背景

十四五規(guī)劃，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢在必行，數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)是轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。傳統(tǒng)企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求早已不只停留于傳統(tǒng)IT屬性,而走在數(shù)字化前端的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，也開始探索如何實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能和數(shù)據(jù)智能的價(jià)值最大化。如何用好企業(yè)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)？如何將這些散亂的數(shù)據(jù)匯聚整合？如何通過數(shù)據(jù)治理建立企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)？最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟件智能已經(jīng)成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的剛需。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，探碼科技認(rèn)為首先要做好的是業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)線上化，實(shí)現(xiàn)各數(shù)據(jù)連通；通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)提效和增長創(chuàng)新，完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)智能化。在這個(gè)過程中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)連通是首要任務(wù)也是一個(gè)大難點(diǎn)，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)，企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)（包括財(cái)務(wù)系統(tǒng)、HR系統(tǒng)、CRM、ERP以及網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、APP、小程序）的數(shù)據(jù)基本處于相互獨(dú)立、混亂、字段不統(tǒng)一的狀態(tài)。

探碼科技是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟件智能為目標(biāo)，致力于大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和智能分析服務(wù)，是大數(shù)據(jù)、人工智能產(chǎn)品及服務(wù)提供商；致力于為政企提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)可視化等全產(chǎn)業(yè)鏈綜合服務(wù)，實(shí)現(xiàn)政企在大數(shù)據(jù)時(shí)代下獲得獨(dú)特競爭優(yōu)勢和驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新業(yè)務(wù)價(jià)值。

發(fā)展數(shù)字化企業(yè)策略

企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景的發(fā)展下，積累了海量數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘分析。通過對多源異構(gòu)全域數(shù)據(jù)的匯聚、打通，跨界，考慮數(shù)據(jù)價(jià)值的應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展，為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的深度融合，支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。探碼科技認(rèn)為應(yīng)該從企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略形態(tài)治理應(yīng)用及組織等方面出發(fā)，構(gòu)建企業(yè)核心數(shù)字生產(chǎn)力，升級企業(yè)數(shù)據(jù)治理，完成企業(yè)核心數(shù)字生產(chǎn)要素的構(gòu)建，加快助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略：邁進(jìn)數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)開始將數(shù)據(jù)作為企業(yè)的重要資產(chǎn)和生產(chǎn)資料。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、打通及分析挖掘，為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)形態(tài)：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累具備一定規(guī)模，對企業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行集中處理與應(yīng)用，數(shù)據(jù)維度更加豐富。數(shù)據(jù)組織形式上開始進(jìn)行企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的匯聚、打通，實(shí)現(xiàn)企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)公共層及標(biāo)簽體系建設(shè)。

數(shù)據(jù)治理：對數(shù)據(jù)質(zhì)量的管控更加嚴(yán)格，開始進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗加工及標(biāo)準(zhǔn)化。

數(shù)據(jù)應(yīng)用：該方面可以重點(diǎn)考慮通過企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，進(jìn)行各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合、打通及標(biāo)簽化，通過大數(shù)據(jù)處理工具和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行更多維、更大體量數(shù)據(jù)的離線、實(shí)時(shí)計(jì)算及深入挖掘分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的深度融合，為業(yè)務(wù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，如精準(zhǔn)營銷、智能風(fēng)控等；該階段企業(yè)整體進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，開始通過以Hadoop/Spark生態(tài)體系為代表的離線計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、即席計(jì)算、在線計(jì)算等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行企業(yè)大數(shù)據(jù)的匯聚打通、數(shù)據(jù)開發(fā)、算法建模及可視化展現(xiàn)。?

數(shù)據(jù)組織：如有條件企業(yè)開始設(shè)立獨(dú)立的大數(shù)據(jù)相關(guān)部門，進(jìn)行企業(yè)全域數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與使用，通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)行企業(yè)數(shù)據(jù)的管理及應(yīng)用。如果沒有此條件的話，可以全權(quán)委托給類似探碼科技這樣專業(yè)的大數(shù)據(jù)公司。

小結(jié)

怎樣的企業(yè)才是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呢？首先，企業(yè)需要將數(shù)據(jù)視為企業(yè)資產(chǎn)，最大程度上利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，根據(jù)數(shù)據(jù)的完整性、關(guān)聯(lián)性和質(zhì)量劃分不同類別。其次，企業(yè)在進(jìn)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策時(shí)，要以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析將流程透明化，而不是將各類信息簡單堆砌。其三，善于借助專業(yè)的IT服務(wù)商，將數(shù)據(jù)及基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的分析結(jié)果“產(chǎn)品化”，從而使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長。