读报告 | 四大趋势加速到来,传统行业如何迎接数智时代

“今天大批的企业、大量的行业还很传统,还没有从数字化当中受益,越是距离技术远的行业,越是没有被技术改造过的行业,机会越大。”近日,阿里巴巴集团创始人马云的一系列讲话再度将“数字化转型”的时代命题拉回到所有企业家面前,引发了全行业热议。


这个马云口中足以和“中国内需、全球化”相提并论的大趋势,到底对整个社会及市场有着怎样的影响?我们又该如何从数字发展的滚滚巨轮中凝聚势能呢?在由国内领先的数字化研究机构——爱分析发布的《2020爱分析数据智能厂商全景报告》(一下简称《报告》)中,我们或许能够一窥究竟。


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由互联网、SaaS、大数据、AI等技术产业发起,传统行业开始大踏步迈入数字经济时代,伴随而来的,是市场窗口不断拓宽,业务数据趋向非结构化发展。即我们所服务的对象与业务,已由传统的单一化向多元化过渡。而其产生的信息数据,则相较以往覆盖更多维度,对此企业亟需构建新的统一化运营标准,进行数字化产业升级。


《报告》分析并指出,在企业数据量大幅度拓展的同时,新的数字化工具也在蓬勃兴起。依托数字化系统应用,企业能够汇聚业务数据,通过自动化、智能化的数据采集与汇集,实时与离线数据打通关联,将数据资产化,推动数据价值的高度变现。



传统企业加快数智化转型的四大趋势


今时今日,市场下各个行业乃至政府、公共服务领域,都在积极加快着中台新基建的落地与应用。于国家层面,数字信息化发展也已成为了影响全国产业结构化转型的重点战略布局,得到了政策的大力支持。正值此时,爱分析也对传统行业的数智化转型做出了新的评估。


爱分析认为,新兴技术的快速发展,将会加速数据智能向传统行业的渗透,特别将呈现出以下几点趋势。


首先是企业大部分数据开始转向非结构化,传统基于结构化数据搭建的早期中台体系已难以承载海量非结构化数据应用的需求。未来,企业将针对大数据的新标准、新特性、新应用,全面优化数据架构,同时融合先进信息技术,进一步挖掘数据的潜在价值,以赋能企业业务。


第二点,在数据智能深入落地的同时,企业将迫切需要提升系统对业务的快速协同与响应能力。实时计算、流处理等技术应用将更为成熟,在此基础上数据智能的“应用实时性”将不断提升。


第三点,以往企业数据开发和应用的主体对象是企业IT部门与决策层。但随着数字化转型的较快,企业将于数据更加密切地联系在一起,从而使之向平民化发展,如自助式数据报表、AI建模等等 。这些都为数据价值提供了更加广泛地应用场景。


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最后,我们看到传统企业主要在内部搭建中台,以为自身业务变革提供支撑。但各中领先企业的数据智能应用已经迈入成熟阶段,其数智能力可以实现对外输出,赋能产业链上下游,从而构建更加完整的产业数字化生态。


在以上基础上,《报告》围绕推动数据智能的落地,给出了直接建议——提升“数据中台”的建设与应用。爱分析将这一过程定义为“一把手工程”,强调在推行中台建设前夕,顶层战略规划需先期布局,自上而下推进。


与此同时,数据中台建设还应“明确优先场景为先导,以实现快速落地和验证业务价值”。对于企业特别要注意的是,数据治理工作需要从组织和运营层面指定统一规范,由此才能积极保障数据运营的效率与质量。



《数据智能全场景地图》勾勒数字发展蓝图


基于对通用职能部门、消费品零售、金融、能源与工业等21个前沿行业的深度研判,《报告》遴选除了其各自应用场景下具备成熟数字化解决方案的代表性厂商,共同组成《数据智能全场景地图》,阿里云、腾讯云、甲骨文、IBM、微软等先头企业纷纷上榜。


值得一提的是,餐道作为垂直服务餐饮、零售行业的优秀SaaS化服务供应商,亦凭借全渠道数字化管理应用,跻身《数据智能全场景地图》——“消费品与零售”榜单。


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餐饮、零售是两大集销售服务为一体的一线行业,不仅要面对广泛且多元化的消费者群体,同时也在不断进行着庞大的数据流转。从传统产业模式中升级,商家往往需要面临系统、平台、数据间的离散化难题,无论是业务管理还是数据驱动,都无法高效运转,因此数字化转型成为大势所趋。


经过近20年垂直行业的深耕服务,餐道深刻理解到了餐饮零售业务“孤岛化”的痛点,为此餐道通过SaaS技术的产品化落地,先后推出外卖管理系统1.0-6.0,并于近期再度迭代为“全渠道总部&区域端管理应用”和“全渠道门店端管理应用”。新系统在以往总部单向应用的基础上,强化了数字应用向“平民化”、“线下化”、“前端化”的覆盖与协同发展,能够高效帮助商家实现门店层面的精细化管理。包括门店、商品、订单等业务状态的实时调整,配送、库存等全链路业务的统筹管理,以及海量数据的多维度可视化加工等等,切实做到全方位数字化升级。


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与《报告》评析不谋而合,餐道将继续致力于拓展数字化应用的边界,让系统与服务的落地更加向基础、实时、全产业链化发展,推助行业凝聚先进产业驱动力,迎接新时代机遇。


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