DeepSeek作为新一代工业大模型，其核心创新源于底层架构的颠覆性优化，具体体现在以下五大维度： 正文开始前，给大家推荐一个清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》，这份报告从DeepSeek的定义、功能、应用场景到使用方法等多个方面进行了全面阐述，提出了人机共生时代的能力培养体系，强调了掌握AI思维、整合力、判断力和创造力的重要性，以帮助用户更好地利用AI技术实现创新和突破。 扫码添加大师兄或复制链接（https://s.fanruan.com/ugb5b）即可免费获取资料 注意力机制的高效化 传统Transformer模型在工业场景中面临的核心挑战在于自注意力机制的计算复杂度随序列长度呈平方级增长，导致实时性要求较高的场景（如设备控制优化、故障预测）难以高效运行。DeepSeek-R1通过两方面的创新实现突破。 一是计算复杂度优化，采用降维技术与稀疏注意力机制，将注意力矩阵的计算复杂度从O (n2) 显著降低至接近O (n log n) ，例如在长周期设备日志分析中，仅对关键时间节点进行注意力计算，大幅减少冗余运算。 二是长序列建模能力强化，通过分层注意力架构，先对局部时间片段建模，再融合全局特征，解决了传统模型因内存限制需强制截断长序列的问题。这一改进使得模型能够处理数月甚至数年的设备运行数据，为工业场景的全生命周期分析提供支持。 动态计算路径与参数效率 传统大模型依赖固定计算路径与海量参数堆砌，导致算力成本高企且难以适配工业边缘设备。DeepSeek-R1通过动态计算路径设计，实现参数效率的质变。 一是动态路径的核心逻辑，根据输入数据的特性（如设备类型、信号噪声水平）动态激活不同计算分支。例如，在低噪声环境下启用轻量子网络，而在高噪声场景下调用抗干扰模块，实现“按需计算”。 二是工业成本优势，参数效率的提升直接降低了对硬件性能的要求。某化工厂案例显示，传统模型需8GB内存和4核CPU，而DeepSeek-R1仅需2GB内存和单核CPU即可部署，硬件成本缩减70%。此外，动态路径减少了冗余参数训练，使模型训练周期缩短50%。 三是对算力产业的冲击，该技术打破了传统GPU算力依赖模式。在某风电项目中，模型在AMD嵌入式芯片上的推理速度达到英伟达A100显卡的80%，但功耗仅为1/5，促使工业客户重新评估算力投资策略。 领域知识的主动注入 工业场景普遍面临标注数据匮乏的难题，例如铁路机车年故障仅10-20次，难以支撑传统模型的训练需求。DeepSeek-R1通过领域知识注入机制实现突破。 一是双阶段训练框架，在预训练阶段将工业知识图谱（如设备故障树、物理方程）作为先验约束。例如，在轴承故障预测中，强制模型学习振动信号与材料疲劳强度的物理关系。在微调阶段：仅需少量标注数据（如20组故障样本）即可完成场景适配，数据需求量较传统模型减少90%。在铁道部机车轴承故障预测项目中，传统模型需5000组标注数据达到85%准确率，而DeepSeek-R1通过注入轴承动力学知识（赫兹接触理论），仅用200组数据即实现92%准确率，误检率从15%降至4%。 二是跨场景迁移能力，知识注入显著提升模型泛化能力。某汽车厂将发动机故障模型迁移至水泵监测时，传统方案需重新标注3000组数据，而DeepSeek-R1通过调整流体力学参数约束，仅用100组数据完成迁移。 部署优化与可靠性保障 工业现场对模型的轻量化部署与抗干扰能力要求极高，DeepSeek-R1通过以下创新实现突破。 一是轻量化技术栈，采用结构化剪枝与知识蒸馏，将模型体积压缩至50MB以下，支持工业PC直接运行。与AMD合作开发专用算子库，在Ryzen V2000嵌入式芯片上推理速度提升3倍，仅需500MB内存即可运行完整模型，较TensorFlow等框架减少80%内存占用。 二是不确定性建模，采用贝叶斯神经网络量化预测置信度，当置信度低于阈值时自动触发人工复核。某化工厂实测显示，在传感器信号丢失30%的情况下，模型预测偏差仍控制在5%以内。 三是可靠性系统工程，内置自检模块实时监控数据分布偏移（如设备老化导致的信号漂移），并支持OTA远程更新，确保模型持续适配产线变化。 确定性推理能力 确定性推理能力助力工业决策范式的升级。传统预测模型侧重数据关联性挖掘，而DeepSeek-R1通过融合因果推理与物理规则，实现可解释的确定性决策。 因果推理引擎，将设备故障归因分解为因果图结构，并通过do-calculus算法量化各因素贡献度。某火电厂锅炉管泄漏分析中，模型准确识别次要诱因（水质pH值波动）对主因（焊接缺陷）的放大效应，辅助优化检修策略。 预测性维护层面，实现从被动到主动的跨越 在预测性维护方面，实现从被动到主动的跨越，运用DeepSeek实现从设备运维知识库的初步探索逐步转向持续推理因果建模的深度应用。传统的小模型时代依赖静态规则和孤立特征分析，难以解决工业场景中复杂设备的故障误报和漏检问题。 以珠海跨境业务和“一带一路”大型装备制造项目为例，设备运维需求对预测精度和实时性要求极高，但传统模型因果关联性弱、阈值难以动态调整而受限。为此，部分技术团队提出基于持续推理的因果建模框架，通过物理知识嵌入增强模型对故障机理的理解，例如整合设备物理参数与历史运行数据，将故障定位的颗粒度细化至部件级，显著降低误报率。同时，针对高铁、核工业等场景中故障样本稀缺的痛点，基于DeepSeek创新性地采用动态激活网络技术，利用小样本学习实现模型的高效训练，突破传统依赖海量故障数据的瓶颈。这一技术路径不仅提升了预测性维护的可靠性，更推动了工业运维从“事后响应”到“主动干预”的范式升级。 工艺参数优化实践中，多目标寻优的智能化 多目标寻优的智能化实践中，运用DeepSeek聚焦工业场景中复杂的多目标协同优化问题。 以中石油钻井平台钻头参数优化项目为例，传统单目标优化模型难以平衡能耗、转速、钻进深度等相互制约的指标，而基于多目标强化学习的框架则能实现多维参数的动态寻优。通过将专家规则与数学方程融合到符号推理层，模型既可继承领域知识（如钻头材料磨损方程），又能通过强化学习探索最优参数组合，最终使钻头寿命延长15%、综合能效提升8%。 此外，在化工流程优化中引入实时自适应机制，借鉴特斯拉自动驾驶的持续学习逻辑，对生产参数进行毫秒级微调。例如，在反应釜温度控制场景中，模型通过实时感知环境变量（如原料批次差异、外部温湿度波动）动态调整加热策略，将工艺稳定性提升至99.7%，远超传统PID控制的92%基准水平。 供应链动态调度，实现全局最优的AI决策 针对供应链动态调度方面，实现全局最优的AI决策需求，基于DeepSeek构建了覆盖预测、计划、执行的全链路优化体系。在电商领域，通过分析历史销售数据与促销节点规律（如“618”和“双11”），模型可提前30天预测各平台的库存需求峰值，并基于运输成本、时效性、仓库容量等多目标生成全局调度方案。例如，某家电企业应用该技术后，跨区域调货比例降低40%，平均运输距离缩短23%。 更复杂的是浙江江山变压器项目，其定制化生产模式要求模型同步协调上千种物料的采购计划。通过将需求预测模型与BOM（物料清单）系统深度耦合，AI能实时解析订单特征，自动触发上游供应商的配件预生产指令，使交付周期从45天压缩至28天。这种“需求-供应”联动的智能决策机制，使企业库存周转率提升35%，资金占用成本下降18%，充分彰显AI在供应链韧性建设中的核心价值。 视觉质检，实现从“人工复检”到“AI终判” 在视觉质检实现“人工复检”到“AI终判”的转型，大模型技术彻底重构了工业质检的底层逻辑。传统视觉比对方案依赖人工标注缺陷样本，且需针对每个产品类别单独训练模型，导致开发成本居高不下（单品类模型开发成本超20万元）。而基于自监督学习的预训练大模型，仅需少量标注数据即可迁移至新场景。 以某光伏板质检项目为例，模型通过分析晶硅纹理的微观特征，能同时检测隐裂、虚焊、污染等12类缺陷，误检率从传统算法的5%降至0.3%，且训练数据量减少90%。更突破性的是，模型通过对抗生成网络（GAN）模拟罕见缺陷（如0.1mm级微裂纹），解决了实际生产中“坏样本难获取”的顽疾。目前该技术已在3C电子、汽车零部件等领域规模化落地，使终检环节的人工复核比例从100%降至10%以下，真正实现质检流程的自动化闭环。 物理知识嵌入的可解释性设计 DeepSeek-R1针对工业场景对准确性和安全性的严苛需求，创新性地将物理模型与力学模型融入底层架构。工业领域不同于通用场景，其核心诉求并非模型的“文采”或生成速度，而是要求输出的结果必须具备确定性、可追溯性及高置信度。 例如，在电力控制或设备参数调整场景中，若模型仅给出“将参数调至5%-10%”的模糊建议，却无法解释背后的物理规律或数据逻辑，这类“黑箱式”反馈将难以被实际采纳。为此，DeepSeek-R1通过引入基于物理方程的先验知识约束，将领域专家经验转化为可量化的训练规则，并结合反向课程学习（Reverse Curriculum Learning）方法，逐步增强模型对复杂工业逻辑的理解能力。这种设计不仅显著提升了输出的可解释性——例如能够明确推导出参数调整与设备能耗、安全阈值之间的量化关系，还大幅降低了模型产生“幻觉”的风险。 此外，可以在训练阶段采用动态数据过滤机制，通过实时甄别异常数据并屏蔽其对训练过程的干扰，进一步确保模型在关键场景下的决策可靠性。 图与时序专用模块 图与时序专用模块的混合架构是DeepSeek-R1实现工业推理能力突破的核心技术。工业数据往往同时包含复杂的图结构（如设备拓扑关系、供应链网络）和时序特征（如传感器监测序列），而传统大模型多以单一模态处理为主，难以有效捕捉多维度关联。为此，DeepSeek-R1创新性地构建了图推理引擎与时间卷积架构的协同机制：图推理引擎通过自适应邻域聚合算法，能够解析设备故障传播路径、工艺流程图等非结构化关系网络；时间卷积架构则采用多尺度滑动窗口，对振动信号、温度曲线等时序数据进行特征提取与周期规律建模。二者通过注意力门控机制实现动态融合，使得模型既能识别某台电机的异常振动模式，又能结合上下游设备状态推断故障根源。 例如，在风电设备预测性维护场景中，该架构可同步分析齿轮箱振动时序数据、机组拓扑连接关系及环境风速变化，将故障定位准确率提升40%。此外，该设计还支持多模态数据的深度融合，如将设备三维点云数据与运维日志文本关联，为工业知识图谱的构建提供底层支撑。 动态计算范式创新 动态计算范式创新体现在混合专家网络（MoE）与资源自适应分配机制的结合。传统大模型在工业场景下面临两大挑战：一是产线设备产生的故障样本极度稀疏（如某类轴承缺陷每年仅出现数次），全参数训练会导致资源浪费；二是边缘设备的算力有限，需根据任务重要性动态调整计算开销。DeepSeek-R1采用MoE架构，将模型拆分为多个轻量化专家子网络，每个专家专注于特定故障模式或工艺环节的识别。 例如，在半导体质检场景中，划痕检测、晶圆对位偏移、薄膜厚度异常等任务分别由独立专家网络处理，通过门控系统按需激活相关模块，使得单个任务的参数调用量降低至传统方案的1/5。同时，模型内置资源调度器，可根据设备实时算力状态（如内存占用、GPU利用率）动态调整专家网络的并行数量与计算精度——在边缘工控机资源紧张时自动切换至低精度浮点运算，而在云端训练时则启用全精度模式以保障模型收敛性。这种“弹性计算”范式使工业模型的部署成本降低60%，特别适合智能家电、产线机器人等资源受限场景。 持续学习机制 持续学习机制与安全可信框架的融合，解决了工业模型长期迭代的核心痛点。传统大模型的“预训练+微调”模式存在严重缺陷：全量数据重训练会导致灾难性遗忘（如新学习的质检规则覆盖原有设备诊断知识），而工业场景又要求模型能实时吸收设备新产生的数据流。 DeepSeek-R1首创“双通道增量学习”架构：主通道通过在线蒸馏技术，将设备实时传感器数据转化为轻量级知识片段；辅通道则基于强化学习构建记忆回放缓冲区，定期重播关键历史样本（如某类高危故障的完整工况记录）。这种机制使得模型在吸收新知识（如新安装的激光切割机参数）时，原有知识的遗忘率控制在3%以下。同时，模型内置可信度评估模块，任何推理结果均需通过三重校验：物理规则约束（如热力学第一定律）、历史案例比对（相似工况下的决策记录）、专家知识图谱验证。当置信度低于95%时，系统会自动触发人工复核流程，并生成包含量化依据的决策报告。 例如，在化工厂反应釜控制场景中，模型若建议提高压力参数，必须同步输出该决策与物料相变曲线、历史安全阈值的匹配度分析，从而构建起“机器辅助决策-人类最终确认”的安全闭环。 参数轻量化 基于参数轻量化、场景垂直化、产品工程化、部署私有化的四重特征，工业大模型正从技术概念转化为切实的生产力工具。这种转型不仅需要算法层面的突破，更依赖于对工业逻辑的深度理解——唯有将AI能力嵌入到设备巡检、工艺优化、供应链管理等具体业务流中，才能真正实现“AI+工业”的价值闭环。 工业大模型的核心突破在于摆脱对超大规模参数的盲目依赖，转而通过架构创新实现算力与性能的平衡。传统大模型的参数规模动辄数百亿甚至千亿级，但工业场景的实时性要求、边缘设备的算力限制以及部署成本压力，迫使模型必须“瘦身”。 以DeepSeek-R1为例，其参数规模从早期版本的30B压缩至10B以内，通过混合专家网络（MoE）架构实现任务级参数动态分配。例如在设备故障诊断场景中，仅激活与振动分析、温度监测相关的专家子网络，其余模块保持休眠，使得单次推理的算力消耗降低60%。这种轻量化设计并非简单的参数裁剪，而是结合反向蒸馏技术，将通用大模型的知识迁移至轻量级工业模型中，确保关键能力不流失。 