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尊敬的各位嘉宾，各位朋友，大家上午好！我特别高兴今天能够参加帆软智数大会。IDC对帆软非常了解，我们每年做软件市场跟踪的时候都可以发现，近些年帆软一直在BI领域排在第一位。我个人也非常好奇，所以做了很多功课。
我个人最近这几年更多是做数字化转型这些研究。本身来讲软件在中国市场其实是非常小的一个市场，大约占到IT市场只有5%左右。每年按我们定义，按许可证形式，软件大约只有200多亿美元。这跟美国或者跟全球大约30%的IT市场是完全不相配的。而在这个市场里，帆软是我比较敬佩的一个企业，成立15年，一直专注BI。
今天我想跟大家来分享说如何打造数据驱动的企业。今天所有人认为，数据在整个企业发展和创新过程中会变得越来越重要。我今天跟大家分享的主要几个观点，大概有这几个方面。
首先我会从宏观的环境跟大家谈谈为什么要逼迫每家企业做基于数据的创新。第二个层面，我们也需要说数据创新，任何一家企业应该具备哪几个能力，结合这几个能力，行业用户利用数据创新应该进行哪些策略？我知道在座的各位很多都是行业用户的一些CIO，有可能是业务的一些CXO。所以希望我的有些观念能够起到抛砖引玉的作用，能够给大家一点启发。
从宏观环境角度来讲。首先未来五年，我认为是数字化和数字经济发展的黄金五年。我从最宏观的层面，全球各个国家对数字经济和数字化的重视程度，可以看出日本、欧盟、中国等等都对数字经济十分重视。
我举两个例子，欧盟数字罗盘2030这个计划，欧盟计划到2030年要投1500亿欧元在数字基础设施、企业数字化转型、人才、政府公共服务方面。1500亿欧元对于欧盟来讲其实是很大的一笔投资。从中国的视角而言，十四五规划整个第五篇章在谈数字化发展和数字经济发展。在所有五年规划里，这是第一次用一整个篇章来讲数字化。中国每年新基建的投资大约是20000亿人民币。中国一年是20000亿人民币，与欧盟1500亿欧元比，欧盟与中国相比是小巫见大巫。国家大的政策支持非常利好数字化和数字经济的发展。
疫情进一步凸显了数字化的一个价值。我们经常询问，数字化转型的举措给企业的一些财务业绩各方面带来的影响如何？我们发现85%的企业由于数字化投入使自己整体的财务改善至少超过5%，大约是39%的改善，到了11%-20%中间是非常大的。疫情是挑战，同时也是“机遇”，进一步凸显了数字化的价值。整个数字经济目前还在高速增长。据预计，到明年可能全球65%的经济都会由数字化驱动。而数字化转型的投资从2020-2023这几年间。全球至少有6.8万亿美元，我们都知道全球的GDP大约是90万亿美元左右，其实是非常高的一个比例。
01 所有组织将经历前所未有的风浪——顺风、逆风、侧风
通过这三个点，很明显看出未来五年是数字化和数字经济发展的一个黄金时期。在这个黄金时期，对于任何企业都不是一帆风顺的，未来企业也会经历所有风浪。这些风浪包括我们谈到的顺风，逆风，侧风，这也是IDC可能从今年开始一直到明年，贯彻所有整个ICT市场的一个主题。
这里顺风我想大家都比较清晰，有几个大的方面。首先，消费者对于数字产品技术服务的需求非常旺盛。同时，中国优良的数字基础基础设施为企业数字化转型提供良好基础。企业数字化创新和基于软件的创新也会越来越多。政府的刺激政策对于整体数字化也会有一个很好的发展，这是顺风，对于整个企业的数字化创新会非常有利。
同时，应当看到几个问题。一是疫情还没有结束。二是很多传统行业用户目前数字技能，数字人才其实是非常紧缺，如何满足他们对人才的需求。再是整个今年全球供应链紧张，缺芯成为难题，还有地缘政治风险等因素，大家都有所体会。其对于企业数字化转型和业务扩张会产生较大的影响。这些逆风我们如何来应对？
同时，我们谈及侧风。侧风利用的好，可能会变成顺风；如果利用不好，有可能变成逆风。侧风包括利益相关者的期望变化。我们的利益相关者包括用户对隐私需求，政府对技术普惠对共同富裕的需求；数字主权，网络安全；生态系统重构（如何加入一个蓬勃发展的生态系统，有更大一个创新）。所以，如何利用好顺风，如何防御好逆风，如何把侧风变成顺风，其实今天所有企业都在考虑的一个问题。
