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数字化转型投入大、效果差,永洪BI如何帮助企业迈出数据应用第一步 ...

资讯 2022-8-23 14:02 975人浏览 0人回复
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摘要

如今,数字化转型成为了抓住新一轮科技革命和产业变革浪潮的关键。无论是中国还是全球其他经济体,都将破局点聚焦于数字化转型。能否成功实现全面的数字化转型、推动数据赋能企业经营发展成为了在变革与竞争中存活、 ...

如今,数字化转型成为了抓住新一轮科技革命和产业变革浪潮的关键。无论是中国还是全球其他经济体,都将破局点聚焦于数字化转型。能否成功实现全面的数字化转型、推动数据赋能企业经营发展成为了在变革与竞争中存活、发展、成为领军者的关键。

然而,诸多企业的数字化转型效果不足,数据没有发挥真正的价值。据数据调查显示,转型成效显著的领军企业占比为16%。由于前期数字化投入尚未完全转化为显著的、可度量的商业价值,或者数字化价值还停留在相对局部的业务、组织与环节,企业对自身数字化的满意度不高。

数字化蓬勃发展,但也困难重重



数字化转型的根本目的是降本、提质、增效,使企业实现科学可持续发展。然而,诸多企业所获得的是大量数据本身,其最显性化的结果是数据报表。报表本身不直接产生价值,其关键在于如何从数据中发现问题、指导优化问题,做出科学预测决策,推动业务增长。

为什么企业数字化转型效果不显著?很难实现真正的数据赋能业务增长,辅助精细化管理,驱动科学决策?其原因主要有三:

1、 数字化转型周期长,快速变现困难

数字化转型是一项复杂的系统性工程,一方面需要投入大量的资源,进行全面的系统部署;另一方面需要通过系统全面覆盖业务体系。在此过程中,还需要跨部门、跨业务、跨职能的进行联动,以此使数字化价值涉及企业的各个方面。

因此,数字化转型有着体系庞杂、资源投入大、周期长、灵活度低等特点,一些企业甚至长期无法看到效果,导致对转型价值产生怀疑。

2、技术与业务不统一,无法有效融合

一些企业已经部署了诸多系统,奠定了一定的数字化基础。然而在实际应用过程中,对于系统的运用层次过浅,仍然停留在“将线下工作搬到线上,将纸质工作转为电子”阶段,而没有通过数字化系统深度改善和优化业务体系。此外,一些企业还存在“有系统、无应用”的现象,系统成为了摆设,而没有与业务融合。

3、产生的业务价值低,无法赋能增长

许多企业迟迟没有看到数字化转型为业务带来的价值,其最直观的感受是产生了许多数据报表,但无论是业务人员还是管理者,依然以自身视角查看、解读报表,再根据自身经验做出决策,而非通过系统了解数据背后蕴藏的大量信息,数据只起到了对于决策的少量辅助功能,数据价值没有真正发挥,无法有效赋能业务。

数据应用效果差,敏捷BI直击痛点



现阶段,诸多企业开始进入数据应用阶段,期望实现数据价值的快速变现,重点放在了通过数据切实提升业务质量,赋能业务增长。BI因其快速部署、简洁易用的特征,可以使数据快速变现,而受到了众多企业的关注。

然而,传统BI工具在推动数据应用时,也曾因技术的限制和认知的不足,陷入过误区。在产品定位方面,传统是“面向IT的报表工具”,也就是说,报表的开发与制作以IT为主导,其原因是传统BI的技术门槛高,操作难度大,需要专业的人员才可完成数据分析。同时,传统BI的应用结果主要是数据报表,很难实现数据的深度挖掘与洞察。

数据应用的终极状态是“人人都是数据分析师”,这是永洪科技对于数字化转型破局关键的洞察,也是对BI产品的出发点和落脚点的判断,于是,这家有着10余年BI行业经验的领先企业将“释放数据价值,人人都是数据分析师”作为了使命。

当前的成功实践证明,数字化转型战略需要“自上而下”的进行规划与落地,其原因是在面对庞大的系统性工程时,需要顶层设计和资源调配作保障。而到了数据应用阶段,其理想状态应当是数据的全员化,因为数据生成于各一线业务端口,广大员工是数据的出发点和落脚点,要让数据真正赋能于企业发展。