再例如，某电力设备厂商通过该技术将模型压缩至5B规模后，仍能在电网负荷预测任务中保持98%的准确率，同时推理速度提升3倍。此外，轻量化还体现在训练成本优化上：通过稀疏训练策略，仅对工业场景高频出现的故障模式（如轴承磨损、电路过载）进行密集参数更新，而低频任务（如极端工况下的设备失效）则采用冻结层处理，使得训练资源利用率提升40%。 场景垂直化 与通用大模型追求“全能”不同，工业领域需要的是“专精”能力，因此场景垂直化是工业大模型落地的核心要义。 以半导体质检场景为例，DeepSeek-R1通过预训练阶段嵌入晶圆缺陷库、光刻工艺参数集等垂直领域知识，并结合迁移学习技术，仅需1000组标注数据即可达到传统模型上万组数据的识别精度。这种垂直化能力体现在三方面： 一是任务聚焦。模型放弃对开放性文本生成、多轮对话等通用能力的过度优化，转而强化时序数据预测（如设备剩余寿命估算）、图结构解析（如供应链网络瓶颈定位）等工业刚需功能。 二是数据适配地。针对工业数据高噪声、低标注的特点，设计自监督数据增强管道，例如对振动信号进行时域裁剪、频域掩码等操作，自动生成10倍于原始数据量的训练样本。 三是评价体系重构在。工业场景的模型效果评估不再依赖BLEU、ROUGE等通用指标，而是引入故障召回率、误报抑制系数、决策置信度等业务量化标准。 例如，某汽车生产线部署的质检模型，在通用测试集上准确率仅为85%，但其对划痕、焊点缺失等关键缺陷的召回率达到99.5%，远超客户要求的95%阈值，这正是垂直化设计的价值体现。 产品工程化 产品工程化是打通技术到落地“最后一公里”的关键。当前工业大模型的应用仍以项目制为主导——2024年数据显示，77%的中标案例为定制化工程项目，且82%由非传统科技大厂承接。这一现象背后是工业场景的高度碎片化：即使是同一行业的客户，其设备型号、工艺流程、数据规范也可能存在显著差异。 DeepSeek-R1的工程化路径包含三大核心组件：模块化工具链——将数据清洗、特征提取、模型微调等环节封装为可视化拖拽模块，支持客户在两周内完成从数据接入到模型部署的全流程；增量交付体系——摒弃“一次性交付完整模型”的传统模式，转而采用“基础能力+按需加载”的乐高式架构。 例如，为化工厂客户先部署设备健康监测基础模型，后续根据需求动态加载腐蚀速率预测、应急预案生成等扩展模块；协同开发机制——通过联邦学习平台，允许客户在数据不出本地的前提下参与模型优化。 某风电集团通过该机制，联合12个风电场的数据训练叶片裂纹检测模型，既保护了各场站的运营隐私，又将模型泛化能力提升35%。 工程化还体现在商业模式的创新上：部分项目采用“效果付费”模式，只有当模型将产线故障停机时间减少20%以上，客户才需支付全额费用，这极大降低了企业的试错成本。 部署私有化 部署私有化是满足工业客户安全与合规需求的必然选择。央国企及高端制造企业往往要求模型完全运行于本地服务器，并与外部网络物理隔离。 DeepSeek-R1的私有化方案围绕三个维度展开：硬件适配——支持从边缘工控机（如英伟达Jetson系列）到云端超算集群的弹性部署，并通过算子融合技术优化显存占用，使得8GB显存的设备也能运行复杂诊断任务。 安全加固——构建五层防护体系：数据传输加密（TLS 1.3）、模型权重混淆（动态密钥签名）、推理日志审计（区块链存证）、异常操作熔断（实时流量监控）、漏洞扫描（每周自动渗透测试），某航天制造厂采用该方案后，成功通过等保三级认证。 成本可控——通过模型分片技术，将训练与推理任务拆解至客户本地算力与云端弹性资源之间动态分配。例如，某钢铁集团在炼钢高炉控制场景中，实时温度预测模型部署于厂区服务器，而工艺优化建议生成等非实时任务则交由云端处理，既满足数据不出厂的要求，又将综合IT成本降低45%。 私有化部署还催生了“轻量级知识库”的创新——客户可将核心工艺参数、设备维护手册等敏感信息存储在本地加密知识图谱中，模型推理时优先调用本地知识，仅当遇到未知工况时才申请云端知识支援，此举在保障安全性的同时，将响应延迟压缩至200毫秒以内。 在工业智能的未来趋势 一是工业智能中枢的崛起。工业智能中枢的崛起标志着制造业从自动化向智能化跃迁的关键转折。其核心在于构建“工厂神经中枢”，通过多模态数据融合与动态优化算法实现全局决策。 以DeepSeek-R1为例，其混合架构整合了时序卷积网络（TCN）与图推理引擎，在火电厂锅炉爆管预警场景中，通过分析温度序列与设备拓扑关系，将误报率压缩至3%以下。 然而，工业数据的高噪声与低标注特性仍是瓶颈——某半导体客户仅能提供1000组缺陷样本，远低于传统模型需求。为此，智能中枢引入自监督数据增强技术：对振动信号进行时域裁剪与频域掩码，生成10倍于原始数据的训练样本，并结合虚拟故障生成技术，通过物理仿真模拟轴承裂纹扩展等机理，弥补极端工况数据稀缺的短板。 此外，数字孪生技术的深化应用成为关键突破：某汽车厂将产线设备的三维点云数据与MES系统实时参数映射，构建高保真虚拟工厂，使工艺调整的试错成本降低60%。这种中枢化架构不仅实现设备级优化，更通过供应链能耗与生产良率的联动分析，推动工厂从局部效率提升转向全局价值重构。 二是人机协作范式重构。基于大模型的人机协作范式重构正颠覆传统工业的人机交互逻辑。在苹果Vision Pro等空间计算设备推动下，交互形态从GUI（图形界面）向LUI（语言界面）跃迁——工人可通过语音指令直接调取设备维修手册或下达参数调整指令，响应效率提升5倍。 但更深层的变革在于决策权的转移：某化工厂部署的实时预警系统，在检测到反应釜压力异常时，不再仅弹出警报，而是同步生成包含处置步骤、影响范围、历史相似案例的决策树，并基于置信度评估自动触发应急流程。当模型置信度低于95%时，系统自动匹配专家知识库中的3000+维修记录，将人工干预节点从“事中响应”前置至“事前校验”。这种协作模式在边缘场景更具价值：矿用巡检机器人通过联邦学习平台，将现场采集的岩石裂隙图像与云端地质模型比对，实时生成支护方案建议，使矿难发生率下降28%。 值得注意的是，安全可信机制成为范式重构的基石——DeepSeek-R1通过五层防护体系（数据加密、权重混淆、日志审计等），确保在央国企私有化部署中通过等保三级认证，消除企业对“黑箱决策”的疑虑。 三是供应链智能化的战略价值。供应链智能化的战略价值在地缘政治冲突与贸易壁垒加剧的背景下愈发凸显。传统供应链管理依赖历史数据与经验判断，难以应对突发性断供风险。而智能化供应链通过因果推理与小样本学习技术，实现动态韧性优化。 某手机厂商在芯片断供危机中，利用DeepSeek-R1的图神经网络解析全球2000+供应商的替代关系网络，72小时内重构BOM清单，将停产风险降低90%。 更深层的价值在于“预测-响应”一体化：通过嵌入工序级碳排放因子库，模型可同步优化交付周期与碳足迹，助力某光伏企业将欧洲订单的碳关税成本压缩15%。但智能化转型面临数据孤岛难题——某汽车集团联合12家 Tier 1供应商构建联邦学习平台，在数据不出域的前提下训练缺件预测模型，使供应链需求预测准确率提升至92%。未来，供应链智能中枢将向生态化延伸：硬件厂商提供边缘算力、软件公司开发垂直应用、数据服务商构建标注平台，形成“工业AI即服务”生态，这与小米通过整合3万家供应商实现成本精确控制的路径不谋而合。 在生态体系共建 工业智能的终极价值需通过场景化落地与生态协同实现。当前77%的工业AI项目仍以定制化工程形式交付，但平台化产品已成趋势。某工业互联网平台将预测性维护、工艺优化等能力封装为API模块，支持客户通过低代码界面搭建应用，部署周期从6个月缩短至2周。 生态构建更需打破技术闭环——某地方政府联合高校、企业与金融机构，打造“AI+工业”创新联合体：高校聚焦因果推理等基础算法突破、企业提供场景与数据、金融机构设计“效果付费”模式（如按节能量分成），这种协同机制使某纺织产业集群的能耗同比下降18%。 值得警惕的是，技术狂热可能掩盖真实需求：某炼油厂曾盲目部署参数优化模型，却因未与DCS控制系统深度集成导致优化策略失效。因此，工业智能必须遵循“问题驱动”原则——正如DeepSeek-R1在空压站节能场景中，通过动态调整模型精度匹配边缘设备算力，在8GB显存的工控机上仍实现6.5%的稳定节能量，这才是工业AI从概念验证走向规模复制的正确路径。 综上所述，DeepSeek-R1通过系统性技术创新，为工业智能化提供了突破性解决方案。 在工业实践中，DeepSeek-R1重塑了预测性维护、工艺优化、供应链调度等场景。未来，工业大模型将呈现四大趋势：一是参数轻量化通过MoE架构实现任务级动态计算；二是场景垂直化聚焦工业刚需功能，如时序预测与图结构解析；三是产品工程化通过模块化工具链与增量交付降低落地门槛；四是私有化部署强化安全合规，如五层防护体系通过等保三级认证。在生态层面，需整合硬件、数据与行业知识，构建“问题驱动”的协同体系。DeepSeek-R1的技术路径表明，工业智能的成功依赖于架构创新、场景深耕与生态共建，而非盲目追求参数规模，这为制造业智能化转型提供了可复制的实践范式。

正文开始前，给大家推荐一个清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》，这份报告从DeepSeek的定义、功能、应用场景到使用方法等多个方面进行了全面阐述，提出了人机共生时代的能力培养体系，强调了掌握AI思维、整合力、判断力和创造力的重要性，以帮助用户更好地利用AI技术实现创新和突破。 扫码添加大师兄或复制链接（https://s.fanruan.com/ugb5b）即可免费获取资料 智能化政务服务与咨询 1.全方位智能咨询服务: 场景细化:  不仅仅是政策问答，而是深入到各类政务咨询，例如： 复杂政策解读:  针对企业补贴、税收优惠、产业扶持等复杂政策，Deepseek可以生成多维度、分层级的解读，并关联具体案例，让政策不再晦涩难懂。 个性化办事指南: 根据用户具体情况（例如企业类型、个人身份、办理事项），Deepseek 可以生成定制化的办事指南，包括所需材料清单、办理流程图、预约入口等，实现“千人千面”的精准服务。 多语种咨询: 对于国际化城市或涉外部门，Deepseek可以提供多语种的咨询服务，消除语言障碍，提升国际营商环境。 参考案例: 上海市“随申办”: 虽然未明确指出是否使用 Deepseek，但上海“随申办”的智能客服系统已经实现了类似功能，例如“政策计算器”、“智能预审”等，用户咨询量和办事效率显著提升。（上海市大数据中心） 北京市 12345 热线:  北京市 12345 热线也在探索AI智能客服，目标是实现7x24小时在线咨询，大幅缩短群众等待时间，提升问题解决率。（北京市人民政府） 参考指标:  预计使用 Deepseek 智能咨询系统后，政务服务咨询量处理能力提升3-5倍，人工客服压力显著降低，用户满意度提升 15% 以上。 2.主动式政务服务推送： 场景细化:  从被动等待用户咨询，转变为主动推送服务信息： 政策精准推送:  根据企业和个人的画像标签，Deepseek 可以主动推送相关的政策信息，例如新的补贴政策、行业动态、办事提醒等，实现政策“免申即享”。 预警信息推送:  针对企业经营风险、自然灾害预警等信息，Deepseek 可以及时推送给相关企业和个人，降低风险，提升政府应急响应能力。 个性化服务推荐:  根据用户历史行为和服务偏好，Deepseek 可以推荐相关的政务服务，例如创业培训课程、招聘信息、社保办理提醒等，提升服务触达率和用户粘性。 参考案例: 浙江省“浙里办”:  “浙里办” 已经开始尝试基于用户画像的个性化服务推荐，例如智能推荐高频服务、热点政策等。（浙江政务服务网） 重庆市“渝快办”:  “渝快办” 也推出了“政策找企业”等服务，主动推送政策信息，帮助企业及时了解和享受政策红利。（重庆市大数据应用发展管理局） 参考指标:  预计通过 Deepseek 主动服务推送，政策触达率提升 50% 以上，企业和个人对政策的知晓度和获得感显著增强。 3.智能化政务大厅： 场景细化:  将 Deepseek 应用于线下政务大厅，打造更智能、便捷的办事环境： 智能引导机器人:  Deepseek 驱动的机器人可以在政务大厅提供咨询引导服务，解答常见问题，指引办事窗口，减轻人工咨询压力。 智能填单助手:  通过语音或文字交互，Deepseek 可以辅助用户填写各类申请表格，自动识别和纠正错误，提高填单效率和准确率。 虚拟窗口服务:  在特定场景下，例如夜间或偏远地区，可以设置 Deepseek 驱动的虚拟窗口，提供 7x24 小时在线政务服务，突破时间和空间的限制。 参考案例: 多地政务大厅智能机器人应用:  国内多地政务大厅已经引入智能机器人，提供咨询引导服务，例如上海、广州、深圳等地。（可通过搜索 “政务大厅 智能机器人” 获取相关报道） 智能填单一体机:  一些政务大厅已经配备智能填单一体机，提供表格下载、填写指导、智能校验等功能，提升填单效率。（可通过搜索 “政务大厅 智能填单一体机” 获取相关产品信息） 参考指标:  预计智能化政务大厅可以减少用户排队等待时间 30% 以上，办事效率提升 20% 以上，大厅人工服务压力降低 40% 以上。 高效化政务办公 1.  公文处理全流程智能化: 场景细化:  将 Deepseek 应用于公文处理的各个环节，实现全流程智能化： 智能起草:  根据主题和关键词，Deepseek 可以辅助生成公文初稿，提供框架结构、内容要点、常用语等建议，降低公文起草难度。 智能核验与纠错:  Deepseek 可以自动检测公文中的格式错误、内容偏差、逻辑漏洞等问题，并提供修改建议，提升公文质量和规范性。 