企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)與應(yīng)用實踐

摘要：本文通過交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺在中國電信集團(tuán)的應(yīng)用實例，討論了結(jié)合AI技術(shù)的創(chuàng)新型BI在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中如何幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)側(cè)人員自助式取數(shù)用數(shù)，極速極簡地進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析并賦能戰(zhàn)略決策。在此過程中，數(shù)據(jù)作為一種無形資產(chǎn)的潛在價值被充分挖掘出來，幫助企業(yè)實現(xiàn)績效的提升。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；商業(yè)智能（BI）；自助式數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)可視化

引言

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為學(xué)術(shù)與實踐領(lǐng)域廣泛討論的話題。從宏觀角度來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型包括了一切通過使用數(shù)字技術(shù)使社會和行業(yè)發(fā)生深刻變化的活動；從組織層面來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是組織在信息時代發(fā)展的必由之路，企業(yè)必須尋求利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新的方法，制定包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型理念的相關(guān)策略，以實現(xiàn)組織績效的提升。由于認(rèn)識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性，越來越多的企業(yè)致力于通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升自身的創(chuàng)新能力，優(yōu)化傳統(tǒng)動能，打造數(shù)字化時代生存和發(fā)展所必需的核心競爭力。特別是當(dāng)企業(yè)發(fā)展至一定規(guī)模時，具備大規(guī)模的人員體量，業(yè)務(wù)模式經(jīng)過市場驗證，具備持續(xù)的經(jīng)營生存能力，開始面臨規(guī)模型組織所特有的挑戰(zhàn)，在此背景下數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為當(dāng)務(wù)之急。

1. BI技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用

商業(yè)智能（business intelligence，BI）是由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、ETL、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)組成的一套完整的解決方案，涉及數(shù)據(jù)收集、存儲和管理、處理和分析等多個環(huán)節(jié)，是企業(yè)決策支持技術(shù)的集合，旨在使高管、業(yè)務(wù)經(jīng)理甚至市場專員等能夠做出更好、更快的決策。相較于傳統(tǒng)的BI技術(shù)，當(dāng)前市場上產(chǎn)生了一類創(chuàng)新型BI技術(shù)，該技術(shù)結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，更具“智能化”特征，能夠在傳統(tǒng)BI價值的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提供交互式情景和可視化一站式數(shù)據(jù)分析流程，在數(shù)據(jù)分析質(zhì)量、速度等方面都有質(zhì)的提升。

BI的核心目標(biāo)是充分激發(fā)數(shù)據(jù)要素的潛在價值，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型是基于數(shù)據(jù)價值的全組織顛覆式重構(gòu)。從概念層面來講，BI技術(shù)可以被視為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，對AI和BI技術(shù)的充分利用能夠有效加速企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程[1]。數(shù)據(jù)體量和種類的迅速增加為企業(yè)帶來了機(jī)會和挑戰(zhàn)，企業(yè)有機(jī)會通過數(shù)據(jù)驅(qū)動運營決策，實現(xiàn)降本增效，但同時如何將AI和BI技術(shù)與組織現(xiàn)狀充分結(jié)合，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，仍然需要在實踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗。

2. 中國電信集團(tuán)創(chuàng)新型BI應(yīng)用簡介

為進(jìn)一步認(rèn)識企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程，理解創(chuàng)新型BI技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用以及對企業(yè)產(chǎn)生的實際價值，本文通過具體應(yīng)用實例分析，從實踐角度以及應(yīng)用細(xì)節(jié)進(jìn)行總結(jié)歸納，以期獲得有別于傳統(tǒng)BI技術(shù)知識的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)，并為后續(xù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及探索創(chuàng)新型BI技術(shù)應(yīng)用的企業(yè)提供參考。

