企业数智化升级的四个“拦路虎”

Original 凝视深空数据猿

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在数据猿正式对外发布的《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》一文中，从社会趋势、市场竞争、企业业务三个方面，分析了企业数智化升级的需求。然而，要实现数智化升级，对任何企业而言都并非易事，需要克服一系列问题。这些问题就像企业进步路上的“拦路虎”，只有解决他们，数智化升级才能成为现实。

具体来看，企业的数智化升级，面临4个拦路虎：

认知层面：对数据的认识不深

认知产生战略，战略导致行动，行动产生结果。企业数智化转型的第一步，也是至关重要的一步，就是企业管理者要“心中有数”，充分认识到数据的价值。数据是攸关企业业务、管理效率的根基，不是可有可无的点缀。只有充分认识到数据的价值，管理层才有足够的决心来推动企业的数智化转型，舍得投入大量的资金、资源、人力。

企业数智化转型不是投入一笔经费，采购一些智能产品就万事大吉了。最关键，也是最困难的，是要将数据智能产品、平台融入企业的业务和管理流程当中，这就像对企业进行的一场大手术，要让企业脱胎换骨，但却不能伤筋动骨，这需要深刻的认知，详细的计划，还要有很强的耐心。在遇到问题的时候，要能静得下心来深入分析问题，解决问题，将企业转型推进下去。企业数智化必然不是一帆风顺的，肯定会遇到坎坷和波折，只有管理层充分认识到数据的战略价值，并对数智化有信仰，才能有决心克服各种艰难险阻。

在相当长时间内，能够实现深度数智化的企业都将是少数，大部分企业都只是叶公好龙，对数据的应用也是浅尝辄止。没有足够的决心，即使刚开始计划很完善，一旦在转型过程中遇到各种问题，就容易半途而废。

平台层面：数字化基础不足

数智化，是在数字化基础上的升级。因此，需要企业具备一定的数字化基础。然而，目前国内企业的数字化程度还不高，不同行业存在很大差别。依据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2021）》报告，农业、工业、服务业三次产业数字经济渗透率都不高，尤其是工业、农业的数字化渗透率很低。

数据来源：中国信息通信研究院，《中国数字经济发展白皮书（2021）》报告。

具体到企业层面，不同业务、管理环节的数字化程度也存在较大差异。依据两化融合公共服务平台发布的数据，企业生产、营销等诸多环节数字化程度相对滞后，设备数字化、网络化协同还没有完全普及，智能化基础较为薄弱，智能制造准备就绪率偏低。

数据来源：两化融合公共服务平台，“全国两化融合工作进展及成效”

缺乏数字化基础，数据匮乏，企业的数智化升级就成了“无源之水无本之木”。

系统层面：数据孤岛严重

数据是数智化的基础，实现数据在系统间的顺畅流动是企业数智化面临的重要课题。当前多数企业缺乏覆盖企业经营各环节、全流程的数据链，内部数据分散在各业务系统中，各系统因为数据标准不同或网络连接问题无法互通，形成“数据孤岛”。同时，外部数据融合度不高，无法及时全面感知数据的分布与更新。受限于数据的规模、种类以及质量，数据标准混乱、数据质量参差不齐、数据的应用程度比较低，数智化应用主要集中在精准营销、舆情感知和风险控制等有限场景，甚至各交互场景数据未整合，系统间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。

某种程度上，数据孤岛是企业数字化建设的“历史遗留问题”。企业往往根据业务需要，在不同时期实施各种IT系统，比如前年上线财务系统，去年上线营销管理系统，今年上线BI系统。一方面，不同业务系统往往是由不同的服务商提供，他们在技术标准、平台接口、功能设计等诸多层面都存在差异；另一方面，大数据、云计算发展迅速，技术更新换代快，某一项技术可能过两年就过时了。因此，不同时期上线的业务系统，往往兼容性很差。

不同业务系统往往存在技术标准不统一，数据不能充分联通的问题，导致数据在各个系统之间流转不畅。数据就像是企业的血液，需要全面流动才能更高效，如果只能实现数据的局部循环，组织当然容易“营养不良”。