智能信息提取与摘要:  Deepseek 可以快速提取公文中的关键信息，例如时间、地点、人物、事件、政策要点等，并自动生成公文摘要，方便快速阅读和检索。 智能排版与格式转换:  Deepseek 可以根据公文规范自动排版，并支持多种格式转换，例如 Word、PDF、HTML 等，提高公文处理效率。 参考案例: 温州市鹿城区 “鹿小数” 案例深化:  “鹿小数” 在公文处理方面的应用已经初见成效，例如公文自动核验、AI 摘要等功能。（新华网浙江, 温州市人民政府) 深圳市福田区 “数智员工” 案例深化:  “数智员工” 在公文处理流程中扮演重要角色，提升了整体办公效率。（澎湃新闻） 参考指标:  预计使用 Deepseek 智能公文处理系统后，公文起草时间缩短 40% 以上，审核时间缩短 50% 以上，整体公文处理效率提升 60% 以上，公文错误率降低 70% 以上。 2.  智能知识管理与辅助决策: 场景细化:  构建更智能的知识管理体系，辅助政府决策： 智能文库搜索升级:  从关键词搜索升级为语义搜索，Deepseek 可以理解用户意图，更精准地检索政府内部文库、政策法规库、案例库等，并支持多轮对话式搜索，快速定位所需信息。 知识图谱构建与分析:  Deepseek 可以自动构建政府知识图谱，将分散的知识点关联起来，形成结构化的知识网络，并进行知识挖掘和分析，辅助政府进行政策制定、风险研判、趋势预测等。 智能会议纪要与议题分析:  Deepseek 可以自动生成会议纪要，提取会议要点，并对会议议题进行智能分析，例如热点议题、关注焦点、待办事项等，提升会议效率和决策质量。 数据可视化分析报告:  Deepseek 可以分析各类政务数据，例如经济数据、民生数据、城市运行数据等，生成动态可视化分析报告，直观展示数据趋势和规律，为政府决策提供数据支撑。 参考案例: 南昌市政务服务和数据管理局案例深化:  南昌试点 Deepseek+ 政务办公平台，文库搜索是核心应用之一，旨在提升信息检索效率。（新华网) 多地政府知识图谱建设探索:  一些地方政府已经开始探索建设政务知识图谱，用于辅助政策制定、产业分析等。（可通过搜索 “政务知识图谱” 获取相关案例） 参考指标:  预计使用 Deepseek 智能知识管理系统后，信息检索时间缩短 60% 以上，决策效率提升 30% 以上，数据分析效率提升 70% 以上。 3.  自动化办公流程与任务执行: 场景细化:  利用 Deepseek 实现更多办公流程的自动化： RPA 流程自动化升级:  结合 RPA 技术，Deepseek 可以驱动 RPA 完成更复杂的自动化任务，例如跨系统数据采集、审批流程自动流转、报表自动生成等，实现办公流程的端到端自动化。 智能任务调度与分配:  Deepseek 可以根据任务类型、紧急程度、人员技能等因素，智能调度和分配办公任务，优化资源配置，提高任务执行效率。 智能日程管理与会议安排:  Deepseek 可以辅助政府工作人员进行日程管理，智能安排会议，自动发送会议邀请和提醒，提高协同办公效率。 参考案例: RPA 在政务领域的广泛应用:  RPA 技术已经在政务领域得到广泛应用，例如税务申报自动化、社保办理自动化、数据报送自动化等。（可通过搜索 “政务 RPA 应用” 获取相关案例） 智能办公助手类产品:  市场上已经出现一些智能办公助手类产品，提供日程管理、会议安排、任务提醒等功能，提升个人办公效率。（可通过搜索 “智能办公助手” 获取相关产品信息） 参考指标:  预计使用 Deepseek 自动化办公系统后，重复性人工操作减少 80% 以上，办公流程耗时缩短 50% 以上，整体办公效率提升 40% 以上。 精细化城市治理与基层服务 1.  民生诉求智能分析与高效处置: 场景细化:  更精细化地处理民生诉求，提升治理效能： 诉求意图精准识别:  Deepseek 可以更准确地识别民生诉求的意图和情感，例如投诉、建议、求助等，并进行精细化分类，为后续处置提供更准确的依据。 诉求智能分派与协同:  Deepseek 可以根据诉求内容、地理位置、部门职责等因素，智能分派工单到相关部门或人员，并实现跨部门协同处理，提高诉求处置效率和协同性。 诉求热点分析与趋势预测:  Deepseek 可以分析海量的民生诉求数据，挖掘热点问题和趋势，为政府决策提供参考，例如预测未来一段时间的交通拥堵热点、环境污染高发区域等。 参考案例: 广州市政务服务和数据管理局案例深化:  广州在城市治理端应用 Deepseek，提升民生诉求处理精准度。（第一财经) 成都市 12345 热线智能化升级:  成都市 12345 热线也在积极探索智能化升级，例如智能工单分派、热点问题分析等。（可通过搜索 “成都 12345 智能化” 获取相关报道） 参考指标:  预计使用 Deepseek 智能民生诉求处理系统后，诉求分派准确率提升 20% 以上，平均处置时间缩短 30% 以上，用户满意度提升 10% 以上。 2.  社区服务智能化与精准化: 场景细化:  将智能服务延伸到社区，提升基层治理和服务能力： 矛盾纠纷智能调解:  Deepseek 可以分析社区矛盾纠纷案例，构建案例知识库，并辅助调解员进行矛盾分析、解决方案生成、调解话术建议等，提高调解效率和成功率。 社区居民智能画像:  Deepseek 可以分析社区居民的各类数据，例如年龄结构、职业分布、服务需求等，构建社区居民智能画像，为社区服务精准化提供数据支撑。 社区治理风险预警:  Deepseek 可以结合社区安全数据、舆情数据等，进行社区治理风险研判和预警，例如治安风险预警、舆情风险预警等，提升社区安全水平。 参考案例: 温州市鹿城区 “鹿小数” 案例深化:  “鹿小数” 已经沉淀社区服务案例库，用于辅助矛盾纠纷调解。（温州市人民政府) 多地智慧社区建设探索:  国内多地都在积极推进智慧社区建设，例如上海、深圳、杭州等地，探索智能化社区服务和治理模式。（可通过搜索 “智慧社区 案例” 获取相关报道） 参考指标:  预计使用 Deepseek 智能社区服务系统后，矛盾纠纷调解成功率提升 15% 以上，社区服务满意度提升 10% 以上，社区安全事件发生率降低 5% 以上。 3.  城市安全智能预警与应急响应: 场景细化:  提升城市安全管理水平和应急响应速度： 城市安全风险智能研判:  Deepseek 可以结合城市各类安全数据，例如交通数据、消防数据、治安数据、气象数据等，进行城市安全风险研判，识别潜在的安全隐患，并进行风险等级评估。 突发事件智能预警:  Deepseek 可以实时监测城市运行数据和舆情信息，对突发事件进行智能预警，例如自然灾害预警、公共卫生事件预警、安全事故预警等，为政府应急响应争取宝贵时间。 应急预案智能生成与优化:  Deepseek 可以根据突发事件类型和风险等级，智能生成应急预案，并根据历史数据和模拟推演，不断优化应急预案，提升应急处置能力。 应急资源智能调度与协同:  在突发事件发生时，Deepseek 可以辅助应急指挥部门进行应急资源智能调度，例如救援队伍、物资、设备等，并实现跨部门协同联动，提高应急响应效率。 参考案例: 成都市蓉安大模型平台案例深化:  蓉安大模型应用于应急行业，进行安全知识问答、隐患排查、风险评估和预警。（温江区人民政府) 多地城市安全运行中心建设:  国内多地都在建设城市安全运行中心，利用大数据和人工智能技术提升城市安全管理水平。（可通过搜索 “城市安全运行中心” 获取相关报道） 参考指标:  预计使用 Deepseek 城市安全智能预警系统后，突发事件预警时间提前 20% 以上，应急响应速度提升 30% 以上，城市安全事件损失降低 10% 以上。 其他创新应用场景 1.  政策模拟与影响评估: 场景细化:  在政策制定前，利用 Deepseek 进行模拟和评估： 政策效果模拟:  Deepseek 可以基于历史数据和经济模型，模拟不同政策方案的效果，例如经济增长、就业影响、环境变化等，为政策制定提供科学依据。 政策风险评估:  Deepseek 可以评估政策实施可能带来的风险，例如社会稳定风险、舆情风险、执行风险等，辅助政府进行风险防范。 政策优化建议:  基于模拟和评估结果，Deepseek 可以为政策制定提供优化建议，例如调整政策力度、优化政策措施、完善配套方案等，提升政策的科学性和有效性。 参考案例:  虽然公开案例较少，但政策模拟和评估是政府决策的重要环节，Deepseek 在这方面有巨大的应用潜力。一些研究机构和智库也在探索利用 AI 进行政策模拟和评估。（可通过搜索 “AI 政策模拟 评估” 获取相关研究信息） 2.  政务舆情智能监测与引导: 场景细化:  更智能地监测和引导政务舆情： 舆情实时监测与预警:  Deepseek 可以实时监测网络舆情，识别敏感话题和负面舆情，并进行预警，帮助政府及时掌握舆情动态。 舆情分析与趋势预测:  Deepseek 可以分析舆情数据，挖掘舆情热点、传播路径、情感倾向等信息，并预测未来舆情趋势，为政府舆情应对提供决策支持。 智能舆情引导与回应:  Deepseek 可以辅助政府进行舆情引导和回应，例如生成回应文案、推送权威信息、开展在线互动等，提升政府舆情引导能力和公信力。 参考案例:  政务舆情监测系统已经较为成熟，Deepseek 的加入可以提升智能化水平，例如更精准的情感分析、更智能的趋势预测、更个性化的引导策略。（可通过搜索 “政务舆情监测系统” 获取相关产品信息） 3.  公务员智能培训与学习: 场景细化:  提升公务员队伍的专业能力和学习效率： 个性化学习路径推荐:  Deepseek 可以根据公务员的岗位职责、知识结构、学习偏好等，推荐个性化的学习路径和学习资源，提升培训效果。 智能学习助手:  Deepseek 可以作为公务员的智能学习助手，解答学习疑问，提供案例分析，进行模拟测试，辅助公务员高效学习。 培训内容智能生成:  Deepseek 可以辅助生成培训教材、案例库、考试题库等培训内容，降低培训成本，提升培训质量。 参考案例:  在线教育和智能学习平台已经较为普及，Deepseek 可以应用于公务员培训领域，提升培训的智能化和个性化水平。（可通过搜索 “公务员 在线培训” 获取相关信息） 总结与展望 Deepseek 大模型在政府办公领域的应用场景极其广泛，并且正在从效率提升向更深层次的智能化转型迈进。从智能政务服务、高效政务办公到精细化城市治理，Deepseek 正在帮助政府构建更智能、更高效、更人性化的运行和服务体系。

本篇文章基于帆软供应链专家直播改写，深入探讨供应链管理解决方案生态及数字化战略计划的构建，包括成熟度模型的应用、战略规划的实施步骤、定性与定量的诊断方法、以及如何落实到企业的供应链实践中，为企业在制定未来供应链战略时提供理论依据和实践指导。 在设计供应链战略时，企业首先要面对的是如何评估和理解当前供应链的成熟度，以便为下一步的优化提供基础。邓海军老师在演讲中提到，供应链战略的设计需要基于一套清晰的框架和方法，通常可以分为定性评估和定量评估两大部分。 供应链优化方法概述与成熟度模型介绍 供应链管理在现代企业中扮演着战略性角色，其优化方法主要涵盖以下几个方面： 战略设计与目标对齐：基于企业的整体业务目标，供应链的战略设计需要确保其目标与业务战略高度一致。这一过程需要企业明确业务战略的核心驱动力，如市场拓展、成本优化或客户服务水平提升，并将供应链策略与之紧密结合。战略设计的实施需要考虑外部环境的动态变化，例如技术进步、市场需求波动和供应链网络中的风险因素。 成熟度模型的应用：通过采用供应链成熟度模型（例如Oliver Wight模型或VCI框架），对供应链流程进行评估与优化。这些模型提供了系统性的诊断工具和优化指南，使企业能够从流程、技术和组织协同的角度全面分析供应链的现状，并规划切实可行的改进路径。 定性与定量评估结合：通过流程成熟度分析和数据驱动的指标体系评估，识别现状与目标之间的差距。定性评估侧重于流程和组织能力的分析，而定量评估则通过指标如交付及时率、库存周转率和成本效率等提供明确的改进方向。 基于优先级的改进路径：根据业务价值和实施可行性，确定优化行动的优先顺序。优先级的确定不仅需要结合供应链对企业核心目标的影响，还需考虑资源投入和改进成果的时间表，以实现高效资源配置。 投资回报分析（ROI）：通过对项目成本和预期收益的分析，确保优化行动的经济性和可持续性。ROI分析需要包括直接收益（如成本节约）和间接收益（如客户满意度提升）两方面。 供应链成熟度模型介绍 供应链成熟度模型为优化供应链提供了系统化的框架。以下为关键模型的概述： SCOR 模型：专注于供应链的五大核心流程：计划（Plan）、采购（Source）、制造（Make）、交付（Deliver）和退货（Return）。提供标准化的流程定义及关键绩效指标（KPI），帮助企业衡量和优化供应链。 Oliver Wight 模型：基于四个阶段（Phase 1 至 Phase 4）描述供应链的成熟度，从基础的脱节型供应链到认知型供应链。注重供应链的协同深度与广度，从内部流程到外部客户及供应商的协同。 Gartner 成熟度模型：从技术、流程与组织协同角度评估供应链的成熟水平。提供分级结构（1-5 级），分别代表初始级到优化级。 VCI 模型：从七大维度评估供应链综合成熟度，对供应链成熟度做定性评估。 这些模型在供应链管理中扮演着诊断工具和优化指南的双重角色，通过明确的成熟度阶段和对应行动建议，帮助企业系统性改进供应链管理。 基于成熟度模型的现状评估-定性 定性评估聚焦于对流程和组织结构的现状分析，主要包括： 流程维度：评估企业供应链流程的规范化程度、标准化水平及流程一致性。