通過對數據的喚醒,企業可以獲得深入的洞察力。

2. 數據中臺本身是一個成本中心,如何平衡數據中臺構建本身所耗費的成本、數據中臺給企業業務帶來的創新收益(效率提升、成本節省、營收增長)是重點。 平衡不好的情況下, 比如過於激進的數據中臺實施策略會造成前方業務團隊的激烈反彈從而失敗,因為短期內數據中臺的實施很難帶來立竿見影的效果,但是會給各個業務部門增加很多工作量。

3. 數據中臺的實施本身需要企業完成業務自動化和數字化轉型,很難一蹴而就,實施過程需要漸進式的方式來完成。最好基於業務驅動的模式,結合Kimball維度建模和Inmon關係模型方法分步驟的實施,避免大躍進的方式給企業帶來的動盪和迷惘。

4. 對一些大型的企業(中小型企業不需要,直接梳理一些業務需求就可以了),其實可以先構建業務中臺,這樣對前方的業務支撐作用非常明顯,內部績效考核也更加清晰和明確。在構建業務中臺的基礎上,進一步構建數據中臺,為業務中臺持續螺旋式創新提供全面的數據支撐。

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