2.1 背景：數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求

從企業(yè)發(fā)展的長遠(yuǎn)目標(biāo)來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是中國電信集團(tuán)在信息化時代的必由之路，生產(chǎn)要素的數(shù)據(jù)化是轉(zhuǎn)型升級的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，BI與AI技術(shù)的結(jié)合和應(yīng)用是轉(zhuǎn)型升級的重要手段，是體現(xiàn)其實質(zhì)價值的關(guān)鍵[2]。從業(yè)務(wù)現(xiàn)狀來看，中國電信集團(tuán)當(dāng)前各業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)分析的需求量非常大，主要還是通過向數(shù)據(jù)部門提出分析需求，由大數(shù)據(jù)部門人工提取，再由業(yè)務(wù)人員進(jìn)行分析，存在需求排隊、分析周期長等問題，數(shù)據(jù)部門與業(yè)務(wù)部門之間的溝通也容易產(chǎn)生信息偏誤和反復(fù)。基于上述情況，取數(shù)慢、分析效率低的問題成為當(dāng)前亟待解決的業(yè)務(wù)痛點，只有將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀轉(zhuǎn)變?yōu)榧磿r分析和事前預(yù)測性分析，才能幫助企業(yè)進(jìn)行及時、智能決策。

2.2 交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺的功能介紹

基于對當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求與業(yè)務(wù)痛點的分析，中國電信集團(tuán)開展了結(jié)合AI技術(shù)的BI平臺（即交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺）建設(shè)，以“人人都是分析師”為最終目標(biāo)，旨在通過平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、處理、分析、呈現(xiàn)等一站式功能，并加入了機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，快速為業(yè)務(wù)側(cè)提供各類需求模型，同時增加了業(yè)務(wù)側(cè)人員人機(jī)互動界面，能夠完全基于業(yè)務(wù)邏輯“逛”數(shù)據(jù)“超市”，使業(yè)務(wù)部門實現(xiàn)便捷取數(shù)、自助式分析和可視化呈現(xiàn)，及時輔助管理決策，讓數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)充分流動，釋放業(yè)務(wù)價值。其主要架構(gòu)功能如圖1所示。

數(shù)據(jù)獲取：支持多種類型數(shù)據(jù)庫的連接，支持對不同數(shù)據(jù)源類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括數(shù)據(jù)庫CK、Doris等，并支持本地文件如Mysql、Excel等數(shù)據(jù)源類型的上傳和追加，具備高度兼容性，為獲取數(shù)據(jù)提供最大程度的便捷。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（輕量ETL）可以將數(shù)據(jù)源表或者數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、聚合、關(guān)聯(lián)和合并等操作，并將加工后的數(shù)據(jù)輸出，讓不會寫SQL代碼的業(yè)務(wù)人員能夠低成本完成BI可視化數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)建模：數(shù)據(jù)建模作為數(shù)據(jù)源和可視化展示的中間環(huán)節(jié)，承接數(shù)據(jù)源的輸入，并為可視化展示輸出數(shù)據(jù)表，通常為數(shù)據(jù)研發(fā)人員或數(shù)據(jù)分析師等需要數(shù)據(jù)加工處理時使用。在數(shù)據(jù)模型管理中，使用者可以對數(shù)據(jù)模型（數(shù)據(jù)源中的表或通過SQL創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集）關(guān)聯(lián)、二次數(shù)據(jù)處理分析、編輯或重命名等操作。

數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)輔助決策的最后一公里，是最終的數(shù)據(jù)可視化展示與探索分析的部分，選擇使用最適合的數(shù)據(jù)展示方式，可以幫助分析人員大幅提升分析效率。數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)需要對以下三個類型的需求進(jìn)行技術(shù)支持：

第一，支持豐富的種類數(shù)據(jù)圖表，操作方便簡單，適用于所有需做可視化分析的用戶。采用靈活的磁貼式布局來展示報表數(shù)據(jù)間的交互，不僅支持將數(shù)據(jù)以可視化的方式呈現(xiàn)，還可以篩選和查詢各類數(shù)據(jù)并突出數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵字段。從數(shù)據(jù)的展示層面看，通過引導(dǎo)、拖拽和雙擊字段，讓數(shù)據(jù)更加直觀地展示，在編輯頁面即可實現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)的查詢；從數(shù)據(jù)的分析層面看，能夠通過友好的界面提示，提升用戶的交互體驗。

第二，支持自助取數(shù)，可以滿足業(yè)務(wù)人員自助搭建取數(shù)任務(wù)的需求，支持百萬級數(shù)據(jù)下載，幫助業(yè)務(wù)人員輕松實現(xiàn)離線數(shù)據(jù)分析。

