“国企建设数据中台，要从低风险、成功率高、业务可用性强的切入点进行实施”｜StartDT Talk观点
奇点云 2021-07-27
StartDT Talk是一档聚焦数据智能的直播栏目。7月22日，以“国企数字化转型，从冲关到落地”为主题的StartDT Talk 02期正式上线。本期邀请了明日控股产品总监吴骏、奇点云副总裁证道和财经媒体人安吉拉。3位嘉宾就国企数字化转型之道进行了一场精彩的观点碰撞。
// 决策层、组织层、业务层和数据层，是国企数字化转型的4个核心前提。
// 国企建设数据中台，要从低风险、成功率高、业务可用性强的切入点进行实施。
// 数字化转型一定要结合实际情况，深挖业务和管控过程中的痛点。
安吉拉（主持人）：国企的商业形态本身具有一定的特殊性，是国民经济发展的中坚力量。明日控股是塑化产业的龙头企业，早在国家出台国有企业数字化转型政策之前，就已经布局了数字化转型的相关基础设施。那么，数字化转型一定是国有企业的大势所趋吗？
议题1：国企数字化转型是
“可选题”还是“必答题”，为什么？
吴骏：随着近几年物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的普及，对于国企来说，“数字化”已经成为“必选项”。在国资委发文要求国企加快数字化转型步伐之前，明日控股已经在推进数字化转型了。我们主要从线上化、自动化、信息化、智能化4个方向来进行布局。
议题2：制约国企数字化转型的
关键因素是什么？如何破局？
吴骏：我认为最大的制约因素在于“认知”。很多企业认为数字化转型等同于建设一套数字化系统，但实际上，从企业整体的战略布局、业务创新到管控模式，都需要与数字化手段相结合，这是一整套完整的数字化转型链路，而不只是其中的某一个步骤。
其次，“站位视角”是另一制约因素。因为数字化转型涉及到企业的几乎所有岗位，往往一些岗位的数字化转型诉求是基于自身提出的，而与企业全局的数字化战略并不匹配。我认为破局之道在于要从企业的全局做出规划，上至整体战略，下至某个岗位的具体职责，以价值为导向实施数字化转型步骤。
首先，企业决策层要从战略角度来认知数字化转型。需要把数字化转型真正当作提升企业经营效率、增强企业核心竞争力的有力武器。
在具备这个认知的条件下，进行第二步，组织保障。最初建立数字化转型的虚拟组织，再由虚入实，变成企业内部“基于数据思考、基于数字决策”的文化。
第三步，企业需要找到业务切入点。企业数字化应用的痛点很多，需要进行优先排序。
第四步，在业务路径和蓝图规划清晰后，需要对技术框架和数据框架进行整体规划，确保上游业务系统可以产生数据，形成“工业原材料”，下游数据系统可以抽取、提炼、清洗数据，形成数据分析结果，实现数据的业务价值。经过通盘考虑后，把数据生产、加工和应用形成一体，确保业务价值真正落地。
只有这4个核心前提具备后，企业的数字化转型才有可能成功。
安吉拉：在奇点云4个层面的前提支持下，明日控股完成了数字化转型1.0到2.0的跨步。那么明日控股在最初选择数字化转型的时候，是基于什么契机呢？
议题3：是什么契机让明日控股
下定决心建数据中台？
吴骏：随着近年来信息化程度的提高，我们的业务和管理基本已经实现了线上化，但企业的数据散落在不同的业务系统中，引发了数据孤岛的问题。明日控股尝试过通过BI系统整合数据，但数据时效性仍然存在问题。同时我们也希望通过数据中台的建设把数据从原有的业务系统中释放出来，以业务价值和场景为驱动，组织数据、加工数据、利用数据。在这样的形势下，明日控股与奇点云合作搭建数据中台，目前已经达到了在塑化产业购、销、存的秒级计算响应能力。在国有企业中，达到秒级响应能力非常不易。