结合目前状况而言，疫情引发的全面数字化优先战略会再次需要应对各种风浪。
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调研发现，究竟企业数字化优先战略是由什么来驱动的？由疫情驱动是非常高的一个比例，中间三个都是由疫情驱动的，后边的一个是由公司驱动的。把全球和中国做对比，全球而言，由公司驱动的比例较高，为19.7%；但中国大概只有2%。这看出中国在数字化驱动和未来创新发展方面有差距。总体上全球大约87%由疫情驱动数字化，中国由疫情驱动的数字化优先至少有94%。数字化优先变成所有企业的非常核心的战略。
根据不同的驱动，把企业分类。数字化的抵抗者到数字化的一个领军者，许多企业都处于发展过程中。但谈及数字化优先应该是哪些优先？根据本公司调研，结合全球和中国数据，5分应该是最好，1分是最差。很明显可以发现，未来两年采用数字化优先战略时，每项的重要程度基本上都是在3分以上，或者3.5分以上。大家对这九个领域都非常重视。按中国进行排序，软件创新优先、远程运营优先、安全隐私优先排在前三位。这三个排在前三位是所有企业统计的一个结果，对于不同的行业用户，需要结合本行业，选择优先方向。
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但有些朋友会问说你九个领域谈数据化优先就似乎没有优先。在这里谈优先是两个层面。一个层面是软件创新优先，企业中有大量的创新，包括基于硬件、基于软件、基于流程、基于用户等等。可能我们需要把软件要往前排，然后远程运营优先。可能目前更加注重于近程现场运营，未来如何做好远程运营。不同企业需求点可能不一样。
哈哈哈
哈哈哈
这九大方向也是过去两三年IDC在了解未来企业过程中考虑非常重要的九个方面。结合数字化优先战略，底层数据是一个非常好的支撑。目前，数据成为生产要素。企业、国家一直在强调————如何打造数据驱动企业是未来企业创新的一个核心。但我们同时看到国家在2021年六月份，给出国家统计局正式发布的数字经济定义。在这里，我不来具体来读这个定义，我相信大家已经都已经看过。整体来而言，数字经济在大家的印象里是数字的产业化。今天，我们的所有ICT、互联网，大多数叫数字的产业化，把它分成四个大的方面。同时，我们看到产业的数字化，数字技术跟所有行业相结合，支撑各个行业的效率的提升。我个人觉得，远远不止效率的提升，特别是制造企业数字化和智能化之后，产品跟服务改进巨大，也创新了许多商业模式。
02 数据驱动企业创新的三大能力
哈哈哈
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在统计局对数字经济定义的过程中，有5个一级分类，32个二级分类，155个三级分类。很多中大型企业未来会把数字经济在整体业务中的收入占比可能作为考核的指标，特别是一些国有企业，所以很明显能看到数据驱动已经成为未来企业的一个核心。当然，企业如果数字化有驱动力，我们觉得至少有三个大的能力。
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第一个能力，数据获取与治理的能力。目前，企业有两个大的一个问题。一方面，没有办法获得有价值的数据，或者无法获取数据。一方面，中国大量企业存在有大量的数据和业务板块，但数据究竟怎么整合？怎么利用？所以数据获取和治理是IDC未来连接的模型。今天的网络连接变得比以前更为重要，包括人-物-流程应用。如何把连接起来，如何把数据动起来是核心。只连接不可以。但如果没有产生数据，数据不动起来，数据变成死数据也不可以。还有一个未来客户的模型，也是从用户购买的全旅程也看如何连接用户，连接用户之后如何获取数据，然后再更好的使用数据。
第一步，数据获取。治理方面，国家2018年出台数据管理能力成熟度的评估模型分成八个方面，成熟度从初始到优先级。在中国市场做数据治理，未来会越来越严格，特别是金融企业。如何利用国家标准把数据治理做好是基础，这是第一个能力。
