2024企業(yè)敏捷經(jīng)營(yíng)實(shí)踐合集

CONTENT個(gè)體與組織在VUCA時(shí)代的生存之道 面向未成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策者 .觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一站式智能分析平臺(tái)6.0賦能企業(yè)敏捷決策 觀遠(yuǎn)6S方法助力企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)階段升級(jí) .金融畢馬威中國(guó)金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型生產(chǎn)關(guān)破局 數(shù)禾科技語(yǔ)義BI數(shù)據(jù)民主化進(jìn)階之路 某券商：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，開(kāi)啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型“五大轉(zhuǎn)變零售消費(fèi)舍得酒業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)BI賦能敏捷運(yùn)營(yíng) 維他奶讓數(shù)據(jù)看得見(jiàn)摸得是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的必要條件 吉家寵物寵物行業(yè)全鏈路數(shù)據(jù)分析方法論與實(shí)踐 慕尚集團(tuán)敏捷BI上線一年不到滿(mǎn)足全集團(tuán)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需員工使用率達(dá)86.3% 張亮集團(tuán)3個(gè)月從0-1快速落地?cái)?shù)據(jù)分析能BI實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全流程數(shù)字化 復(fù)星星選聚焦以終為始的消費(fèi)者價(jià)值運(yùn)繪就產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍(lán)圖 互聯(lián)網(wǎng)及先進(jìn)制造 水滴公司建設(shè)去中心化數(shù)據(jù)組實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全支撐全滲透 上汽飛凡明星平臺(tái)月活達(dá)70敏捷BI實(shí)現(xiàn)組織提效管理創(chuàng)新 零跑汽車(chē)BI是一個(gè)六邊形武器 觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能決策峰會(huì)暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì) 77本屆盛況 78往屆精彩 7901Insights來(lái) 個(gè)體與組織在VUCA時(shí)代的生存之道王亞軍《企業(yè)即算法》作者、前龍湖集團(tuán)首席戰(zhàn)略官現(xiàn)在經(jīng)常提到當(dāng)下是百年大變局，但我認(rèn)為不止于此，現(xiàn)在或許是三百年未有之大變局，當(dāng)下匯聚了三大趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。,一是三十年，市場(chǎng)供求結(jié)構(gòu)調(diào)整，改革開(kāi)放以來(lái)真正的快速發(fā)展，人口結(jié)構(gòu)、偏好的變化；,二是百年，涉及到理解的變化，國(guó)際局勢(shì)高度復(fù)雜，全球貧富分化；,三是三百年，技術(shù)奇點(diǎn)臨近，AI、元宇宙、基因編輯技術(shù)等等的突破，以及環(huán)境容量承壓帶來(lái)的生活方式挑戰(zhàn)。當(dāng)三大轉(zhuǎn)折點(diǎn)匯聚在一起，我們面對(duì)的未來(lái)不確定性，與過(guò)去任何時(shí)候相比都是最大的。三百年未有之大變局；VUCA時(shí)代，走老路到不了新世界三百年未有之大變局；VUCA時(shí)代，走老路到不了新世界~30年 ~100年 ~300年市場(chǎng)供求結(jié)構(gòu)調(diào)整 國(guó)際局勢(shì)高度復(fù)雜 市場(chǎng)供求結(jié)構(gòu)調(diào)整人口結(jié)構(gòu)、偏好變化 人口結(jié)構(gòu)、偏好變化 人口結(jié)構(gòu)、偏好變化掃碼觀看直播回放

企業(yè)管理要如何應(yīng)對(duì)這樣的趨勢(shì)？現(xiàn)有的企業(yè)管理理論眾多，歸根結(jié)底只有兩種范式?神創(chuàng)論與進(jìn)化論。企業(yè)管理范式：神創(chuàng)論VS進(jìn)化論02神創(chuàng)論“預(yù)測(cè)未來(lái)”，企業(yè)戰(zhàn)略是明確清晰的，確認(rèn)好目標(biāo)頂層設(shè)計(jì)，執(zhí)行層再按管理層的決策往下執(zhí)行即可；進(jìn)化論難以預(yù)測(cè)未來(lái)，需要持續(xù)與外部環(huán)境共同演化，持續(xù)進(jìn)化。管理中常見(jiàn)的內(nèi)容，如戰(zhàn)略、執(zhí)行、創(chuàng)新等，在這兩種范式中的內(nèi)涵都非常不同，甚至相反。特別是管理中最難的問(wèn)題，轉(zhuǎn)型。02行業(yè)洞察轉(zhuǎn)型是一件困難的事情。人、動(dòng)物、植物都是從一個(gè)細(xì)胞逐漸成長(zhǎng)為大的個(gè)體，但通常的企業(yè)轉(zhuǎn)型方法不是這樣。常見(jiàn)的企業(yè)轉(zhuǎn)型方法論是拼接式的，例如一個(gè)只會(huì)在地上跑的變形金剛，如果想讓他能飛，就需要加上翅膀和噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)。行業(yè)洞察這樣的轉(zhuǎn)型障礙在于“著相”，看得見(jiàn)結(jié)果與形式，就只在外在形式上下功夫；但看不見(jiàn)過(guò)程與成長(zhǎng)，缺乏時(shí)間感，變化很難長(zhǎng)久。沒(méi)有內(nèi)在的變化，形式的變化只要過(guò)一段時(shí)間又會(huì)回到原來(lái)的狀況。如何從根本實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，完成企業(yè)的進(jìn)化？在這之前，需要前討論一個(gè)問(wèn)題，什么是進(jìn)化？?？吹降倪M(jìn)化圖是一種直線過(guò)程，從猴子一步步進(jìn)化到直

立的人。如果把進(jìn)化為人當(dāng)成一個(gè)目標(biāo)，一直不斷改變就會(huì)進(jìn)化成功。但這就讓人們問(wèn)這樣的問(wèn)題：為什么現(xiàn)在的猴子進(jìn)化不了人？其實(shí)，如果從真實(shí)世界的場(chǎng)景，即第一人稱(chēng)視角，來(lái)思考進(jìn)化時(shí)，這不是一個(gè)線性的過(guò)程，而是一種分叉的過(guò)程，是進(jìn)化樹(shù)。而第三人稱(chēng)視角的思考，超脫于現(xiàn)實(shí)之外，隱含了當(dāng)前結(jié)第一人稱(chēng)視角第三人稱(chēng)視角進(jìn)化論范式的管理，必須以第一人稱(chēng)視角思考

企業(yè)管理只有有兩條主線，一是決策，二是協(xié)作。神創(chuàng)論是頂層決策，下層執(zhí)行，只需要遵從頂層的決策，很難有橫向的協(xié)作；進(jìn)化論則是走規(guī)模化路線，形成分布式的決策和分布式的協(xié)作，需要更多的人做決策，進(jìn)行協(xié)作。如何能讓不同的公司上萬(wàn)人、十萬(wàn)人都做出高質(zhì)量的決策？03行業(yè)洞察03行業(yè)洞察規(guī)模化路線類(lèi)比：?jiǎn)魏薈PU 多核上萬(wàn)核的GPU類(lèi)比：高帶寬信號(hào)傳輸與協(xié)議企業(yè)存在的價(jià)值就是解決問(wèn)題管理的兩條主線決策協(xié)作以第一人稱(chēng)視角來(lái)做企業(yè)時(shí)，決策與協(xié)作是管理的兩條主線自相似分形，是一種解法。自相似分形是自然界實(shí)現(xiàn)規(guī)模的最佳策略，類(lèi)似雪花的形成，樹(shù)枝的分叉，血管的分布等等。每個(gè)部分和整體的形狀是相似的，在數(shù)學(xué)上也叫分形。通過(guò)分形生產(chǎn)出來(lái)的個(gè)體，在傳輸速率來(lái)講是成本最低的，這是自然界的優(yōu)化策略。進(jìn)化論范式的企業(yè)成長(zhǎng)公式數(shù)：企業(yè)算法、分布式大算力、迭代、時(shí)間，由分形什么是企業(yè)算法？企業(yè)的所有管理要素可以分為三層：底層是管理體系，指具象化的管理內(nèi)容，包括制度、流程、工具、方法，例如產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程、采購(gòu)流程、只有數(shù)字技術(shù)敏捷與組織敏捷深度融合，才能充分實(shí)現(xiàn)數(shù)字化價(jià)值高A區(qū)：只有數(shù)字技術(shù)敏捷與組織敏捷深度融合，才能充分實(shí)現(xiàn)數(shù)字化價(jià)值高A區(qū)：傳統(tǒng)組織+敏捷的數(shù)字化 痛苦B區(qū)：傳統(tǒng)組織+數(shù)字化 更強(qiáng)的命令-控制低C/D區(qū)：敏捷組織+數(shù)字化 更敏捷低高組織敏捷度

頂層是企業(yè)算法，指核心決策依據(jù)，是最抽象、最穩(wěn)定的，包括核心業(yè)務(wù)邏輯、核心管理邏輯、核心價(jià)值企業(yè)成長(zhǎng)也是企業(yè)獨(dú)有知識(shí)的創(chuàng)造、進(jìn)化過(guò)程，這是捷，就是不斷地產(chǎn)生這個(gè)組織特有的能力，即創(chuàng)造有回到數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從現(xiàn)在計(jì)算技術(shù)角度來(lái)講，其實(shí)越署基礎(chǔ)設(shè)施；容器、微服務(wù)等更快響應(yīng)業(yè)務(wù)需求；輕進(jìn)一步賦能業(yè)務(wù)人員……數(shù)字技術(shù)是越來(lái)越敏捷的，但是組織管理的敏捷有高低，只有數(shù)字技術(shù)敏捷與組織敏捷深度融合，才能充分實(shí)現(xiàn)數(shù)字價(jià)值。如果組織敏捷度較低，“傳統(tǒng)組織+敏捷數(shù)字化”帶來(lái)的是痛苦，決策反復(fù)搖擺；“傳統(tǒng)組織+數(shù)字化”，帶來(lái)的是04行業(yè)洞察數(shù)字技術(shù)敏捷04行業(yè)洞察數(shù)字技術(shù)敏捷A.極其痛苦，搖擺反復(fù)C.行云流水未來(lái)企業(yè)B.四平八穩(wěn)，管控為先D.順?biāo)浦畚磥?lái)可期敏捷與數(shù)字化轉(zhuǎn)型三原則很多企業(yè)在講數(shù)字化轉(zhuǎn)型、敏捷轉(zhuǎn)型，都希望進(jìn)化成“未來(lái)企業(yè)”。未來(lái)企業(yè)里其實(shí)隱含了一個(gè)關(guān)鍵元素，就是“敏捷組織”。只有數(shù)字化轉(zhuǎn)型，缺乏組織敏捷，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)未來(lái)企業(yè)的目標(biāo)。提高敏捷與數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率，成為未來(lái)企業(yè)的三個(gè)原則：一是自上而下的認(rèn)同，自上而下建立新的認(rèn)知，推動(dòng)范式革命，從董事長(zhǎng)、CEO、高管團(tuán)隊(duì)至下，一起形成共識(shí)。

二是由內(nèi)向外的生長(zhǎng)，以企業(yè)算法打通專(zhuān)業(yè)壁壘，知行合一。將不同行業(yè)的知識(shí)，作為企業(yè)的共性提煉出來(lái)。這需要很長(zhǎng)時(shí)間的磨合。三是融合共演成形，數(shù)字化和組織共同敏捷，融合共演，這兩件事情需要同時(shí)進(jìn)行。這要求CDO、CIO影響業(yè)務(wù)部門(mén)和CEO，建立起一套基于組織原生敏捷的共同語(yǔ)言。以上提到的是企業(yè)的成長(zhǎng)，由核心算法、管理策略、管理體系形成，而個(gè)人的成長(zhǎng)也具有共同的底層邏輯，由領(lǐng)導(dǎo)動(dòng)力飛輪驅(qū)動(dòng)，相由心生，生生不息。領(lǐng)導(dǎo)力表層素質(zhì)管理體系領(lǐng)導(dǎo)策略管理策略領(lǐng)導(dǎo)動(dòng)力飛輪核心算法個(gè)體企業(yè)個(gè)人與企業(yè)成長(zhǎng)具有共同的底層邏輯，相由心生、生生不息企業(yè)即算法 領(lǐng)導(dǎo)動(dòng)力飛輪05行業(yè)洞察希望能夠通過(guò)這個(gè)討論給大家一起啟發(fā)，思考怎么更好地切入到業(yè)務(wù)，影響并引領(lǐng)業(yè)務(wù)，讓整個(gè)組織數(shù)字化轉(zhuǎn)型、敏捷決策來(lái)應(yīng)對(duì)30年、100年、300年大變局，能更好地活下去！05行業(yè)洞察面向未來(lái)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策者蘇春園觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CEO敏捷決策是未來(lái)敏捷決策是未來(lái)，但敏捷決策其實(shí)不是一件新鮮事。在歷史不同的階段，敏捷決策不斷發(fā)生。近代史里著名的紅軍長(zhǎng)征故事，從瑞金出發(fā)到達(dá)延安的路線上，每一個(gè)我們?nèi)缃窨吹降臍v史標(biāo)記點(diǎn)，都是敏捷決策的典范；改革開(kāi)放的過(guò)程，是摸著石頭過(guò)河的過(guò)程，驗(yàn)證了“實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)”，也展現(xiàn)了一個(gè)敏捷決策的過(guò)程。敏捷經(jīng)營(yíng)的本質(zhì)是“戰(zhàn)略”與“行動(dòng)”之間的持續(xù)反饋與迭代。在企業(yè)中，頂層的使命、愿景是中長(zhǎng)期不變的，而戰(zhàn)略往下到直到行動(dòng)，是要隨著外部環(huán)境不斷變化的。戰(zhàn)略愿景使命06行業(yè)洞察近幾年，這一趨勢(shì)已越來(lái)越明顯。在Gartner對(duì)CEO的調(diào)研中，超過(guò)50%的CEO、董事會(huì)希望增加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，將數(shù)據(jù)分析能力作為第一重要戰(zhàn)略能力。同時(shí)，2023年Gartner對(duì)CIO進(jìn)行關(guān)于“會(huì)在哪些數(shù)字化的投入方向上增加投資”的調(diào)研中，數(shù)據(jù)分析位列第一。06行業(yè)洞察掃碼下載嘉賓分享