证道：当时我们做明日控股项目的时候，发现难点并不在技术上。明日控股作为塑化产业的龙头，它的风险计算逻辑复杂，计算链路长。其中也涉及到金融类场景，一年的单据有可能需要与前面几年的单据相关联，这对数据缓存能力提出了很高要求。最终经过100天左右的攻坚克难，在工作量比预估多出一倍的情况下，顺利完成交付。
证道：首先我们要评估企业的业务现状，包括组织现状、业务现状和系统现状，评估后可能会得出很多创新点。
其次，经过甄别，我们往往会在第一阶段选择低风险、成功率高、业务可用性强的切入点进行实施，从可视化切入，完成数据治理，建立指标体系和看板体系。
我们与传统的BI系统建模方式存在很大差别，传统BI系统大多采用维度建模或业务建模，而我们会对数据进行分层、分级，企业的每个业务域存在4个层级模型，由此建立起网状结构模型，在场景发生变动的时候，我们会从网格进行修复，而非推翻某一根线或某一个面。
吴骏：通过数据中台的搭建，我们现在的业务经营都必须要使用到其中的数据，已经成为必不可少的业务工具。我们最初的切入点就是用数据中台赋能业务，增强管控能力，这也是我们的核心目标。但由于我们的业务点很多，我们选择以主营业务作为第一个切入点，了解业务人员的工作重心和痛点，进行实施。
安吉拉：正如两位所说，从最能“用得上”的业务作为切入点部署数据中台是国企的最佳选择，这也避免了数据中台成为企业的“面子工程”。
议题5：如何避免把数字化转型做成“面子工程”，确保数据中台为业务所用？
证道：我以生活中的事情为例。好比家里购买的健身器材，刚开始的使用频率比较高，用了一个月后，可能这个健身器材在家里已经“无人问津”了，以这样的情况类比企业数据中台的使用，的确有的企业会出现这样的问题。背后的原因大多是业务和应用出现了问题。
首先，企业从上至下需要对数据中台有正确的认知，数据中台的本质是为业务创造价值。我们需要先找到合适的切入点，再由浅入深。其次，我们需要不断发掘新的业务场景，同时进行稳健型创新。奇点云有一套自己的评估方法论，假如有20个创新点可以做数字化转型，我们需要判断价值的大小、风险的高低，评估数据质量、系统连通性等，选取最具价值的点开始建设，在看到一定效果后，再逐步深化部署。
吴骏：衡量数字化转型的重要标准是从转型发生到产生效果之间的时长。数字化转型的目标是将决策权向前线的业务人员、管理人员转移，因此，数字化转型一定要结合实际情况，深挖业务和管控过程中的痛点。我们在数据中台的基础上，未来还会搭建更多的应用场景。
议题6：数据中台建设过程中，
遇到过的最大挑战/踩过最大的坑是什么？
吴骏：最大的挑战在于提出数据的角度问题，可能更多是基于自身岗位的需求和站位视角，而不具备普适性价值。此外，在塑化行业里，我们对于数据时效性的要求比较高。前几年我们做到了分钟级别的响应，但对于库存实时变化情况等具体的场景来说，时效性依然不够。
证道：数字化转型要求的是复合能力，要求站在业务、数据和技术的交叉点上，甚至需要站在企业的管理、财务、组织等角度来通盘考虑。每个公司都会有一套自己的方法论。
以奇点云为例，我们建立数据模型是在11个维度上进行解耦的，我们会尽可能用最少的资源聚集更多的力量。例如在业务解耦上，我们会根据业务域进行垂直划分，水平进行模型层级划分，形成网状结构。由于奇点云积累的行业经验丰富，我们也有预置的行业公共层。
以零售行业为例，消费者标签基本上可以实现跨公司复用，同时我们也提供指标工厂和标签工厂，能让业务人员基于已经开发好的指标进行拖拽展示，这也减少了开发工作量。在组织层级拆分时，传统的报表结构会大受影响，但现在我们使用网状结构就不会受到影响。