例如，需求计划流程是否实现从销售到运营的整合。流程分析能够揭示当前操作中的低效环节，例如冗长的审批流程、信息传递不畅以及资源配置不合理等问题。 协同广度与深度：分析内部部门（如生产与销售）以及外部参与方（如供应商与客户）的协同情况。协同广度体现为企业是否能够实现跨部门的无缝对接，而协同深度则体现为企业是否与供应商和客户建立了战略性合作伙伴关系。 组织能力：评估团队的技能水平、角色清晰度和组织结构的灵活性。组织能力的强弱直接影响供应链的执行力和适应力。例如，一个缺乏专业需求计划人员的企业可能难以实现精准的供应链优化。 工具与技术支持：分析企业现有系统和技术（如ERP、BI工具）的使用情况及其支持能力。技术分析需要关注工具的功能性、易用性以及与业务需求的匹配程度。 定性评估通过访谈、问卷及流程审核，提供对现状的多维度理解，为后续的定量评估和改进行动提供基础。 基于指标体系的现状评估-定量 定量评估则以数据为核心，结合关键绩效指标（KPI）体系，对供应链的具体表现进行量化分析： 指标体系构建：可靠性指标：如按时交付率（OTIF）。效率指标：如库存周转率、生产周期。成本指标：如单位制造成本、物流成本。灵活性指标：如响应时间和调整能力。可持续性指标：如碳排放量和能源利用率。 数据分析工具：使用BI系统（如FineBI）生成报告和可视化仪表板。通过历史数据和基准分析，确定当前指标的实际表现。 现状与目标的差距分析：将企业当前表现与行业最佳实践或企业目标进行对比，识别关键改进领域。例如，通过分析按时交付率的差距，可以发现交付延迟的主要原因可能是生产计划不完善或物流运输问题。 定量评估能够提供清晰的基线数据和改进方向，为能力提升优先级的确定提供依据。 确定能力提升优先级 能力提升的优先级通常由现状与目标的差距以及其对业务目标的影响程度决定。具体方法包括： 差距分析（Gap Analysis）：结合定性与定量评估结果，确定供应链关键环节的改进需求。例如，如果定性评估显示需求计划流程不完善，而定量评估显示预测准确率低，那么需求计划优化可能是优先事项。 业务影响评估：分析不同改进行动对核心业务目标（如客户满意度、成本节约）的影响。例如，提高按时交付率可能对客户满意度的提升有直接影响，而改进库存管理则可能显著降低运营成本。 投入产出比（ROI）：基于每项改进的实施成本与预期收益，确定其优先顺序。ROI分析需要全面考虑直接收益和间接收益，例如通过缩短生产周期节约的成本和提升市场竞争力带来的间接收益。 通过结合业务目标与技术可行性，企业能够有效规划供应链改进行动，优化资源配置。 下期预告 在当今全球化的商业环境中，供应链管理已成为企业提高竞争力的关键因素之一，数字化转型则是现代供应链管理的核心战略。合理的供应链战略设计为企业提供了在复杂环境中稳定发展的保障。 在本篇，我们分享了供应链数字化成熟度模型，而在下篇，我们将为大家全面讲解供应链数字化战略规划的实操全流程，敬请期待！

在数字化浪潮席卷全球的当下，人工智能已成为推动各行业变革的核心力量。国资央企作为国家经济的中流砥柱，正积极抢抓AI战略机遇，加速智能化转型。DeepSeek作为国产大模型的杰出代表，凭借其强大的性能和开源优势，受到了众多国资央企的青睐。 根据爱分析的统计数据，截至2月21日，已有45%的央企完成了DeepSeek模型的部署。在不到一个月的时间内，如此高比例的央企实现了对开源模型的快速覆盖，这一速度在过去是难以想象的。 正文开始前，给大家推荐一个清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》，这份报告从DeepSeek的定义、功能、应用场景到使用方法等多个方面进行了全面阐述，提出了人机共生时代的能力培养体系，强调了掌握AI思维、整合力、判断力和创造力的重要性，以帮助用户更好地利用AI技术实现创新和突破。 扫码添加大师兄或复制链接（https://s.fanruan.com/ugb5b）即可免费获取资料 能源领域 央企对DeepSeek的落地进展尤为突出，“三桶油”——中国石油、中国石化和中国海油——已全部完成DeepSeek模型的部署，展现出能源行业在智能化转型中的强劲动力。 中国石油：其昆仑大模型已完成DeepSeek大模型的私有化部署。昆仑大模型的问答应用“行业大家”新增了DeepSeek深度推理能力，用户可切换至“深度思考”模式，体验知识推理和场景理解等服务。这一创新应用不仅提升了用户体验，也为行业知识的深度挖掘与应用开辟了新路径。 中国石化：完成了DeepSeek在国产化算力环境上的全尺寸部署，并成功接入长城大模型应用系统。这一举措不仅强化了模型的自主可控性，也为国产化算力与AI技术的深度融合提供了实践范例。 中国海油：“海能”人工智能模型平台已完成DeepSeek系列模型（包括DeepSeek-R1 671B完整版本及蒸馏版本）的私有化部署，并通过API接口服务于海油ERP系统、海油商城等多个业务应用。这标志着中国海油在智能化业务协同方面迈出了重要一步。 电力行业 多家央企也迅速拥抱DeepSeek，推动电力系统的智能化升级。 国家电网：其下属的国网信通产业集团通过模型服务云MSC（Model-Service-Cloud）平台接入DeepSeek大模型。该平台将实现需求精准解读、交互极致体验、缺陷智能防控、性能优化策略及文档自动生成等关键功能，显著提升电网数字化项目研发效率，并降低研发成本。 南方电网：其人工智能创新平台已完成DeepSeek开源大模型的本地部署，并将电力大模型体系全面引入、适配DeepSeek系列模型。目前，相关应用已正式开放使用，为电力行业的智能化运维与管理提供了有力支持。 中国华能：完成了DeepSeek系列模型的本地化部署，并推出了“睿智小能”AI助手与“iHN+”移动门户的集成应用。这一创新举措为日常办公与管理赋能，提升了企业的运营效率与决策科学性。 通信行业 三大运营商也纷纷接入DeepSeek： 中国移动：已全面接入DeepSeek-R1模型，提供专属算力方案，应用于智能客服、云计算等场景。移动云还为DeepSeek-R1模型定制了算力方案，为互联网企业和高校科研提供高性价比的算力与开发环境。 中国电信：天翼云成为国内首家支持DeepSeek-R1模型的云服务商，实现全栈国产化推理服务落地。在科研场景中，天翼云“息壤-科研助手”基于DeepSeek构建了WebUI应用服务，助力科研工作者提高学术资源检索、文献阅读分析等效率。 中国联通：基于“星罗”平台适配DeepSeek-R1模型，应用于联通云桌面、编程助手等场景，并提供全方位运行服务保障，为客户带来开箱即用的使用体验。 建筑行业 众多央企也开始探索AI智能化应用场景： 中铁一局：中铁一局智能科技分公司已完成DeepSeek-R1大模型的本地化部署，并在集团内部实现了多个智能化应用场景，包括制度助手和工艺工法助手等，大大提高了工作效率和质量。 中铁十局：在本地服务器部署了DeepSeek等大语言模型，减少了数据传输的延迟，实现了数据不出域，确保了数据的安全性和隐私性。员工可以通过自然语言查询，快速找到所需的管理规定，实现智能化问答。 中国能建：完成DeepSeek系列模型全平台接入与私有化部署，深度融入自主研发的“能AI”助手，实现人工智能全面赋能，数字化转型取得新突破。 更多行业  

产业数字化逐步成为发展大趋势，数字化服务的行业需求市场空间广阔。数字经济成为企业数字化发展的驱动力，我国企业使用数字化系统的趋势愈发显著。 成功的数字化转型必须具有清晰明确的战略规划和契合的规划模型，并有效实施转型行动。同时，数字化转型是长期过程，需要不断试错才能达到较为理想的效果。但是，一定要保持坚定的方向，这需要在进行深度的可行性分析后，制定出行动计划和方向，并坚持实施下去。契合的数字化规划模型是数字化转型的总体指导和有效方向支撑。 正文开始前，先给大家分享一份《企业数字化建设知识地图》，关于数字化转型的问题，这里都有详细解答。 扫描下方二维码或复制链接（https://s.fanruan.com/hhit8）即可免费获取资料！ 企业数字化转型模型现状分析 企业数字化转型需求越来越强烈，相应的数字化转型模型也应运而生。下面主要从信通院、国有企业、赛迪智库和中关村联盟等数字化转型模型来简要分析模型现状。 1.1 中国信通院发布的数字化转型模型（IOMM模型） 参考中国信息通信研究院发布的IOMM成熟度模型，该能力成熟度模型IOMM标准分五个阶段：基础保障、业务支撑、平台服务、客户运营、创新引领。整体框架还包括两大领域、四大象限、六大能力、六大价值，从能力和价值两个角度全面衡量数字基础设施的能力和体现的价值。 1.2 国有企业全链路数字化转型白皮书中的五化能力评估模型 国企数字化转型能力评估模型主要包括运营数字化、决策智能、业务在线、触点数字化、基础设施云化，从数智大脑、数据运营、全程在线、关联交互、基础设施等五个层面进行了数字化转型的五化模型分析。 1.3 《国有企业数字化转型橙皮书（2021）》中的六化模型 国有企业数字化转型的橙皮书中主要从产品、制造、营销、服务、管理、平台六个方面的数字化，进行了数字化转型的全面阐述。 1.4 赛迪智库的六化模型 赛迪智库主要从设施数字化、资源数字化、要素数字化、业务数字化、战略数字化、数字化效益六个层面进行了数字化转型的全面阐述。具体的实现主要表现在平台支撑（“上云”）、数据驱动（“用数”）、智能主导（“赋智”）三个方面。 1.5 中关村发展联盟数字化转型成熟度模型 中关村发展联盟数字化转型成熟度模型由成熟度等级、成熟度水平档次和评价域构成，主要从发展战略、新型能力、系统性的解决方案、治理体系、业务创新转型等五个评价领域及其对应的22个子域，进行数字化转型的全面阐述。成熟度等级按照规范级、场景级、领域级、平台级、生态级等五个等级进行了划分，并从转型深度和转型广度将其细分为十个水平档次。 图1 数字化转型六个等级示意图  数字化转型规划模型研究 依据上述模型现状，结合规划实际，下面主要从业务数据化到数据业务化两个维度、数据分析的四个阶段、信息化及数字化发展的六个等级、数字化转型六个层面等方面进行分析和研究，总结出一套为企业数字化转型规划的开展提供强有力支撑的数字化转型总体规划模型（DSLR）。 图2 数字化转型六化模型示意图 2.1 从业务数据化到数据业务化两个维度 2.1.1 业务数据化 完成业务数据化实际上需要经过简单数字化和流程数据化两个步骤，简单的数字化是IT时代信息化所做的事情，而流程的数据化则是DT时代数字化转型所做的事情。信息化是数据化的初级阶段，信息化能提升效率、沉淀相关数据，并为数据化输入提供必要的数据，信息化为数据化奠定基础，数据化将倒逼IT系统的完善和优化。 2.1.2 数据业务化 数据业务化为业务数据化的自然延伸。数据业务化是指通过对业务系统中沉淀数据的二次加工，找出数据中的规律，让数据更懂业务，并用数据驱动各个业务的发展，将数据渗透各个业务的运营当中，让数据反哺业务，最终释放数据价值，完成数据价值的运营闭环。 2.1.3 业务数据化与数据业务化之间的关系 （1）数据应用的深度：浅与深的关系。业务数据化是数据的浅层应用，数据业务化是深层应用。前者是前提和基础，后者是前者的延伸与深化。 （2）数据应用的节奏：先与后的关系。先有业务数据化，再有数据业务化。在“数据价值释放”这首歌曲中，业务数据化是前奏和序曲，数据业务化是主体和高潮部分。 （3）数据价值释放的进度：doing与done的关系。在数据价值释放的进程中，业务数据化是done、是先手，数据业务化是doing、是后手。业务数据化是过去式和现在完成时，而数据业务化则是现在进行时和将来完成时。 （4）相会于数据中台：相辅相成的关系。业务数据化与数据业务化相会于数据中台，是数据中台战略落地的左右手。业务数据化与数据业务化相辅相成，业务数据化是为了更好地开展数据业务化。数据业务化对业务数据化提出更高的要求，倒逼业务数据化做得更精细，两者共同服务于业务运营和数据价值释放。 2.2 从数据分析的角度看数字化的四个阶段 根据应用系统的总体建设目标和建设优先级，可将整体数字化建设分为四个阶段：描述性分析、多维性分析、预测性分析、指导性分析。 2.2.1 统计报表：描述性分析阶段 完成数据的标准化体系建设，实现企业所有指标数据的管理，实现数据的标签化，统一数据口径；建立元数据的管理体系，为大数据分析与挖掘提供强力基础。完成核心指标的数据和前后对比的描述性分析，引入可视化报表，呈现目前业务的现状，如管理层关注哪些业务、用到哪些指标、如何衡量变好/变坏等，并沉淀分析架构。 2.2.2 数据分析：多维性分析阶段 对数据进行多个维度的观察和分析，通过对数据进行切片、切块、聚合、旋转、钻取等各项分析操作，全面剖析数据，使经营层领导能够从多个侧面、多种维度和多项数据的综合度去查看数据，从而深入了解数据中所包含的信息、规律。 2.2.3 数据挖掘：预测性分析阶段 通过海量的数据挖掘，实现大数据的预测性分析能力，如能够提前测试业务年度成本、年度目标、未来收益大小等。 2.2.4 指导性分析阶段 根据对数据的描述性分析、多维度分析和预测性分析，定位业务变化的原因，找到影响结果的因素，给出可能的结果，在业务层面给出合理的指导性建议，为领导层提供业务需求或解决运营问题所需的最佳解决方案。 2.3 信息化及数字化发展的六个等级 数字化转型实质为信息技术所引发的系统性变革，根本内容是企业价值体系重构；核心手段是管理和信息平台的新能力封装和建设，驱动的要素就是数据。让数据流动起来，以便挖掘数据中蕴含的最大价值。从信息化建设到数字化有六个等级：弱信息化、中信息化、强信息化、弱数字化、中数字化、强数字化，如图1所示。 2.4 数字化转型六个层面 以统一的综合管理系统为核心平台基座，大中台，小前台，将可复用的业务功能和技术中间件沉淀到中台，前台灵活化；统一入口，整体集成；统一规划，分步实施；高度重视系统数据的准确性、安全性、可分析性，审批流程的规范性、严谨性。结合上述数字化转型模型和分析，结合各企业实际，总结契合企业数字化转型需求的六个层面，具体内容如图2所示。 2.5 数字化总体规划模型-DSLR 结合上述各类模型和企业实际，总结出如下适合企业的“12466”数字化总体规划模型（DSLR）。 DSLR（维度dimensions、阶段stage、等级level、层面range），是指两个维度（业务数据化、数据业务化）、四个阶段（描述性分析、多维度分析、预测性分析、指导性分析）、六个等级（弱信息化、中信息化、强信息化、弱数字化、中数字化、强数字化）、六个层面（基座灵活化、资源数据化、工作在线化、业务智能化、组织平台化、产业生态化）的总体规划模型，具体如图3所示。 图3 数字化转型总体规划模型（DSLR）示意图 结语 数字化是信息化基础上的再升级，数字化转型是利用数字化技术，以数据为驱动，打通企业的生产、管理各个板块，使信息汇聚形成大数据，通过数据挖掘、清洗和分析，形成数据资产，打造企业发展的新引擎。 企业数字化转型的基座灵活化、资源数据化、工作在线化、业务智能化、组织平台化、产业生态化的程度，是企业数字化发展的六项重要指标，每个指标的成熟度都可以从初始级、优化级、成熟级、卓越级来衡量，是数字化水平的重要标尺和对标，是后续实施成果复盘和后评估的重要依据。

