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加速数智融合,数字进化赋能传统产业升级

日期: 来源:科观收集编辑:科观

数据智能实时共享,远程调度精准指挥......,8月19日,记者在为期三天的2023智数大会上看到,不同传统行业经过数字化智能升级,焕发出新的动能。数字化转型是从战略层面进行系统规划,在产业系统中实施全要素、全流程、全业务和全领域的数字化进程。

打破“数据鸿沟”实现数字化升级

随着政府与众多行业不断出台的利好政策,以及市场认知度的提高,中国低代码与零代码市场需求将持续高涨。根据IDC《2022下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》显示,2022下半年中国低代码与零代码软件市场规模为15.6亿元人民币,同比增速为29.8%, 2022全年市场规模达到26.2亿元人民币,同比增长24.2%,呈现出旺盛的市场需求。IDC预计2023年中国低代码与零代码软件市场规模将达到34.7亿元人民币,同比增长32.4%。预计到2027年市场规模将达到106.3亿元人民币,未来5年市场年复合增长率(CAGR)为32.3%。

在今年智数大会上,陈敏向记者分享了最新的产品规划,从数据资产平台、产品一体化融合、场景应用、AI技术四个方面对帆软产品发展进行了详细阐述。打造数据资产平台:传统模式是把BI直接搭在数据中台之上,往往会产生“数据鸿沟”问题,导致系统数据与业务需求不符,帆软下一步要做的“数据资产平台”就像是这中间的桥梁,通过该平台可以把底层数据与上层应用串联,实现真正的“以终为始”和立体的“全链路血缘”,帮助客户把数据中台和BI都更好地用起来,同时也为没有数据中台的企业提供一个新思路。产品一体化融合:目前帆软已横跨BI和零代码双赛道,并都取得了市占率第一的成绩,产品能力得到了市场验证,下一步帆软将聚焦产品融合,包括数据互通融合、部署集成融合、应用层融合等。其中部署集成部分,他们历时两年给产品打造了一个新功能“运维平台”,后续帆软所有产品都可以通过这个“运维平台”管理部署,一键安装。

陈敏提到,企业数字化转型往往要经历五个阶段:信息碎片化、业务数字化、数据价值化、数字平台化、智能生态化,当前各行业头部企业大多已经度过了数据价值化阶段,正在寻求向数据平台化转变,也将完成新一轮的数字化升级。

坚信数据是生产力

近年来,产业对软件高频迭代的需求不断增长,传统软件开发周期长、成本高等痛点逐渐凸显。提升技术组件复用度,降低业务研发成本,是产业选用低代码的重点需求。面对产业数字化转型过程中遇到的项目开发成本高、效率低、周期长以及IT人才短缺等问题,低代码开发平台提供更为灵活高效的解决方案,广泛适用于制造、金融、能源等行业的数字化转型,为产业的资源管理、运维运营、软件研发和业务拓展提供技术支撑。

“我们就应该脚踏实地,在自我博弈的这一年内,我对帆软的使命和愿景有了新的认知”。帆软陈炎表示,从内部精益管理开始,坚信数据是生产力,在之前的一次资料回溯中,他发现早期有个千万级的项目,但因未同步至内部信息管理系统,致使100多万过期未收回。“这是一次值得‘反省’的教训,不仅是损失百万利润,更是在提醒我们,自己内部的数字化建设还不够。“用数据说话这是我对今年所有共事同学的强制要求。”陈炎强调。“深入一线”是提供更高品质产品和服务的前提:他们从不做脱离客户实际需求的事情,而要想感受产品和服务的价值、不足,“深入一线”是前提也是唯一路径。“责任与被信任”,提供业内领先收入:陈炎提到,难捱时段,曾问过骨干同学,坚持的理由是什么?更多的回答是“对团队负责,即使退出,也希望下一任把团队带好”,这种被信任让陈炎更加坚定自己的道路和使命。

优质决策需数字化验证

“一个优质决策能让资源配置更高效,而一个实时且全面的数据,能帮我们快速提高决策精准度”智数大会主论坛上前思科大中华区金融行业首席架构师张其亮、财经作家 华为原中国区规划咨询总监邓斌都从企业管理者视角肯定了数据对企业决策的辅助价值。

张其亮认为“产业之所以存在,是因为它内部的效率高于外部的效率,当企业内部的交易费用等于企业外部交易费用时,企业便停止了扩张,因此信息化的建设要把能提升企业扩张力、降低企业内部交易费用放在首位。”BI的出现让重复性的人工统计和分析被取代,节省了精力,不用花费太多时间去查资料,就能拿到丰富且直观的信息,辅助决策制定,未来AI的发展,或将进一步提升脑力,打开认知之外的大门。

但无论是BI还是AI,围绕的都是决策和资源之间的关系,信息化建设人员,需要有管理思维,在厘清平台模式和治理思维后,选择对应工具去支撑决策,决策本身就是值得量化和肯定的价值。

邓斌认为穿越产业边界的核心点是掌握数据,如果掌握核心数据,就能够从上往下穿透,就有无限可能。同时,邓斌建议,一是“回到场景找生意”,企业信息化建设一定要与其商业场景相关联,支撑业务发展;二是“回归颗粒度作为数字技术的第一性原理”,CIO责任之一是将信息化、数字化、智能化理念传递、解释给管理者,但一定不要只给管理者讲技术原理或谈论复杂数据逻辑。


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