數(shù)據(jù)分析扛起了未來(lái)支撐企業(yè)敏捷決策的重任。但在行業(yè)角度，數(shù)據(jù)分析的落地仍然存在巨大挑戰(zhàn)。這個(gè)挑戰(zhàn)其實(shí)不是某一個(gè)技能或工具，更多時(shí)候指向的是“共識(shí)”。在企業(yè)中數(shù)據(jù)分析如何讓決策更敏捷？數(shù)據(jù)分析在解決什么層次的決策問(wèn)題？怎樣衡量數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)結(jié)果之間的價(jià)值？從認(rèn)知到落地，頂層共識(shí)的缺乏，不斷在放大數(shù)據(jù)分析落地過(guò)程中的各種偏差。如何形成共識(shí)，如何知行合一，這是數(shù)據(jù)分析的最大挑戰(zhàn)。五大陷阱與應(yīng)對(duì)策略挑戰(zhàn)的方向明確了，挑戰(zhàn)本身就將成為機(jī)會(huì)。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部常講“問(wèn)題就是機(jī)會(huì)”，社會(huì)存在的問(wèn)題就是每一個(gè)企業(yè)的機(jī)會(huì)，每一個(gè)企業(yè)存在的問(wèn)題就是

每個(gè)人的機(jī)會(huì)。我們分兩步，第一找到問(wèn)題背后更本質(zhì)的東西，解決認(rèn)知的問(wèn)題；第二找到行動(dòng)的方法，解決落地的問(wèn)題。下面是我們總結(jié)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)敏捷決策的五大陷阱與應(yīng)對(duì)策略。內(nèi)容與數(shù)字均為虛構(gòu)內(nèi)容與數(shù)字均為虛構(gòu)陷阱1：過(guò)去成功的戰(zhàn)略慣性，反而成為今天敏捷的天敵很多企業(yè)過(guò)去成功的戰(zhàn)略慣性反而會(huì)成為今天敏捷的天敵。過(guò)去幾年，很多成功的組織都非常深度地實(shí)踐了一些經(jīng)典的戰(zhàn)略執(zhí)行體系，從市場(chǎng)洞察開(kāi)始層層拆解，通過(guò)戰(zhàn)略解碼定義到每個(gè)團(tuán)隊(duì)每個(gè)月甚至每周最

細(xì)顆粒度的行動(dòng)計(jì)劃。在外部環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定、業(yè)務(wù)與組織相對(duì)不變的假設(shè)下，會(huì)帶來(lái)超強(qiáng)的執(zhí)行。但在外部不斷變化的今天，各個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)各個(gè)神經(jīng)末梢都面臨著快速變化的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，每一個(gè)更細(xì)顆粒度的計(jì)劃就會(huì)損失對(duì)外部響應(yīng)的敏捷性，因此需要思考怎樣將各種變化作為常量、作為第一性的要素，放到戰(zhàn)略生成與調(diào)整的整個(gè)過(guò)程中，實(shí)踐敏捷的戰(zhàn)略與執(zhí)行。07行業(yè)洞察07行業(yè)洞察陷阱2：少數(shù)人在頂部決策，更多的人在炮火中迷失第二個(gè)陷阱是關(guān)于企業(yè)中決策方式的問(wèn)題。這是硅谷最有名的幾家公司很有代表性的決策方式和組織架

構(gòu)，可以對(duì)照下我們的企業(yè)更像哪一種，是少數(shù)人在頂部決策，還是更多人在炮火中能決策？在今天的環(huán)境下，我們提倡的是開(kāi)始分布式?jīng)Q策，讓組織向敏捷轉(zhuǎn)型，要讓更多聽(tīng)到炮火的人能決策。局部視角認(rèn)識(shí)受限局部視角認(rèn)識(shí)受限場(chǎng)景1場(chǎng)景2場(chǎng)景3陷阱3：優(yōu)化局部目標(biāo)，缺乏全局思維維是最常見(jiàn)的一個(gè)陷阱。局部視角認(rèn)知受限，從局部

目標(biāo)出發(fā)找到的關(guān)鍵場(chǎng)景或關(guān)鍵路徑，在全局視角里未必會(huì)是重要的。重視全局目標(biāo)，才能繞過(guò)一些風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，補(bǔ)充新的、更重要的、對(duì)全局更有價(jià)值的場(chǎng)景與路徑，在每個(gè)局部，解決對(duì)于全局重要的真問(wèn)題。08行業(yè)洞察陷阱4：關(guān)注結(jié)果指標(biāo)，缺乏可行動(dòng)的過(guò)程指標(biāo)08行業(yè)洞察當(dāng)識(shí)別了關(guān)鍵場(chǎng)景和路徑，我們觀察到很多組織容易陷入到狹義的結(jié)果導(dǎo)向、對(duì)結(jié)果指標(biāo)過(guò)度關(guān)注的陷阱。而在敏捷決策的新常態(tài)之下，真正業(yè)務(wù)向下拆解的時(shí)候，更加重要的是過(guò)程指標(biāo)，尤其是可行動(dòng)的過(guò)

程類(lèi)指標(biāo)，比如大家可能聽(tīng)到的先驗(yàn)指標(biāo)、領(lǐng)先指標(biāo)或原子指標(biāo)這些叫法。做的好的企業(yè)會(huì)更重視在更細(xì)的顆粒度上的過(guò)程指標(biāo)，例如我們服務(wù)的客戶(hù)上汽飛凡，同樣關(guān)注GMV，但更關(guān)注GMV下面的轉(zhuǎn)化率、意向轉(zhuǎn)化率、4S轉(zhuǎn)化率往下一個(gè)階段的變化等等，建立行動(dòng)與過(guò)程指標(biāo)之間的關(guān)系。提出假想驗(yàn)證假想解決問(wèn)題五步法假想是人類(lèi)最偉大的思維方式提出假想驗(yàn)證假想解決問(wèn)題五步法假想是人類(lèi)最偉大的思維方式—任正非分析問(wèn)題持續(xù)落地“定義問(wèn)題最后一個(gè)陷阱是定性和定量的對(duì)立，缺少假想與檢驗(yàn)的科學(xué)思維與方法。在一個(gè)公司里，簡(jiǎn)單說(shuō)有兩類(lèi)人，一類(lèi)人更擅長(zhǎng)講故事，更強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，但另一些人更希望看到科學(xué)的邏輯，決策的嚴(yán)謹(jǐn)性，最后導(dǎo)致很難形成有質(zhì)量的決策往前推進(jìn)。關(guān)于定性與定量的對(duì)立，我們看到定性與定量對(duì)立的背后，是更高維度的科學(xué)思維，基于假想與驗(yàn)證將這兩者進(jìn)行統(tǒng)一。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)、通過(guò)個(gè)人的直覺(jué)，可以形成一些有意義的假想，在數(shù)據(jù)分析中不斷對(duì)假想進(jìn)行

驗(yàn)證，將定性與定量有機(jī)統(tǒng)一。在過(guò)去一年，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)自身也在實(shí)踐基于“解決問(wèn)題五步法”的敏捷工作站模式，從定義問(wèn)題、分析問(wèn)題開(kāi)始，提出解決問(wèn)題的假想、不斷驗(yàn)證并落地，這中間也包含對(duì)假想的證偽，以及重新回到問(wèn)題和路徑本身，去不斷迭代對(duì)問(wèn)題的分析和定義。的陷阱，對(duì)策包括兩個(gè)方面：認(rèn)知方面，通過(guò)整體思09行業(yè)洞察09行業(yè)洞察67% 73%67% 73%業(yè)務(wù)的需求CEO的期待提高市場(chǎng)銷(xiāo)售 減少客戶(hù)流失業(yè)務(wù)用戶(hù)自助分析儀表盤(pán)他們真正想解決的問(wèn)題他們提出的需求讓聽(tīng)到炮火的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)能用數(shù)據(jù)做好決策非常關(guān)鍵。過(guò)去，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)里的業(yè)務(wù)用戶(hù)會(huì)跟IT團(tuán)隊(duì)提出很多需求，包括報(bào)表、儀表板、指標(biāo)等，這些需求對(duì)應(yīng)著他們真正想解決的真實(shí)業(yè)務(wù)問(wèn)題，但他們還需要依賴(lài)IT團(tuán)隊(duì)。如何讓業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)自己擁有能用數(shù)據(jù)解決這些問(wèn)題、做好決策的能力？根據(jù)外部機(jī)構(gòu)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，67%的CEO希望數(shù)據(jù)分析與決策更多能在業(yè)務(wù)內(nèi)閉環(huán)，而不是在IT領(lǐng)域完成，這樣才能讓業(yè)務(wù)敏捷和快速響應(yīng)；73%的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人希望在業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)有更多的數(shù)據(jù)分析與技術(shù)人員，結(jié)合在一起才能讓業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)更好的用數(shù)據(jù)做好決策。觀遠(yuǎn)實(shí)踐：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策之路戰(zhàn)略1全局視角戰(zhàn)略1全局視角關(guān)鍵場(chǎng)景1 關(guān)鍵場(chǎng)2 關(guān)鍵場(chǎng)景3假象驗(yàn)證戰(zhàn)術(shù)指標(biāo)1指標(biāo)2···2增長(zhǎng)降本防風(fēng)險(xiǎn)假象驗(yàn)證過(guò)程指標(biāo)1 過(guò)程指2···假象驗(yàn)證執(zhí)行3 行動(dòng)指標(biāo)目標(biāo)···行動(dòng)N行動(dòng)4行動(dòng)3行動(dòng)2行動(dòng)1盈利優(yōu)先的增長(zhǎng)目標(biāo)

在認(rèn)知層面，首先，每個(gè)企業(yè)都具備自身從戰(zhàn)略（目標(biāo)）、戰(zhàn)術(shù)（指標(biāo)）到執(zhí)行（行動(dòng)）的分層次業(yè)務(wù)邏輯?；诖?，我們通過(guò)三步來(lái)拆解與優(yōu)化，形成敏捷決策的認(rèn)知，形成數(shù)據(jù)分析的行動(dòng)基礎(chǔ)：第一步，找到全局的真問(wèn)題。從第一性的全局視角，從理解公司的北極星目標(biāo)出發(fā)，識(shí)別局部支撐全局最重要的那些關(guān)鍵場(chǎng)景與路徑，解決全局而不是局部高價(jià)值的真問(wèn)題、真場(chǎng)景、真路徑；第二步，拆解可行動(dòng)的指標(biāo)邏輯。將關(guān)鍵場(chǎng)景與路徑進(jìn)行拆解，拆解成對(duì)應(yīng)的最重要的關(guān)聯(lián)指標(biāo)，尤其強(qiáng)調(diào)過(guò)程指標(biāo)、可行動(dòng)的原始指標(biāo)，更關(guān)注過(guò)程的變化，結(jié)果自然發(fā)生；第三步，執(zhí)行中不斷假想與驗(yàn)證?？桃鈽?gòu)建行動(dòng)與過(guò)程指標(biāo)的關(guān)系，具體到每一天的行動(dòng)任務(wù)，追蹤最小顆粒度的過(guò)程變化，不斷驗(yàn)證或調(diào)整假想，鞏固機(jī)會(huì)，步步為贏。財(cái)務(wù)指標(biāo)1指標(biāo)2···業(yè)務(wù)指標(biāo)1指標(biāo)2···過(guò)程指標(biāo)指標(biāo)1指標(biāo)2···從戰(zhàn)略拆解到行動(dòng)，在行動(dòng)中不斷驗(yàn)證業(yè)務(wù)的假想與路徑。自上而下對(duì)齊，自下而上反饋，雙向反饋迭代，這是敏捷經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵認(rèn)知。從認(rèn)知到行動(dòng)，主要通過(guò)科技的賦能，讓業(yè)務(wù)能用起

來(lái)的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品與能力，是支撐敏捷決策的最大杠桿。10行業(yè)洞察熟悉觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的老客戶(hù)都知道，觀遠(yuǎn)的一站式智能分析平臺(tái)有三個(gè)特點(diǎn)：企業(yè)級(jí)、易用性和場(chǎng)景化。尤其10行業(yè)洞察是易用性，能讓業(yè)務(wù)人員幾天就可以輕松上手看數(shù)據(jù)、做決策。這源于觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)理念、對(duì)產(chǎn)品價(jià)值的追求和產(chǎn)品不斷優(yōu)化的方向，是讓業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者。通過(guò)易用性的產(chǎn)品，提升組織內(nèi)部10倍的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，去賦能100倍的數(shù)據(jù)消費(fèi)

者。從總部到一線，讓從CEO到一線的各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)的人員，都能回到炮火中的決策邏輯，關(guān)注到最原子級(jí)別可以產(chǎn)生的行動(dòng)和指標(biāo)，層層協(xié)同、決策反饋、不斷行動(dòng)，持續(xù)抓住外部變化里的機(jī)會(huì)。管理者企業(yè)級(jí)生產(chǎn)部門(mén) 供應(yīng)鏈 市場(chǎng)部門(mén) 銷(xiāo)售部門(mén) BIManagenment總部到一線100X10XBI平臺(tái)消費(fèi)者場(chǎng)景化易用性生產(chǎn)者IT+各業(yè)務(wù)部門(mén)星火燎原的行業(yè)領(lǐng)先實(shí)踐管理者企業(yè)級(jí)生產(chǎn)部門(mén) 供應(yīng)鏈 市場(chǎng)部門(mén) 銷(xiāo)售部門(mén) BIManagenment總部到一線100X10XBI平臺(tái)消費(fèi)者場(chǎng)景化易用性生產(chǎn)者IT+各業(yè)務(wù)部門(mén)敏捷決策的三個(gè)代表案例。某互聯(lián)網(wǎng)泛農(nóng)平臺(tái)：從CEO到一線的指標(biāo)拆解與數(shù)據(jù)決策的核心指標(biāo)樹(shù)，將決策邏輯強(qiáng)化、分解、透明化，讓