最近，AI工具DeepSeek横空出世，在全球迅速爆红，成为当前科技和财经等领域最受关注的话题。按照全球主流机构的测评，DeepSeek在很多方面的表现和chatGPT的表现不相上下，在中文领域，DeepSeek的表现甚至更胜一筹。用中文向DeepSeek提问，DeepSeek可以给出非常深度的回答，完全没有模棱两可的“一眼AI式感觉”。 正文开始前，给大家推荐一个清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》，这份报告从DeepSeek的定义、功能、应用场景到使用方法等多个方面进行了全面阐述，提出了人机共生时代的能力培养体系，强调了掌握AI思维、整合力、判断力和创造力的重要性，以帮助用户更好地利用AI技术实现创新和突破。 扫码添加大师兄或复制链接（https://s.fanruan.com/ugb5b）即可免费获取资料 下面请DeepSeek针对数据资产、公共数据、数据交易、数据空间、数据确权、数据标注、数据跨境等七个领域的2025年发展趋势做一个预测。 数据资产，从“资源化”迈向“资本化” 趋势一，数据资产入表全面落地，成为企业“新资产负债表”标配 2025年，90%以上央国企将完成数据资产入表，推动数据资源向资产化、资本化跃升。财政部《企业数据资源会计处理暂行规定》细则落地，国资委明确将数据资产纳入央企考核体系。以南方电网为例，其2023年率先实现电力数据资产入表后，2025年预计带动能源行业形成千亿级数据资产池，并衍生出数据质押融资等金融工具。IDC数据显示，2025年全球数据资产管理市场规模将突破1200亿美元，第三方托管服务占比超40%。  趋势二，数据资产证券化试点扩围，金融产品创新提速 数据信托、数据保险等金融产品规模预计突破500亿元，全国性标准《数据资产质押登记指引》可能会出台，并加速这一进程。贵阳大数据交易所联合商业银行推出“数据贷”，企业凭数据交易流水即可获得授信，2025年此类模式或覆盖全国80%的数据交易平台。上海数交所统计，2023年数据质押融资规模已达50亿元，年增速超200%。   趋势三，数据资产运营分层化，头部企业主导生态构建 华为、阿里等科技巨头将自建数据资产管理中台，而中小企业则依托第三方平台实现轻量化运营。例如，腾讯云推出“数据资产托管服务”，帮助制造业企业将生产数据封装为标准化产品，2025年此类平台服务收入或占行业总规模的35%。 公共数据，从“开放共享”转向“价值闭环” 趋势一，公共数据授权运营收益分成机制成熟 2025年，50%以上地级市将建立公共数据运营平台，医疗、交通数据成为核心变现标的。深圳《公共数据条例》明确政府分成比例不超30%，杭州市交通局授权阿里云运营城市交通流量数据，年收益超亿元。据上海数交所统计，2025年公共数据交易占比将提升至50%，金融、物流领域贡献主要需求。   趋势二，公共数据开放“精准化”，普惠与高价值并行 地方政府开放数据集数量年均增长50%，但80%的高价值数据需求集中在金融风控、医疗研发等领域。北京市政务数据开放平台上线“数据沙箱”功能，允许企业在隔离环境下调用社保、税务数据，2025年此类安全计算模式或覆盖全国60%的省级平台。 趋势三，公共数据与社会数据融合催生新场景 政府联合企业打造“数据融合试验区”，例如厦门市开放医疗数据与保险机构合作开发健康风险评估模型，2025年此类模式或降低医保欺诈率20%。Gartner预测，2025年全球政府数据开放衍生的商业价值将达3000亿美元。 数据交易，从“区域试点”到“全国流通” 趋势一，数据交易市场流动性突破3000亿大关 全国数据交易规模将在2025年突破3000亿元，金融、工业数据占比超60%。国家数据局推动建立“跨区域交易互认机制”，上海数交所与深圳数交所实现结算互通，2024年的数据交易额纪录或将被刷新。   趋势二，数据交易标的向“标准化产品”转型 数据交易所推出“数据期货”“数据指数”等衍生品，如北京国际大数据交易所上线“城市消费活力指数”，金融机构据此开发投资策略。2025年标准化数据产品交易占比或从2023年的20%提升至50%。 趋势三，跨境数据交易“自贸区模式”成型 粤港澳大湾区参照欧盟《数据法案》建立“数据保税区”，允许智能网联汽车、跨境电商数据合规出境。2025年，自贸区跨境数据流动“白名单”将扩展至生物医药、跨境金融等领域，试点企业数据出口效率提升70%。 数据空间，从“行业试点”到“基础设施化” 趋势一，国家级数据空间建设提速，覆盖10+关键行业 “一行业一空间”布局启航，中国商飞联合华为构建航空制造数据空间，实现供应链数据可信共享。2025年，工业、医疗、金融等领域将建成10个以上国家级数据空间，带动行业数据协作成本降低30%。 趋势二，区块链与隐私计算成数据空间“标配” 80%的数据空间集成区块链技术，蚂蚁链“隐私协作网络”支持企业数据“可用不可见”联合计算，某银行借此将风控模型训练数据调用效率提升5倍。IDC预测，2025年数据空间相关技术市场规模将达200亿元。 趋势三，数据空间运营模式分化，平台方主导收益分配 头部科技企业主导数据空间商业化运营，例如腾讯云工业数据空间按数据调用量收取服务费，2025年此类平台或占据60%的市场份额。 数据确权，从“确权登记”到“司法落地” 趋势一，全国统一数据产权登记平台上线 2025年将完成100万笔数据产权登记，深圳数据交易所发放的“数据资产凭证”成为行业范本。北京市政务数据率先完成确权，金融机构可直接调用产权清晰的公共数据开发信贷模型。 趋势二，数据确权司法判例明确“权益边界” 最高法发布数据产权纠纷指导案例，明确用户行为数据、AI生成数据权属。2023年杭州互联网法院判决某电商平台拥有用户行为数据使用权，2025年类似判例或推动行业形成数据采集“明示同意”规则。 趋势三，技术手段赋能数据确权全链路 区块链存证、数字水印等技术广泛应用，新华三推出“数据血缘追踪系统”，帮助企业厘清数据加工链条中的权属关系。2025年，技术驱动的确权服务市场规模或达80亿元。 数据标注，从“劳动密集”到“智能驱动” 趋势一，AI大模型重构标注产业，人力成本下降40% 百度智能标注平台实现“AI预标注+人工校验”，自动驾驶标注效率提升5倍。2025年，70%的标注工作将由AI辅助完成，2D标注市场增速放缓至10%，而3D点云标注市场年增速超100%。 趋势二，垂直领域标注需求爆发，催生专业化服务商 元宇宙、低空经济带动3D空间、遥感影像标注需求，某头部标注企业为无人机公司标注百万级遥感数据，单笔合同金额突破5000万元。IDC数据显示，2025年中国3D标注市场规模将占全球40%。 趋势三，标注质量标准全国统一，行业洗牌加速 未来可能发布行业标准《数据标注质量评估指南》，淘汰未通过认证的中小标注企业。2025年，AI训练数据不合格率将从2023年的25%降至10%，头部企业市场份额提升至60%。 数据跨境，从“合规探索”到“规则输出” 趋势一，中国跨境数据规则体系与国际接轨 《数据出境安全评估办法》可能迎来升级，引入“分级分类”等管理机制，允许自贸区试点企业享受简化审批流程。某智能车企通过北京自贸区“数据通道”向海外传输自动驾驶数据，审批时间从60天缩短至7天。2025年，数据出境安全评估申报通过率或提升至85%。 趋势二，跨境数据“自贸区+国际互认”双轮驱动 粤港澳大湾区与东盟签署数据跨境互认协议，允许跨境电商、物流数据合规流动。上海自贸区建立“数据出入境白名单”，涵盖智能网联汽车、生物医药等6大领域，2025年试点企业数据出口规模或增长3倍。 趋势三，隐私计算技术破解跨境数据流动难题 蚂蚁集团推出“跨境隐私计算一体机”，支持中欧企业数据联合计算而不转移原始数据。某药企借此与海外机构联合研发新药，数据调用效率提升50%。Gartner预测，2025年全球70%的跨境数据流动将依赖隐私计算技术。 整体上，2025年数据要素各个领域的变革将围绕合规化、资产化、全球化三大核心展开。 企业需重点关注数据资产入表、跨境规则适配、AI标注增效等方向，提前布局数据资产管理体系与合规框架，方能在新一轮产业升级中抢占先机。 

本文摘自《商业智能应用白皮书5.0》，复制链接免费下载: https://s.fanruan.com/kr5s6 帆软理解的数据治理内涵：是一套管理体系 数据治理（Data Governance – DG）是企业对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（包括计划、监督和执行 )，它是管理企业数据资源的一种方式、方法，旨在确保数据的质量、安全、合规和有效性。数据治理是企业实现数据战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 数据的生命周期包含了源头、处理和消费这三个阶段，数据的问题也可能会出现在这三个环节中。例如在数据源头环节，用户录入数据的规范性存在问题，导致了最终数据消费环节的数据质量低。数据表象问题的根源，可能来自于业务系统用户交互设计，乃至是底层数据库表结构设计上的缺陷。 而要想解决这些表象的数据问题，就必须解决深层次的信息化业务系统开发以及数据库表约束设计等问题。例如为了保证用户录入数据的准确性，有三种方式去设计业务系统：其一是设计前端的检验验证，避免用户做出相同的选择；其二是通过程序编写过滤判断的逻辑，筛除掉前端误入的数据，作为第二层验证；其三是通过建立约束条件，例如唯一性约束、检测约束等等来控制数据录入准确性。 因此，企业的数据治理远非使用一款单一的工具或产品就可以实现的，它是需要回到源头，对企业的组织、流程制度、业务系统、底层架构等多个方面进行排查和重构的，它是一套复杂的管理体系。 帆软数据治理策略：拉式策略与推式策略 考虑到数据治理工程的复杂性，我们提出了两种目的性不同的数据治理策略：拉式策略（Pull Strategy）和推式策略（Push Strategy）。 1、拉式策略 面向数据应用，是以提升数据应用过程中的数据准确性为目标的数据治理建设策略。 它强调在数据应用的过程中定位和解决问题，以数据应用项目为建设周期。具体而言，拉式策略有三个特点： （1）自上而下 拉式策略通常以指标体系为起点，进行金字塔式自上而下的规划与建设，通过“数据流、业务流、信息流”的过程反向推动数据质量提升； （2）数据整合 它包括多系统的数据整合、拉通、清洗、处理，以及数据仓库建设和 ETL 开发过程； （3）数据应用 拉式策略面向数据应用。根据实际业务情况，主要解决数据指标定义标准不清晰、指标计算口径不统一、指标计算口径版本变更、数据不准确、数据上报与数据审核等数据应用场景出现的问题。 2、推式策略 面向数据全生命周期的管理与控制，是一种体系化的数据治理建设策略。 它强调体系化的计划、监督、预防与执行，包括多年计划的数据策略建设周期。具体而言，推式策略有三个特点： （1）体系化、系统化 推式策略不针对某个单一的、具体的数据应用场景，而是一个全面体系化的治理过程； （2）全生命周期 它贯穿数据全生命周期的管理，例如数据采集、数据质量、数据应用、数据安全、数据分享等多个环节； （3）立体策略 推式策略从数据治理策略（目标、范围、方法和组织 ）开始，通过专业的数据治理团队进行数据治理的规划、实施和监督，通过制定数据管理流程规范从源头业务系统的构建到数据的分发、流转，包括数据安全策略与控制，最终贯穿数据资产管理、分析和挖掘的全生命周期过程。 3、两种策略比较 拉式策略以数据应用需求为起点，推式策略以标准规划为起点，两种策略在多个方面有差异： 根据多数企业的实践经验，以数据应用需求为起点的拉式策略有着更短的实施周期和更低的投入成本，是一种更加灵活、更加敏捷的数据治理策略，我们将在下文中着重介绍这种数据治理策略。 