电商资讯 2020-05-22 10:35:15
数据的商业价值是什么？企业对数据的三大期望是什么，中和台？在中？ 台，阻碍数据产生商业价值的四大差距是什么4月16日，在2020年中国家数字企业峰会的主会场，发表了技术文章。思维工厂史凯，总经理中数据和人工智能，解释了如何建立有价值的数据中台与数据中台的实际案例
以下是这次演讲的文字记录：
这场流行病向我们展示了现实世界商业的局限性。谁能做得更好，谁能被忽视，谁能做网络营销将有更大的竞争力。
在数字商务中，我们越来越意识到数据的重要性。如何挖掘数据中的新创新和新业务场景，当中，利用数据的价值使企业智能化，使企业更加智能化时，这是所有企业都在追求的目标，但并不容易实现。在过去的几年里，数据中和台非常受欢迎，但是对于企业的数据经理来说，每天的一个挑战就是如何挖掘数据中和台的商业价值
首席执行官对CDO灵魂的提问：数据的商业价值是什么？
2019年，全球知名咨询公司对大型企业的高管进行了采访。研究发现，全球企业在2019年对数据和人工智能进行了大量投资，比2018年增长了66%，但没有达到最初的投资回报预期。这表明过去在数据领域投入了大量资金，但首席执行官所期望的价值产出并没有实现。在这种情况下，人们会思考商业价值是什么。收入和用户数量是否有所增加？成本降低了吗？
那么，在做了这么多数据和人工智能之后，为什么业务部门、首席执行官和企业认为没有与预期相对应的商业价值呢？这对于数据部门来说是非常委屈的，因为他们制作了数据仓库，制作了数据可视化报表，满足了业务部门提出的各种需求，清理和管理了业务系统生成的低质量数据。为什么他们做了这么多还说它一文不值？这个问题值得进一步讨论。
企业对数据的三大期望中，台与数据价值
数据中和台将成为2019年数字转型的下一个趋势，尤其是在本地数字转型市场。我们发现数据中和台的百度搜索指数高于数字转换，这表明数据中和台被许多企业认可和接受。
为什么数据中和台成为企业数字化转型的下一个趋势，它对企业有什么要求？我做了一项研究，从台，中和中：的一项调查中收集的466个数据中，得出了行业对中和台数据的三个预期
1.希望中和台的数据更贴近业务，能够直接为业务创造价值。
2.希望数据中和台系统能够提供多样化的数据服务，而不仅仅是报表。
3.希望它能直接产生对顾客有用的价值。
企业对中和台，的数据有这样的期望，这表明原始数据仓库和数据系统没有完全满足这些期望。业务部门认为，数据部门所做的事情不能直接产生客户价值，而且远离业务。例如，响应速度慢，数据人员不了解业务，提供的数据产品和服务不是业务最需要的。这是企业对数据产生的业务价值不满意的地方。
阻碍数据在中和台产生商业价值的四个因素
1.业务差距。数据和技术人员不懂业务。业务人员不懂数据和智能技术。
2.场景缺口，高价值的商业场景找不到，商业价值也无法清晰衡量。
3、质量差距大，数据质量差，无法保证业务成果，传统的数据治理无法解决价值问题。
4.刻度间隙。如何将数据和智能技术大规模应用于多种业务场景？
多产业部门的数据：中和台的案例研究
2017年，我们对双中和台进行了案例研究，该企业是一个多格式物流集团，包括空运、物流、零售、机场、跨境电子商务等多格式业务。集团总部希望通过各种格式的用户、订单、支付、产品和服务的数据，并利用这些数据产生商业见解，创造创新的产品和服务。
为什么我们要选择数据作为起点来促进企业数据的智能转换？这在2017年是非常具有前瞻性的，因为在企业资源规划和信息化中首先要做的是理清流程。然而，这家企业有数百家公司和45种业务类型。从整理过程开始会非常复杂。因此，他们希望在一年内建立一个双台，使集团的整合和业务创新能够产生真正的成果，带来真正的收益。
