• 數(shù)據(jù)運營的概念里我們忽略了什么？

• 我們有哪些數(shù)據(jù)，沒有哪些數(shù)據(jù)？

• 有了數(shù)據(jù)，進行了數(shù)據(jù)分析是否就能有效支持決策？

• 企業(yè)數(shù)據(jù)運營的目標(biāo)到底是什么？

        ……

最核心的是，中間隔了幾個結(jié)點，企業(yè)正在進行智能制造、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，數(shù)據(jù)是否還是那些數(shù)據(jù)，BI 是否還是那個 BI？

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雖然對于數(shù)據(jù)運營這件事已經(jīng)實踐了 N 多年。但在準(zhǔn)備演講主題的時候，趙超還是很認(rèn)真地上網(wǎng)搜索了數(shù)據(jù)運營的概念，這個過程中，她的注意力依然會不自覺地被“分析挖掘”幾個字吸引，近20年來，在自己“地里”挖、看別人挖，這幾個字就像是老朋友一樣親切。但看上去比較眼生的“數(shù)據(jù)消費”，卻為她近幾年的糾結(jié)思考，又提供了一個結(jié)構(gòu)化的維度。

那些年制造業(yè)數(shù)據(jù)運營經(jīng)歷的概念
（圖片來源：聯(lián)合汽車電子CIO趙超）

在以往企業(yè)數(shù)據(jù)運營的過程中，分析挖掘的對象基本都是企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)，形成各種報表之后為企業(yè)決策提供支持，這基本上是諸多中大型制造業(yè)共同的路徑，這其中，CIO 們的重點大多是放在分析、挖掘工具的選擇、功能的完善上，而忽略了數(shù)據(jù)運營概念中提到的“數(shù)據(jù)消費”，也同樣在實踐的過程中鮮少思考，被定義成企業(yè)“金礦”的數(shù)據(jù)到底是什么數(shù)據(jù)，消費數(shù)據(jù)的是誰，如何消費，這些數(shù)據(jù)又會給消費者帶來什么價值？

關(guān)于數(shù)據(jù)到底是什么數(shù)據(jù)這個問題，對于大多數(shù)制造業(yè)來講其實是有答案的，而且數(shù)量也是不少的。比如生產(chǎn)經(jīng)營、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)測量、企業(yè)管理等等過程，都會產(chǎn)出和積累諸多的數(shù)據(jù)。但是，這些數(shù)據(jù)是否能支持關(guān)鍵決策？著名的“二戰(zhàn)戰(zhàn)機加固”故事給趙超的啟發(fā)，就是有些關(guān)鍵性的決策并非是來自于對企業(yè)已有數(shù)據(jù)的分析，而是出自于沒有的數(shù)據(jù)。

而 SAP 數(shù)據(jù)分析師倪勐婷在介紹制造業(yè)數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀時，也提到數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不完善是制造業(yè)數(shù)據(jù)分析相對落后的主要原因之一。對于某些生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的優(yōu)化，需要對企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等諸多數(shù)據(jù)進行整合、分析和挖掘，才能真正起到解決問題，優(yōu)化工藝流程的作用。

從2009年做 BW 起始，聯(lián)合汽車電子已經(jīng)有了20年的數(shù)據(jù)運營經(jīng)驗，這其中也提供了諸多用于支持生產(chǎn)經(jīng)營決策的報表。但對于趙超來講，“總覺得差那么口氣”。曾經(jīng)有個插曲，讓這種感覺更為強烈。有一天領(lǐng)導(dǎo)要去拜訪一個重要客戶，臨行提了一個要求，要知道一下客戶上個月對聯(lián)電有哪些投訴？這是以往報表中不曾有的分析緯度，但這又是決策者需要的。

以上種種，一次次觸發(fā)趙超對同一個問題的思考，那就是：企業(yè)數(shù)據(jù)運營的目標(biāo)到底是什么？這個問題如果想不清楚，企業(yè)很可能會又回到20年前 BI 建設(shè)的老路上去。