适合多数企业的数据治理更优解：拉式策略 以提升数据应用过程中数据准确性为目标的拉式数据治理建设策略主要包括3个流程： （1）基于指标体系的数据问题洞察：基于数据指标体系，以“数据流、信息流、业务流”的基本逻辑框架，在限定的范围内及时洞察数据质量问题的根源，并逆向推动业务信息化和业务管理的改善和提升； （2）稳健的数据架构设计：通过数据仓库建模、合理的分层设计、ETL 过程开发等，保障数据模型及架构的稳健性和可扩展性，提高数据使用的准确性； （3）数据应用审核管控机制：建立面向高层管理的数据指标管控及审核机制，确保数据应用过程中（上报、可视化分析）关键数据必须经过有效审核，提升数据使用质量及数据准确性。 1、基于指标体系的数据问题洞察 （1）数据问题洞察流程 数据问题的洞察过程可以分为5个步骤：第一步是企业内部的资料收集和需求调研；第二步是指标体系梳理；第三步是确认可视化原型设计方案；第四步是“数据流-信息流-业务流”的问题识别过程；第五步是暴露问题，形成数据质量提高待办。这些步骤中最为重要的是第二步指标体系的梳理和第四步“数据流-信息流-业务流”的问题识别过程。数据问题洞察，本质上就是基于数据指标体系，以“数据流、信息流、业务流”的基本逻辑框架，在限定的范围内及时洞察数据质量问题的根源，并逆向推动业务信息化和业务管理的改善和提升。 数据流层面： 企业数据问题的洞察始于数据流层面的对指标体系的梳理。指标体系里包含指标和维度，指标即是目标，维度是数据的视角。在确定指标体系后，就需要标准化指标的定义与计算口径、计算逻辑，包括对不同计算口径的版本管理。在计算口径确认后，就需要顺着计算逻辑逐层向下追踪，查看数据能否被获取到。 信息流层面： 数据流层面出现问题，排除信息流层面存在的信息系统建设问题，还有可能是业务流层面的管理问题导致的。例如同一个指标有不同的计算口径，这就不是信息系统的问题，而是管理自身的问题，是由于部门间的冲突而导致的。从数据流到业务流的分析，企业可以通过表层的数据问题洞察到自身业务流程上存在的弊端，从而逆向完善业务管理流程和管理边界。 业务流层面： 在这样金字塔式的数据问题洞察方法下，通过阶段性、有限的指标体系框定了取数的来源范围，因此不会盲目地扩大数据治理的范围和目标。通过在限定的系统范围内洞察存在问题的数据，可以形成有针对性的数据治理策略，让问题聚焦。最后通过阶段性的识别问题、解决问题，可以由点到面、由浅及深，暴露的问题逐步解决，保障阶段性的建设成果。 （2）数据问题洞察案例 1、案例一：通过“数据流”和“业务流”定位到“信息流”层面的建设问题 表象问题：某集团内部分包导致项目产值及二级单位业绩划分不明确。 根因分析：在数据流层面上，发现各部门项目产值不一致，数据的准确性存在问题。基于这个问题，进一步去挖掘信息流层面和业务流层面的根因。在业务流层面上，集团有明确的业务管理标准和规章制度，需要各部门在项目成立时就明确产值，并在缴纳管理费时才需要上报产值，因此业务流层面不存在严重问题。在信息流层面上，项目组织建立时存在同一个项目在信息系统中有两个层级项目的情况，因此 NC 中项目组织存在“多对一”的情况，导致系统中取自 NC 的项目组织的数据存在问题。至此，我们通过“数据流”和“业务流”的分析，将数据问题定位到了“信息流”层面的系统设计问题。 解决路径： 从信息侧的角度，在 NC 中建立项目组织时，需要划分项目组织层级，总承包项目部由总承包申请建立，内部分包项目部建立时需要选择对应的总承包项目部；从数据侧的角度，进行产值统计时，项目总产值仅统计一级组织的产值数据。核算各公司产值时，按照对应组织核算自施部分产值，并抵扣内部分包的产值。 治理成果： 最终，通过完善业务系统中项目分级管理的机制，实现项目产值的精准核算，完成了从数据问题洞察到数据治理的过程。 2、案例二：通过“数据流”和“信息流”定位到“业务流”层面的管理问题 表象问题：某集团在建项目、完工项目数量各部门数据不一致。 根因分析：数据流层面上，发现在进行数据分析时，从各业务系统中获取的数据不一致，并且项管部仍存在线下统计数据的现象。进一步分析，发现信息流层面不同的业务系统，对项目状态的定义模糊、不一致，例如项管部以项目部发文为开工，商务部以获取开工报告为开工。至此，我们已经可以明确问题的根源在于业务流层面，集团内部缺乏统一的制度、流程来明确项目各节点的划分标准，也没有明确以固定的流程节点划分项目状态。因此，要想治理各部门项目数量的数据问题，就必须在集团管理流程和标准上做出改善。 解决路径：从业务侧的角度，开展跨部门的沟通交流，统一项管部、人力部、商务部的项目状态定义标准；从信息侧的角度，完善项目状态各阶段划分流程，在 OA 系统中完善、改造流程节点；从数据侧的角度，根据现有流程优化取数逻辑，实现数据的来源一致和跨部门应用。 治理成果：最终，实现了跨部门项目数据的统一，规范了项目全生命周期的管理流程，完成了从数据问题洞察到数据治理的过程。 2、稳健的数据架构设计 在洞察到数据问题所在并进行了数据侧、信息侧或者业务侧的改善后，进行稳健的数据架构设计是拉式策略的第二个流程。这里主要涉及通过数据仓库建模、合理的分层设计、ETL 过程开发等，保障数据模型及架构的稳健性和可扩展性，从而提高数据使用的准确性。值得强调的是思考数据架构有三个出发点：稳健性、可扩展性和效率。数据仓库架构的稳健性需要通过数据仓库分层来解决；数据仓库的可扩展性要通过数仓建模、维度一致性等方式来解决；效率问题需要通过多系统数据集中、处理，从流程型数据架构转变到分析型数据架构来解决。 3、数据应用审核管控机制 我们数据治理策略的最后一个流程是建立一个企业内部，面向高层管理者的数据指标管控及审核机制，确保数据应用过程中（上报、可视化分析）的关键数据必须经过有效审核，提升数据使用质量及数据准确性。 以某集团的经营分析会数据审核流程为例，集团总部的填报用户保存、提交数据后，数据会被锁定并流转至集团总部的审核用户处。如果数据审核通过，它会被定版并做会前使用准备；如果数据审核不通过，它则会被退回填报用户处，并且系统会自动推送审核失败原因给填报用户，后台同步更新审核记录和状态。 子产业集团的填报用户提交数据后，流程情况与集团总部的填报用户类似，只是需要额外经过一轮子产业集团审核用户的审核。如果在子产业层面审核通过，数据将会做会前准备定版，流转至集团总部审核用户处。如果集团总部数据审核不通过，数据将会被直接退回子产业数据保存中心，并推送原因给子产业填报用户。总之，双重审核流程保障了子产业集团数据上报的准确性，进而提高了集团总部高层使用数据的质量。 图：某集团经营分析会数据审核流程 归根结底，企业表层数据问题的产生往往有深层次的业务系统设计、流程制度管理方面的原因。因此要想通过数据治理提升企业数据的质量，就不能仅仅依靠一个工具或产品解决表象的问题。 帆软提出了企业数据治理的拉式策略（Pull Strategy）和推式策略（Push Strategy）来满足不同的数据治理需求。考虑到当今企业面临的复杂环境，实施周期更短、治理成本更低的拉式治理策略更能及时满足企业数据消费的需求，是一种更灵活、更敏捷的数据治理方式。 在该策略下，基于指标体系的“数据流-信息流-业务流”分析逻辑能够帮助企业发现、洞察、追踪数据问题产生的根源；稳健的数据架构设计能够帮助企业解决数据质量的问题；数据应用审核管控机制的建立能够帮助企业解决错误数据被使用的问题。经过系统化的数据治理，企业数据质量将更能满足消费的需求，基于数据的决策也将更加精准。

在当今竞争激烈的制造业市场中，数字化转型已成为企业生存与发展的关键。而最近爆火的 DeepSeek，为制造业企业的数字化转型带来了新的契机。今天制造企业CIO就来和大家聊聊如何利用 DeepSeek帮助企业实现数字化转型。 正文开始前，给大家推荐一个清华大学出品的《DeepSeek：从入门到精通》，这份报告从DeepSeek的定义、功能、应用场景到使用方法等多个方面进行了全面阐述，提出了人机共生时代的能力培养体系，强调了掌握AI思维、整合力、判断力和创造力的重要性，以帮助用户更好地利用AI技术实现创新和突破。 扫码添加大师兄或复制链接（https://s.fanruan.com/ugb5b）即可免费获取资料 DeepSeek 爆火，为工业转型带来启示 春节期间，深度求索（DeepSeek）公司推出的智能问答产品突然爆火，其快速迭代的模型能力、精准的语义理解和对复杂问题的处理效率，在社交媒体和行业圈层引发广泛讨论。这一现象级事件，不仅展现了通用人工智能（AGI）技术突破的潜力，更折射出 AI 技术向垂直领域渗透的加速度。 对于长期受困于高成本、长周期数字化转型的工业企业而言，DeepSeek 的案例恰似一剂清醒剂。当 AI 技术逐渐突破通用场景的边界，工业领域的数字化转型或将迎来更轻量化、更低门槛的变革路径。 传统工业数字化转型往往依赖重资产投入，从 ERP、MES 系统部署到工业互联网平台建设，动辄千万级的 IT 预算和数年实施周期成为常态。而 DeepSeek 展现的 “小步快跑” 技术迭代逻辑，提示着一种新可能：通过 AI 技术对数据价值的深度挖掘，工业企业或许能以更低成本、更早享受到智能化红利。 CIO的六大核心策略：从规划到落地 DeepSeek是一种基于深度学习的人工智能技术，它利用先进的神经网络模型，对海量数据进行高效处理和分析。其核心优势在于强大的数据处理能力和智能决策支持，能够为企业提供精准的市场洞察、高效的运营管理和创新的业务模式。DeepSeek通过实时采集和分析生产数据，能够预测设备故障、优化生产计划，提高生产效率和产品质量。此外，DeepSeek还能帮助企业实现供应链的智能化管理，降低库存成本，提高供应链响应速度。 1、赋能智能研发——从“试错迭代”到“仿真加速” 在制造业研发环节，以往常依赖大量的试错和反复迭代，耗费大量时间和资源。而 DeepSeek 的出现改变了这一局面。其支持代码生成与仿真建模，为智能研发提供了强大助力。 某装备制造企业借助 DeepSeek 进行新品研发，将原本漫长的 18 个月研发周期大幅缩短至10个月，研发成本更是下降了 35%。在设计图纸审核方面，基于 DeepSeek-V3 的多模态能力，自动化审核效率提升了 50%。这意味着企业能够更快速地将产品推向市场，在成本降低的同时，也能更快地响应市场需求。 DeepSeek 在智能研发中的应用，还体现在对复杂设计问题的快速解决上。以往工程师们需要花费大量时间进行设计计算和模拟，现在通过 DeepSeek 强大的计算能力和智能算法，能够快速生成多种设计方案，并对方案进行模拟分析，筛选出最优解，大大提高了研发效率和产品质量。 联想个人智能体“小天”接入DeepSeek后，进一步拓展了AI在制造终端的应用边界。通过AIPC、工作站等设备，工程师可实时调用DeepSeek的代码生成、故障诊断等功能，提升研发与运维效率。以联想昭阳AIPC为例，用户一键唤醒“小天”即可完成复杂图纸的智能解析与工艺优化，将传统需数小时的任务压缩至分钟级 CIO行动指南： ●在 CAE（计算机辅助工程）中嵌入 AI 模型，加速仿真验证。通过将 DeepSeek 的 AI 模型与 CAE 工具相结合，能够快速处理和分析复杂的工程数据，使得仿真验证过程不再耗时费力。原本需要数周才能完成的复杂产品结构应力仿真，现在借助 AI 模型可能仅需几天就能完成，大大缩短了研发周期。 ●建立 “AI + 工程师” 协同平台，降低技术门槛。该平台以 DeepSeek 技术为支撑，工程师可以通过自然语言与 AI 进行交互，快速获取设计建议、解决方案以及技术文档。例如，在设计新产品时，工程师只需输入产品的基本参数和功能要求，AI 就能迅速生成初步设计方案，供工程师参考和优化，让非 AI 专业背景的工程师也能轻松运用 AI 技术，提升研发效率。 2、重构智能生产流程——从“人盯设备”到“AI自决策” 在传统制造业生产流程中，大量依赖人工紧盯设备运行状态，不仅效率低，还容易出现人为疏忽。DeepSeek 技术的应用，能够彻底改变这一现状，推动生产流程向 “AI 自决策” 迈进。 以某家电巨头的 “黑灯工厂” 升级为例，借助 DeepSeek 的视觉检测与工艺优化模型，取得了显著成效。在缺陷检测自动化方面，生产线不良品率从 0.8% 大幅降至 0.1% ，每年节省质检成本超过 2000 万元。以往人工质检需要大量人力，且容易出现漏检情况，现在 AI 视觉检测能够快速、精准地识别产品缺陷。在工艺参数实时调优上，通过对历史数据的深度学习，能耗降低了 12%，良品率提升 5%。AI 根据实时生产数据动态调整工艺参数，让生产过程始终保持在最佳状态。 CIO行动指南： ●优先部署高价值场景，例如质检环节，产品质量直接关系到企业声誉和市场竞争力，利用 DeepSeek 实现自动化质检能快速提升产品质量；设备预测性维护也至关重要，可提前发现设备潜在故障，避免因设备停机造成的生产中断。 ●结合DeepSeek与IoT传感器数据，构建 “感知 - 分析 - 决策” 闭环。IoT 传感器实时采集设备运行数据、生产环境数据等，DeepSeek 对这些数据进行分析处理，根据分析结果做出决策，如调整设备运行参数、发出维护预警等，实现生产流程的智能化、自动化。 3、打造智能供应链——从“经验备货”到“需求先知” 传统制造业供应链依赖经验进行备货，容易出现库存积压或缺货的情况。而 DeepSeek 技术的融入，能让供应链实现 “需求先知”，极大提升运营效率。 以长虹供应链的 “智慧大脑” 为例，接入 DeepSeek 后，取得了显著成果。在需求预测方面，精准度提升了 30%。