第二个能力，毫无疑问就是数据的挖掘和展示能力。据分析和统计，全球2020年的数据量大约是64z币，1z币等于1万亿GB。其中几个数字，非常有意思。这些数据被标记有用的只有27%，27%里大概只有44%添加了标记，已经分析占21%，然后接下来注入AI的是占21%的15%。总而言之，注入AI模型的比例在所有数据占比中不足1%。大量的数据没有挖掘。在未来，有大量的数据注入AI之后，AI可能会产生更大的价值。但挖掘完之后，如何更好展示出来，让管理舱很直观的看到数据的价值。
第三个就是数据变现和创新的能力。目前，所有企业都在讨论数据变现、数据创新。我们把它分成七个大的模式，可能比较普通，比如说优化业务流程、提升效率、降低成本；第二个是提升客户体验；第三个提升决策水平。管理层对这几个方面比较熟悉。
另外，如何把数据进一步产品化，开发基于数据的产品？前几年，我一直在举很经典的一个案例，澳洲航空收购一家大数据公司，这家大数据公司只有不到100人，但当年，产生的收入将近有1亿澳元。因为大数据公司通过大数据分析旅客的数据，提供餐饮、酒店、甚至保险服务，并产生收入。收入是完全基于信息和数据的收入。这样完全打破传统模式，虽然目前大数据提供收入所占比例较小，但是未来的发展潜力较大。未来数据及服务如何通过平台提供服务。有很多公司开始打造平台，利用平台把数据产品化和服务化做支撑。如何利用生态和合作伙伴进行基于数据的创新，数据创新至少有这七个大的方面，所以这三种能力是所有企业需要创建数据驱动企业的三大能力。
03 数据驱动企业创新的六大行动策略
结合这三大能力，我们如何具体实施相关一些策略，给出六个方面。
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第一个方面，聚焦企业数字化转型的一个核心诉求。因为每家企业业务不一样、数字化程度不一样，对数字化转型的核心诉求也不一样，所以不能一味的泛泛而谈。已有流程创新最基本的地方，目前中国制造企业在效率上、在流程方面有非常大的创新空间。核心更多的提效降本，包括如何减少流程环节；自动化业务流程；制造企业里的IT和OT更好的融合。今天智能制造没有更好的实施，中国大概只有2.5阶段，这里核心是IT和OT技术没有更好的融合，已有流程创新是一个层面。
第二个层面是用户体验创新，包括顺畅的购买旅程和及时客户交互，个性化服务等等。我想贝壳大家已经非常熟悉。贝壳最早吸引用户的是所有房子的照片拍摄都非常漂亮。把AR、VR运用上之后，可以360度来看你想买的二手房或者新房。用户体验有非常大的成长空间。
第三个是产品服务创新。产品服务创新是一个数字化的大趋势。数字经济分为两部分，核心是数字的产业化和产业的数字化。数字的产业化占到GDP的6%左右，其在未来5-10年其实比例差别不大。按十四五规划，中国统计口径是7%-8%，到2025年占10%。但不管说我们讲的数据或国家的一些数据，今天数字经济占比至少超过30%甚至40%。绝大部分是数字技术跟传统行业相结合。所以产品跟服务的创新在这里。可以简单举例，大家购买非常普通的电风扇可能只有两三百块钱，但戴森把wifi连接加进去，加连到云端开发app，你在手机上在远端就可以直接控制它，和房屋内的空气质量，又有加湿器的功能，可以卖到5000-6000。这5000和200之间差值核心是数字化智能化带来的。数字经济未来确实有非常大的一个成长空间。
第四个方面是商业模式的创新，新的变现模，新的成本结构如何寻找新的合作伙伴。卡特是全球重型机械领域的第一，今天的收入50%以上来源售后服务。售后服务的核心是所有的机械都已经联网，可以给用户提供远程维护服务。维护服务完全通过数字化来实现是非常大的一个商业模式转变。我今年九月份，在访三一重工的时候，三一重工也希望售后服务利用数字技术可以得到进一步提升。
最后，如何做好社会责任的创新。绿色低碳、包容普惠、安全隐私。对于大型企业，没有做好，未来会非常困难。数字技术刚刚开始发展的阶段，不管是支持经济、支持普惠均起到积极作用。但是目前，数字技术使社会鸿沟不断拉大，中国或者全球都希望缩小差距。数字技术希望更加普惠，减少贫富差距，所以我想社会责任创新也是非常重要的一个方面。我在九月份去华晨宝马的时候，他们希望绿色经济数字化，作为整个公司未来的三个大的核心战略，其中绿色也是很重要一个方面，在数据驱动、数据创新的时候，数字化转型这五个核心价值点，需要找到哪一个是企业核心诉求，这是第一个策略。
