資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

企業數智化升級,本質是用資料和智慧技術,賦能企業的管理和業務流程。所以,資料智慧產品能否與企業的實際業務結合起來,真正推動業務升級和管理效率提升,是問題的核心。

那麼,如何實現資料智慧平臺與企業業務的高度融合,避免平臺和業務“兩張皮”呢?可以從以下幾個方面著手。

資料智慧平臺與組織架構協同演進

企業的組織架構就是一種決策權的劃分體系,以及各部門的分工協作體系,是進行企業流程運轉的結構依據。依據職能結構、層次結構、部門結構、職權結構的不同,企業的組織架構可分為直線制、職能制、事業部制、矩陣制等多種型別。組織架構的設計,與企業的人員規模、業務特點、數字化水平等高度相關。

資料智慧平臺,在架構設計上,要考慮到企業的組織架構,平臺架構要與企業組織架構相互配合。組織架構就是企業的“骨架”,業務是企業的“血肉”,資料則是流淌的“血液”。因此,資料平臺不僅要適應業務這一“血肉”,還要適應組織架構這一“骨架”。如果兩個企業的組織架構差別很大,其資料平臺的架構也要做出相應的調整。

資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

需要指出的是,企業組織架構和數智化程序是相互影響的。一方面,數智化系統的架構設計需要參照企業組織架構;另一方面,數智化系統的建設,也會影響企業組織架構的設計。採用大量數字化、智慧化系統之後,企業的業務流程、經營模式、管理跨度等要素都會改變,相應的組織架構也需要做出一定的調整。

主要包括兩個方面:組織架構扁平化和虛擬組織。

隨著數字化程度的加深,企業內部資訊流動效率提高,管理跨度變大,這會導致企業組織架構的扁平化。以往需要逐層傳達的指令,現在可以透過數智化系統更高效的進行溝通協作,很多中間層級變得不再必要。

根據科斯的理論,市場交易和企業內部協作是資源配置的兩種方式。為了完成特定的市場目標,是透過市場交易還是企業內部協作的方式,取決於這兩種方式交易成本的對比,這也決定了企業的邊界。隨著數智化的進一步發展,市場的資訊流動效率更高,即使不在一個企業內的個人、團隊,也可以很高效地進行協作。這時,社會性的團隊協作會更加頻繁。在社會化協作當中,虛擬組織會成為實體企業的一個重要替代者。在虛擬組織中,社會上的個人或者團隊,利用線上溝通協作工具,基於共同的目標進行協作。其他個人和團隊可以隨時加入進來,專案完成後組織成員可以快速解散,而不再需要保持固定的組織架構。

總體上看,企業歷經資訊化-數字化-數智化三個階段,每個階段都需要管理方式、組織架構的配套轉變,這需要一系列的企業管理創新。在這方面,即使是美國企業也是剛剛起步,中國企業則更是任重而道遠。

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構建資料順暢流動的動脈和毛細血管體系

資料就是企業的血液,業務是肌肉,資料賦能業務的過程,就像是血液為腦細胞、肌肉細胞輸送氧氣的過程。為此,要建立強健的動脈和細緻入微的毛細血管體系。資料智慧平臺不僅要有合理的技術架構,系統各個功能點的顆粒度要足夠細,與業務的匹配度要足夠高。資料智慧系統與企業業務的貼合度更高,採集到的資料更加詳細、準確、全面,實效性更高。

與真實的企業實體相對應,需要在資料智慧平臺上構建起企業的一個“數字孿生”。企業發起的每一個業務流程,在資料智慧平臺上都有一個“資料映象”。每一筆業務,都有資料痕跡。

透過靜態數智化(將原有線下業務搬到線上系統,打通不同資料系統,構建統一的資料體系),和動態數智化(新業務完全在線上系統流轉,實現業務的實時線上辦理),讓資料隨著企業業務流程一起“流動”。資料流與業務流相互融合,相互促進。業務流不斷產生新鮮資料,更新資料流;資料流不斷帶來新的洞見,最佳化決策,提升效率,賦能業務流。