大家更易理解。右邊是指標(biāo)分級(jí)、到崗到人。這個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)有三個(gè)小細(xì)節(jié)，想特別跟大家分事情和全局各個(gè)鏈路指標(biāo)的目標(biāo)關(guān)系，通過(guò)不斷的培11二是該企業(yè)內(nèi)部有二十個(gè)機(jī)器人，不斷地同步最原子級(jí)別的任務(wù)和指標(biāo)的完成情況，讓業(yè)務(wù)能快速迭代；11行業(yè)洞察三是企業(yè)內(nèi)部貫徹的一句話(huà)，“從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到指標(biāo)驅(qū)動(dòng)，從指標(biāo)驅(qū)動(dòng)到目標(biāo)驅(qū)動(dòng)，最終從目標(biāo)驅(qū)動(dòng)到愿景驅(qū)動(dòng)”。行業(yè)洞察北極星指標(biāo)核心指標(biāo)樹(shù)北極星指標(biāo)核心指標(biāo)樹(shù)指標(biāo)分級(jí)到崗到人規(guī)模損益用戶(hù)體驗(yàn)商戶(hù)體驗(yàn)內(nèi)容與數(shù)字均為虛構(gòu)觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與該品牌已經(jīng)合作了3年，從品牌最早幾十個(gè)人使用觀遠(yuǎn)，到現(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)了幾千人在用觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)平臺(tái)，品牌也實(shí)現(xiàn)了從以前12個(gè)月、52周，到現(xiàn)在365天的數(shù)據(jù)迭代。隨著企業(yè)戰(zhàn)略變化，該企業(yè)敏捷決策的解決方案版圖仍在不斷豐富中。以通過(guò)數(shù)據(jù)強(qiáng)化網(wǎng)點(diǎn)管理，指導(dǎo)一線執(zhí)行動(dòng)作以導(dǎo)向更好的網(wǎng)點(diǎn)銷(xiāo)售的場(chǎng)景為例，Step,1顯示的是基于最一線對(duì)每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的反饋觀察行為，總結(jié)成每個(gè)具體的行動(dòng)能跟對(duì)應(yīng)原始指標(biāo)產(chǎn)生的關(guān)系。例如某個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的

鋪貨率、主管跟最一線的業(yè)務(wù)代表聯(lián)合拜訪的比率等等。一步步到Step,2，每一天、每一個(gè)網(wǎng)點(diǎn)、每一個(gè)業(yè)態(tài)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與過(guò)程指標(biāo)的關(guān)系、高亮的異常指標(biāo)。而后Step,3進(jìn)一步形成反饋的閉環(huán)，導(dǎo)向一個(gè)個(gè)可執(zhí)行的行動(dòng)。這樣的決策場(chǎng)景在該品牌只是冰山一角，企業(yè)有幾千個(gè)這樣的場(chǎng)景甚至更多，每個(gè)場(chǎng)景產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益少則百萬(wàn)多則千萬(wàn)甚至更大。這個(gè)案例希望與大家分享的是，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策中，在企業(yè)的關(guān)鍵場(chǎng)景鏈路之中，構(gòu)建最小的可行動(dòng)的行動(dòng)與指標(biāo)的關(guān)系，不斷反饋迭代。12行業(yè)洞察12行業(yè)洞察內(nèi)容與數(shù)字均為虛構(gòu)內(nèi)容與數(shù)字均為虛構(gòu)數(shù)據(jù)推送與閉環(huán)迭代指標(biāo)異常定位與分析數(shù)據(jù)監(jiān)控-DMAIC從定義問(wèn)題到衡量指標(biāo)從VOC（客戶(hù)聲音）到CTQ（品質(zhì)關(guān)鍵點(diǎn)）的拆解Steps3Step2Step1某頭部股份制銀行：從總行到分行，超萬(wàn)人的分布式?jīng)Q策實(shí)踐觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與該行的合作也已超過(guò)3年，從一開(kāi)始幾百人，到現(xiàn)在該行有幾萬(wàn)人在使用觀遠(yuǎn)BI。金融行業(yè)近幾年特別火的新增長(zhǎng)業(yè)務(wù)——代發(fā)業(yè)務(wù)，很多銀行過(guò)去甚至今天依然是總行告訴分行、支行，有哪些企業(yè)在當(dāng)?shù)乜梢宰龃l(fā)業(yè)務(wù)擴(kuò)展的傳統(tǒng)模式。但該行通過(guò)

敏捷模式建設(shè)，將這一能力賦能給分行，讓分行可以結(jié)合所熟知的企業(yè)，通過(guò)很多不同的分析維度，同時(shí)參考總行或其他分行數(shù)據(jù)，不斷在過(guò)程中識(shí)別更符合當(dāng)?shù)氐漠?huà)像，選擇轉(zhuǎn)化好、更好潛力、更有長(zhǎng)期價(jià)值的企業(yè)進(jìn)行拓展。在該行從總行到分行能夠支撐過(guò)萬(wàn)的分布式?jīng)Q策模式的背后，建立了三層影響圈，讓各個(gè)分行具備能力后，能夠在相對(duì)統(tǒng)一的規(guī)則下進(jìn)行分布式?jīng)Q策。用戶(hù)分析，內(nèi)容分析，體驗(yàn)分析，平臺(tái)分析等用戶(hù)分析，內(nèi)容分析，體驗(yàn)分析，平臺(tái)分析等多搭臺(tái)，勤動(dòng)員：技術(shù)開(kāi)放日，數(shù)據(jù)分析比賽等精應(yīng)用，做提效：分行共創(chuàng)，分行自投等沉淀精品應(yīng)用先識(shí)別，再轉(zhuǎn)化：種子用戶(hù)的全生命周期運(yùn)營(yíng)月活，分行覆蓋率，精品應(yīng)用數(shù)有監(jiān)控有策略有目標(biāo)各網(wǎng)點(diǎn)各支行分行業(yè)務(wù)中臺(tái)觀遠(yuǎn)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)線上業(yè)務(wù)分行業(yè)務(wù)中層分行數(shù)據(jù)分析師系統(tǒng)支持+數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)一線職能團(tuán)隊(duì)分行IT運(yùn)營(yíng)支持團(tuán)隊(duì)分行業(yè)務(wù)高層一線業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)第一層第二層第三層總行服務(wù)支持團(tuán)隊(duì)服務(wù)支持影響圈滿(mǎn)敬意的不是越來(lái)越多的客戶(hù)logo，而是在這些logo織，更是推動(dòng)著整個(gè)行業(yè)與社會(huì)的進(jìn)化。觀遠(yuǎn)的使命與長(zhǎng)期陪伴今年觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)迎來(lái)了七周年。9月份的七周年慶典上，

我們發(fā)布了升級(jí)的價(jià)值觀。價(jià)值觀煥新的原因，是當(dāng)我們?cè)絹?lái)越意識(shí)到和我們的客戶(hù)一起敏捷是未來(lái)的趨勢(shì)，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和敏捷決策的關(guān)系時(shí)，我們決心自己要成為一個(gè)更敏捷的組織。13行業(yè)洞察煥新的六條價(jià)值觀，是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)所有小伙伴共創(chuàng)的。其中的兩條這里小分享下：“始終把客戶(hù)價(jià)值放在第一位”，是我們第一位的價(jià)值觀，堅(jiān)定的為客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值，也是對(duì)所有老客戶(hù)們、未來(lái)的新朋友們的承諾；“科學(xué)求真地解決問(wèn)題”，通過(guò)數(shù)據(jù)思維、科學(xué)思維，求是求真，務(wù)實(shí)的解決真問(wèn)題，是敏捷組織的重要行為，與各位在實(shí)踐敏捷的路上共勉。13行業(yè)洞察使命MISSION愿景VISION成為智能決策的全球引領(lǐng)者

價(jià)值觀VALUES①始終把客戶(hù)的價(jià)值放在第一位②科學(xué)求真地解決問(wèn)題③以成長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)④堅(jiān)持坦誠(chéng)且清晰的溝通⑤作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)贏得勝利⑥用熱愛(ài)創(chuàng)建未來(lái)七周年的另一個(gè)重點(diǎn)升級(jí)，是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)今年開(kāi)始運(yùn)行的6S模型，是我們服務(wù)升級(jí)的最重要內(nèi)容之一。通過(guò)6S模型，大家可以匹配自己企業(yè)所處的數(shù)字化發(fā)展階段，是從無(wú)到有的激活期，還是已經(jīng)進(jìn)入了滲透期、復(fù)制期，或者廣泛自助期、業(yè)數(shù)融合期，或已經(jīng)開(kāi)始對(duì)AI進(jìn)行探索嘗試。在這個(gè)路線圖里，我們會(huì)從不同維度給到企業(yè)一些建議，和企業(yè)一起結(jié)合企業(yè)自身情況，選擇最合適的進(jìn)階方式，配套觀遠(yuǎn)所提供的各類(lèi)服務(wù)，幫助企業(yè)穩(wěn)步進(jìn)階。產(chǎn)品方面，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一站式智能分析平臺(tái)6.0正式發(fā)布。升級(jí)核心是對(duì)一站式能力的強(qiáng)化與更新，因?yàn)槲覀兛吹皆絹?lái)越多客戶(hù)有各種各樣的需求希望在一個(gè)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，因此觀遠(yuǎn)BI6.0會(huì)特別強(qiáng)調(diào)一站式，讓企業(yè)能夠在一個(gè)平臺(tái)上更好的管理，讓業(yè)務(wù)同學(xué)能夠在統(tǒng)一平臺(tái)上更好的協(xié)同。產(chǎn)品6.0有很多升級(jí)，其中一個(gè)高亮點(diǎn)，是很多客戶(hù)期待的BI與ChatGPT的融合——BICopilot系列產(chǎn)品。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)從2016年成立即在行業(yè)首先提出了AI+BI的理念，并一直在這個(gè)方向上不斷的堅(jiān)持探索，積累了很多底層的認(rèn)知與能力。今年我們非常開(kāi)心的看到，因?yàn)镃hatGPT與大模型技術(shù)的到來(lái)，AI+BI的進(jìn)程將被

極大的加速，企業(yè)內(nèi)使用BI的門(mén)檻將極大的降低，未來(lái)“讓每個(gè)企業(yè)有100倍的數(shù)據(jù)消費(fèi)者”這一目標(biāo)越來(lái)越觸手可及。過(guò)去的大半年時(shí)間里，我們一直在為BI與ChatGPT融合的BICopilot系列產(chǎn)品做準(zhǔn)備。BICopilot系列產(chǎn)品通過(guò)BI與大語(yǔ)言模型的融合重塑數(shù)據(jù)分析全鏈路，將為企業(yè)進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門(mén)檻，讓組織更敏捷，讓決策更敏捷。成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策者“不確定的時(shí)代，在確定的方向上堅(jiān)定地行動(dòng)”，這是我想在分享的最后送給大家的一句話(huà)。過(guò)去幾年大家都在說(shuō)不要“內(nèi)卷”，那么內(nèi)卷的反義詞是什么？不是反內(nèi)卷，更不是躺平，內(nèi)卷的反義詞在我們看來(lái)是“進(jìn)化”，個(gè)人的進(jìn)化，組織的進(jìn)化，構(gòu)建在不確定中找到確定性的未來(lái)能力。14行業(yè)洞察敏捷向未來(lái)。與大家共勉，一起成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷決策者。14行業(yè)洞察Methodology的 敏捷經(jīng)營(yíng)賦能企業(yè)敏捷決策觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一站式智能分析平臺(tái)6.0正式發(fā)布張進(jìn)觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CTO10月20日，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)2023智能決策峰會(huì)暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)于上海中星鉑爾曼大酒店圓滿(mǎn)收官。這次盛會(huì)圓滿(mǎn)結(jié)束，將是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)成立七周年的里程碑。在過(guò)去的七年里，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)不斷發(fā)展和進(jìn)化，助力著更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏捷經(jīng)營(yíng)之路。在峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO張進(jìn)正式發(fā)布觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一站式智能分析平臺(tái)6.0，推動(dòng)企業(yè)能力煥新進(jìn)化，助力更多企業(yè)客戶(hù)享受數(shù)據(jù)價(jià)值。以下為張進(jìn)精彩分享節(jié)選：敏捷決策關(guān)鍵詞：一站式BI“讓業(yè)務(wù)用起來(lái)”的現(xiàn)代化BI產(chǎn)品，最核心的三大特質(zhì)是易用性、企業(yè)級(jí)、場(chǎng)景化，這些特性能夠真正賦能企業(yè)的敏捷決策與敏捷轉(zhuǎn)型。在實(shí)際落地中，產(chǎn)品形態(tài)的關(guān)鍵詞是“一站式”。以最常見(jiàn)的經(jīng)營(yíng)分析的場(chǎng)景為例，從銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、目標(biāo)數(shù)據(jù)等原始數(shù)據(jù)，匯總成經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的分析模型，到財(cái)務(wù)報(bào)表、再到經(jīng)營(yíng)分析看板，進(jìn)而產(chǎn)生分析洞察與業(yè)務(wù)決策，這個(gè)過(guò)程涉及到企業(yè)組織各部門(mén)的各種角色。整個(gè)決策鏈路可以總結(jié)為四類(lèi)需求，即數(shù)倉(cāng)需求、報(bào)表需求、分析需求和AI需求。16路徑探索對(duì)此，傳統(tǒng)的解法一般是使用割裂的產(chǎn)品，有數(shù)倉(cāng)需求采購(gòu)數(shù)倉(cāng)工具，有報(bào)表需求采購(gòu)報(bào)表工具，有自助分析需求再采購(gòu)BI工具，如此割裂化嚴(yán)重的產(chǎn)品，不僅意味著學(xué)習(xí)門(mén)檻極高，而且在部署后還需要面對(duì)權(quán)限對(duì)接、數(shù)據(jù)遷移等方面的高昂成本。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，觀遠(yuǎn)是如何解決的呢？16路徑探索掃碼下載嘉賓分享

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)自2016年創(chuàng)業(yè)之始一直堅(jiān)持“一站式”的產(chǎn)品理念，通過(guò)過(guò)去七年的迭代，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)逐漸掌握了面對(duì)這四類(lèi)需求構(gòu)建一站式產(chǎn)品的方法論，正式發(fā)布最新的一站式智能分析平臺(tái)--觀遠(yuǎn)BI,6.0。在BI一站式的新趨勢(shì)中，觀遠(yuǎn)BI,6.0從技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)底層、產(chǎn)品體驗(yàn)等方面，都處于引領(lǐng)地位。觀遠(yuǎn)BI6.0產(chǎn)品矩陣觀遠(yuǎn)BI6.0產(chǎn)品矩陣觀遠(yuǎn)BI,6.0產(chǎn)品矩陣包含BIManagement、BICoreBIPlus、BICopilot四大部分：BIManagement打造能夠保障安全穩(wěn)定大規(guī)模應(yīng)用的企業(yè)級(jí)平臺(tái)底座，BICore聚焦端到端的易用性，BIPlus的場(chǎng)景化問(wèn)題，BI,Copilot,是利用大語(yǔ)言模型的能力構(gòu)建的最新模塊，為BI應(yīng)用持續(xù)注入新的活力。觀遠(yuǎn)BI作為一站式BI平臺(tái)，面向融合需求，以解決企業(yè)的完整決策鏈路。以下將分別從數(shù)倉(cāng)需求、報(bào)表需求、分析需求、AI需求四個(gè)板塊，分享觀遠(yuǎn)BI,6.0中的產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新功能。數(shù)倉(cāng)需求：融合集中管理首先是數(shù)倉(cāng)需求。觀遠(yuǎn)BI與傳統(tǒng)BI最大的不同，在于其自帶了一套數(shù)據(jù)湖的底層存儲(chǔ)方案。與此同時(shí)，為