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第二个，如何建立数据和信息的转型框架和数据治理体系。IDC把整体数字化转型分成五个大的方面。数据管理和企业信息模型、数据的整合集成和同步、信息与数据架构(IA)服务、 信息与数据的安全、信息与数据的框架的平台。然后每一个大类里面有很多细节，我现在一一来讲它，所以要每家企业结合业务数据数字化成熟的一个状况，要建立好自己的一个数据和信息转型的框架。
结合这个框架，如何做好数据治理结构？刚刚，谈到2018年，中国有一个数据治理的标准，同时，可以参考一下，DAMA在2017年也有一个数据治理框架，分成十个大方面，所以大家在做数据治理的时候。dama这个标准和中国工信部个标准。大家可以混合来看一看，刚才前面更宏观的是一个大的这种数字号转型的价值点，接下来我们需要有一个很好的框架做好数据治理。这是一个底层的一个基础。
第三个策略，我们看到如何评估数据卓越成熟度所处的阶段。IDC开发了一个模型，把数据卓越做一个成熟度的评估，我们把它分成五个大的阶段，由低到高。
第一个阶段是数据孤岛，相对来讲比较分散，独立数据质量也不好，非结构化的数据也没能得到很好的利用。风险其实也不清晰，这个是最原始的一个阶段。如果您不知道在哪个阶段，我这个阶段有哪些特征，有哪些优点，缺点？应该如何改进，可能就不是特别清楚。所以这个所处的阶段还是非常关键。
第二个阶段如何做好局部推广，数据仓库和分析。在这个阶段，交易数据得到管理，数据仓库提供基本的分析和报告，安全得到评估，建立了数据中心和数据湖。
第三个阶段我们叫复制扩展阶段。其实开始有成体系的数据框架的建成，包括内部和外部数据，也包括结构化和非结构化数据，也包括智能安全的一些举措。包括物联网设备的一些监控通过物联网连接过来。
第四个阶段运营管理，开始有集成的数据平台，可以提供。访问资助分析，也可以提供异常和七大识别，可以提供预测分析和建议。已经有预测，分析和建议。
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最后一个阶段是优化创新，核心有一个集成的智能核心。包括通用数据访问和高级的分析，可为高频、流式决策和自治系统提供支持，同时数据推动创新，也开始开创新的收入渠道。大规模提升用户体验，这是第五个大的阶段。评估你自己处于哪个阶段会特别关键，这是第三个大策略。
第四个策略，如何打造数据驱动企业创新应用场景，最后我们一定需要落地，需要把数据相关的技术跟业务相结合，变成一个一个场景和项目。这里我举个例子，比如说我们说整个数据中获取价值，是我们的一个战略重点，这个战略重点呢？我们可能需要有很多长期项目。包括一些决策的自动化，包括数据的挖掘与调查。
绩效管理也包括编排平台，分配内容、服务，甚至数据变现，其实每家企业可以结合这个长期项目，做出一个自己的长期项目。结合这些长期项目，每一个项目应该有哪些落地的场景？应该有哪些落地的场景？这个也特别关键。
智慧城市为例，给大家看一下，这场景应该如何来排？如何来用？我们在短期内，可能需要打造这么多应用场景。大家可以看到为什么我最早有一版PPT，是个完全文字描述，我选择用我原来个图形和颜色。因为第一个，这里其实是有含义的，之所以用这个蜂窝状。每一个蜂窝状，它相邻的场景跟它之间是有相关性。
第二个，比如说这绿色的，有浅绿，有深绿，还有更浅一点。比如说更深绿的，应该说优先级更高，容易部署成本比较低。然后中间这个颜色呢可能稍稍复杂，可能要备受期待。
第三个，浅绿的比较困难，成本会更高。所以在做应用场景的时候呢，其实按照这个框架把它做下来。然后，这是两年之内的场景，第二阶段可能一年到两年，或者两年之后两年到四年，第三阶段是远期，应该是三年以后或者四年以后。
第四个要打造数据驱动企业创新的应用场景和路线图，如果把这些场景把它排起来，实际上就会变成您数据驱动业务创新的一个非常好的路线图。而这个路线图，如果您每年再把它做更新、迭代，就会变成一个特别好的数据创新策略。
