21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 董靜怡 上海報(bào)道
數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)數(shù)據(jù)。中國(guó)數(shù)據(jù)量規(guī)模從2022年的23.88ZB，將增長(zhǎng)至2027年的76.6ZB，年均增長(zhǎng)速度CAGR達(dá)到26.3%，為全球第一。政府、媒體、專(zhuān)業(yè)服務(wù)、零售、醫(yī)療、金融為主要分布領(lǐng)域。
因?yàn)閿?shù)據(jù)本身的特性和潛力，近年來(lái)，企業(yè)紛紛開(kāi)啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型。IDC最新發(fā)布的《中國(guó)商業(yè)智能和分析軟件市場(chǎng)跟蹤報(bào)告，2023H2》顯示，2023下半年，中國(guó)商業(yè)智能與分析軟件市場(chǎng)規(guī)模為5.2億美元，同比增長(zhǎng)為3.7%。
近年來(lái)，以人工智能為代表的新技術(shù)發(fā)展迅速，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性資源，開(kāi)始加速成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也已進(jìn)入“深水區(qū)”。
“以數(shù)據(jù)為核心，以生成式大模型為基礎(chǔ)，基于大算力三大要素的綜合應(yīng)用將帶來(lái)一系列新的技術(shù)變革。”日前，哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）國(guó)際人工智能研究院副院長(zhǎng)袁宏宇在帆軟第六屆智數(shù)大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)未來(lái)科技發(fā)展進(jìn)行了展望。
用好數(shù)據(jù)仍有挑戰(zhàn)
帆軟CEO陳炎在大會(huì)上坦言，數(shù)據(jù)分析不只是羅列數(shù)據(jù)，應(yīng)該基于場(chǎng)景，支持預(yù)警和實(shí)現(xiàn)最短鏈路解決問(wèn)題，才能支撐企業(yè)的長(zhǎng)期有效的增長(zhǎng)。
以華峰集團(tuán)為例，其將流程作為集團(tuán)公司運(yùn)營(yíng)的主線，重點(diǎn)打造了六大智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、三大職能服務(wù)平臺(tái)和兩大智能連接平臺(tái)，并根據(jù)不同經(jīng)營(yíng)管理人員關(guān)注的信息不同，像公眾號(hào)一樣，由系統(tǒng)主動(dòng)推送當(dāng)前的信息，結(jié)合帆軟報(bào)表方便快捷地展現(xiàn)給經(jīng)營(yíng)決策層，實(shí)現(xiàn)了從人找信息到信息找人的“數(shù)據(jù)助力管理”的新模式。
華峰集團(tuán)數(shù)科公司總經(jīng)理李斌認(rèn)為，“企業(yè)數(shù)字化本質(zhì)是技術(shù)與體系的聯(lián)合，好的管理體系搭配，好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具，才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)快速成長(zhǎng)。”
同樣認(rèn)可數(shù)據(jù)價(jià)值并成功助力企業(yè)管理提效的還有恒安集團(tuán)。其CIO嚴(yán)寅表示，快消品行業(yè)的特點(diǎn)就是價(jià)值鏈特別長(zhǎng)，特別是近幾年消費(fèi)習(xí)慣的變化，使得整個(gè)價(jià)值鏈更加復(fù)雜。為支撐業(yè)務(wù)，恒安在2021年重新進(jìn)行了數(shù)字化的啟程。
“只有在各個(gè)系統(tǒng)、各個(gè)項(xiàng)目過(guò)程當(dāng)中把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理念融入其中，把數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理念建立在各個(gè)所謂的數(shù)字化系統(tǒng)，以終為始，才能真正數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功。”嚴(yán)寅表示。
整體來(lái)看，企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)注和討論是一個(gè)積極的信號(hào)，表明企業(yè)愿意投資于新技術(shù)和新理念，尋求業(yè)務(wù)的創(chuàng)新和改進(jìn)。
但從實(shí)際情況來(lái)看，企業(yè)的數(shù)字化程度參差不齊，對(duì)數(shù)據(jù)化工具的應(yīng)用也存在著各種問(wèn)題。
其一，單一廠商部署比例低。根據(jù)Gartner的內(nèi)部調(diào)研報(bào)告，僅有31%的企業(yè)能夠通過(guò)單一廠商實(shí)現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)和分析工具部署。這意味著大多數(shù)企業(yè)采用的是多廠商的部署模式，這可能導(dǎo)致工具間的配合不協(xié)調(diào)，以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)共享和復(fù)用的問(wèn)題。
其二，產(chǎn)品部署分布分散。帆軟產(chǎn)品研發(fā)總經(jīng)理陳敏表示，在內(nèi)部的部署交付團(tuán)隊(duì)協(xié)助客戶(hù)部署產(chǎn)品的過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)只有20%的客戶(hù)將FineReport（FR）和商業(yè)智能（BI）工具集成部署，而有將近80%的客戶(hù)選擇分開(kāi)部署，這無(wú)疑會(huì)影響B(tài)I和FR之間的協(xié)同效應(yīng)，如統(tǒng)一用戶(hù)權(quán)限管理、數(shù)據(jù)層的互通以及資產(chǎn)的共享等問(wèn)題。
其三，客戶(hù)數(shù)據(jù)和分析建設(shè)不足。隨著時(shí)間推移，企業(yè)會(huì)向更高級(jí)的階段發(fā)展。在這個(gè)過(guò)程中，企業(yè)可能會(huì)引入新的工具和解決方案，這就需要現(xiàn)有工具能夠與新工具有效配合，否則就會(huì)形成信息孤島。因此，企業(yè)需要一個(gè)既能滿足當(dāng)前細(xì)分場(chǎng)景需求，又能隨著企業(yè)發(fā)展而持續(xù)升級(jí)的整體解決方案。
另一方面，數(shù)據(jù)人才缺失的問(wèn)題更為迫切。帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院的報(bào)告顯示，盡管許多企業(yè)已經(jīng)大量投入數(shù)字化工具和技術(shù)，但因缺乏掌握和應(yīng)用這些數(shù)字化技術(shù)的人才，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)這些工具仍然是“黑箱”，無(wú)法真正將其轉(zhuǎn)化為切實(shí)的業(yè)務(wù)成果。
