数字经济时代，数据中台成为企业智能化转型的要害

在AI风靡的今天，企业数据中台的构建与发展也越来越被重视。数据是人工智能的关键要素之一，而数据中台则是将企业生产运营、业务管理等各个方面的数据都统一进行分析挖掘并加以利用的平台。在算法和算力已得到极大提升的情况下，数据的规范化和价值实现就显得尤为重要。

　　

在医疗、教育、法学、智能驾驶等领域，融易新媒体，大量数据的规范化和治理对于数据的价值实现具有重要作用。企业如果想要在数智化转型过程中真正发挥数据价值，推动业务创新和智慧运营，就必须做好统一数据治理。

　　

然而，大部分企业要形成全景的数据视图，对数据资产进行统一管控，需要解决很多问题。其中包括但不限于无法全面盘点和监控大量数据、缺少上下一致的体系制度和整合机制、信息化时代遗留下众多“数据烟囱”或“数据孤岛”、缺少数字化技术和系统的支撑以及管控手段不统一，未形成数据自处理能力等。

　　

因此，数据治理需要精度和广度兼具，同时也需要兼具深度。针对这些问题，业界领先的企业数智化服务商用友，不断实践持续创新，经过7年时间打磨构建了面向企业数智商业创新的平台产品——用友BIP，帮助企业用户建立一整套成熟完善的数据治理解决方案，实现数据与业务价值的深度融合。

　　

经过政府、零售、制造等多行业多项目的锻炼实践，用友BIP数据中台的能力得到了众多行业领先企业的认可。随着新一代IT技术与产业创新的持续发展，用友也加速和深化AI在企业服务中的应用，以智能化服务融入，进一步提升数据质量让数据更可信，让企业的场景化组织形成更易于理解的数据资产，从而帮助企业做出更好的业务决策。

　　

 

　　

在公共交通方面，用友为某公交公司打造了基于“OD分析”(“O”指出行的出发地点，“D”指出行的目的地，OD分析即公交起止站点的通量分析)的线路优化和运营。

　　

这是一个典型的数据智能场景，在实现“OD分析”的过程中，用友首先对“线路、站点、班次”等基础数据进行了清洗和标准化处理；其次根据站点的经纬度数据计算出每两个站点之间的直线距离；然后建立预测模型根据乘客上次的刷卡记录，预测其上一次的下车站点和时间。通过客流OD分析，从全域、区域、线路、站点等多个维度，分析挖掘公交客流出行时空规律，为线路运营和网线优化提供了重要的数据支撑。

　　

在零售领域，某食品公司通过用友BIP数据中台，实现“业务在线，结算在线，分析在线”。

　　

在该公司数据中台建设过程中，用友BIP汇集大量企业内部及社会层面的数据资源，并整理形成数据资源目录，梳理数据的字段结构、数据字典等多项内容，将数据全部入湖，入湖数据自动汇总，自动计算，实现“业务在线，结算在线，分析在线”的建设目标。

　　

目前，65套报表已经全部上线，并推广到全国各分子公司，解决了实际业务中在跨平台中手工报表工作量大、耗时时间长、报表内容失真的问题，报表数据更及时更准确，为管理和业务人员的决策提供了重要的支撑。

　　

 

　　

在国资监管方面，用友BIP为某国企提供主数据治理赋能风控体系，帮助企业构建主数据治理平台，精确元数据定义，建立全局性主数据标准规范和数据集合。建立统一的客商管理标准，统一信息采集入口，沉淀客商核心业务数据，打破企业内部信息孤岛。

　　

该企业的数据智能以客商数据为核心，通过引入多方外部社会化数据源，设置自动纠错机制，扩展客商信息采集流程，融合企业内部客商经营信息，沉淀客商数据资源池，建立客商画像，为企业的业务经营和风控体系建立可靠的数据屏障。

　　

 

　　

数据是数字经济发展的关键要素，其在不同应用场景间的流动，为数字经济持续健康发展提供了强劲动力。从企业的核心业务价值出发，立足行业业务场景，充分运用大数据、AI、云计算等新一代技术，持续创新数据场景化服务，将成为未来企业拥抱数智化，实现战略发展至关重要的核心。