工作人员仅需通过自然语言输入销售目标，系统就能自动生成多维度分析报告，为采购计划提供科学指导。以往依赖人工经验判断采购量，常常出现偏差，现在借助 DeepSeek 的强大分析能力，让采购计划更贴合实际需求。在智能客服方面，响应效率翻倍，能 7×24 小时不间断处理供应商咨询，人工介入率降低了 70% 。这不仅节省了人力成本，还大大提高了沟通效率，让供应商的问题能得到及时解决。 CIO行动指南: ●利用 DeepSeek 的语义理解能力，整合 ERP、CRM 等多系统数据。供应链涉及多个业务系统，数据分散，通过 DeepSeek 对不同系统数据进行语义理解和整合，打破数据壁垒，实现数据的互联互通，为供应链决策提供全面的数据支持。 ●部署智能分析模块，实现供应链风险预警与动态优化。借助 DeepSeek 搭建智能分析模块，实时分析供应链数据，提前发现潜在风险，如原材料供应短缺、物流延误等，并根据风险情况动态调整供应链策略，确保供应链的稳定高效运行。 4、优化业务流程 —— 从 “繁琐低效” 到 “智能高效” 企业日常运营中存在大量繁琐且重复的业务流程，如费用报销、报表制作、审批流程等，严重影响工作效率。DeepSeek 技术的应用能够对这些业务流程进行智能化改造，大幅提升效率。 以虹信 EADP 的智能制单革命为例，在费用报销自动化方面，员工只需语音输入报销需求，系统便能在秒级生成单据，错误率从 8% 降至 0.5%，流程耗时减少 80%。以往员工填写报销单据不仅繁琐，还容易出错，现在借助 DeepSeek 实现智能化操作，大大减轻了员工负担，提高了财务工作效率。在生产报表智能化上，通过自然语言指令即可生成多维分析图表，管理层决策响应速度提升 60%。以往制作报表需要耗费大量时间收集、整理数据，现在通过 AI 快速生成，为管理层提供及时、准确的数据支持，助力决策制定。 CIO行动指南： ●优先优化高频、高重复性业务流程，如报表制作、审批流程等。这些流程频繁发生，优化后能产生显著的效率提升和成本降低效果。通过引入 DeepSeek 技术，实现流程自动化、智能化，减少人工干预，降低出错率。 ●通过 DeepSeek 的 API 接口，快速对接现有 OA、MES 系统。OA 系统涉及办公流程，MES 系统关乎生产管理，将 DeepSeek 与这些系统对接，能够让 AI 技术深度融入企业日常运营，实现数据的无缝流通和业务流程的协同优化，进一步提升企业整体运营效率。 5、统一数据底座 —— 从 “数据孤岛” 到 “数据融合” 在传统制造业数据管理中，生产设备、工艺参数、人员操作、物料流动等数据分散在数十个异构系统中，形成了一个个数据孤岛。传统ETL（数据抽取、转换、加载）方式难以实现实时融合，导致数据利用效率低下，无法为企业决策提供有力支持。 DeepSeek 相关技术的出现，为打破数据孤岛，实现数据融合提供了有效途径。通过物联网边缘计算设备，可实现毫秒级数据采集，覆盖设备振动、温度、能耗等传统 SCADA 系统忽视的 “暗数据”；借助异构系统集成驱动，能快速对接与集成 ERP、OA、CRM 等信息系统，让所有数据完成汇聚并能统一调取使用，真正实现全要素连接，即对工业企业人机料法环测多维度多源数据的全连接 。 以某钢铁集团为例，利用 DeepSeek 相关技术构建统一数据底座后，数据分析准备时间从平均 3 天缩短至 2 小时。同时，通过 AI 自动识别数据血缘关系，建立动态数据目录，解决了因设备迭代、工艺变更导致的数据 schema 漂移问题，实现动态数据治理。基于知识图谱技术自动建立设备-工艺-人员-物料间的关联关系，为上层应用提供语义化数据服务，即智能数据编织，使得该集团发现了传统方法难以捕捉的工艺参数耦合关系，大大提升了数据的利用效率和价值。 CIO行动指南： ●优先梳理企业核心业务数据，明确数据融合的重点方向。例如围绕生产制造环节，先整合设备运行数据与工艺参数数据，为优化生产流程提供数据基础。可以从关键生产设备的运行数据入手，分析设备的运行状态、故障频率等，再结合工艺参数，找出影响生产效率和产品质量的关键因素。 ●建立数据治理团队，结合 DeepSeek 的数据处理能力，制定数据标准和规范。确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的一致性和准确性，保障数据融合的质量。数据治理团队要负责制定数据的命名规则、数据格式、数据质量评估标准等，同时利用 DeepSeek 的语义理解和数据处理能力，对数据进行清洗、转换和整合。 ●注重数据安全与隐私保护，在数据融合过程中，建立严格的数据访问权限管理机制。明确不同部门、不同岗位人员对数据的访问权限，防止数据泄露和滥用。同时，要采用加密、脱敏等技术手段，保护数据的安全和隐私。 6、构建AI人才梯队——从“技术焦虑”到“全员赋能” 当 AI 成为数字化转型的核心引擎，企业 IT 部门的职能将发生根本性转变。 一方面，工程师需要掌握数据标注、特征工程、模型监控等新技能，实现能力重构；另一方面，企业应设立专门的数据治理委员会，建立跨部门的数据责任矩阵，推动组织变革。同时，要培养 “数据即资产” 的共识，建立基于数据价值创造的绩效考核体系，完成文化转型。 CIO行动指南： ●建立 “AI 能力认证” 机制，鼓励员工提升自身 AI 能力。对于通过认证的员工，在绩效评定、晋升等方面给予一定倾斜，激发员工学习 AI 的积极性。同时，跨部门协作创新项目可以充分发挥不同部门员工的专业优势，结合 AI 技术，创造出更具创新性的解决方案。比如，研发部门与生产部门合作，利用 AI 优化产品设计和生产工艺，提升产品质量和生产效率。 谋篇布局，展望未来 企业在利用 DeepSeek 实现数字化转型时，要有清晰的总体规划。首先，要明确企业的数字化转型目标，是提高生产效率、降低成本，还是提升产品质量、创新业务模式等。根据目标制定详细的实施计划，分阶段推进数字化转型工作。 同时，要注重人才培养和团队建设。数字化转型需要既懂制造业业务又懂 AI 技术的复合型人才，企业要加强内部培训和外部人才引进，打造一支高素质的数字化转型团队。 从前瞻性角度看，未来五年，我们或将见证工业领域出现 “AI 工业化” 与 “工业 AI 化” 的双向奔赴。一方面，AI 技术将形成标准化、模块化的工业智能组件；另一方面，工业场景将反哺 AI 算法，催生具备领域知识的垂直大模型。 企业应提前布局，积极探索与 DeepSeek 等先进技术的深度融合，建立 “数据 - 算法 - 场景” 闭环，从而在智能时代占据竞争优势，成为新工业革命的价值锚点。

本文摘自《集团经营分析解决方案》，复制链接免费下载: https://s.fanruan.com/10t5j 作为一个“清醒”的企业经营者，不仅要清晰了解企业的经营成果，更要深刻理解成果背后的原因，并据此规划未来的行动步骤。而这正是企业经营分析的价值所在。 企业经营分析，是一种深入的、系统的分析过程。它不仅限于对集团层面的大局数据进行汇总统计，还包括对市场、客户、生产、财务、运营、项目进展、人效等多个方面业务数据的全面审视。 通过这种深入的数据挖掘和分析，企业能够更全面地了解自己的运营状况，从而制定出更为科学合理的战略，提高经营效率，并在激烈的市场竞争中增强自身的竞争力。 那么，企业该如何有效开展经营分析呢？帆软的集团经营分析解决方案为企业提供了一条清晰的路径，企业可以按照如下四个步骤构建经营分析体系。 构建经营分析的指标体系 构建经营分析体系的首要步骤是确立一套精准的指标体系，这要求企业必须从战略目标和业务流程出发，明确经营的关键点，并提取出核心的经营分析指标。 首先，企业应识别和定义那些能够全面反映经营绩效的关键指标，这些指标应当与企业的长期愿景和短期目标紧密相连。接下来，企业需要针对性地收集与这些指标相关的数据，包括历史表现、预算目标、行业基准等，为指标的计算和评估提供全面的信息基础。 基于平衡记分卡构建经营分析指标体系 基于公司战略关键任务拆解构建经营分析指标体系 本阶段公司高层、运营管理部门和财务管理部门需要共同参与，共同研究和讨论指标体系的构建，确保所选指标能够全面覆盖企业的关键经营领域，并且具有可操作性和可衡量性。最终，所构建的指标体系应提交给企业最高领导层进行审批，以确保其与企业的整体战略紧密对接，为企业的经营决策提供坚实的数据支撑。 构建经营分析的报告体系 报告体系是对经营指标体系的可视化呈现，通过数据的“获取-处理-应用”将经营数据透明化，打通“基层-中层-高层”的沟通壁垒。 传统的报告方式耗时耗力，基层员工需要定期（周、月、年）按照既定的格式制作报告给中层管理者，报告的取数、计算、制作消耗大量的人力和时间，会议的时效性低。数据只能定期进行盘点汇总，在集团经营会议上进行汇报，不能明确当前的问题缺陷，难以满足现代企业对数据实时性的需求。数据并非信息系统直接提供，基本上都是手工计算，会有造假嫌疑，高层易产生怀疑。 而帆软的数字化经营分析报告体系通过自动化报表工具，简化了数据的获取和计算过程、报告PPT的制作和美化过程，让汇报更加快捷、高效。每次汇报时，数据自动获取计算，打开报表即可开始经营会议，可以随时跟进人员执行情况，随时进行复盘。 帆软数字化经营分析报告体系 帆软数字化经营分析报告体系根据报告目的，具体可以拆分为三大板块： 1、整体经营概览模块 这个模块作为整份报告的起点，提供一个宏观视角，展示集团整体的经营状况。通过展示本月总结、整体产能、市场分析等关键指标，让决策者能够迅速把握企业的经营脉搏。 整体经营概览 2、各业务主题分析模块 然后经营报告可以深入到业务层面，通过搭建不同业务主题分析看板，监控生产、质量、设备、人力等整体数据，实现信息透明，高层随时可控： 生产分析模块：搭建生产分析看板，监控产能、工序、设备的整体数据，确保生产信息的及时透明。 质量客诉模块：搭建质量&客诉看板，重点监管重大战略任务的指标，进行月度复盘，以持续改进。 经营分析模块：搭建市场与两金分析看板，监控签单、中标、回款以及应收账款与库存等经营指标。 项目进度模块：构建项目进度多维风险管理策略，实现项目进度的全链路监控。 人事管理模块：构建人才负债、利润、流量三大表，监管人力资源，通过月度报告进行会议公示和定期监控。 生产分析模块 质量客诉模块 经营分析模块 3、下一阶段工作重心模块 该模块专注于未来规划，构建下一阶段工作重心看板，针对重点工作、上月问题、本月遗留等内容进行复盘。这有助于企业明确接下来的工作重点和改进方向，确保持续的业务优化和战略实施。 下月工作重心 综上，通过构建数字化经营报告体系，企业能够实现从宏观到微观的全面监控，能够实现从粗放式监管到精细化管理的有效转变，确保经营活动的每个环节都得到有效监控和及时优化。 构建经营分析的会议体系 构建会议体系是确保企业经营分析成果转化为实际行动的关键步骤。会议体系的核心在于将传统的大型会议分解为更小、更专注的研讨会，每个研讨会针对特定的经营指标或问题。这种形式的会议能够更深入地挖掘问题根源，总结经验，并提出切实可行的解决方案。 以往的经营会议常常因缺乏统一的数据监控平台而变得低效，领导需要在多个系统中切换，或依赖下级人员汇总数据，这不仅耗时耗力，也影响了决策的速度和质量。而通过构建数字化经营分析报告体系，搭建集团经营分析报告看板，企业可以用其代替传统的PPT汇报，实现经营会议报告的线上化。 整体经营概览 这种线上化的会议体系不仅提高了会议效率，也确保了数据的实时性和准确性。总部人员不再需要到各个业务部门获取数据，而是可以直接通过系统获取最新的经营信息，从而将更多的时间和精力投入到问题的解决和决策制定中。 第四步，构建成果落地的监督体系 监督体系的核心在于确保经营分析结果不仅仅是纸上谈兵，而是能够真正指导企业实践，推动业绩提升。企业需要制定详尽的监督计划，确立报告机制，并指定专职或兼职的监督人员，以实现日常监督和重点监督的有机结合。 以往的企业经营中，往往缺乏管理闭环，导致会议决策和行动计划的执行结果难以得到及时复盘和监管。议题和问题的记录分散在线下文档或笔记本上，缺乏系统性的复盘和跟进，使得问题解决依赖于个人记忆和领导的偶尔问询，效率低下。 现在通过构建数字化经营分析报告体系，搭建下月工作中心看板，企业可以对重点工作、上月问题以及本月遗留内容进行集中复盘。该看板不仅提供了一个统一的汇总页面，还便于监督人员进行专项监督和随机抽查，确保每项分析成果都得到有效执行。 通过这样的监督体系，企业能够真正实现PDCA（计划-执行-检查-行动）管理闭环，对分析成果的实施情况进行持续跟踪和评估。 篇幅有限，本文仅能阐述部分解决方案。若想了解完整的《集团经营分析解决方案》，可扫描下方二维码下载，我们将会及时与您取得联系，解答您在数字化建设路上的一系列问题。