如果資料智慧平臺的功能佈局足夠完善,可以很好覆蓋業務需求。即使很細微的需求,都可以被資料的血液滋養到。這樣,才能實現資料智慧平臺與企業業務體系的高度融合。

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降低平臺使用門檻,培養線上辦公的使用習慣

員工是企業業務流程的最終載體,也是資料智慧平臺的直接使用者。員工對資料智慧平臺的使用率,將直接影響平臺價值的發揮。一個看似高大上的資料智慧平臺,如果員工在日常業務流程中卻很少使用,平臺本身被撂在一邊“吃灰”,那這個資料智慧平臺肯定就是失敗的,充其量是個好看一點的擺設,並不能發揮實際的價值。

事實上,很多企業都部署了各種各樣的資料智慧系統。企業管理層是從戰略角度來要求員工,而員工是否使用資料智慧平臺,有自己的標準。如果一個數據智慧平臺不好用,不僅不能提升員工的業務效率,還會增加工作量,那員工會本能地抵制這個平臺。這種情況下,即使管理層強制要求全體員工去適應平臺,也必然會遇到多方阻礙。

對員工而言,願不願意用一個數據智慧平臺,關鍵看兩個方面:好不好用,有沒有用。

首先,資料智慧平臺一定要好用,員工的學習門檻低,容易上手。如果學習門檻高,甚至還需要一定的IT技能,那無疑會大大阻礙平臺的推廣。另外,平臺功能的設定一定要儘可能“傻瓜化”,符合人們的思維和使用習慣,不要出現一些“反人類設計”。好用、易用的資料智慧平臺,並不會給員工增添很多負擔,也不會增加員工在業務流程中的工作量。這樣的平臺,員工才心甘情願去用。

其次,資料智慧平臺一定要有用,也就是要對員工的業務辦理有實際的幫助。透過該平臺,可以切實提升員工的工作效率,讓員工有獲得感。這就需要資料智慧服務商在進行產品功能設計時,要從使用者角度出發,以滿足使用者使用者需求為目標。不要為了凸顯平臺的所謂科技格調,設定一些沒什麼實際價值的“雞肋”功能。

資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

在此基礎上,企業要培養全體員工的數字化辦公習慣,在資料智慧平臺上構建業務流程的閉環。原則上,能夠線上辦理的就不要線下完成。比如,可以用電子發票,就儘量不要用紙質發票。透過習慣培養,讓員工將資料智慧平臺融入其日常業務當中。

雲探針,基於使用者使用資料指導產品研發

上面提到,員工是否支援,將很大程度上決定資料智慧平臺是否可以在企業當中推行起來。在產品設計當中,要從使用者角度出發,這很多時候都是一句正確的廢話。誰都知道要從使用者角度出發設計產品,關鍵是如何實現。

建築領域有這樣一個故事:一棟剛竣工的大樓附近需要修建人行道,但怎樣設計人行道的路徑才最合適呢?建築師並不是去推測人們最喜歡的路徑,而是在大樓附近種上草,讓人們自由行走。沒過多久,草地上就形成了一些路徑,建築師就沿著這些路徑來修建人行道。這些自然形成的道路,就是最合適的路徑。

同樣的道理,要設計出使用者最喜歡的資料智慧平臺,最好的辦法不是去設想使用者喜歡什麼,而是去觀察使用者,收集使用者真實的使用習慣,然後按照這些習慣來設計平臺功能。在具體做法上,可以在資料智慧平臺上安裝“雲探針”,來收集使用者使用資料。依據真實的使用資料,可以知道哪些功能是使用者經常使用的,哪些功能被束之高閣,哪些功能經常搭配在一起使用。

如果資料是水流,資料平臺的功能模組就相當於溝渠和堤壩。平臺功能最佳化的一個重要方面,就是要讓資料在這個體系中更順暢的流動。透過雲探針、流量監控等技術,可以知道在資料智慧系統中資料的流動路徑,發現數據流動過程中的“堵點”。在下一次版本迭代中,就重點打通這些“堵點”。

資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

要實現上述目標,對資料智慧平臺的開發和部署方式有一定要求。資料智慧平臺部署在雲端,甚至平臺本身最好就是基於雲原生開發的。雲原生的平臺,研發更加快捷,版本的迭代、功能的更新也更加迅速。可以透過小步快跑的方式,研發人員與使用者形成良性互動。使用者使用過程中發現的問題可以很快進行完善,然後透過雲端一鍵更新,使用者很快就可以用上新功能。在新功能使用過程中,又會很快產生關於新功能的使用資料,再次反饋給研發人員。對於使用者而言,會明顯的感覺到資料智慧平臺的功能設定越來越完善,越來越合心意。