更好地支持企業(yè)基于hadoop和databricks上構(gòu)建企業(yè)級(jí)湖倉(cāng)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)在觀遠(yuǎn)BI,6.0中對(duì)hadoop和databricks進(jìn)行了深度的架構(gòu)和技術(shù)融合。在部署觀遠(yuǎn)BI時(shí)，IT部門(mén)可以輕松地構(gòu)建企業(yè)級(jí)湖倉(cāng)，業(yè)務(wù)人員則可以基于敏捷數(shù)倉(cāng)進(jìn)行快速的業(yè)務(wù)分析和決策。觀遠(yuǎn)BI,6.0的數(shù)據(jù)回寫(xiě)和反向ETL中沉淀的穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以一方面返回到企業(yè)級(jí)湖倉(cāng)進(jìn)行統(tǒng)一管理和控制，另一方面可以無(wú)縫傳輸?shù)较掠螛I(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)化決策，無(wú)需人為干預(yù)。17路徑探索此外，觀遠(yuǎn)BI,6.0還推出一款高頻增量更新調(diào)度器——“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)Pro”，支持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)融合處理。該調(diào)度器采用了Micro-Batch微批計(jì)算引擎，優(yōu)化了對(duì)實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景的支持，并同時(shí)支持事件驅(qū)動(dòng)和定時(shí)驅(qū)動(dòng)的工作流調(diào)度。這為用戶(hù)提供了更高的性能、極速的響應(yīng)能力，并穩(wěn)定支持高并發(fā)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理體驗(yàn)。17路徑探索EXCELCSVEXCELCSV報(bào)表需求：獨(dú)立的報(bào)表工具永遠(yuǎn)無(wú)法讓業(yè)務(wù)用起來(lái)其次是報(bào)表需求。眾所周知，每個(gè)企業(yè)在報(bào)表層面都面臨供需矛盾，開(kāi)發(fā)流程冗長(zhǎng)、遷移成本高、使用效果差。這主要源于傳統(tǒng)報(bào)表工具的設(shè)計(jì)是面向IT設(shè)計(jì)，未針對(duì)敏捷決策場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)使用進(jìn)行優(yōu)化。典型場(chǎng)景三大痛點(diǎn)典型場(chǎng)景三大痛點(diǎn)經(jīng)營(yíng)分析報(bào)表報(bào)表遷移線下Excel報(bào)表 報(bào)表工具開(kāi)財(cái)務(wù)分析報(bào)表數(shù)據(jù)產(chǎn)品報(bào)表經(jīng)營(yíng)管理報(bào)表周期性報(bào)表需要IT協(xié)助取 已有的線下Excel無(wú)法·主要面對(duì)IT人員，業(yè)務(wù)用戶(hù)難掌數(shù)，周期長(zhǎng)，流程長(zhǎng)， 快速遷移上線，需從0·IT工作量大，響應(yīng)慢重復(fù)工作多綜合管理報(bào)表到1構(gòu)建報(bào)表和BI割裂，無(wú)法融合呈現(xiàn)分析人事分析報(bào)表監(jiān)管報(bào)送風(fēng)險(xiǎn)管理報(bào)表開(kāi)發(fā)流程長(zhǎng)遷移成本高使用效果差匯報(bào)分享報(bào)表成本分析報(bào)表

驟即可創(chuàng)建基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)報(bào)表：首先，將Excel報(bào)表模板上傳至觀遠(yuǎn)BI；其次，將數(shù)據(jù)源切換為BI托管的定期更新數(shù)據(jù)源；最后，保存報(bào)表至看板并直接使用。中國(guó)式報(bào)表Pro高度兼容Excel用戶(hù)已有操作習(xí)慣，即18路徑探索18路徑探索如何簡(jiǎn)化報(bào)表流程，實(shí)現(xiàn)敏捷迭代數(shù)據(jù)自動(dòng)更新？如何實(shí)現(xiàn)Excel報(bào)表最小成本快速遷移？如何降低使用門(mén)檻讓業(yè)務(wù)人員用起來(lái)？如何讓報(bào)表分析能力最大化？分析需求：豐富的行業(yè)場(chǎng)景主題幫助提升BI開(kāi)發(fā)落地效率典型場(chǎng)景分析方案參考，快速起步解決業(yè)務(wù)問(wèn)題場(chǎng)景包讓分析構(gòu)建過(guò)程更容易經(jīng)典分析模型視覺(jué)風(fēng)格典型場(chǎng)景分析方案參考，快速起步解決業(yè)務(wù)問(wèn)題場(chǎng)景包讓分析構(gòu)建過(guò)程更容易經(jīng)典分析模型視覺(jué)風(fēng)格數(shù)據(jù)接入可視化插件大屏模板

含數(shù)據(jù)接入、經(jīng)典分析模型、可視化插件、視覺(jué)風(fēng)格、大屏模板等等全新素材，讓分析構(gòu)建過(guò)程更容易，實(shí)現(xiàn)了更便捷的分析路徑、更豐富的信息承載、更順滑的看數(shù)體驗(yàn)，讓業(yè)務(wù)：更快上手：新手培訓(xùn)效率提升30%；更快上線：看板制作效率提升20%；更快傳達(dá)：性能與分析效率提升50%。零售消費(fèi)金融泛行業(yè)更多...財(cái)務(wù)分析HR管理業(yè)財(cái)業(yè)務(wù)AI需求：創(chuàng)業(yè)至今始終堅(jiān)持AI+BI理念立志讓決策更智能最后是AI需求。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)自2016年創(chuàng)立以來(lái)一直秉持著AI+BI的理念，致力于讓決策更智能。觀遠(yuǎn)BI,6.0進(jìn)一步增強(qiáng)了AI能力，推出智能洞察和BICopilot系列產(chǎn)品。1、智能洞察實(shí)現(xiàn)從"看板+文檔"到"報(bào)告+洞察"的跨越。通過(guò)深入業(yè)務(wù)打造智能化應(yīng)用服務(wù)和企業(yè)決策知識(shí)庫(kù)，旨在降

低數(shù)據(jù)理解成本，提高決策效率，這意味著更強(qiáng)大的智能化功能，幫助用戶(hù)從數(shù)據(jù)中獲取更深入的洞察和見(jiàn)解。19路徑探索分析決策樹(shù)配置，輔助報(bào)告自動(dòng)生成，沉淀決策資產(chǎn)。將業(yè)務(wù)專(zhuān)家的分析思路轉(zhuǎn)化為靈活可配的“智能決策樹(shù)”，自動(dòng)遍歷多個(gè)維度層級(jí)，分析業(yè)務(wù)堵點(diǎn)、痛點(diǎn)及造成原因。再結(jié)合數(shù)據(jù)可視化的能力，輸出易于管理層直接解讀的結(jié)論報(bào)告。最后支持通過(guò)AI算子和行業(yè)模板的完美融合，提升數(shù)據(jù)分析高度和決策質(zhì)量。19路徑探索基于報(bào)告發(fā)起討論，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)動(dòng)作，沉淀決策資產(chǎn)。20路徑探索通過(guò)異常原因補(bǔ)充、報(bào)告發(fā)起討論、關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)動(dòng)作的功能，使得決策過(guò)程更加完整，信息更加全面，決策更加高效，實(shí)現(xiàn)全面的經(jīng)營(yíng)管理閉環(huán)。20路徑探索2、BICopilot系列產(chǎn)品BICopilot系列產(chǎn)品通過(guò)BI據(jù)分析全鏈路，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門(mén)檻?；贐ICopilot的ChatTo-即可自動(dòng)搭建ETL、創(chuàng)建看板和定制報(bào)告風(fēng)格、詢(xún)問(wèn)有關(guān)數(shù)據(jù)的問(wèn)題并獲得深度見(jiàn)解等。Chat2Help，24小時(shí)在線技術(shù)支持每位產(chǎn)品使用者在遇到問(wèn)題時(shí)都可以及時(shí)向Chat2Help尋求幫助。當(dāng)遇到報(bào)錯(cuò)或問(wèn)題時(shí)，只需將報(bào)錯(cuò)信息復(fù)制粘貼到對(duì)話(huà)框中與Chat2Help進(jìn)行問(wèn)答，它將直接告訴你報(bào)錯(cuò)的含義。但與其僅僅解釋報(bào)錯(cuò)信息，更重要的是采取行動(dòng)來(lái)解決問(wèn)題。Chat2Help還將指導(dǎo)一步步排除報(bào)錯(cuò)，并提供解決方案。Chat2Help能夠滿(mǎn)足不同角色用戶(hù)的不同需求。無(wú)論你是新手還是專(zhuān)業(yè)用戶(hù)，Chat2Help都將提供準(zhǔn)確、個(gè)性化的支持，幫助解決問(wèn)題并順利進(jìn)行決策分析。這將大大降低產(chǎn)品的門(mén)檻，使每位用戶(hù)都能輕松使用AI能力。Chat2Answer，用對(duì)話(huà)開(kāi)啟數(shù)據(jù)洞察市面上99%的BI問(wèn)答產(chǎn)品的設(shè)計(jì)思路都面向IT分析師等人群，沒(méi)有真正考慮到業(yè)務(wù)通過(guò)對(duì)話(huà)方式獲取所需數(shù)據(jù)。而Chat2Answer的出發(fā)點(diǎn)也是觀遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)一直主張的面向業(yè)務(wù)。Chat2Answer利用知識(shí)庫(kù)構(gòu)建，可以幫助業(yè)務(wù)用戶(hù)理解數(shù)據(jù)的含義，并提供智能解讀。當(dāng)用戶(hù)提出數(shù)據(jù)相關(guān)的問(wèn)題時(shí)，Chat2Answer會(huì)解釋數(shù)據(jù)背后的原因，并給出針對(duì)性的建議和可操作的方案。Chat2Answer產(chǎn)品的形成需要結(jié)合What、Why、How三個(gè)方面，但它并不需要大量的構(gòu)建成本。通過(guò)

使用觀遠(yuǎn)BI產(chǎn)品并在某些部門(mén)、場(chǎng)景廣泛推廣后，利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成知識(shí)庫(kù)的效率非常高。也正是如此，呼吁企業(yè)在使用觀遠(yuǎn)BI后，盡快在相關(guān)部門(mén)和場(chǎng)景中推廣產(chǎn)品使用。沒(méi)有知識(shí)庫(kù)的支持，直接調(diào)用大語(yǔ)言模型來(lái)處理數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率通常只在10%到20%之間。只有當(dāng)業(yè)務(wù)真正使用平臺(tái)并留下知識(shí)資產(chǎn)后，才能快速積累知識(shí)庫(kù)，進(jìn)一步提升回答準(zhǔn)確度。同時(shí)，為了更敏捷、準(zhǔn)確地獲取知識(shí)，觀遠(yuǎn)BI,6.0將數(shù)據(jù)血緣從表級(jí)提升到字段級(jí)。這樣，在不同企業(yè)中提取字段信息和知識(shí)時(shí)，可以進(jìn)行更智能更細(xì)顆粒度的識(shí)別。有了Chat2Answer，可以預(yù)見(jiàn)敏捷組織的未來(lái)。類(lèi)比一下，它可以使傳統(tǒng)的電報(bào)式BI變成手機(jī)式的現(xiàn)代化BI。通過(guò)現(xiàn)代化的BI平臺(tái)，業(yè)務(wù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀在一起，使得業(yè)務(wù)分析與決策之間無(wú)需中間人進(jìn)行翻譯。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一站式智能分析平臺(tái)6.0圍繞企業(yè)對(duì)賦能敏捷經(jīng)營(yíng)的BI工具的數(shù)倉(cāng)、報(bào)表、分析、AI能力需求，幫助企業(yè)以更高效率、更低門(mén)檻、更敏捷方式實(shí)現(xiàn)更智能的決策，并以更高頻、更廣泛、更有效的業(yè)務(wù)決策驅(qū)動(dòng)“自組織涌現(xiàn)”，最終，讓數(shù)據(jù)進(jìn)一步賦能業(yè)務(wù)，以10X的產(chǎn)能撬動(dòng)100X的數(shù)據(jù)消費(fèi)者，為企業(yè)創(chuàng)造更多、更大價(jià)值。希望每家企業(yè)都可以把觀遠(yuǎn)BI用起來(lái)。通過(guò)更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和更高的分析頻率，有效利用數(shù)據(jù)做出決策，每個(gè)企業(yè)都可以在自己的領(lǐng)域成為行業(yè)領(lǐng)先者。觀遠(yuǎn)6S方法論助力企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)階段升級(jí)孫妍觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)副總裁BI行業(yè)新觀察：數(shù)字化的趨勢(shì)和挑戰(zhàn)首先分享一下Gartner《2023年CIO和技術(shù)高管會(huì)議：中國(guó)篇》報(bào)告中總結(jié)的一些發(fā)現(xiàn)，整個(gè)報(bào)告主要突出三個(gè)觀點(diǎn)：其一，即使在經(jīng)濟(jì)下行的環(huán)境下，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析仍然是企業(yè)第一大投資趨勢(shì)。與2022年相比，62%的受訪者表示將在2023年提高商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的支出；其二，大約52%的企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中會(huì)遇到這樣那樣的難題，甚至是失敗；其三，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗最尖銳的矛盾原因在于缺乏頂層設(shè)計(jì)，部門(mén)之間無(wú)法達(dá)成共識(shí)，或無(wú)法匹配戰(zhàn)略資源。接下來(lái)來(lái)看下企業(yè)為什么會(huì)遇到這樣的困難。企業(yè)的BI建設(shè)會(huì)遇到很多問(wèn)題，其中最核心要回答的問(wèn)題就是“數(shù)據(jù)分析能力建設(shè)、數(shù)字化建設(shè)是誰(shuí)的事情”，是數(shù)據(jù)部門(mén)的事情，還是企業(yè)的事情？這是今天所有討論的原點(diǎn)，也是企業(yè)在做數(shù)字化建設(shè)時(shí)往往容易忽略的點(diǎn)。很多企業(yè)找到觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)說(shuō)“我要選一個(gè)好產(chǎn)品，我要用好的培訓(xùn)”等，這些事情當(dāng)然也很重要，但在我看來(lái)，一個(gè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能不能成功，最重要的一件事情是“資源”。掃碼下載嘉賓分享