第三，在通用的維度字段模式基礎(chǔ)上，同時具備維值模式選擇，維值模式支持直接展開維度值，直接批量選擇表格中需要展示的維度值；同一層級結(jié)構(gòu)中，支持跨層級選擇不同維度值，如同時查看不同區(qū)域、省份、城市的數(shù)據(jù)。除了常見的將字段拖拽至行、列容器中，還允許直接拖拽至表格區(qū)域內(nèi)。在交互式分析表格生成過程中，設(shè)置了排除、隱藏維度值、僅保留、抑制、上卷下鉆、展開等多項功能，方便易操作。

2.3 交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺的優(yōu)勢和效果

中國電信集團(tuán)交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺充分體現(xiàn)了結(jié)合AI技術(shù)的BI的創(chuàng)新性，相較于傳統(tǒng)IT時代的BI平臺，具有明顯的優(yōu)勢，如圖2所示。

整體來說，創(chuàng)新型BI平臺簡化了從用戶到分析師到研發(fā)再到分析師，最后才反饋回用戶的復(fù)雜流程，讓平均3天完成的分析過程實現(xiàn)秒級完成，使業(yè)務(wù)分析流程更便捷，大大降低了溝通成本，用戶獲得了良好的交互式體驗，具體表現(xiàn)為：

2.3.1 低代碼的靈活集成

既能靈活保障與集成系統(tǒng)原有頁面和流程的一致性，又能以低代碼方式降低嵌入的開發(fā)成本，登錄認(rèn)證、頁面嵌入、API接入等都可以通過配置化的方式快速完成。

2.3.2 低門檻使用

交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺采用輕代碼設(shè)計，有效降低使用門檻。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（輕量ETL）可以將數(shù)據(jù)源表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、聚合、關(guān)聯(lián)和合并等操作，并將加工后的數(shù)據(jù)輸出，讓不會寫SQL代碼的業(yè)務(wù)人員能夠低成本完成BI可視化數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備。

2.3.3 智能AI分析

AI問答可以通過對用戶輸入問題的理解，為用戶選取最優(yōu)圖表展示。用戶自己通過拖拽字段的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定、全界面化的添加和修改圖表組件，秒級完成BI自主分析。

2.3.4 海量分析秒級響應(yīng)

交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺的分布式查詢結(jié)構(gòu)可實現(xiàn)10億級數(shù)據(jù)秒級處理，能夠支持報表的快速生成，大幅縮短數(shù)據(jù)分析周期。

2.3.5 靈活高效的跨部門辦公協(xié)同

交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺支持跨部門協(xié)作分析報表數(shù)據(jù)，可在平臺內(nèi)部發(fā)起申請審批，直接協(xié)同處理，有效降低了溝通成本，更加方便不同部門的協(xié)作。

2.3.6 可視化交互體驗

面向數(shù)據(jù)分析師提供靈活自助、便捷拖拉拽的數(shù)據(jù)分析構(gòu)建能力，可以進(jìn)行“剝蔥式”歸因，可以將明細(xì)數(shù)據(jù)自動制作成交互式報表，真正做到解放業(yè)務(wù)人員的雙手。交互式場景輕松構(gòu)建有業(yè)務(wù)邏輯和分析思路的報表和可視化，有效提升用戶體驗。

交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺在中國電信集團(tuán)上線以來效果顯著。在推廣使用方面，上線不到三個月累計支撐探索分析需求261個，業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)探索需求滿足率80%，熱點數(shù)據(jù)使用率90%，有效引導(dǎo)了市場部、政企部等業(yè)務(wù)部門開展自主探索分析；在降本增效方面，中國電信集團(tuán)2022年取數(shù)類需求單較上年月均減少53%，月均節(jié)約日常需求投資30萬以上，自主取數(shù)較傳統(tǒng)的提需求取數(shù)模式看數(shù)時間平均縮短3天，70%的數(shù)據(jù)需求當(dāng)天可看可用，有效實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時分析。這些數(shù)據(jù)充分說明了交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺在運營商領(lǐng)域能夠為業(yè)務(wù)帶來巨大的幫助，隨著平臺使用的不斷推廣，數(shù)據(jù)量的不斷積累，以及BI技術(shù)的不斷迭代創(chuàng)新，平臺的應(yīng)用還會為業(yè)務(wù)和決策提供更加有效的支持，為組織創(chuàng)造更大的價值。

