2023-09-05-爱分析-数据智能论坛致辞_11页_2mb

企业数字化建设与数据智能发展总结

核心内容

在数字化时代，数据能力已成为企业核心竞争力之一。面对宏观经济下行压力，企业正从追求规模增长转向追求利润增长，因此，数据资产管理成为企业数字化转型的重要组成部分。数据作为企业的核心资产，其全生命周期管理在安全、合规和业务发展等方面具有重要意义。

主要观点

• 数据是企业核心资产：信息化与数字化建设过程中产生的大量数据，需要通过有效的管理手段来保障其价值。
• 国家数据局的成立：标志着政府层面开始重视数据能力的建设，推动了从互联网公司到传统企业的数据部门设立。
• AI与大模型的作用：AI和大模型的兴起正在推动企业从辅助决策向智能决策转变，使数据在企业运营中扮演更加重要的角色。
• 数据能力建设与数据应用建设：两者相辅相成，数据能力建设是长期目标，而数据应用建设则提供短期效果，二者需同步推进。

关键信息

企业数据部门的实现路径与策略

• 数据能力建设：提升运营管理效率，支持数字化业务，探索新业务模式。
• 数据应用建设：满足管理层、业务部门和IT部门的具体需求，提供解决方案。
• 同步进行：数据能力建设依赖数据应用建设的效果，而数据应用建设的长期价值需要数据能力的支撑。

企业数据价值的预期业务影响

数据平民化与智能决策

• 大模型+BI：降低数据使用门槛，提升交互体验，推动数据平民化，塑造数据文化。
• 智能决策：从辅助决策（描述、诊断）到智能决策（预测、指导），指标兼具业务和数据属性，支持深度分析。

数据协同机制与基础设施建设

• DataOps机制：应对海量数据需求，建立协同机制，提升开发与运营效率。
• AI对数据基础设施的影响：推动“湖仓一体”等数据基础设施建设，提升数据处理能力，满足结构化和非结构化数据需求。

企业数字化规划与落地流程

1. 规划：明确数字化战略和目标。
2. 立项：启动具体项目，制定实施计划。
3. 厂商选型：选择适合企业需求的技术供应商。
4. 开发实施：进行系统开发与部署。
5. 运营达标：确保系统稳定运行并达到预期效果。

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