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“讓能聽見炮聲的士兵做決策”這句對于企業(yè)管理者耳熟能詳?shù)拿?，雖然引發(fā)了諸多爭議。但在業(yè)界有一個普遍接受的解讀，就是讓聽得見炮火的士兵作決策，需要有兩個前提條件，一是要有一個強大的后臺做數(shù)據(jù)分析，支持前線的策略，同時要提高士兵的單兵作戰(zhàn)能力。這對于企業(yè)來講，意味著兩方面資源投入的選擇。但最核心的問題是當(dāng)兩方面的最終目標(biāo)不一致時，依然難以達到理想的效果。

全生命周期數(shù)據(jù)規(guī)劃

（圖片來源：聯(lián)合汽車電子CIO趙超）

而趙超的理解是士兵既然要作戰(zhàn)，那前提就是要了解炮火在哪里，把讓士兵聽得見炮火做為企業(yè)中后臺建設(shè)的方向。不僅僅是從技術(shù)和原理層面做數(shù)據(jù)分析和挖掘，而是要將這個過程融入到企業(yè)的主營業(yè)務(wù)中去，提供給客戶價值，提升客戶的滿意度。這個過程也會形成一個閉環(huán)，就是當(dāng)客戶接受企業(yè)數(shù)據(jù)提供的服務(wù)時，同時會產(chǎn)出各種各樣的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)需要即時被處理，馬上作出反應(yīng)，這樣才能讓服務(wù)變的更好，更加深入人心。

這種狀態(tài)下，數(shù)據(jù)運營的技術(shù)與企業(yè)業(yè)務(wù)完全融為一體，企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)劃就會呈現(xiàn)出全生命周期的數(shù)據(jù)規(guī)劃，從產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計到生產(chǎn)制造、配送并延伸到客戶端。而客戶端采集到的數(shù)據(jù)又會再反饋回設(shè)計和生產(chǎn)制造，從而形成一個閉環(huán)。這個過程中需要企業(yè)的每個崗位都有服務(wù)意識，這些崗位的服務(wù)最終會聚合成企業(yè)面向客戶的服務(wù)體系，類似 SOA 的原理，即面向服務(wù)的架構(gòu)設(shè)計。

數(shù)據(jù)運營的正確打開方式：

構(gòu)建前端，構(gòu)建后臺，從服務(wù)開始

（圖片來源：聯(lián)合汽車電子CIO趙超）

因此，結(jié)合聯(lián)合汽車電子近年來的實踐經(jīng)驗和成果，趙超將數(shù)據(jù)運營的正確打開方式總結(jié)為三句話：構(gòu)建前端、構(gòu)建后臺，從服務(wù)開始。

之所以從前端起始，是鑒于以往企業(yè)從底層搭建的老路遇到了問題之后諸多思考的結(jié)果。雖然前端的力量對于制造業(yè)來講，相形之下是比較弱的，但是可以把面向客戶的服務(wù)帶過來，再判斷服務(wù)到底是否由前端提供。同時，在前端提供服務(wù)的過程中，對后端需要提供的支持提出要求，從而形成后臺建設(shè)的方向。這其中，包括服務(wù)界面、用戶體驗、服務(wù)觸點、高頻服務(wù)、移動化等熱詞，都可以從前端得到合理的解釋。在這個前提下，類似領(lǐng)導(dǎo)拜訪客戶之前提到的一些需求，在傳統(tǒng)建設(shè)方式不適用的前提下，可以采用一些輕量級的產(chǎn)品來滿足需求。

作為已經(jīng)擁有了強大中后臺的聯(lián)合汽車電子，近年來做的比較多的項目，就是將后端的價值延伸到***一公里。當(dāng)下聯(lián)電正在進行的一個平臺建設(shè)就是先找到企業(yè)當(dāng)中核心的用戶是哪些，尤其像銷售這類面向客戶的崗位，通過一個非常小的應(yīng)用隨時傳遞他們需要的數(shù)據(jù)和信息。

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SAP 數(shù)據(jù)分析師倪勐婷一開講就放了點猛料，除了制造企業(yè)由于本身價值鏈復(fù)雜性的客觀情況，數(shù)據(jù)分析目標(biāo)不明確、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不完整、人為驅(qū)動管理的決策風(fēng)格，是制造業(yè)數(shù)據(jù)運營相對比較落后的主要原因。這與趙超從應(yīng)用角度進行的剖析形成呼應(yīng)。