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第五个策略就是要投资优良的数据挖掘与可视化工具。不是因为今天是帆软的会晤，我一定要说这一点，因为所有数据创新实现价值刚开始的时候一定需要管理层认识。而管理层今天认识的，不管是通过手机还是大屏来展示，如果他看不到，其实你底下的很多价值是没体会的，所以做决策、做投资其实非常困难。
我这几张图来源于帆软的网站。你数据，驾驶舱要有，要让领导能看到。此外，我们也需要企业全局的这种分析系统。可能涉及到有大量的数据源、多数据这种关联分析，所以你如何让高管、不同的管理层看到数据直观对他带来的一些震撼和价值。同时，我们看到如何要投资相关一些软件。这里我们把中美以及全球商业智能软件和规模和部署模式，简单给大家来看一下这几个数字。
2020年中国大概智能软件的市场规模大约是6亿美金，其实相对还是比较小的一个市场，大约是6亿美金，到2025年可能会达到16亿美金。年均增长超过20%大概21.6%。中国整体IT市场大约是10%左右，这个市场增长是2倍左右。美国年均增长只有12%，全球大概10%左右。中国比比美国比全球增长应该都要快。今天中国的云部署模式大约只有16%。到2025年，我们预计也就达到21%左右，其实还不是特别大。但是，美国和全球其实云化的比例其实都会更高，美国是今天是36%，到2025年，近70%。全球也差不多56%，所以未来这个云化的增长可能会更快。
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但确实，整个中国云市场往往混合云，私有云部署可能会更多。这是中国现在的一个现状，未来五年虽有所增加，但是整个大盘格局改变可能不不会特别大，所以大家也会结合自己的状况。如何用好这种投资，如何能够做好挖掘和展示工具的同时，软件部署模式也开始需要考虑我是更加适合私有部署，还是用公有云，用云的方式。
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最后一个策略毫无疑问——如何变革组织架构，并且建立新的考核体系。如果做想做成功，也包括我们今天做数据创新做成功，组织架构最后也一定是极关键的一个点，因为所有的事情。都是需要人来做。2018年在全球做过一个调研，需要打造一个卓越中心，其实利用数据创新的一个卓越中心93%的企业已经开始做这种事情，这更多其实发达国家的一个结果。中国，其实我个人觉得是远远没有这么高。
他把组织架构可能分成这几类，第一块，整个这卓越中心更多是在IT部门，因为IT有数据、有技术，并且更容易出成果。之后，核心是定义IT的角色数据，机会架构如何？使整个数据环境更加合理化。第二块，整个卓越中心作为功能共享服务，功能共享服务支持所有部门来探索大数据，人工智能，商业分析的一些应用。然后确定整个企业的数据，重点。第三块把整个卓越中心作为业务运营的一部分，各所有部门里面开始在用，推进整个企业内的数据创新转型。第四方面，其实是把COE作为嵌入企业所有部门的一个共享服务，开始打造基于数据的创新产品和无缝的体验，可颠覆性的一些产品跟服务。所以，整个组织架构可能会有这四种类型。
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您可以结合您今天数据运用的状况，选择一个合适的体系架构，同时，刚才一直在谈到数据价值的实现，以及知识和协作，不同的人有业务专家，有数据科学家，数据架构师等，他们的角色究竟在哪？这个也是需要结合我们自己的企业，要做一个合理的分配。然后并且建立真正的一个新的KPI，新的考核体系，只有这样才能够把这件事情持续坚持五年，十年，最后才能够实现基于数据创新的一个成功。
基本上我跟大家分享的内容大体这几个方面，我简单再做一下总结。首先我们看一下宏观环境这几个大的变化，要求每家企业做数据创新；接下来我们也看到所有企业，数据驱动创新需要有三个大的能力，挖数据的获取和治理的能力，数据的挖掘和展示能力，数据变现和创新能力；最后简单给出了整个企业利用数据创新的六个点的策略。希望大家能够真正利用数据，加速实现规模化创新。谢谢大家！
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