7月份時(shí)我們回訪了一個(gè)很重要的客戶(hù)，該客戶(hù)平臺(tái)從2月份到七月份用戶(hù)數(shù)增長(zhǎng)了10倍，而且客戶(hù)本身就擁有非常大的用戶(hù)基數(shù)。我們和客戶(hù)負(fù)責(zé)數(shù)字化建設(shè)的副總裁進(jìn)行了交流，問(wèn)客戶(hù)推廣怎么做的這么快，有什么成功秘訣可以分享。他講了一句話(huà)，“數(shù)字化戰(zhàn)略一定是一號(hào)位工程，如果不是一把手工程就做不下去了”。聽(tīng)完這句話(huà)更驗(yàn)證我們的推斷。為什么數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在推出數(shù)字化應(yīng)用的時(shí)候，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、管理團(tuán)隊(duì)會(huì)有那么高的配合度？實(shí)際上就是把公司所有的預(yù)算、資源擰成一股繩。這是推進(jìn)整個(gè)數(shù)字化建設(shè)戰(zhàn)略很成功、很關(guān)鍵的一點(diǎn)。21路徑探索所以，在講BI能力建設(shè)的時(shí)候，我們很容易能看到數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)技21路徑探索這些都是建設(shè)的“果”。建設(shè)的“因”實(shí)際是在組織能組織設(shè)計(jì)、組織分工、流程、考核、業(yè)務(wù)流程、IT等業(yè)的綜合能力是息息相關(guān)的。

觀遠(yuǎn)6S方法論輔助企業(yè)頂層設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)理論觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)目前服務(wù)了600多家企業(yè)客戶(hù)，在這個(gè)過(guò)程段，每個(gè)階段大概是1-3年左右。在每個(gè)階段中，企業(yè)有共同面對(duì)的問(wèn)題、機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。因此我們繪制出一個(gè)圖譜，來(lái)幫助企業(yè)做BI數(shù)字化建設(shè)的階段躍遷。應(yīng)用融合應(yīng)用融合分析結(jié)果融合于業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)分析結(jié)果影響戰(zhàn)略決策95%的人擁有能力去中心化數(shù)據(jù)廣泛用于日常，成為決策前提數(shù)據(jù)內(nèi)容生產(chǎn)的角色大幅增加，不限于數(shù)據(jù)崗位從多到精更多角色在更多場(chǎng)景下養(yǎng)成看數(shù)用數(shù)習(xí)慣具備批量復(fù)制分析場(chǎng)景的要素從有到多部分角色形成依賴(lài)數(shù)據(jù)決策習(xí)慣“看到-歸因-解決”的閉環(huán)從無(wú)到有數(shù)據(jù)弱依賴(lài)一部分場(chǎng)景能通過(guò)報(bào)表回答發(fā)生了什么AI融合BI與AI又能完美融合普世的數(shù)據(jù)文化，頂尖的數(shù)據(jù)技術(shù)行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)應(yīng)用及方法論S1S2S3S4S5S6BI+AI融合第二階梯（第一次飛躍）“分布式”產(chǎn)出模式數(shù)據(jù)的人管理數(shù)據(jù)第一階梯“中心化”產(chǎn)出模式“需求-交付”的應(yīng)答式合作模式第三階梯（第二次飛躍）從“輔助決策”到“分析即決策”從“商業(yè)智能”到“人工智能”企業(yè)BI建設(shè)階段6S模型6SConstructionModelingOfEnterpriseBI22路徑探索例如在S2倉(cāng)建設(shè)方面的問(wèn)題。在S3動(dòng)決策更閉環(huán)的一些場(chǎng)景。在S4化和企業(yè)基因就成為共性的問(wèn)題。22路徑探索

升級(jí)作為要達(dá)成的“果”，以企業(yè)需要具備的組織人才、業(yè)務(wù)流程、技術(shù)能力、數(shù)據(jù)能力為能達(dá)成的“因”，匹配企業(yè)BI數(shù)字化建設(shè)的6個(gè)階段設(shè)計(jì)診斷咨數(shù)據(jù)大賽六大服務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)BI數(shù)字化建設(shè)階段升級(jí)。以診斷咨詢(xún)?yōu)槠髽I(yè)BI進(jìn)階起點(diǎn)助力企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)階段升級(jí)字化建設(shè)階段的躍遷，將企業(yè)推向行業(yè)標(biāo)桿的高度。觀遠(yuǎn)服務(wù)促進(jìn)BI進(jìn)階飛輪的起點(diǎn)在【診斷咨詢(xún)】，診色等等。之后是匹配相關(guān)的【能力培訓(xùn)】，進(jìn)行能力

提升。然后通過(guò)【運(yùn)營(yíng)中心】，將對(duì)一個(gè)人的培訓(xùn)變成對(duì)一個(gè)企業(yè)的培訓(xùn)，把一次培訓(xùn)變成無(wú)線循環(huán)的培訓(xùn)。接下來(lái)，當(dāng)企業(yè)有了種子用戶(hù)，就可以通過(guò)【數(shù)據(jù)大賽】讓數(shù)據(jù)分析能力在企業(yè)內(nèi)星火燎原。這時(shí)企業(yè)基本已經(jīng)到S4【行業(yè)榮譽(yù)】。然后企業(yè)將在階段躍升后進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)。而中間的【G-Community】，則是為了滿(mǎn)足企業(yè)的分析師群體、算法群體、產(chǎn)品技術(shù)群體或高管群體都會(huì)有想在一個(gè)圈子里做交流，學(xué)習(xí)其他人是如何進(jìn)行BI建設(shè)的愿望。23路徑探索23路徑探索服務(wù)Ⅰ：【診斷咨詢(xún)】企業(yè)BI建設(shè)的“全面體檢”服務(wù)客群：S1-S6，需要輔助制定BI建設(shè)規(guī)劃的企業(yè)客戶(hù)6S診斷體檢報(bào)告6S診斷體檢報(bào)告BI建設(shè)規(guī)劃目標(biāo)與方案客戶(hù)：CEO、CIO、CDO、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人觀遠(yuǎn)：咨詢(xún)專(zhuān)家、CSM、銷(xiāo)售圍繞“增強(qiáng)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析能力”進(jìn)行全面體檢，產(chǎn)出診斷和“體檢報(bào)告”，助力企業(yè)制定相關(guān)目標(biāo)、規(guī)劃和落地方案關(guān)鍵產(chǎn)出關(guān)鍵角色服務(wù)概述為企業(yè)BI建設(shè)進(jìn)行“全面體檢”的【診斷咨詢(xún)】服務(wù)，是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)最有特色的服務(wù)之一。如何為企業(yè)進(jìn)行“全面體檢”，我們可以看下面這個(gè)案例：該案例是觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與某全球500強(qiáng)知名快消品行業(yè)頭部企業(yè)共創(chuàng)。今年6月份觀遠(yuǎn)為其進(jìn)行了【診斷咨詢(xún)】服務(wù)，形式有兩種：一是面向高管側(cè)的訪談；二是面向一線的業(yè)務(wù)問(wèn)卷調(diào)研。調(diào)研時(shí)原本客戶(hù)只給我們約了三個(gè)人訪談，但聊著聊著企業(yè)自己就發(fā)現(xiàn)好像三個(gè)人是不夠的，就安排了更多不同的角色來(lái)參與調(diào)研。正如前面所說(shuō)，企業(yè)數(shù)字化建設(shè)是很復(fù)雜的過(guò)程，并不是單一角色、單一部門(mén)做好就行的，所以必須要聽(tīng)到不同部門(mén)、不同立場(chǎng)的不同聲音，判斷和結(jié)論才會(huì)更準(zhǔn)確。訪談?wù){(diào)研最后會(huì)產(chǎn)生一個(gè)體檢報(bào)告，我們會(huì)和企業(yè)共同判斷企業(yè)目前所處階段，這個(gè)階段會(huì)有哪些表征，并建議企業(yè)在這個(gè)階段進(jìn)行哪些方向的重點(diǎn)探索與考

核。同時(shí)，會(huì)在落地實(shí)踐階段，將企業(yè)四大能力擴(kuò)展成7個(gè)大能力、27個(gè)小能力，進(jìn)行成熟度和重要性?xún)蓚€(gè)方面的評(píng)估，分別評(píng)出高中低不同等級(jí)。而后將重要性高且成熟度低的部分，作為企業(yè)下一步建設(shè)的建議方向。出于對(duì)【診斷咨詢(xún)】服務(wù)的認(rèn)可，該客戶(hù)今年也在跟觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一起做【運(yùn)營(yíng)中心】、【數(shù)據(jù)大賽】的共創(chuàng)，六大服務(wù)里該客戶(hù)已經(jīng)用了五個(gè)，雙方服務(wù)和產(chǎn)品的合作越走越深。我之前有問(wèn)這家客戶(hù)的數(shù)字化建設(shè)負(fù)責(zé)人，為什么會(huì)對(duì)【診斷咨詢(xún)】這件事感興趣，他給我的答案是，大多數(shù)BI公司更多會(huì)做內(nèi)容服務(wù)，但我們真正需要的是有一個(gè)角色，從行業(yè)專(zhuān)家的角度和立場(chǎng)告訴我們企業(yè)真正應(yīng)該聚焦的是什么，管理層、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)部門(mén)各自的責(zé)任是哪些。這些一定是第三方來(lái)講才更加有公信力。這個(gè)答案非常啟發(fā)我，也與Gartner調(diào)研中很多企業(yè)數(shù)字化建設(shè)面對(duì)的主要困難吻合。服務(wù)Ⅱ：【能力培訓(xùn)】培訓(xùn)認(rèn)證一條龍，教學(xué)材料打包帶走服務(wù)客群：S1-S3，有數(shù)據(jù)分析和BI能力提升訴求的客戶(hù)（如初次使用BI產(chǎn)品、在業(yè)務(wù)側(cè)推廣自助分析等）BI/數(shù)據(jù)分析能力提升BI/數(shù)據(jù)分析能力提升BI/數(shù)據(jù)分析（聯(lián)合）認(rèn)證客戶(hù)：IT、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)分析師、業(yè)務(wù)人員觀遠(yuǎn)：訓(xùn)練營(yíng)教練、培訓(xùn)講師、CSM、銷(xiāo)售通過(guò)設(shè)計(jì)不同角色、不同階段、不同層級(jí)的培訓(xùn)認(rèn)證內(nèi)容，提升用戶(hù)的數(shù)據(jù)分析與BI產(chǎn)品能力，更好利用BI產(chǎn)出業(yè)務(wù)價(jià)值關(guān)鍵產(chǎn)出關(guān)鍵角色服務(wù)概述很多公司都在做【能力培訓(xùn)】，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)的特色在于：第一，面向企業(yè)級(jí)的服務(wù)。這里的“企業(yè)級(jí)”不是指企業(yè)規(guī)模，而是指讓企業(yè)自己擁有大于“輸血能力”的“造血能力”。例如企業(yè)人員流動(dòng)性較大，需要培

訓(xùn)的人很多，觀遠(yuǎn)會(huì)為企業(yè)提供打包素材和教學(xué)材料，以及與企業(yè)做BI聯(lián)合認(rèn)證，也可幫助企業(yè)的講師做培訓(xùn)帶教和認(rèn)證，讓企業(yè)自己擁有“造血能力”，能夠自主培養(yǎng)更多數(shù)據(jù)分析新力量。24路徑探索第二，面向零基礎(chǔ)的員工。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)一直在貫徹“讓24路徑探索

鐘，同時(shí)將學(xué)習(xí)過(guò)程分為學(xué)一學(xué)、想一想、練一練，通過(guò)很小的循環(huán)迭代，讓學(xué)員能更好的掌握知識(shí)。學(xué)員在極短時(shí)間內(nèi)就可以輕松完成幾門(mén)課程的學(xué)習(xí)，所以課程的完結(jié)率特別高，收獲了95%以上的好評(píng)率，服務(wù)Ⅲ：【運(yùn)營(yíng)中心】是持續(xù)復(fù)制和提升的引擎服務(wù)客群：S2-S6，追求更體系化的消費(fèi)者和生產(chǎn)者賦能數(shù)據(jù)監(jiān)控體系：數(shù)據(jù)化驅(qū)動(dòng)BI推廣，提升平臺(tái)運(yùn)行效率精品應(yīng)用沉淀：挖掘沉淀傳播公司及部門(mén)級(jí)的精品應(yīng)用客戶(hù)：BI產(chǎn)品經(jīng)理、BI運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)文化運(yùn)營(yíng)觀遠(yuǎn)：專(zhuān)家服務(wù)，CSM，銷(xiāo)售“讓生產(chǎn)者更便利，讓消費(fèi)者更省心”，提升生產(chǎn)者效能，降低消費(fèi)者門(mén)檻，沉淀和推廣更多高價(jià)值BI應(yīng)用關(guān)鍵產(chǎn)出關(guān)鍵角色服務(wù)概述【運(yùn)營(yíng)中心】解決的是如何從對(duì)一個(gè)人的培訓(xùn)變成對(duì)一群人的培訓(xùn)，如何將培訓(xùn)變得持久、有積淀?！具\(yùn)營(yíng)中心】中包含了六個(gè)專(zhuān)門(mén)的服務(wù)內(nèi)容，也是關(guān)鍵產(chǎn)出，我們可以看到其中一些案例：用戶(hù)運(yùn)營(yíng)機(jī)制做企業(yè)管理的都知道如何復(fù)制一個(gè)成功的團(tuán)隊(duì)，包括崗責(zé)力、動(dòng)力、能力，復(fù)制這三大力就能復(fù)制一個(gè)成功的團(tuán)隊(duì)。用戶(hù)運(yùn)營(yíng)機(jī)制解決的就是其中的動(dòng)力問(wèn)題。很多員工不想學(xué)BI，本質(zhì)上是不知道要學(xué)。他們需要知道學(xué)習(xí)BI有沒(méi)有價(jià)值，價(jià)值能不能得到認(rèn)可。所以在我們很多真實(shí)客戶(hù)的案例中，用戶(hù)運(yùn)營(yíng)會(huì)用積分、認(rèn)證考核獎(jiǎng)項(xiàng)，或者讓員工自己講述使用數(shù)據(jù)做了什么不一樣事情的故事，激勵(lì)員工的同時(shí)，讓員工有自己內(nèi)因的自我激勵(lì)。數(shù)據(jù)監(jiān)控體系做數(shù)據(jù)的人都知道“業(yè)務(wù)即數(shù)據(jù)”，所以通常會(huì)監(jiān)控