怎么做？由于许多企业信息化水平不同，在这种情况下，传统的整理流程非常缓慢。我们已经找到了一种以数据为起点，促进企业数字化转型的方法。通过整理企业的数据资产目录，我们已经整理出如何应用数据以及如何产生商业价值。在排序过程中，中发现有些数据口径不一致，有些数据质量不好，这是因为数据生成系统的许多流程存在重复、冲突、角色定位不清、条目重复。因此，找出原始遗留系统需要改革和优化的地方是一项非常重要的成就。同时，它帮助企业打造数据资产创新的平台台，使业务人员能够利用数据进行探索，为企业的数据创新带来第二个价值。
整个项目分为四个层次。第一层是业务应用层。通过轻咨询，可以快速发掘和识别各领域数据产生的商业价值，并识别出可以登陆的高投入产出比产品。第二层是技术层面的台层，验证哪些场景可以带来数据价值。有必要考虑如何大规模地支持所有业务，找到可重用的点，并将它们沉淀到数据中和台。第三层是数据质量层。如何使数据产生商业价值是数据资产的分类和精益数据治理数据的探索。所有这些都取决于组织结构的变化、场景的识别以及价值创造背后的利益分配。第四层是组织调整层，使企业认识到数据文化和数据价值的重要性。
我们发现数据可以给企业带来的商业价值包括两个方面。
第一个方面是优化原始业务，使原始业务更加高效和经济。
1、可以提高现有业务的盈利能力，让企业赚得更多。例如，通过对数据的探索和分析，货运航班的调度更高，补货的利用率更高。
2.提高生产效率。例如，在机场货运站交付货物时，使用自然语言处理来捕获行业中的一般分类，并且执行自动分类来提高货运站工作人员的生产效率。
3.增加营业利润，降低成本。例如，与企业的数字运营部门合作，分析运营数据，找到可以降低成本的地方。
4.提升客户体验。
5.提高资产利用率。例如，如何安排和优化航空货运飞机的识别？
第二个领域是帮助改造原有业务。
1.创新数字产品和服务。通过分析用户数据和订单数据，我们可以
2.销售数字资产，整合现有数据，并通过服务销售一些外部数据。当然，这不是客户的原始数据或敏感信息。
3.商业化已经成为台-oriented.通过整合数据和匹配交易，通过利用和挖掘数据，更多的买家和卖家将聚集中。
4.数字生态，在平衡台，的基础上，允许更多的买家、卖家和合作伙伴进来，形成一个数字生态。在这种情况下，你的价值在生态中的自我驱动、自我成长和自我发展中是非常有价值的。
通过这个项目，我总结了一个商业用户必须自己使用和处理数据的经验。因此，我们在该系统中做了数据资产编目、数据服务存储、数据自助探索、数据实验室、算法应用市场以及数据中和台的运营监控系统，使业务能够更积极地产生价值。
通过这个项目，总结出一个被称为精益数据创新方法的方法论体系。
1.所有数据和智能创新都必须创造商业价值。
2.为了提供大规模、快速的客户服务，必须在数据源和数据产品之间形成自动工作流和价值流。
3、需要让顾客拉动产品，而不是把产品推给顾客。
4.持续改进数据操作和分析。
精益数据创新系统指的是创新价值的蓝图，它知道如何处理围绕业务、数据和技术三个循环产生业务价值的每一步数据。
总的来说，精益数据创新系统有五个阶段：
第一个阶段是连接，它使业务人员能够理解数据，数据人员能够理解业务。
第二阶段是探索创新，探索围绕数据的新业务场景。
第三阶段是清楚地定义和分解新的业务场景，以确保它是可行的。
第四阶段是快速起步，让企业看到价值。
第五阶段是连续迭代，以持续运行和优化数据带来的业务价值。
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