从使命出发,永洪科技构建了产品体系和服务生态。


一、面向业务人员的“敏捷BI”产品

BI产品的根本目的是实现数据赋能业务增长,而敏捷BI则使这一进程更加低成本、便捷、高效,真正有效果。

作为国内敏捷BI的首创者和引领者,永洪科技将敏捷BI定义为“面向业务人员的可视化分析”工具,其特点有二:

1、面向业务人员

传统BI的流程是由业务人员提出需求,IT人员制作报表提供给业务人员使用,其问题一方面在于沟通过程中存在理解偏差,报表经常存在不符合业务人员需求的情况;另一方面导致业务人员只知数据结果,不知根本原因,数据应用效果差。

永洪BI的自助式分析模式,其简单易操作的属性,可以让业务人员通过拖拉拽的方式完成数据分析,并进行“究其原因”的探索式分析,在减少反复沟通测试成本的同时,让业务人员可以真正通过数据提升业务效果。

2、可视化分析

“数据可视化”不等于“可视化分析”,企业、管理者和业务人员所需要的也不仅仅是一张张数据报告,而是深入挖掘数据价值,赋能业务增长。因此,永洪BI着力通过自服务分析、AI增强分析等功能,使业务人员可以以便捷的可视化方式,对数据进行分析、挖掘与洞察,实现数据的深度应用。

那么,如何才能打造“面向业务人员的可视化分析”的敏捷BI工具?永洪科技主要从以下几点着手:

1、一站式的平台架构

永洪BI在产品设计初期,便以客户需求视角出发,以“一站式”的理念进行产品架构,使用纯B/S架构,使产品在部署、培训、使用等方面达到最高的效率和最低的成本,让数据在平台上顺畅流动。

一站式BI的目的,是让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务,极大降低了实施、集成、培训的成本,企业可以轻松构建数据应用。以此降低应用难度,让系统不再形同虚设,使企业全员真正用起来。



2、轻量级数据分析手段

实现“人人都是数据分析师”,首先需要降低产品的学习和使用难度,让零基础的业务人员也能实现自助式分析。

永洪BI提供可视化流程数据建模能力,可快速完成表和字段的转义、异构数据源关联、多粒度表达式、数据脱敏、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化、自循环列等一系列操作,提高数据质量。业务人员通过简单的点击、拖拽等动作,即可完成制作报表、数据分析和洞察,实现数据分析全员化。


3、全程可视化建模的AI增强分析

永洪BI融入AI增强分析模块,以“AI平民化”为理念,可以全流程可视化建模,降低AI应用门槛,让AI应用走进业务,让业务人员上手更简单。其中内置了5种类型,20余种插件化算子,可以满足常用分析场景,使AI深度分析与BI数据可视化深度融合以实现联动分析:

数据问答可以让用户使用文本输入问题,系统以可视化的方式进行自动展示答案;

数据解释可以对数据影响较大的因素进行自动统计和分析,比如从不同的因素分析部门员工离职的原因,找到影响较大的原因作为数据分析参考;

数据洞察则自动给出用于发现业务数据增长、减少的原因,比如发现西部市场比南部市场销售增长,就可以一键选择数据洞察,发现背后的原因。

此外,一些BI产品的深度分析的计算只能在单个机器上运行,当并行实验数量较多,数据量较大时,用时很长且影响性能。永洪BI自主研发的Python计算服务工具DM-Engine支持在Linux系统上集群部署和负载均衡,新加入的节点只需少量参数配置即可快速与现有集群节点组网,具有可靠性、高容错性、可扩展性等优点。


4、自主研发的高性能计算引擎

随着企业积累了越来越多的数据量,以及在业务端对于精细化数据的需求,大数据量的处理能力成为了衡量BI产品是否敏捷的重要指标之一。

永洪BI自主研发了VooltDB高性能计算引擎,拥有列式存储,分布式计算等技术,能够实现亿级数据秒级响应,并且得到了多家全球性大型集团企业的应用与实践。这也是各个大型头部企业将永洪BI作为集团级的数据分析平台的原因之一。


5、通过技术提升用户体验

永洪科技不断通过技术手段提升用户和企业级管理体验:

·丰富的可视化组件样式,包括数十种图及中国式复杂报表。各图表组件之间还可以通过配置来快速切换,实现探索式分析,并且内置多种动态计算方式。

·具备多数据源对接能力,丰富精致的图表样式与动态效果,跨屏自适应能力,自助式数

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