庫(kù)存、周轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)化率、流量等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但往往會(huì)忽視運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)，也可以做成業(yè)務(wù)。一些案例中企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，可以將平臺(tái)上的月活、性能指標(biāo)等都監(jiān)控起來(lái)，并根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)做更精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)，激發(fā)企業(yè)內(nèi)更多人的使用。數(shù)據(jù)知識(shí)社區(qū)很多企業(yè)會(huì)做知識(shí)社區(qū)，讓知識(shí)在企業(yè)里流動(dòng)起來(lái)，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)的客戶(hù)里也有很多這樣的案例。例如招商銀行中做知識(shí)分享可獲得內(nèi)部積分兌換禮品；零跑汽車(chē)做了用BI讀報(bào)告的知識(shí)分享創(chuàng)新。還有很多企業(yè)會(huì)讓數(shù)據(jù)人員、業(yè)務(wù)人員做直播，讓一線業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同學(xué)自己把自己用數(shù)據(jù)的故事講出來(lái)，激發(fā)更多人使用數(shù)據(jù)。25路徑探索精品應(yīng)用沉淀25路徑探索業(yè)務(wù)模式上最小業(yè)務(wù)單元有很大相似性的企業(yè)非常適的平臺(tái)有應(yīng)用市場(chǎng)功能，A分行自己好的應(yīng)用上傳發(fā)

布，我們的數(shù)據(jù)人員會(huì)再給它進(jìn)行包裝、組織、邏輯梳理，這樣B、C、D等分行的人都能下載，讓企業(yè)95%的人都能擁有TOP5%的人的能力。服務(wù)Ⅳ：【數(shù)據(jù)大賽】點(diǎn)燃企業(yè)數(shù)據(jù)文化的火種服務(wù)客群：S3-S6，有一定數(shù)據(jù)應(yīng)用及種子用戶(hù)的沉淀，希望通過(guò)比賽加速文化和能力建設(shè)促進(jìn)BI平臺(tái)在組織內(nèi)的滲透，提升活躍率促進(jìn)BI平臺(tái)在組織內(nèi)的滲透，提升活躍率培養(yǎng)不同部門(mén)的種子用戶(hù)，擴(kuò)大“內(nèi)容生產(chǎn)者”基數(shù)加強(qiáng)IT與業(yè)務(wù)部門(mén)的協(xié)作，促進(jìn)“業(yè)數(shù)融合”培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析思維，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的管理意識(shí)沉淀高價(jià)值場(chǎng)景，發(fā)布數(shù)據(jù)分析（聯(lián)合）認(rèn)證客戶(hù)：BI運(yùn)營(yíng)/數(shù)據(jù)文化負(fù)責(zé)人觀遠(yuǎn)：培訓(xùn)專(zhuān)家，數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，CSM助力舉辦數(shù)據(jù)大賽，點(diǎn)燃數(shù)據(jù)文化星火全面加速業(yè)數(shù)融合，提升數(shù)據(jù)技能關(guān)鍵產(chǎn)出關(guān)鍵角色服務(wù)概述【數(shù)據(jù)大賽】是今年被咨詢(xún)最多的服務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，如果企業(yè)已經(jīng)積累了一定的數(shù)據(jù)勢(shì)能，已經(jīng)有一些活躍用戶(hù)，希望將勢(shì)能不斷擴(kuò)大，這時(shí)數(shù)據(jù)大賽可以起到助燃的作用，讓星星之火變成燎原之勢(shì)。今年我們跟很多企業(yè)協(xié)辦了數(shù)據(jù)大賽。以規(guī)模最大的一場(chǎng)為例，比賽共歷時(shí)5個(gè)月，有750支隊(duì)伍，1700名選手，業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)組團(tuán)參賽。5個(gè)月歷程里融會(huì)貫通了很多培訓(xùn)、數(shù)據(jù)故事、賽程作品的review，是一場(chǎng)數(shù)據(jù)人的狂歡?？駳g過(guò)后，企業(yè)從平時(shí)平臺(tái)月活1

萬(wàn)增長(zhǎng)到4萬(wàn)，表示有4數(shù)，代表了背后數(shù)據(jù)文化和數(shù)據(jù)能力的提升。后來(lái)我們回訪了該企業(yè)從數(shù)據(jù)大賽中得到什么，其中包括不少大賽中獲獎(jiǎng)?wù)咴诋?dāng)年就得到了晉升，也包括業(yè)務(wù)人員轉(zhuǎn)崗到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)人員轉(zhuǎn)崗到業(yè)務(wù)的人員變多，企業(yè)的內(nèi)部流動(dòng)性變大。如果企業(yè)想將數(shù)據(jù)能力作為企業(yè)能力去推廣，數(shù)據(jù)大賽對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)肯定是很好的一個(gè)方法。26路徑探索26路徑探索服務(wù)Ⅴ：【行業(yè)榮譽(yù)】企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值最好的背書(shū)服務(wù)客群：S3-S6，具有代表性的實(shí)踐觀遠(yuǎn)：觀遠(yuǎn)：產(chǎn)品專(zhuān)家，行業(yè)專(zhuān)家，CSM，銷(xiāo)售最佳實(shí)踐：聚焦業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，落地BI+AI數(shù)據(jù)解決方案行業(yè)創(chuàng)新：BI數(shù)據(jù)文化：打造企業(yè)人人用數(shù)文化，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力客戶(hù)：愿意與觀遠(yuǎn)深度共創(chuàng)的管理層，包括業(yè)務(wù)管理層與數(shù)據(jù)管理層與頭部客戶(hù)共創(chuàng)數(shù)據(jù)高價(jià)值實(shí)踐共同收獲權(quán)威榮譽(yù)，提升行業(yè)影響力關(guān)鍵產(chǎn)出關(guān)鍵角色服務(wù)概述對(duì)于BI建設(shè)階段比較靠后，又在某一領(lǐng)域上做的比較獎(jiǎng)項(xiàng)，這也是很多CIO、CDO比較關(guān)心的事。例如我

們跟聯(lián)合利華、元?dú)馍?、寧波銀行、北京銀行、招商銀行等客戶(hù)聯(lián)合申報(bào)并獲得了很多行業(yè)最佳實(shí)踐、行業(yè)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)文化獎(jiǎng)項(xiàng)。服務(wù)Ⅵ：【G-Community】貫穿全周期的加速器服務(wù)客群：S1-S6CIO：CIO：CIO私董會(huì)，觀遠(yuǎn)新品推介會(huì)等分析師：分析師交流會(huì)，觀遠(yuǎn)產(chǎn)品訓(xùn)練營(yíng)等客戶(hù)定向交流：BI建設(shè)歷程、信息化建設(shè)經(jīng)驗(yàn)等主題交流客戶(hù)：CEO、CIO、CDO等高層；數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)分析師等觀遠(yuǎn)：活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、CSM、銷(xiāo)售按不同圈層做設(shè)計(jì)，組織企業(yè)BI建設(shè)、組織演進(jìn)、行業(yè)方案等話(huà)題的G-Com-munity活動(dòng)，促進(jìn)客戶(hù)間的聯(lián)系、交流與共創(chuàng)關(guān)鍵產(chǎn)出關(guān)鍵角色服務(wù)概述【G-Community】就是社群，幫助不同圈子去做圈層經(jīng)營(yíng)，不止是線上，觀遠(yuǎn)還會(huì)做各種線下會(huì)議。例如今年七八月份我們?cè)谌A北做了CIO私董會(huì)，邀請(qǐng)了一些企業(yè)的CEO、CIO等。會(huì)后調(diào)研顯示100%的嘉賓都表示下次還要參加，并且50%以上的CEO、CIO當(dāng)場(chǎng)就報(bào)名了。另一個(gè)例子是我們?cè)诤贾葑龅囊粓?chǎng)面向分析師群體的線下活動(dòng)，同時(shí)吸引了很多數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品的技術(shù)人員，進(jìn)行了深度的workshop。在活動(dòng)最后講述自己收獲的checkout環(huán)節(jié)，有一個(gè)小女孩站起來(lái)說(shuō)，自己入職分析師行業(yè)才不到一年，作為一個(gè)新人常常覺(jué)得自己的工作沒(méi)有什么價(jià)值，但聽(tīng)了大家的分享后又重新點(diǎn)燃了自己。而正是因?yàn)橄袼f(shuō)的這種收獲，才讓觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)更有動(dòng)力將這樣的活動(dòng)辦下去。最后總結(jié)下觀遠(yuǎn)的服務(wù)特色：致力于「長(zhǎng)期」陪伴，貫穿企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的6階段周期；

致力于「成長(zhǎng)型」陪伴，讓企業(yè)擁有大于“輸血能力”的“造血能力”，讓企業(yè)能夠從人才復(fù)制到能力復(fù)制。27路徑探索觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)成立至今已7周年，7年里我們沉淀了600+家企業(yè)客戶(hù)，產(chǎn)品從迭代升級(jí)到了6.0，方法論從5A升級(jí)到6S。7年間不光是我們?cè)诔砷L(zhǎng)，我們的客戶(hù)也在成長(zhǎng)，我們見(jiàn)證了很多客戶(hù)發(fā)展、上市等，對(duì)我們也是鼓舞。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)是非常榮幸能和企業(yè)一起探索與成長(zhǎng)，與客戶(hù)一起經(jīng)歷過(guò)的旅程讓我們倍感榮幸。未來(lái)的路還很漫長(zhǎng)，我們一起走過(guò)的BI建設(shè)之路終會(huì)讓我們共同走向更好的未來(lái)。27路徑探索業(yè) 踐 畢馬威中國(guó)：金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“生產(chǎn)關(guān)系”破局柳曉光畢馬威中國(guó)金融業(yè)數(shù)字化咨詢(xún)主管合伙人金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本要義：金融業(yè)數(shù)字化的“生產(chǎn)力”與生產(chǎn)關(guān)系數(shù)字化的生產(chǎn)力包括CDO、數(shù)據(jù)分析專(zhuān)員、數(shù)據(jù)工程師、科技人員等，生產(chǎn)關(guān)系則是從組織架構(gòu)、流程、管理體系、機(jī)制上，組織好、發(fā)揮好這些生產(chǎn)力。金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化，行業(yè)通行的三步走做法是：12、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化。搭建現(xiàn)代化數(shù)據(jù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)分析，使數(shù)據(jù)能夠支持業(yè)務(wù)，不再局限于單一系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析功能。3、決策智能化。借助AI、大數(shù)據(jù)等金融科技的深度賦能，真正從感知認(rèn)知到?jīng)Q策的智能化。以上三步會(huì)有時(shí)間上的遞進(jìn)，大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)目前處于第一步和第二步之間。整體上，無(wú)論各家金融機(jī)構(gòu)目前處于哪一個(gè)步驟，都同樣會(huì)關(guān)注如何將對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的想法真正落地，如何完善組織與機(jī)制以應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。畢馬威中國(guó)認(rèn)為，對(duì)金融業(yè)來(lái)講，真正的數(shù)字化是業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)、組織的四位一體，需要打破信息的不對(duì)稱(chēng)，打破部門(mén)壁壘，打破數(shù)據(jù)孤島，打破系統(tǒng)豎井，這些打破和鏈接才能使數(shù)字化真正成功。掃碼觀看直播回放

要實(shí)現(xiàn)真正的成功，金融機(jī)構(gòu)從生產(chǎn)關(guān)系的角度至少要關(guān)注兩個(gè)方面：29最佳實(shí)踐一是組織機(jī)制變革。數(shù)字化生產(chǎn)關(guān)系的核心問(wèn)題是怎樣形成一個(gè)清晰的數(shù)字化戰(zhàn)略并能夠落地推進(jìn)，以銀行為例，大多是部門(mén)制，各有目標(biāo)和職責(zé)邊界，很少有人會(huì)考慮自己部門(mén)以外其他部門(mén)的事情。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型很多時(shí)候是需要多部門(mén)共進(jìn)的，所以有一個(gè)全行的數(shù)字化戰(zhàn)略推進(jìn)管理機(jī)制很重要。29最佳實(shí)踐二是人才培育培養(yǎng)。包括在業(yè)務(wù)側(cè)如何落地產(chǎn)品經(jīng)理機(jī)制，在技術(shù)側(cè)如何向前一步擁抱業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)與技術(shù)融合，主動(dòng)服務(wù)業(yè)務(wù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型統(tǒng)籌推進(jìn)配套組織與機(jī)制數(shù)字化轉(zhuǎn)型統(tǒng)籌推進(jìn)的主流組織結(jié)構(gòu)有三層：決策層，數(shù)字化轉(zhuǎn)型委員會(huì)，負(fù)責(zé)重點(diǎn)審議、最高決策；治理層，數(shù)字化轉(zhuǎn)型辦公室，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌推進(jìn)、監(jiān)督、管理、資源協(xié)調(diào)；執(zhí)行層，數(shù)字化轉(zhuǎn)型專(zhuān)項(xiàng)工作推進(jìn)小組，由具體的業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)等不同部門(mén)組成的聯(lián)合項(xiàng)目組。數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理三層結(jié)構(gòu)中最核心的是「數(shù)字化轉(zhuǎn)型辦公室」。在成功的金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，數(shù)轉(zhuǎn)辦都不會(huì)是一個(gè)虛擬機(jī)構(gòu)，要有實(shí)質(zhì)性的管理權(quán)限、考核權(quán)限，擁有復(fù)合型職能，包括戰(zhàn)略引領(lǐng)、資源整合、協(xié)同管理、知識(shí)共享、文化建設(shè)、能力挖掘等。數(shù)轉(zhuǎn)辦的設(shè)置通常有三種模式：模式一：數(shù)轉(zhuǎn)辦作為二級(jí)部門(mén)，由董辦/戰(zhàn)略部門(mén)牽頭。適用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，企業(yè)數(shù)字化思維、數(shù)字化能力尚未成熟，數(shù)字化人才相對(duì)有限，而戰(zhàn)略部門(mén)規(guī)劃能力強(qiáng)，懂業(yè)務(wù)，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有清晰的認(rèn)識(shí)并能建立藍(lán)圖的情況。模式二：數(shù)轉(zhuǎn)辦作為二級(jí)部門(mén)，由科技/金數(shù)部門(mén)牽模式三：新設(shè)置數(shù)轉(zhuǎn)辦作為一級(jí)部門(mén)。適合各部門(mén)已建立相對(duì)成熟數(shù)字化轉(zhuǎn)型思維和基本理念認(rèn)知，數(shù)字化人才儲(chǔ)備豐富且人員數(shù)字化能力較高的情況。三種模式各有優(yōu)勢(shì)，同樣也各有缺點(diǎn)：模式一有戰(zhàn)略管理的抓手，統(tǒng)籌推動(dòng)力強(qiáng)，能夠?qū)?shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)及行業(yè)實(shí)踐有良好的洞察，從全局視野設(shè)計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃，但離業(yè)務(wù)、科技的一線實(shí)務(wù)工作遠(yuǎn)；