制造業(yè)數(shù)據(jù)運營的方向

（圖片來源：SAP數(shù)據(jù)分析師倪勐婷） 

在這個前提下，企業(yè)首先應(yīng)該厘清數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的作用和價值。數(shù)據(jù)分析的作用類似于傳統(tǒng)意義上的 BI，即利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出報表支持決策，涉及到數(shù)據(jù)的提取、數(shù)據(jù)的清理還有利用可視化報表工具形成報表。而如今融入機器學(xué)習(xí)算法的 BI，是針對與企業(yè)相關(guān)的內(nèi)外部大量數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系，也就是我們常說的數(shù)據(jù)挖掘。

此外，隨著智慧工廠、智能車間建設(shè)的不斷深入推進，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的廣泛也使得數(shù)據(jù)的實時性分析成為比較大的挑戰(zhàn)，類似企業(yè)關(guān)于設(shè)備預(yù)測性的維護、車間實時風(fēng)險管控等場景，從技術(shù)上來講，如果用傳統(tǒng)的BI來做會面臨比較大的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)挖掘場景之原材料價格預(yù)測

        （圖片來源：SAP 數(shù)據(jù)分析師倪勐婷）

SAP 服務(wù)過一家生產(chǎn)電子屏產(chǎn)品的客戶。企業(yè)當(dāng)時面臨的問題是產(chǎn)品良率間歇性起伏，通過 BI 報表看下來波動非常大，而那幾天過去了之后又特別好。為了找出這種現(xiàn)象的原因，SAP 幫助客戶整合了內(nèi)外部數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘的算法發(fā)現(xiàn)真正的幕后元兇是 PM2.5。PM2.5的塵埃通過管道進入生產(chǎn)系統(tǒng)，使電子屏里出現(xiàn)了一些雜質(zhì)，影響到整體屏幕產(chǎn)出的良率，后來企業(yè)給生產(chǎn)車間連通的管道加了一個空氣凈化網(wǎng)就解決了這個問題。如果采用傳統(tǒng)BI報表分析的方式，很難發(fā)現(xiàn)兩者之前的關(guān)系。

數(shù)據(jù)挖掘場景之提升產(chǎn)品良率

（圖片來源：SAP 數(shù)據(jù)分析師倪勐婷）

當(dāng)然 ，即使是得益于創(chuàng)新技術(shù)力量的支持，已相對成熟的 BI 目前依然面臨一些挑戰(zhàn)。從技術(shù)層面上講，企業(yè)內(nèi)部不同的信息系統(tǒng)之間如果沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)或者平臺，對主數(shù)據(jù)進行有效管理，就會產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島。在這種情況下沒有辦法形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)報表，利用機器學(xué)習(xí)算法發(fā)現(xiàn)未知隱藏規(guī)律的數(shù)據(jù)挖掘也難以發(fā)揮作用。

但是沒有完善的數(shù)據(jù)平臺，是不是就不能開展數(shù)據(jù)挖掘的工作呢？這里會涉及到場景定位的問題， 比如財務(wù)上要定位對于利潤影響***的客戶是哪些，在這樣一個分析場景下，企業(yè)只需要提供完整的客戶數(shù)據(jù)就可以。在做數(shù)據(jù)挖掘的時候，找到一個合適的場景作為整個項目的切入點，要考慮到這個場景對于業(yè)務(wù)的實際參考意義，不能為了做數(shù)據(jù)挖掘而做數(shù)據(jù)挖掘。

基于此，企業(yè)在做數(shù)據(jù)挖掘的過程中，需要有數(shù)據(jù)思維的人參與進來，能夠?qū)I(yè)務(wù)的理解轉(zhuǎn)化為對數(shù)據(jù)的理解，團隊要具備一定的發(fā)散能力和數(shù)據(jù)分析的基本功，也就是我們常說的，即要懂業(yè)務(wù)又要懂技術(shù)。

而事實上，諸多的企業(yè) IT 管理者也已經(jīng)在角色轉(zhuǎn)型上先行一步，在推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，不斷加深對業(yè)務(wù)的理解，在創(chuàng)新技術(shù)和業(yè)務(wù)之間發(fā)揮了良導(dǎo)體的作用，借助更有洞察力的方案和產(chǎn)品，持續(xù)帶動了企業(yè)數(shù)據(jù)運營能力的提升。