在眼下，企業(yè)亟需培養(yǎng)和引進(jìn)一支精通數(shù)字化技術(shù)的人才隊(duì)伍，才能真正推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地實(shí)施，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。
AI賦能仍在初期
各?業(yè)雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程不?，但是?多將企業(yè)層?的全?數(shù)據(jù)決策能?和數(shù)據(jù)價(jià)值洞察列為迎接變?和商業(yè)創(chuàng)新的決勝因素，并把BI作為其中重要的數(shù)據(jù)利器。
近些年，AI的不斷進(jìn)化賦予了商業(yè)智能工具更大的想象空間，借助AI的相關(guān)能力提升效率和可用性的商業(yè)智能工具將讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價(jià)值、擁有更高的生產(chǎn)力。
傳統(tǒng)BI產(chǎn)品起源于上世紀(jì)八九十年代，主要技術(shù)包括SQL（結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言）、OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）和數(shù)據(jù)可視化，用戶(hù)的使用門(mén)檻極高。
2019年前后，國(guó)內(nèi)外BI廠商開(kāi)始探索“問(wèn)答式BI”的可行性。特別是AI大模型的興起，BI領(lǐng)域迎來(lái)了新的變革，問(wèn)答式BI開(kāi)始出現(xiàn)并逐漸成熟。該模式通過(guò)自然語(yǔ)言交互的方式，使得非技術(shù)用戶(hù)也能夠輕松地訪問(wèn)和分析數(shù)據(jù)，顯著降低了使用門(mén)檻。
近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外BI廠商開(kāi)始推出問(wèn)答式BI產(chǎn)品，如微軟整合了Copilot的Power BI、帆軟推出的FineChatBI、網(wǎng)易數(shù)帆推出的有數(shù)ChatBI等。
同時(shí)，從具體場(chǎng)景上來(lái)說(shuō)，結(jié)合AI的能力能讓部分商業(yè)智能應(yīng)用場(chǎng)景更深入，產(chǎn)出更有價(jià)值的知識(shí)。例如，對(duì)于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，BI 工具可以應(yīng)用一些準(zhǔn)確度更高的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，得到更精確的分析結(jié)果。
但從實(shí)踐的角度看，AI在BI領(lǐng)域中的應(yīng)用并不像設(shè)想中的那樣簡(jiǎn)單。
陳敏向21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，當(dāng)他們選擇客戶(hù)時(shí)，會(huì)傾向于選擇那些已經(jīng)在使用BI工具并且使用得比較好的客戶(hù)。這樣做的原因有兩個(gè)方面：
第一，需要考察客戶(hù)是否具備良好的數(shù)據(jù)氛圍，即企業(yè)內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度，以及員工使用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的習(xí)慣。
第二，需要評(píng)估客戶(hù)為AI準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)是否充分。AI的應(yīng)用有很多先決條件，特別是在企業(yè)端。即便數(shù)據(jù)量雖然龐大，但要將這些數(shù)據(jù)用于AI，仍然面臨多重挑戰(zhàn)。
“通常需要進(jìn)一步梳理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，因?yàn)锳I對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性要求比傳統(tǒng)的IT或人工處理更為嚴(yán)格。”陳敏向記者表示，“與以往不同，過(guò)去如果缺少某個(gè)數(shù)據(jù)，我們可以停下來(lái)，讓IT部門(mén)去獲取或者自己進(jìn)行數(shù)據(jù)加工；但是對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，一旦缺少某個(gè)數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，整個(gè)分析過(guò)程就可能無(wú)法進(jìn)行下去。”
因此，AI對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作的要求更高，對(duì)人員素質(zhì)的要求也更高。從企業(yè)的角度來(lái)看，這意味著需要有更好的數(shù)據(jù)管理和更專(zhuān)業(yè)的人才。
“即使是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性這樣的基本問(wèn)題，我們也在不斷努力提高。目前，我們的數(shù)據(jù)在沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何處理的情況下，準(zhǔn)確率大約是60%。即使經(jīng)過(guò)人工干預(yù)，準(zhǔn)確率也只能提高到70%多。這說(shuō)明在AI應(yīng)用中，我們還有很多工作要做。”陳敏表示。
他總結(jié)道，人工智能在當(dāng)前階段尚未完全成熟，這包括產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的準(zhǔn)備工作以及各使用方的準(zhǔn)備，實(shí)際上都尚未充分具備。不過(guò)，人工智能代表了未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，這一趨勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn)出明顯的跡象。因此，帆軟正在加大投入，推進(jìn)人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。
未來(lái)，商業(yè)智能工具將更多地借力 AI，形成“AI For BI”的形式來(lái)提升商業(yè)智能工具在各環(huán)節(jié)的效率、降低它們的上手難度和使用門(mén)檻，利用AI的智能讓商業(yè)智能工具能夠解決更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，產(chǎn)出更精準(zhǔn)的分析結(jié)果，從而使數(shù)據(jù)發(fā)揮更大價(jià)值、基于數(shù)據(jù)的決策更為科學(xué)和精準(zhǔn)。
本文鏈接：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、AI賦能，企業(yè)如何讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力？http://www.sq15.cn/show-2-8338-0.html
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