模式二人員擁有科技背景，能夠快速運(yùn)用科技手段賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但如果單純?cè)O(shè)立在傳統(tǒng)信息化部門(mén)下，“科技自說(shuō)自話(huà)”、“跟業(yè)務(wù)兩張皮”這類(lèi)問(wèn)題仍然難解決；模式三作為獨(dú)立部門(mén)能夠保持較為中立態(tài)度解決數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的協(xié)同問(wèn)題，效率較高，但作為一級(jí)部門(mén)通常是短時(shí)間的，設(shè)立時(shí)可能會(huì)面臨監(jiān)管的壓力、人員編制的問(wèn)題等。模式三能夠擁有一定的授權(quán)級(jí)別，雖然難度較大，但有決心的、真正嚴(yán)肅認(rèn)真對(duì)待數(shù)字化轉(zhuǎn)型的管理層，通常會(huì)嘗試模式三?？扇绻麩o(wú)法落地模式三，嘗試模式一、模式二也比什么都不做要好。模式的選擇沒(méi)有正確答案，金融機(jī)構(gòu)要根據(jù)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀，選擇一個(gè)相對(duì)更適合的選項(xiàng)將其落實(shí)。想要真正落實(shí)，就需要明確數(shù)轉(zhuǎn)辦的核心職能：第一，戰(zhàn)略統(tǒng)籌。不僅要有全公司的需求收集，也要有總體的數(shù)字化規(guī)劃輸入。從全公司的角度自上而下的統(tǒng)籌，體系化的思考，謀定而后動(dòng)。第二，落地監(jiān)控。集中管控企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，跟蹤項(xiàng)目進(jìn)展，建立管理溝通綠色通道，及時(shí)管控項(xiàng)目、解決問(wèn)題。第四，敏捷協(xié)同。數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該是跨部門(mén)、多需求方的項(xiàng)目，數(shù)轉(zhuǎn)辦要統(tǒng)籌推進(jìn)產(chǎn)品經(jīng)理責(zé)任制落實(shí)，加強(qiáng)企業(yè)級(jí)組織協(xié)同與敏捷化管理。不同的項(xiàng)目有不同的牽頭方、參與方，數(shù)轉(zhuǎn)辦就需要作為一個(gè)項(xiàng)目群的“大管家”推進(jìn)項(xiàng)目，關(guān)注企業(yè)重點(diǎn)數(shù)字化項(xiàng)目的進(jìn)展，過(guò)程中的資源協(xié)調(diào)、落地后的成效等都需要數(shù)轉(zhuǎn)辦考慮。數(shù)字化人才定義與能力培養(yǎng)30最佳實(shí)踐組織和機(jī)制都需要靠人來(lái)推進(jìn)和落實(shí)，因此數(shù)字化人才也是金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心命題之一。數(shù)字化人才不僅僅是指數(shù)據(jù)分析師，做數(shù)據(jù)產(chǎn)品的人、能把數(shù)字化工具用好的前線人員等也都是數(shù)字化人才。包括數(shù)轉(zhuǎn)辦，盡管做的是管理統(tǒng)籌工作，但對(duì)金融機(jī)構(gòu)數(shù)30最佳實(shí)踐字化的橋梁與促進(jìn)作用是不可小覷的。廣義上數(shù)字化人才有三類(lèi)：科技型數(shù)字化人才例如產(chǎn)品架構(gòu)師、數(shù)據(jù)分析師、建模師等技術(shù)人才。以創(chuàng)造更優(yōu)質(zhì)的科技服務(wù)為發(fā)展目標(biāo)。在金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中對(duì)其關(guān)鍵需求中包括強(qiáng)化技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)的支撐、開(kāi)拓?cái)?shù)字化創(chuàng)新新模式、推動(dòng)全公司層面的業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合等。在我跟很多領(lǐng)先的技術(shù)管理者的交流中，會(huì)聽(tīng)到他們希望團(tuán)隊(duì)能夠理解要跟業(yè)務(wù)融合，讓作為產(chǎn)品經(jīng)理和需求方的業(yè)務(wù)人員，在技術(shù)每個(gè)版本開(kāi)發(fā)迭代過(guò)程中都參與進(jìn)來(lái)。這個(gè)理念是我們認(rèn)為科技型數(shù)字化人才需要有的。業(yè)務(wù)型數(shù)字化人才應(yīng)用型數(shù)字化人才例如用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、組織人事管理、合規(guī)風(fēng)控等業(yè)務(wù)一線應(yīng)用人才，以展現(xiàn)更高的業(yè)務(wù)價(jià)值與管理效能為發(fā)展目標(biāo)。在數(shù)字化時(shí)代，所有一線人員最重要的一點(diǎn)就是擁抱數(shù)字化，積極看待數(shù)字化，要讓數(shù)據(jù)智能普惠。以銀行為例，不僅是總行要用，分支機(jī)構(gòu)也要用，一線的客服人員、營(yíng)銷(xiāo)人員也要用。前線能夠使用數(shù)字化產(chǎn)品的應(yīng)用型人才也是數(shù)字化人才，即便他們的專(zhuān)業(yè)技術(shù)不強(qiáng)，但對(duì)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用依舊很大。同時(shí)，這些應(yīng)用型數(shù)字化人才可以作為標(biāo)桿，將數(shù)字化能力的優(yōu)勢(shì)從一個(gè)部門(mén)傳遞到更多部門(mén)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字化能力的普惠。盡管任重道遠(yuǎn)，但卻是必經(jīng)之路。想要培養(yǎng)以上三類(lèi)人才，金融機(jī)構(gòu)也要配套人才體系建設(shè)機(jī)制。從人力資源角度，要給予這些人才合適的

績(jī)效評(píng)價(jià)、晉升路線、薪酬待遇。從提升數(shù)字化能力的動(dòng)力角度，可以通過(guò)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室、創(chuàng)新基金、OKR+KPI等模式激勵(lì)。數(shù)字化建設(shè)成效與投入效能評(píng)估數(shù)字化建設(shè)成效與投入效能評(píng)估，也是近兩年很多金解其中有些事情不能夠量化評(píng)估，但也認(rèn)為必須要定性分析。一些CDO和CTO可能對(duì)此會(huì)比較抵觸，認(rèn)為是對(duì)成本的壓制或額外的考核。但更加精明的CTO和CDO反而會(huì)迎難而上，自己先考量清楚其價(jià)值，并將能，而這需要在財(cái)務(wù)和管理會(huì)計(jì)的要求下做得更好。另一方面，金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化能力，是從全機(jī)構(gòu)角度將多個(gè)數(shù)字化項(xiàng)目匯總加權(quán)合并，成為整體性的能力。通過(guò)對(duì)價(jià)值產(chǎn)出、資源投入的分析，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果的評(píng)估，不論是CEO還是CFO，或者技術(shù)管理者，都能更清楚地看到數(shù)字化戰(zhàn)略推進(jìn)的效果，明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向是否正確。31最佳實(shí)踐最后總結(jié)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功既取決于總體規(guī)劃的戰(zhàn)略部署方向性領(lǐng)導(dǎo)力，更考驗(yàn)的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地實(shí)施戰(zhàn)術(shù)策略執(zhí)行力。數(shù)字化時(shí)代下必備的組織、機(jī)制、人才管理模式變革，是鏈接數(shù)字化戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)力與戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行力的轉(zhuǎn)換中樞，亦是數(shù)字化戰(zhàn)略統(tǒng)籌自主的內(nèi)生性保障與基礎(chǔ)性能級(jí)。31最佳實(shí)踐數(shù)禾科技：語(yǔ)義BI數(shù)據(jù)民主化進(jìn)階之路王冠軍數(shù)禾科技CDO數(shù)禾科技是一家金融科技服務(wù)公司，以大數(shù)據(jù)和技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，為金融機(jī)構(gòu)提供高效的智能零售金融解決方案，服務(wù)銀行、信托、消費(fèi)金融公司、保險(xiǎn)、小貸公司等持牌金融機(jī)構(gòu)，業(yè)務(wù)涵蓋消費(fèi)信貸、小微企業(yè)信貸、場(chǎng)景分期等多個(gè)領(lǐng)域，提供營(yíng)銷(xiāo)獲客、風(fēng)險(xiǎn)防控、運(yùn)營(yíng)管理等服務(wù)。數(shù)禾科技與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)于2020年下半年開(kāi)始合作，至今公司內(nèi)部已實(shí)現(xiàn)人人用觀遠(yuǎn)BI。曾經(jīng)我們?cè)谑褂玫倪^(guò)程當(dāng)中，也發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題。雖然BI很敏捷，但業(yè)務(wù)取數(shù)卻不盡人意。面對(duì)精密的數(shù)據(jù)平臺(tái)，業(yè)務(wù)用戶(hù)往往手足無(wú)措。例如，業(yè)務(wù)希望看到本月優(yōu)惠券成本是多少？今日成交訂單數(shù)是多少？此類(lèi)指標(biāo)信息底層非常復(fù)雜，對(duì)業(yè)務(wù)人員要有一定的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，例如要找到數(shù)據(jù)在哪、要了解底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和含義、要知道表之間關(guān)聯(lián)關(guān)系、要熟悉SQL或Python等語(yǔ)言，如果缺乏這些素養(yǎng)，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)不得不依賴(lài)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的幫助，這常常導(dǎo)致溝通頻繁、響應(yīng)滯后、二手?jǐn)?shù)據(jù)可信度問(wèn)題以及業(yè)務(wù)的敏捷性受損。對(duì)于業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，他們的需求很樸素：簡(jiǎn)單地獲取數(shù)據(jù)，將其導(dǎo)入BI系統(tǒng)中快護(hù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)如何被計(jì)算，以及如何處理數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的不一致性等問(wèn)題。32最佳實(shí)踐對(duì)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)而言，同樣面臨棘手且復(fù)雜的情況。例如，在處理數(shù)據(jù)提取的任務(wù)時(shí)，他們必須評(píng)估和解決數(shù)據(jù)的規(guī)模、存儲(chǔ)格式、每日數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的峰值以及敏感信息的處理等復(fù)雜問(wèn)題。32最佳實(shí)踐掃碼下載嘉賓分享PPT

業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)追求的是數(shù)據(jù)的快速獲取與應(yīng)用，而數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)則注重?cái)?shù)據(jù)的管理與質(zhì)量，這兩者之間的不同視角和關(guān)注重點(diǎn)造成了一個(gè)看似簡(jiǎn)單的任務(wù)——數(shù)據(jù)生產(chǎn)流轉(zhuǎn)——變得復(fù)雜。業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)與數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的協(xié)同工作關(guān)鍵在于找到應(yīng)用數(shù)據(jù)與管理數(shù)據(jù)之間的平衡點(diǎn)。數(shù)禾科技從實(shí)踐中精心設(shè)計(jì)了四種逐步深入的模式，巧妙地搭建起了連接業(yè)務(wù)需求與數(shù)據(jù)處理的橋梁，有效地彌合了二者之間的鴻溝。由分析師或業(yè)務(wù)策略團(tuán)隊(duì)自己開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足需求由分析師或業(yè)務(wù)策略團(tuán)隊(duì)自己開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足需求大量的私有化數(shù)據(jù)集導(dǎo)入BI優(yōu)點(diǎn)：起步時(shí)有學(xué)習(xí)成本，但非常敏捷，短平快解決問(wèn)題缺點(diǎn)：信息孤島，割裂，重復(fù)建設(shè)大量私有化業(yè)務(wù)邏輯，業(yè)務(wù)不一致質(zhì)量差，易出故障維護(hù)成本高，難以管理長(zhǎng)此以往，限制業(yè)務(wù)發(fā)展，積重難返兩個(gè)極端VS由工程師團(tuán)隊(duì)承接業(yè)務(wù)需求完全按需實(shí)現(xiàn)，所有指標(biāo)預(yù)先聚合匯總成表，BI承擔(dān)可視化功能優(yōu)點(diǎn)：缺點(diǎn)：靜態(tài)報(bào)表，不支持下鉆、切片開(kāi)發(fā)慢，需求積壓無(wú)法實(shí)現(xiàn)靈活探索分析工程師驅(qū)動(dòng) 分析師/策略師驅(qū)動(dòng)亂慢模式一：人的驅(qū)動(dòng)成表，BI僅承接可視化功能。優(yōu)點(diǎn)在于有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視靈活的數(shù)據(jù)探索分析。

