爱数：数据驱动企业数字化经营

数据驱动企业数字化经营 关于数字化运营与业务数字化转型、数据治理与运营 李基亮，爱数 CONTENTS PART1 PART2 数字化运营与业务数字化转型 数据治理与数据一体化运营（DataOps） 版爱式数，620年专注数据能力 升级到 迈进 全域数据能力 2019年 赋能数据产业 2021年 参与北方大数据交易中心的建设运营，以智能驱动数据要素市场化；携手阿 Data+AI持续创新 2022年 品牌焕新，全面升级DataAl的业务定位：Al驱动，数据赋能。在此基础上推出全新产品AnyFabric， AnyDATAFramework2正 创业于 数据保护能力 2003年 以数据保护能力为主，提供备份一体化产品与解决方案，成为备份市场的挑战者和创新者。 数据管理能力 2011年 正式推出AnyShare、AnyRobot等产品系列，连续多年蝉联IDC中国备份恢复市场排名第一，荣获Gartner的CCP魔力象限挑战者，并与华为、SAP建立战略合作，成为数据管理市场的探索者。 正式发布“大数据基础设施” 战略，以数据全生命周期和全类型数据的全域数据为核心能力，与客户共同打造数据驱动型组织。与华为、SAP开展全球市场合作。 里云，共建灾备领域繁荣生态；发布新愿景“以数据重塑生产力，共创智能世界”，共创数据驱动型组织。 式开源；与微软建立战略合作，与M365、D365、Azure进行全方位集成创新。 爱数愿景 以数据重塑生产力，共创智能世界 Co-creatingasmarterworldwithsmarterdata 爱数全域数据能力的4+2平台 数据整合数据治理数据洞察 数据服务 数据安全 数据保护数据归档 结构化数据 一体化数据运营平台 领域认知智能框架 多云统一数据管理平台 非结构化数据 机器数据 智能内容管理平台数据科学协同平台 云原生时代的可观测性平台 爱数的产品战略（2022~2026） 非结构化 私数据 不同的数据 结构化机器 数据数据 数据资产管理 数据科学协同 数据战略 域 数据 不同的云 领域认知智能 企业内容管理IT运维&运营 以数据重塑生产力 私有云 多云数据管理 产品发展策略：两大产品BG，打造组合竞争优势 政府制造业服务业大交通金融运营商能源教育医疗国防 1.SuperAgent2.自动分级分类3.异构平台纳管 4.事前事中事后融合5.同一IT决策链 1.统一内容门户2.数据编制架构3.智能搜索 4.情报管理及分析5.同一IT和业务决策链 •分布式架构的性能优势 •功能丰富度及兼容性 •系统稳定性和可维护性 •可观测性为新技术赛道 •机器数据湖的存储及分析能力 •场景化运维和运营的易用性 •非结构化数据资产管理 •开放性及生态 •认知搜索 •图可视化分析 •智能问答 •结构化数据资产管理 •业务治理及业务模型资产管理 超可用产品BG，增强数字化韧性 行业竞争特征 每个产品一类厂商无行业化运营研发投资规模有限 数据智能产品BG，以数据驱动业务 行业竞争特征 每个产品一类厂商平台化技术能力不足现金流压力大 PART01 数字化运营与业务数字化转型 数字化实践一：数据赋能业务，知识赋能人 工作改进（A） •异常处置及任务调度派发； •工作改进及目标达成 异常管理（C） •异常发现； •异常定位分析； 计划制定和执行 （Data） •制定计划； •工作执行 •数据反映业务 目标分解（P） •目标分解，指标 •部门目标/绩效 •执行结果评分与绩效关联分析 主线：建立数字化闭环框架，逐业务域实现数据运营监控、分析，提升业务效率和质量，管理异常和风险，达成经营目标！ 