此外,還需要資料智慧服務商進行研發體制的變革。使用者的使用資料,要能真正反饋到研發端,影響研發計劃。研發部門需要建立對使用者資料的快速反應機制,能從大量的資料中發現使用者使用偏好,並指導接下來的研發程序。

構建功能模組交易社群,把客戶變成渠道夥伴

相對於透過使用者使用資料來驅動研發,客戶自主開發部分功能模組的方式則更進了一步。如果只是資料智慧服務商提供的功能元件,使用者的創造力就被限制了。使用者直接參與功能開發,則可以更大釋放其創造活力,將其對業務的理解,融入資料智慧平臺功能當中。

應該說,以上目標是很有難度的,需要一系列條件,主要包括:

真正的無程式碼開發。不同行業的使用者,其優勢在於對業務場景的深度理解,劣勢在於IT開發。不能奢求客戶都是懂IT,甚至是懂AI的高手。這就對資料智慧服務商提出了更高的要求,不僅要提供智慧產品,還要提供好用的資料智慧開發平臺。這個平臺要能實現無程式碼開發,平臺本身要有足夠完善的功能元件,使用者可以透過拖拽式的操作,將這些元件作為“積木”,來拼裝出具有複雜業務邏輯的資料智慧產品。雖然低程式碼、無程式碼開發方式正在迅速發展,但離真正的無程式碼開發還有很長的距離。大部分軟體功能開發,都是有較高技術門檻的,一般的業務人員很難達到要求。

資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

構建活躍的使用者模板交易社群,讓使用者也能賺到錢。要調動使用者積極性,最好的辦法就是讓這件事情變得有利可圖。使用者透過參與資料智慧平臺的開發,將自己的業務知識“固化”到平臺上,讓同行業的其他企業用上自己開發的功能。同時,參與開發的使用者,也能獲得相關產品的銷售和服務收入。這樣,就將部分客戶變成自己的合作伙伴。對於資料智慧服務商而言,不僅可以豐富平臺的功能,還拓寬了獲客渠道。能夠參與功能開發的客戶,必然是在業內有一定實力和知名度的企業,讓他們參與產品開發和利益分配,間接把這個領域的頭部企業變成自己的渠道商,有助於快速開啟該領域市場。

需要指出的是,這裡所指的使用者參與開發,與目前市場上普遍存在的軟體定製開發有很大的不同。最大的區別是開發出來的功能是否可以很快複用到其他企業身上:專案定製方式開發出來的產品,與單個企業的業務是高度繫結的,很難複用到其他企業身上;而上面講的使用者參與開發,新的功能可以很方便應用到其他有類似需求的企業身上。

群眾的智慧是無窮的,如果可以透過大幅度降低開發門檻,讓懂業務的行業客戶參與功能開發,資料智慧平臺與業務的貼合度必將得到很大提升。要做到這一點,除了上面說的無程式碼開發,還要實現透過功能元件的“解耦”,軟體開發的模組化,這對資料智慧服務商的技術能力提出了很高的要求。

目前來看,在BI領域,有一些服務商在嘗試上述方案。一些行業客戶,基於BI廠商的平臺,製作一些BI分析模板,比如金融BI模板、零售BI模板等。BI廠商構建線上交易市場,把部分客戶開發的BI分析模板放到交易市場,公供其他企業下載。

在其他資料智慧細分領域,比如資料中臺、資料探勘、知識圖譜、RPA、AI建模等,由於技術門檻更高,使用者很少參與產品的開發。不過,隨著低程式碼、無程式碼、雲原生等技術的進一步發展,使用者將越來越多地參與到部分功能的開發當中。

資料賦能業務,是企業數智化的"靈魂"

以上,是提升資料智慧平臺與企業業務融合度的一些方法。有些方法難度較低,業界開始出現一些“吃螃蟹”的資料智慧廠商,比如透過深化產品功能來構建資料智慧平臺的“毛細血管”,培養使用者使用習慣,透過雲探針收集使用者使用資料等;有些方法難度較高,還需要等待條件的成熟。比如,資料智慧平臺與企業組織架構的協同演進,需要企業管理理論的創新,這難度會比較大。真正的無程式碼開發短期內也很難實現,使用者參與功能開發的難度也比較大。

文:凝視深空 / 資料猿

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