应用层面：数据与业务两张皮

数据本身只是手段，数据的应用才是目的。通过数据应用，提升企业的业务和管理效率，帮助企业实现降本增效，才能实现数据的价值。因此，费力打造的数据智能平台，必须要与企业的业务流程高度融合起来。

任何一项业务流程，都同时存在“业务流”和“数据流”。比如，一个销售人员卖出去产品，在业务流层面，他完成了获客、销售、产品交付、回款、售后等一系列业务流程；在数据流层面，企业的CRM系统会有这个员工的销售数据。在绩效管理系统中，会更新这个员工的业绩表现，并与其工资、提成、奖金、员工评比等数据挂钩。在企业ERP系统中，会更新库存、物流数据。在财务系统中，会更新公司营收、成本等数据。可以发现，每一项业务流程都伴随着多个数据的更新。

完整的数据智能流程，需要业务流和数据流的频繁交互。目前来看，大部分企业都停留在业务向数据的单向流动，数据对业务的赋能还严重不足。比如，部分企业在某些环节进行智能应用尝试，不能有效发挥应用智能化功效；部分企业智能应用与业务实际结合不够紧密，脱节比较严重，出现有应用但不智能的问题。

工欲善其事必先利其器，企业数智化转型需要足够强大的数据智能技术、产品、平台、解决方案，来帮助企业实现数据收集、数据存储、数据管理、数据治理、数据挖掘、数据应用的一系列需求。因此，要消灭企业数智化转型路上的拦路虎，就需要足够强大的工具和合作伙伴。数据智能服务商的能力、技术水平，数据智能平台、产品的性能，发挥着至关重要的作用。

需要指出的是，随着大数据、人工智能、云计算的发展，我国也涌现出不少优秀的数据智能服务商。

提示：欲获取超高清原版大图，在数据猿微信公众号后台回复关键词“数据智能3.0图谱”即可。

其中，火山引擎、京东云、思迈特、网易数帆等就是这些数据智能服务商的典型代表，他们基于自身的技术积累和行业服务经验，为各个领域的客户提供智能化转型服务。

火山引擎

字节跳动推出的火山引擎，通过数字与智能科技服务帮助车企数智化转型升级。火山引擎致力于为汽车行业合作伙伴提供全链路支持，将自身的AI、内容、算法能力化为成熟的产品形态，如火山车娱、CDP、GMP、智慧听鉴等，并针对各种汽车行业场景，为车企提供了多样化、系统化、全链路的数智化解决方案，提供从底层系统到上层客户端的一站式服务，帮助车企实现数智化转型，以及持续快速的增长。

京东云

京东云是京东集团面向企业、政府等机构的技术服务品牌。基于人工智能、云计算、大数据、物联网等前沿科技，依托京东多年耕耘供应链的积累，京东云作为更懂产业的数智化解决方案提供商，面向不同行业提供数智化解决方案。

思迈特软件

思迈特软件核心产品“Smartbi”是企业级数智化应用平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求，满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI 智能分析等模块的需求。

网易数帆

网易数帆提供全链路数据产品与服务，为企业提供数据分析及可视化、数据治理、数据智能服务等，帮助企业有效提升“管数、看数、用数”的能力，让数据转化为生产力，助力企业数智化创新。

随着我国数据智能产业生态的完善，在数据采集、存储、管理、分析、应用等多个环节，不断涌现出优秀的产品和解决方案。与此同时，企业自身的能力也在提升，对数据重要性、如何选择数据智能服务商、如何解决数据孤岛问题、数据智能平台如何与业务流程融合、数据如何赋能业务等问题的认知也更加深入。相信随着数据智能服务商和各领域企业的共同努力，数智化转型路上的拦路虎都可以被解决掉。在下一篇文章中，我们将进一步介绍企业数智化转型的具体路径、方法，说明数据智能平台如何应用于业务场景当中。

文：凝视深空 / 数据猿