数据赋能业务 工厂设计 生产作业 模式创新 产品研发 设备管理 市场营销 数字化的目标 可衡量的过程 可监控的异常 可量化的成果 工艺设计 仓储配送 售后服务 数字化运营 辅助 提醒 计划调度 质量管控 供应链管理 引导 基于量化成果的激励 激励 人 知识 知识赋能人 整体数字化运营业务方案：目标对齐，数据监控，任务驱动，知识赋能 公司战略 目标 数字化运营中心 各业务域管理和作业中心 经营/生产业务计划执行（D)： 流程化、标准化 生产制造--》数字化转型采购供应--》数字化转型 … 结果：业务数据化 Oracle MySQL 管理流程化/信息化 统一运营驾驶舱（分级视图，数字化运营大中小屏） 运营监控分析板块（C） 指标 对象/关系/规则知识网络 实体：人机料法环、客户 业务：订单、BOM.. •监控项（指标/自定义）（基于 数目标和标准） 据运营规划板块（P） 仓 库•目标分解，指标定义 •部门目标/绩效关联 ：•执行结果评分与绩效 数关联分析 据•运营目标与任务的关 资联分析； 产 •异常分类分级，异常对于目标达成的影响（度）； •异常告警 流程监控IT运维监控绩效监控采购供应监控 •责任定位和根因分析/定位（影响因素清单）； 运营调度板块（A） •异常处置及任务调度派发； •专项运营任务调度派发（比如巡检任务、例行经营分析）； 产线监控IT服务监控经营指标监控其他… •运营任务的反馈监控（对接到异常监控板块） 业务数据 知识中心（K）：智能推荐、同类型运营处置情况，通过对话方式获取知识 以数字化运营监控分析驱动业务数字化转型： •以业务流程监控分析驱动流程标准化、信息化和流程改造优化； •产线智能化/无人工厂改造后，通过产线监控分析持续优化和提升； •以采购供应成本监控分析驱动集成采购供应数字化（方向）； •… 以运营为中心驱动和赋能人才： •高管：每年责任状输入，目标分解；比如每周目标/任务提醒；异常监控/提醒； •中层：部门目标获取；目标分解的任务、专项任务、例行/例外工作任务，比如每周目标/任务提醒。员工目标/任务的打分--》形成绩效； •基层：待办事项提醒，目标提醒，绩效反馈；工作报告/总结； 围绕战略的经营指标分析与管理（Plan&Do） 战略地图关键措施战略KPI的梳理要求执行 示例 财务价值 提高XXX股东价值 强化公 增加利润 业务部门业务团队业务系统业务工具 是否可衡量 客户价值 企业价值链 学习与成长 改进成本结构 提升XXX客户的满意度 生产、技术 重点发展新产品 提高员工能力完善人才保留机制，加强人才储备 提高资产利用率 扩大收入增长的机会 实现XXX在市场上的突破，提升市场占有率 加强风险管理，强化风险经营 推进信息系统平台的发展建设 司整体的成本管理 提升XXX在市场上的形象，提升品牌影响力 供应链 提升运营、供应链效率 提升组织战略运营协同提升组织建设和配套管理建设 降低费用 提高销售收入 ····· 提高客户满意度 品牌提升 渠道建设 … 运营管理 提升品质 提高研发 … 人才发展管理 IT系统平台建设 组织管理 … 是否与战略一致是否可理解是否可实施 是否有稳定数据来源 … 统一数字化运营监控与分析执行（Check&Action） Check Action 管理驾驶舱：决策层领导-Know-What-Why 专为BOM层领导打造的辅助决策工具，展示公司顶层经营指标 包含：市场分析，销售库存分析，生产分析，财务分析，区域绩效 。 调度任务督办到OA并反馈到运营监控中心 •战略驱动 •关键业务决策 •全面把控 •任务下达 决策层 部门分析中心：制造事业部，销售事业部– Know-How 为部门领导及中层管理人员定制，涵盖部门级关键KPI及其他重 要指标；并提供指标分解及重要指标预警功能。 •结果驱动 •异常处置/运营/例行任务分配 •专业领域管理 •业务流程执行监控 •端到端分析 管理层 查询及分析报表:产存销综合报表–员工– Know-How 为操作层员工提供查询和分析工具；固化报表应用分析；内外部 数据自助分析。 •任务驱动 •明细任务 •业务流程执行 •关键点分析 执行层 示例 示例 从目标/指标规划到运营监控、处置调度到任务督办 知识中心（Knowledge）：从运营问题/经验复盘到体系化知识管理 构建体系化的知识社区、专家库、知识库和知识主题圈子借助大模型和知识图谱能力实现设备、产品故障知识库（智能问 答） PART02 数据治理与数据一体化运营（DataOps） 实践一：某工程设计集团，从工程设计域，到运营管理域的数字化 业务需求驱动 业务数字化应用 情报知识管理 •研发板块情报分析知识图谱 •工艺知识图谱； 人力资源销售系统 生产系统 设计系统 •产业链及分析； •企业画像及关联 经营情况报表 知识管理 新OA 档案系统 工程系统 •园区画像分析 研发域 安全人工时报表 非结构化数据中台 内容总线内容数据湖 结构化数据中台 数据模型数据服务 智能运营中心 文档知识体系 •体系文档库 •设计文档库 运营管理域 图纸入库量 重点项目报告 内容自动化 内容洞察 数据资产 数据治理 •公司文档库 工程项目内容管理 工程设计域 项目执行分析 统一管理平台 物理机虚拟化容器 •集成项目管理系统、OA等各种业务系统的内容数据 •工程协同协同图纸内容； 材料价格趋势 核心问题：数据与业务脱节 业务部门业务数字化 数据部门数据服务化 主张：业务主导 •业务牵头，需求明确、快速实现 •阶段性成绩、效果明显认可度高 主张：统筹数据服务 •顶层设计、打破壁垒、流程最优 •技术支撑、数字转型、业务协同 数据以业务为中心，从理解业务开始 学习它：战略目标，战略职责，业务知识结构化（P） 业务 战略 •界定业务范围，明确责任归属，拆解业务结构和量化目标； 观察它：基于准确的数据（D） •数据是否反映业务，有没有按照业务和标准来； •系统是否按照业务流程执行，产生的数据是否正确、标准； •业务指征数据是否匹配业务目标； 思考它：发现差距/问题、寻找关系、定位原因、找提升路径（C） •发现目标与现状的差距，异常问题； •动态建立业务流程关联关系、业务对象关系，业务规则； •深入探索问题根因和提升路径 改进/提升它：评估意见，决策建议，指导实施（A） •业务/数据/系统成熟度 •提供问题根因和可选提升路径建议 •生成指导要点 以业务为中心的数据治理和资产管理：业务架构&数据架构 梳理业务架构（7步）梳理数据架构（5层） 诊断成熟度 业务指导数据治理和数据服务开发 L1-业务域 L1-主题域分组 L2-业务部门 L2-主题域 L3--主干业务 业务流程业务表业务统计业务标准 组织架构信息系统数据源 L3—业务对象 业务融合分析/ 成熟度评估 业务间协同性评估 指标一致性 流程一致性 标准一致性 数据成熟度 系统成熟度 业务成熟度 L5-数据属性 L4-逻辑实体 简化数据治理 数据治理 业务流程业务表业务指标业务对象 场景分析 业务逻辑分析图业务表业务表融合规则 业务指标 表结构数据标准数据分级映射关系 简化数据治理 数据资产总体框架定义：业务域-主题域到业务对象 业务梳理：梳理业务流程，明确业务表单和统计指标，关联业务对象 L3 主 干业 流务 程表 及业 业务 务统关 标计联 准指业 标务 对 象 以业务为中心找数据用数据 挑战：设计图纸数据管理-场景一找图纸 图纸统一存储管理 专业负责人 1 化工机械部23 设备信息库 图纸 项目号 权限设置：编目编目 显示、预览、下载 上传主项号 设备 图纸 提取 缩略图 7 写入 2\3\7涉及开发 4图纸查询 8 图纸在线预览 下载 无权限 权限申请5 结果 展示 6 有权限 预览水印 挑战：图纸数据管理-场景二找数据 图纸统一存储管理 专业负责人 1 化工机械部23 设备信息库 手动项目号 权限设置：编目编目 显示、预览、下载 上传主项号 设备 图纸 提取 缩略图 7 写入 2\3\4\5\7涉及开发 4编目查询 无权限 可分页、可导出\导入、可预览缩略图\在线预览\查看目录 8 图