第二種是分布式，由分析師或業(yè)務(wù)策略團(tuán)隊(duì)自己開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足需求。起初業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)用得“很爽”，學(xué)習(xí)成本低，非常敏捷，快速解決問(wèn)題，隨著時(shí)間推移，歷史遺留資產(chǎn)越來(lái)越多，導(dǎo)致速度越來(lái)越慢，無(wú)論是部門(mén)間的協(xié)同，還是成本維護(hù)，都是巨大的開(kāi)支。因此，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)做交付，面臨不夠敏捷的問(wèn)題；業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)自己處理，面臨數(shù)據(jù)混亂冗余的問(wèn)題，這其實(shí)是兩個(gè)極端。33最佳實(shí)踐33最佳實(shí)踐一致性一致性工程團(tuán)隊(duì)優(yōu)點(diǎn)：缺點(diǎn)：應(yīng)用層數(shù)據(jù)雜亂業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)DCube架構(gòu)部分解決了慢和亂的矛盾數(shù)據(jù)湖倉(cāng)共享復(fù)用靈活性上卷、下鉆固定/預(yù)定義DCube共享復(fù)用的公共指標(biāo)私有邏輯多樣化私有化信息孤島私有化指標(biāo)衍生指標(biāo)新需求缺乏彈性模式二：Cube驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)邏輯指標(biāo)多快好省穩(wěn)業(yè)務(wù)邏輯指標(biāo)多快好省穩(wěn)展示數(shù)據(jù)模型BI平臺(tái)記載 管理記錄業(yè)務(wù)角色數(shù)字化業(yè)務(wù)流程描述業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)數(shù)據(jù)湖倉(cāng)（用戶(hù)旅程）數(shù)據(jù)治理中心維度表事實(shí)表語(yǔ)義化：以業(yè)務(wù)流程為橋梁，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)邏輯和指標(biāo)等對(duì)象的語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn)化

據(jù)，靈活進(jìn)行探索分析。同時(shí)，這種模式也面臨一個(gè)問(wèn)題。如果有新的需求、新的業(yè)務(wù)、新的指標(biāo)，新的維度時(shí)，指標(biāo)層的共享會(huì)格外緩慢，因?yàn)樗枰脑O(shè)計(jì)和大量開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)回溯等。因此它只能部分解決慢和亂的矛盾。度量模式三：語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)度量為了進(jìn)一步解決上述矛盾，數(shù)禾科技當(dāng)前的策略重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)語(yǔ)義化。首先要為數(shù)據(jù)注入語(yǔ)義。語(yǔ)義指說(shuō)同一種語(yǔ)言：業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)。舉個(gè)例子，“在貸余額”，在A部門(mén)是剩余本金，在B部門(mén)叫期末余額，在C部門(mén)才叫在貸余額。因此，需要一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)語(yǔ)體系，確保大家都在使用同一種語(yǔ)言。為數(shù)據(jù)注入業(yè)務(wù)語(yǔ)言，是語(yǔ)義化的核心的工作。語(yǔ)義化的方法論是以業(yè)務(wù)流程為橋梁，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)邏輯和指標(biāo)等對(duì)象的語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn)化。其中，業(yè)務(wù)流程由參與者和他們的關(guān)鍵活動(dòng)所構(gòu)建，承載了業(yè)務(wù)本身。用戶(hù)旅程是最重要的業(yè)務(wù)流程之一，因?yàn)樗苯雨P(guān)聯(lián)到業(yè)務(wù)的核心價(jià)值。整個(gè)業(yè)務(wù)流程在執(zhí)行的過(guò)程中，業(yè)務(wù)角色和管理記錄將通過(guò)數(shù)字化的方式沉淀為數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也就是事實(shí)表和維度表。最終可以從“多快好省穩(wěn)”五個(gè)維度指標(biāo)評(píng)估業(yè)務(wù)流程的質(zhì)量。指標(biāo)可以從擁有業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)信息

的數(shù)據(jù)模型上面疊加業(yè)務(wù)邏輯、統(tǒng)計(jì)邏輯得到，此后再把指標(biāo)數(shù)據(jù)推進(jìn)BI里進(jìn)行洞察和分析。現(xiàn)在的業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)體系，通過(guò)業(yè)務(wù)流程注入到數(shù)據(jù)模型上，也可以注入在指標(biāo)上。數(shù)禾內(nèi)部有數(shù)據(jù)治理中心，管理所有的業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)，數(shù)據(jù)湖倉(cāng)管理數(shù)據(jù)模型，指標(biāo)平臺(tái)管理指標(biāo)邏輯語(yǔ)義，BI平臺(tái)管理洞察和分析。數(shù)禾內(nèi)部構(gòu)建了一個(gè)以數(shù)據(jù)治理驅(qū)動(dòng)的全面語(yǔ)義數(shù)據(jù)體系，其基礎(chǔ)是由數(shù)據(jù)湖倉(cāng)組成的強(qiáng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。在這個(gè)基礎(chǔ)之上，建立了一個(gè)管理業(yè)務(wù)邏輯語(yǔ)義的指標(biāo)平臺(tái)。這一結(jié)構(gòu)不僅支撐了BI和各類(lèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，甚至AI相關(guān)的產(chǎn)品。整個(gè)體系實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)的生成、供給到最終使用各個(gè)環(huán)節(jié)的語(yǔ)義整合。34最佳實(shí)踐總結(jié)下來(lái)，指標(biāo)是分析應(yīng)用中抽象高級(jí)業(yè)務(wù)語(yǔ)義的具體表征，技術(shù)的復(fù)雜性完全藏匿于業(yè)務(wù)友好的語(yǔ)義表述之內(nèi)。業(yè)務(wù)只需要關(guān)心需求，不需要關(guān)心數(shù)據(jù)在哪，以及數(shù)據(jù)怎么計(jì)算，他可以隨時(shí)隨地訪問(wèn)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)。34最佳實(shí)踐AnomalyDetectionAnomalyDetectionPropensityModeling···LLM能力從Copilot到AnalystAgent分析框架和模型語(yǔ)義化是AI驅(qū)動(dòng)的筑基之本W(wǎng)hat-if經(jīng)典預(yù)測(cè)模型對(duì)比分析漏洞分析路徑分析多目標(biāo)決策相關(guān)性分析AARRR多維度拆解CohortRFM模式四：AI驅(qū)動(dòng)當(dāng)數(shù)據(jù)都語(yǔ)義化、富含語(yǔ)義信息后，我們就將進(jìn)入驅(qū)動(dòng)的范疇。以烹飪?yōu)轭?lèi)比，數(shù)據(jù)工作的過(guò)程類(lèi)似于準(zhǔn)備食材，而語(yǔ)義化的數(shù)據(jù)就如同經(jīng)過(guò)徹底清洗和精心分類(lèi)的原料。緊隨其后的AI算法好比是精心編纂的食譜，它能夠?qū)⑦@些準(zhǔn)備好的原料轉(zhuǎn)化為一道道美味佳肴。在這個(gè)過(guò)程中，分析師和業(yè)務(wù)人員就像是制作美食的廚師。AI驅(qū)動(dòng)相當(dāng)于拓展了菜譜。現(xiàn)有的經(jīng)典分析框架和模

型已經(jīng)在觀遠(yuǎn)BI系統(tǒng)中得到應(yīng)用。隨著AI技術(shù)的深入融合，未來(lái)我們將能夠?qū)崿F(xiàn)更加深入和自動(dòng)化的決策過(guò)程。以下是數(shù)禾科技未來(lái)開(kāi)展數(shù)據(jù)工作的行徑路線圖。從數(shù)據(jù)分析的成熟度角度來(lái)看，數(shù)智化的核心功能涵蓋了記錄、還原、推斷、預(yù)測(cè)和決策等方面。數(shù)禾致力于利用高質(zhì)量、直觀易懂且可靠的數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和因果推斷技術(shù)，進(jìn)一步深化AI在推理和決策制定中的應(yīng)用。分析成熟度分析成熟度發(fā)生了什么？為什么發(fā)生？將要發(fā)生什么？分析模型最好的情況會(huì)是什么？預(yù)測(cè)模型推斷最優(yōu)化預(yù)測(cè)&感知&競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)決策AI驅(qū)動(dòng)還原即席查詢(xún)報(bào)表標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)表指標(biāo)平臺(tái)數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)源記錄數(shù)據(jù)湖倉(cāng)35最佳實(shí)踐最后總結(jié)一句話(huà)，“極多的語(yǔ)義，極高的智能，極限的自助，極致的敏捷，向未來(lái)”。未來(lái)，越來(lái)越強(qiáng)的技術(shù)能力，將賦能業(yè)務(wù)達(dá)到更敏捷的狀態(tài)。35最佳實(shí)踐某券商：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，開(kāi)啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型“五大轉(zhuǎn)變”（為保護(hù)客戶(hù)隱私，以下涉及企業(yè)名稱(chēng)處統(tǒng)稱(chēng)為“A證券”）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí)和理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型是技術(shù)革新也是業(yè)務(wù)變革，是“一把手工程”也是“全民運(yùn)動(dòng)”，是需要業(yè)務(wù)引領(lǐng)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)的“雙向奔赴”，這是我們對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí)和理解。A證券的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作目前進(jìn)行了將近三年，我們的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。從這點(diǎn)出發(fā)，我們需要做兩個(gè)方面的事：其一，做正確的事，業(yè)務(wù)即IT，IT即業(yè)務(wù)。指的是要把我們現(xiàn)在的業(yè)務(wù)數(shù)字化，并研發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)或許天然就是這樣，IT研發(fā)都是直接服務(wù)于客戶(hù)或交付成產(chǎn)品。但在傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，IT或科技部門(mén)是職能部門(mén)，并不直接交付產(chǎn)品或服務(wù)。因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是要讓我們從用戶(hù)場(chǎng)景出發(fā)，產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)，并基于這些場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行數(shù)字化運(yùn)營(yíng)。其二，正確地做事，高質(zhì)量、快速、可持續(xù)交付。指在研發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品的過(guò)程中，我們需要一些方法論或工具支撐，來(lái)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、快速、可持續(xù)的交付。系統(tǒng)方面，分為敏態(tài)和穩(wěn)態(tài)兩類(lèi)系統(tǒng)，不同類(lèi)型系統(tǒng)通過(guò)不同方式交付，穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)依舊基于傳統(tǒng)瀑布研發(fā)模式，敏態(tài)系統(tǒng)則會(huì)更多用到例如CMMI敏捷的理論來(lái)做。工具方面，將原來(lái)煙囪式的系統(tǒng)建設(shè)結(jié)構(gòu)分層，在每一層上形成平臺(tái)能力，包括技術(shù)底座平臺(tái)、業(yè)務(wù)中臺(tái)、用戶(hù)端前臺(tái)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“五大轉(zhuǎn)變”基于對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)識(shí)和理解，在公司戰(zhàn)略層面，明確要開(kāi)啟“五大轉(zhuǎn)變”：1、轉(zhuǎn)“文化”。打造數(shù)字思維、敏捷文化。2、轉(zhuǎn)“意識(shí)”?；貧w業(yè)務(wù)，實(shí)時(shí)感知，為客戶(hù)/用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值。掃碼觀看直播回放

3、轉(zhuǎn)“組織”。業(yè)務(wù)與IT持續(xù)交付流程，實(shí)現(xiàn)需求的快速響應(yīng)。36最佳實(shí)踐4、轉(zhuǎn)“方法”。論，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)改進(jìn)和模式創(chuàng)新。36最佳實(shí)踐5、轉(zhuǎn)“模式”。技術(shù)模式轉(zhuǎn)型，新增應(yīng)用采用“云原生”方式直接構(gòu)建在云平臺(tái)之上，采用微服務(wù)架構(gòu)DevOps敏捷開(kāi)發(fā)模式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)核是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，因此，基于公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略要求，我們梳理了數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵事項(xiàng)，包括：1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。伴隨著企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在補(bǔ)齊信息化或線上化的過(guò)程中，會(huì)沉淀大量業(yè)務(wù)過(guò)程數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)，需要將這些數(shù)據(jù)全部匯聚到統(tǒng)一的企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)中，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。2、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。通過(guò)數(shù)據(jù)治理，規(guī)范完善數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)信息，提供數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)血緣，使數(shù)據(jù)變得可見(jiàn)、可懂、可用，形成企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。3、數(shù)據(jù)服務(wù)化。提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)API，將各類(lèi)數(shù)據(jù)服務(wù)直接給到業(yè)務(wù)使用。4、數(shù)據(jù)智能化。借助AI能力或融合ChatGPT能力，進(jìn)行智能推薦、營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)等方面的探索實(shí)踐，與數(shù)據(jù)結(jié)合，交付高附加值的智能化產(chǎn)品和服務(wù)，提升客戶(hù)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)價(jià)值。數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展歷程A證券2007年開(kāi)始規(guī)劃建設(shè)數(shù)據(jù)中心，到2010年建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，2015年進(jìn)行數(shù)倉(cāng)升級(jí)擴(kuò)容，而后在2018年進(jìn)入重點(diǎn)建設(shè)階段，開(kāi)始大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，完整更新了整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)棧，并在平臺(tái)之上重新搭建了數(shù)倉(cāng)。到2019年啟動(dòng)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，直到現(xiàn)在不斷升級(jí)迭代。最近的兩三年，在完成基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)后，開(kāi)始主要投入到數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)服務(wù)的建設(shè)上。A證券的數(shù)據(jù)平臺(tái)整體架構(gòu)，是覆蓋了“采、存、算、管、用”全生命周期的一體化數(shù)據(jù)中臺(tái)體系，支持多模態(tài)計(jì)算與服務(wù)化，破除數(shù)據(jù)供需壁壘，沉淀企業(yè)高價(jià)值數(shù)字資產(chǎn)，構(gòu)建業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為運(yùn)營(yíng)機(jī)制、組織、人才提供持續(xù)保障。構(gòu)建“聽(tīng)、

說(shuō)、讀、識(shí)”基礎(chǔ)智能平臺(tái)，基于平臺(tái)能力賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景智能化。數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的效果體現(xiàn)在“一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、一個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)底座、一套數(shù)據(jù)中臺(tái)流水線、一套數(shù)據(jù)治理與運(yùn)營(yíng)體系、一系列數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)”。最近，我們正將一系列的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)整合到數(shù)據(jù)門(mén)戶(hù)中，讓公司所有員工，只需要到統(tǒng)一的門(mén)戶(hù)中就可以使用所有的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)賦能場(chǎng)景與實(shí)踐在介紹完A證券的數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景后，我想分享一下作為一家券商，我們的數(shù)據(jù)賦能典型場(chǎng)景與在各場(chǎng)景中的具體實(shí)踐。場(chǎng)景一：分支機(jī)構(gòu)用數(shù)分支機(jī)構(gòu)系統(tǒng)零散，缺少統(tǒng)一的獲取數(shù)據(jù)途徑，是長(zhǎng)期被忽視的一個(gè)群體，用數(shù)需求一直沒(méi)有得到很好的滿(mǎn)足。去年起，A證券開(kāi)始重點(diǎn)解決分支機(jī)構(gòu)用數(shù)的問(wèn)題。我們梳理了分支機(jī)構(gòu)用數(shù)的主要場(chǎng)景，包括數(shù)據(jù)報(bào)送、明細(xì)數(shù)據(jù)