當前，我們正處于一場聲勢浩大的數字革命時代，數字經濟已經成為全球經濟增長和社會進步的關鍵力量。數字經濟以互聯網、大數據、人工智能等技術為基礎，改變了傳統產業的運作方式，促進了創新驅動發展的實現。

企業在數字化過程中積累了大量的數據，如果這些數據被有效利用，用得好是一種資產，沒有被利用則是一種負債，不但占用存儲空間，而且存儲設備還要耗費資源和人工管理成本。有數據沒有分析是一種巨大資源浪費，而有分析沒有數據也是在做無用功。

所以，擺在企業面前的幾個問題，就是如何將數據價值發揮出來？如何讓數據賦能業務，提供創新的源動力，提升企業運營效率和輔助決策？是我們這次主要討論的話題。

企業面臨的用數痛點和困境

數字經濟時代，數據要素價值凸顯，企業認識到數據重要，但在用數時普遍遇到以下問題和困境：

? 數據管理基礎薄弱，數據孤島嚴重

隨著企業信息化建設突飛猛進，企業管理職能精細劃分，信息系統圍繞不同的管理階段和管理職能展開（如ERP、MES、PLM，SRM、CRM、HR等），企業中“多系統并存、系統數據耦合度高”的情況越來越明顯。各個業務系統間數據分散，標準均不統一，沒有統一的數據分析平臺，多數據源分析困難。

? 業務分析及時性及準確性差

在企業沒有分析系統的支撐下，各分子公司、各業務部門大部分靠手工匯集數據制作報表，數據收集困難，業務口徑不統一，手動分析整合效率低下，分析結果滯后，準確性不高。

? 決策支持缺乏有效數據支撐

企業領導在決策時無法及時看到關鍵的業務數據和業務分析報表，經營管理決策全靠領導個人經驗，缺乏有效數據支撐。

? 生產經營乏閉環管理

企業在生產過程無法及時監控，生產計劃傳達混亂，設備狀態監控、維保巡檢效率低下，質量問題、客訴管理缺乏閉環機制。

? 沒有數據分析團隊或數據分析組織

目前多數中型企業對數據的利用率不高，一方面，是因為目前企業還沒有足夠高質量的數據作為有價值的輸入，導致數據用不起來。另一方面，是因為企業對數據分析或利用的認知不夠，重視度不夠。企業為應對激烈競爭的市場和不確定的未來，要提前制定數據應用策略，建立或儲備數據分析人才，保證企業的數據充分有價值的被利用。

從原始數據到智慧的轉變路徑

通常提到的數據，其實指的是原始數據，數據本身是沒有意義的，必須被賦予其業務屬性才真正有意義和價值。從數據到信息，從信息到知識，再從知識到智慧，這個賦予業務屬性的過程就是數據價值轉變的路徑。

企業的原始數據是指未經加工處理的數據，是指沒有被修改、清洗或篩選的數據。也就是數據采集或數據生成過程中所獲取的初始信息。我們如今的時代，是互聯網的時代，也是大數據的時代。大數據表明數據不僅量多，層次多，而且是海量的。

原始數據的類型：原始數據的類型很多，如文本、圖像、視頻、聲音等。文本數據可以是純文本，也可以是結構化的數據。這些數據都是原始數據，需要進一步加工處理和分析才能得出有用的信息。

原始數據的重要性：原始數據是進行數據分析的基礎，而準確的數據分析可以幫助企業做出正確的決策。因此，原始數據的質量和精確性直接影響到最終決策的正確性。

原始數據的處理：原始數據可能會受到各種因素的影響，例如數據采集的過程中產生的錯誤、數據清洗過程中的處理錯誤等。對于這些問題，需要對原始數據進行處理。處理的過程包括數據清洗、轉換、整合、分析等。這些步驟的目的是將原始數據轉化為可用的數據，并提升數據的質量、可用性和可靠性。

信息是有意義的數據，是對數據進行解釋、整理、歸納后的產物。信息能夠消除不確定性，為決策提供依據。例如，在公司的日常運營中，財務人員通過對原始數據進行匯總和分析，就可以得到整個公司的財務情況數據還可以計算出公司的總收入、總支出、總利潤等指標，以及各項成本費用的具體構成等。這些數據就變成了全面反映公司財務狀況的信息。這些數據可以幫助我們了解公司的盈利能力和經營效率，進而指導企業制定更好的經營策略。

知識是信息是升華，是將信息轉化的過程，是我們在現實生活中進行判斷和決策的重要依據。例如，在公司的日常運營中，財務人員和管理者需要具備專業的知識和豐富的經驗。他們需要運用這些專業的知識來分析銷售額、成本、現金流量和資產負債表等數據，以了解公司的盈利狀況、資金流動狀況和資產、負債狀況。

從知識到智慧的過程其實就是對獲取的知識進行內化的結果，智慧不僅包含已知的知識和技能，還包含對未知事物的洞察和預見能力。例如，在公司的日常運營中，財務人員和管理者用專業的知識和經驗對公司的盈利狀況、資金流動狀況和資產、負債狀況等進行分析，揭示了公司運營的真實狀態，并根據分析的結果對公司下一階段的發展方向做出有效判斷和預測，則表現為智慧。

以數字化為抓手，構建數據分析和應用體系，釋放數據價值

以數據驅動的數字化轉型為企業提供一個很好的契機，讓企業可以系統地梳理當前面臨的用數問題，企業要明確自身的需求和用數場景，統一規劃布局，構建完善的數據應用體系，打通企業原始數據到業務智慧的整個流程，讓數據發揮其應有的價值，逐步實現數據智能。

數據分析體系的建設一般要依賴數據分析平臺實現，而其建設方法基本上可以從數據分析流程來理解，比如數據獲取、數據整合、數據加工、數據可視化、數據挖掘等等。

企業數據從產生到應用依次經過了數據產生、數據存儲與處理、數據應用三個階段，由業務系統產生的數據經過ETL加載到數據倉庫，并在數據倉庫中進一步加工處理后進入數據分析工具，最后通過數據分析工具實現數據分析與可視化展示。

要想頂層應用體驗好，那么底層的數據建設就相當重要，所以自助式數據分析平臺建設的首先就是要搭建數據倉庫。我們整合過的數據往往也是異構數據源中的數據，因此要先對關系數據進行初步的處理，比如說指標的篩選等等。將原始數據進行整理整合并分門別類存儲，隨時用數據應用系統調用。

數據指標體系是指在企業中建立的衡量和評估業務運營狀況的一套指標體系。它包括了各個業務領域的關鍵指標，用于監控和評估企業的業務績效，并為決策提供數據支持。數據指標體系的設計需要根據企業的業務目標和戰略來確定，具體指標的選擇需要考慮與業務相關的關鍵數據，以及其對業務績效的影響程度。常見的數據指標包括銷售額、利潤率、市場份額、客戶滿意度、產品質量指標等。

建立合理有效的數據指標體系可以幫助企業管理者了解企業的整體運營情況，快速發現問題和優化機會，并基于數據指標來制定戰略和決策，提高業務績效和競爭力。

得到了清洗后的數據，業務就可以進行自助式分析了，用數據分析平臺，比如星空輕分析可視化探索分析，是面向分析用戶，讓他們能夠以最直觀快速的方式，了解自己的數據，發現數據問題的模塊。業務人員只需要進行簡單的拖拽操作，選擇自己需要分析的字段，快速看到自己需要的數據。或者根據業務分析需要，在相應指標庫中，講數據指標按分析思路進行可視化布局，探索數據背后的問題。

數據可視化及移動化應用

關鍵指標可視化應用