3. 創(chuàng)新型BI技術(shù)的應(yīng)用價值

通過對交互式數(shù)據(jù)協(xié)作平臺在中國電信集團(tuán)的應(yīng)用實例進(jìn)行總結(jié)，創(chuàng)新型BI的價值主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

3.1 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析

通過數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不僅能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有效的信息，為組織提供價值，還能夠大幅縮短數(shù)據(jù)采集和決策之間的時間差，改變以往事后分析的方式，實現(xiàn)實時分析、事前預(yù)測，解決人工取數(shù)、分析周期長的痛點，幫助業(yè)務(wù)人員實現(xiàn)便捷數(shù)據(jù)分析。

3.2 提升數(shù)據(jù)分析質(zhì)量

機(jī)器學(xué)習(xí)讓BI系統(tǒng)中增加了很多符合業(yè)務(wù)需求的標(biāo)簽?zāi)Ｐ停⒛軌蛟诓粩喔聰?shù)據(jù)的過程中，提升模型的準(zhǔn)確性。

3.3 實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，BI的洞察和分析能力進(jìn)一步提升，數(shù)據(jù)分析和可視化的門檻不斷降低，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)不同層級的拖拽式自助分析和多種類型的圖表展示，并在統(tǒng)一平臺進(jìn)行整合和共享，獲得不同層級的數(shù)據(jù)洞察，最終用于商業(yè)決策。

3.4 改變數(shù)據(jù)分析模式

數(shù)據(jù)分析不再依賴IT人員，一線業(yè)務(wù)人員可以根據(jù)自身需求自動獲取、分析數(shù)據(jù)，讓傳統(tǒng)的以IT人員為中心的數(shù)據(jù)分析模式轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析模式，讓分析結(jié)果更具備業(yè)務(wù)屬性，充分貼近業(yè)務(wù)現(xiàn)實，避免了IT語言與業(yè)務(wù)語言轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的信息偏誤。

3.5 改變企業(yè)經(jīng)營決策方式

傳統(tǒng)的企業(yè)決策一般為管理者憑借經(jīng)驗制定，存在很大的主觀因素影響，容易產(chǎn)生偏誤。創(chuàng)新型BI能夠通過對數(shù)據(jù)的分析，得出客觀決策依據(jù)，這種以數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方式已成為信息時代管理者的主流決策方式。

3.6 刺激組織轉(zhuǎn)型升級

當(dāng)BI幫助實現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程改善和數(shù)字化戰(zhàn)略推行，如何應(yīng)對快節(jié)奏的業(yè)務(wù)迭代與差異化的市場需求，如何擺脫滯后的知識架構(gòu)，都將是下一階段考慮的問題，這對“人”提出了更高要求，組織升級勢在必行。結(jié)合了AI的BI技術(shù)是企業(yè)數(shù)字化的基礎(chǔ)與加速劑，能夠有效刺激組織的全面顛覆式轉(zhuǎn)型升級。

結(jié)語

當(dāng)前數(shù)字化時代，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略已經(jīng)成為生死存亡的必然選擇。隨著技術(shù)的發(fā)展，創(chuàng)新型的商業(yè)智能（BI）技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和加速劑，是企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化創(chuàng)新能力的關(guān)鍵，能夠有效通過數(shù)據(jù)的整合分析幫助企業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略決策，實現(xiàn)降本增效。與此同時，BI技術(shù)仍處于不斷迭代發(fā)展過程中，實時決策分析的需求正在不斷刺激著BI技術(shù)的革新，硬件技術(shù)的變化如主存儲器成本的降低，也會影響大型數(shù)據(jù)倉庫的后端架構(gòu)。此外，企業(yè)對于移動辦公的需求越來越大，如何在移動平臺上實現(xiàn)新穎、豐富的交互式BI應(yīng)用程序，也是技術(shù)探索的一個方向。未來在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，BI技術(shù)的應(yīng)用仍然充滿令人興奮的機(jī)會和挑戰(zhàn)，中國電信集團(tuán)也將繼續(xù)致力于BI技術(shù)的創(chuàng)新，探索如何充分發(fā)揮運營商的大數(shù)據(jù)價值，為企業(yè)經(jīng)營決策賦能。

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作者簡介：王志芳，在職碩士研究生，研究方向：企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)和數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)。