本文为2024帆软智数大会演讲实录，扫码添加大师兄免费获取大会PPT： 鹏飞集团打造能源企业绿色低碳转型“新样板” 鹏飞集团，始创于1993年，30年来，在煤焦化领域深耕细作，积极推动产业转型升级，在强大的人才支撑、科研创新驱动下，形成了煤炭、焦炭、化工、加氢站、汽车制造、智慧物流、地产、酒店、旅游、废旧物资再利用等十大版块多元发展、齐头并进的产业格局，现拥有总资产已逾千亿，员工2.5万余人。 2021年起，鹏飞集团连续上榜中国企业500强。2022年以862亿元的营收位列中国企业500强第264位，山西企业100强第9位，也是山西首家进入中国民营企业100强的企业。 夯实信息化基础深度数字化转型 鹏飞集团，作为一家核心业务以流程制造为主的重工业型企业，如果不夯实信息化基础，数字化就无从谈起。从2019年到2023年，鹏飞做了大量的信息化建设工作，一直到2024年才逐步把数字化成果形成落地。从全局来看，鹏飞集团的数字化管理转型大致可分为以下几个阶段： 第一阶段：夯实信息化基础 ERP系统、大宗计量系统、OA协同办公系统、安防管控平台等系统上线 第二阶段：业财初步融合 供应链财务全面打通、友云采线上销售采购上线、财务RPA机器人上线、帆软BI全面实施上线、5G调度指挥中心建成 第三阶段：夯实数字化基础 完成DCMM三级评估、两化融合AAA级评定、数据中台一期上线、鹏湾氢港智能化工厂投运、常信煤矿智能化矿山投运、设备全生命周期管理平台上线 第四阶段：深度数字化转型 数字化转型战略规划、全面预算管理、财务共享中心、管理会计系统、帆软AI应用等上线 在集团数字化转型过程中，刘峰先生的团队构建了完善的IT架构设计。在设计中，以帆软为核心的数据中台以及以ERP、IOT系统为核心的业务中台是整个架构的基础，以此输出各类的分析应用以及可视化的报表模型，最终对经营决策进行数字化支撑。这也是鹏飞集团目前整体项目建设的主要路径。 IT信息化建设及数字化管理，归根到底还是服务企业的生产经营管理。举例来说，决策往往在会议中产生。鹏飞集团有一套严密的会议系统，项目中搭建的每张报表都为对应会议进行数据支撑，完整的指标体系横贯了管理的全流程。 信息化系统建设+帆软数字化工具实现企业数字化管理 接下来，刘峰先生分别从供应链数字化和设备数字化两大角度，来分析鹏飞集团如何应用信息化+帆软的数字化工具去实现企业的数字化管理。 案例1：供应链数字化管理+帆软BI+帆软AI 在鹏飞集团的供应链系统整体架构建设中，ERP系统横向打通BIP供销协同与社交协同系统，纵向打通帆软系统，最终实现报表和管理驾驶舱。 在此过程中，鹏飞集团做到了包括ERP当中的供应商档案的自动更新、安全库存、自动生成、采购计划、需求计划、自动平衡、供应商线上报价以及自动生成订单、合同自动生成，再到订单入库查询的自动对比、质保、合同定期生成付款单等等一系列应用，总计10个打通，10个自动化。 对于重生产的企业来说，准确发起物资采购计划需要巨大的工作量。鹏飞集团目前50%的物资采购计划由系统自动发起，发起后自动通过ERP平台关联到线上采购平台，平台里的四万多家供应商可实时查看，并发起报价。报价单自动打开并形成红绿两种颜色，供采购人员参考选择，同步自动形成风险预警，推送对应领导。这些订单通过审批后会自动生成采购合同，同时自动关联付款计划。在此过程中，团队打通了一系列供销协同，每个流程系统自动推送相关信息，做到业务流程高度阳光、透明。 刘峰先生多次提到，一个企业没有把信息化做扎实，就没有办法做数字化管理。鹏飞集团和帆软的合作也是建立在ERP系统深度信息化的基础上。目前集团全过程数据挖掘分析已累计完成200多张报表，涵盖物资分析等等，这些分析也会运用于业务人员的绩效考核。 为了对报表的关键性指标进行即时分析，同时用直观且口语化的方式进行定时管理，鹏飞集团联手帆软落地了AI智能分析日报，对底层报表进行二次再分析。此项目重点在于对绩效未完成情况进行二次提示。除此之外，团队也落地了移动端的提醒，可对整体计划执行情况进行智能化分析。 总体而言，此项目在集团数字化转型进程中发挥了很大的价值。直观地说，从19年到24年，鹏飞集团煤矿数量增加了8倍，但物资供应采购人员从45人减少到27人，整体采购成本降低5%以上。除此以外，采购周期缩短一半，计划执行率提升15个百分点，这些非显性价值都有赖于整体数据分析及计划执行的效率提升。 案例2：设备数字化管理+帆软BI 刘峰先生把物资采购的过程比喻为资金由货币状态转为固定的设备状态。他认为设备的后续管理乃至线上管理，有一个至关重要的点，即如何实现ERP系统和设备管理系统这两个异构系统之间的打通。 团队把设备线上管理平台和ERP系统之间进行了编码打通，并进行了主数据治理工作。ERP中的新增资产设备、固定资产可直接推送到设备管理平台，形成现场管理台账，后续系统会形成自动关联的定时巡检、润滑、检修工单，并直接推送至工人的手机，照计划执行完成后，系统把设备温度、震动参数等数据直接上传服务器，以此实现设备运营状况实时监控。 团队同时对整个工人作业流程进行了标准化管理，并通过系统进行数据留痕。在此基础上，帆软系统便可对积累的数据进行挖掘作业，形成设备全生命周期分析表单，其中涵盖包括设备生产信息、安装位置、润滑记录、检修作业等各种数据记录。在集团公司层面，对此类信息进行大的汇总以后，决策层便可以在全集团公司的范畴内，对整体设备管理的状况进行了解，并对这些煤矿和工厂的设备管理实现闭环的量化指标和量化管控。 最后，希望通过刘峰先生的分享以及大家的共同努力，能够在企业的IT建设、信息化建设过程当中，让信息化产生的数据真正成为企业的生产力。 篇幅有限，本文仅能阐述2024帆软智数大会部分内容。若想了解完整的2024帆软智数大会，可扫描下方二维码或复制链接（https://s.fanruan.com/cd9jj）查看。

正文开始前，给大家推荐一个《让数据成为生产力6.0》，本资料收录了帆软标杆用户在企业决策、流程优化、产品创新、市场拓展等方面的最新应用实践，更揭示了数据生产力对于提升企业核心竞争力的重大意义。 扫描下方二维码或复制链接（https://s.fanruan.com/uoy8c）即可免费下载完整PDF！ 基础概念 数据生命周期管理包括为数据的获取、迁移、保留、过期和处置实施策略和过程。     数据安全治理：Gartner认为数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案，而是从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链条           数据合规：立足于法律法规、监管条例规定等相关要求，企业制定内部数据安全规章制度与流程，并在生产经营过程中遵照执行 数据转让：将数据控制权由一个控制者向另一个控制者转移的过程。           数据共享：数据控制者向其他控制者提供数据，且双方分别对数据拥有独立控制权的过程。          数据交易：数据供方和需方之间以数据商品作为交易对象，进行的以货币或货币等价物交换数据商品的行为，包括以大数据或其衍生品作为数据商品的数据交易，也包括以传统数据或其衍生品作为商品的数据交易。           数据发布：在对外部组织进行数据发布的过程中,通过对发布数据的格式,适用范围、发布者与使用者权利和义务执行的必要控制,以实现数据发布过程中数据的安全可控与合规。     DSMM架构下，特定的数据所经历的生命周期由实际的业务所决定，可为完整的6个阶段或是其中的几个阶段。    典型数据安全场景数据安全风险点   数据安全风险点是依据上述安全环境场景得出，风险点的顺序按照项目实施的顺序进行介绍，客户不懂安全，但是懂业务，懂逻辑。把复杂的技术问题，转变为简单的类比问题。  风险1：资产信息更新能力有待提高，核心数据识别能力有待增强 （1）动态更新不足 现状：数据资产管理系统无法实时更新，导致对新增加或变更的资产缺乏及时的了解。这种滞后的信息处理会影响企业对资产现状的掌握，进而影响决策的准确性。由于缺乏最新的数据，风险评估和控制也变得困难，可能导致潜在威胁未被及时发现和处理。 结果：某些新增设备或软件带来的安全漏洞未能及时识别和补救，增加了网络攻击的风险。 （2）数据识别不精确 现状：企业对其重要核心数据的识别不够准确，导致保护措施不到位。这种不精确的识别会导致关键数据的保护存在漏洞，进而增加数据泄露的风险。 结果：企业未能准确识别和分类其敏感数据，如客户信息、财务数据或知识产权，那么在数据保护策略和技术措施的制定和实施上会出现盲点。 风险2：数据审计覆盖度不足，处理能力不足以覆盖业务需求 （1）审计覆盖度不足 现状：数据库审计的范围不够广泛，未涵盖所有重要数据库，导致关键操作和异常行为未被检测到，如数据的增删改查、权限变更等关键活动，可能不在审计的监控范围内。 结果：某个未被审计覆盖的数据库发生了数据泄露或未经授权的访问，无法迅速识别和响应，增加了数据损失和安全风险。 （2）处理性能不足【未应付而应付】 现状：审计系统处理性能低下，面对大量数据时容易出现漏管漏审情况，无法及时响应和处理安全事件。随着企业数据量的增长，审计系统需要处理和分析的日志和操作记录也随之增加。如果审计系统的处理能力不足，可能导致在高峰时期或面对海量数据时无法及时处理，出现漏审的情况。 结果：当大量用户同时访问数据库或进行大规模数据迁移时，审计系统可能无法跟上，导致部分关键操作未被记录或分析。无法全面了解其数据库的活动情况，难以及时发现和应对安全事件。处理性能不足还会导致审计系统的响应速度变慢，影响企业对安全事件的快速响应和处理能力，从而增加了安全风险。 风险3：API接口未统一安全管理，存在数据泄露风险 （1）认证和授权不足：只依赖简单的API密钥进行身份验证，这种方式容易被攻击者获取和利用。 （2）数据加密不足：在数据传输过程中，如果缺乏充分的加密措施，数据可能在传输过程中被截获和篡改。 （3）输入验证不严格：缺乏严格的输入验证机制可能导致API接口容易受到注入攻击（如SQL注入、XSS等）。 （4）过度暴露信息：有些API接口可能会返回过多的详细信息，包括错误消息、系统配置等，这些信息可能被攻击者利用来发起进一步的攻击。 （5）速率限制和DDoS防护不足：如果API接口没有实施速率限制和DDoS防护措施，攻击者可能通过大量请求耗尽系统资源，导致服务不可用。 风险4：堡垒机访问绕行能力偏弱，堡垒机无法替代数据审计 （1）绕行监控较弱 现状：堡垒机的绕行监控能力较弱，某些用户能够绕过堡垒机直接访问关键系统和数据，从而增加了安全风险。这种情况使得企业难以全面追踪和记录所有访问活动，留下安全隐患。 结果：未经监控的访问行为可能会导致敏感数据的泄露或被恶意篡改，而企业却无法及时发现和响应。 （2）审计功能滥用 现状：企业将堡垒机作为主要的数据审计工具，忽视了其实际职责是访问控制和安全管理。虽然堡垒机具备一定的审计功能，但其设计初衷并不是用于全面的数据审计。这种滥用可能导致审计覆盖不全，未能全面记录和分析所有数据操作，从而影响审计的有效性。 结果：堡垒机的审计功能可能无法细致地记录数据库内部的复杂操作，导致潜在的违规行为或异常活动未被及时检测到。 风险5：运维人员成为新的风险点，容易绕过现在全部防护手段 （1）权限过高 现状：运维人员拥有过高的系统权限，缺乏有效的权限分离和最小权限原则，增加了内部数据泄露的风险。过高的权限意味着运维人员可以访问和操作系统中的所有资源和数据，这不仅增加了意外操作和人为错误的风险，也为恶意行为提供了便利。 结果：某些关键系统或敏感数据原本应该仅限于特定用户或角色访问，但由于缺乏细粒度的权限控制，运维人员可以轻松获取这些信息。没有严格的权限管理和分离机制，任何内部用户如果被攻击者利用或自身动机不纯，都可能造成严重的数据泄露和破坏。 （2）明文数据访问 现状：运维人员可以直接访问和查看明文数据，未对敏感数据进行有效的保护，增加了数据泄露的可能性。直接访问明文数据意味着运维人员可以看到完整的、未加密的敏感信息，如客户个人信息、财务数据、知识产权等。这种访问方式不仅暴露了数据在内部被窃取的风险，也使得数据在传输和存储过程中更容易被外部攻击者截获和利用。 结果：在进行数据库维护或系统调试时，如果运维人员能够直接查看和导出明文数据，一旦其账户被攻破，攻击者即可获取这些敏感信息。 风险6：应用层攻击检测能力偏弱、偏少，数据接入授权不可控 （1）未实现数据层攻击检测 现状：企业未能在数据层实现有效的攻击检测，这使得针对数据的恶意行为可能在未经发现的情况下发生。数据层攻击包括SQL注入、数据库提权、数据篡改和数据泄露等。由于缺乏数据层的攻击检测机制，这些攻击可能绕过传统的网络层和应用层防护，直接威胁到核心数据的安全。 结果：攻击者可以利用SQL注入漏洞执行恶意查询，从数据库中获取敏感信息或修改数据。没有数据层的检测机制，企业无法实时监控和响应这些攻击，导致攻击可能在长时间内未被察觉，从而造成严重的数据泄露和业务损失。 （2）未实现接入许可控制 现状：企业未能在数据层实现严格的接入许可控制，导致未经授权的访问行为可能绕过传统的访问控制措施，直接访问敏感数据。接入许可控制是确保只有经过授权的用户和应用才能访问特定数据资源的重要手段。缺乏这种控制可能导致内部人员或外部攻击者通过未授权的途径获取数据。 结果：某些内部应用或第三方服务可能被赋予了过高的权限，能够访问不应有的数据集。这不仅增加了数据被滥用和泄露的风险，也可能违反数据保护法规和合规性要求。 风险7：核心数据未加密存储，数据销毁合规手段缺失 （1）未加密存储 现状：重要和核心数据未进行加密存储，增加了数据被非法访问和泄露的风险。在当今的数据驱动环境中，企业存储了大量的敏感信息，如客户数据、财务记录、知识产权等。如果这些数据以明文形式存储，一旦存储介质被盗、黑客入侵或内部人员恶意操作，攻击者可以轻松获取并滥用这些数据。 结果：企业服务器被攻破，攻击者能够直接访问未加密的数据库文件，导致大规模的数据泄露。 （2）数据销毁缺失 现状：缺乏有效的数据销毁手段，无法确保数据在生命周期结束时被安全销毁，增加了数据被恢复和滥用的风险。数据生命周期包括创建、存储、使用、归档和销毁等多个阶段。在数据生命周期的最后阶段，如果没有适当的销毁措施，数据可能被意外或故意恢复和利用。 结果：企业淘汰或更换存储设备时，如果未能彻底销毁存储在设备上的数据，这些数据可能被新设备的用户或攻击者恢复，造成敏感信息泄露。 风险8：开发环境静态脱敏手段缺失，数据使用线上业务数据测试 （1）脱敏不足 现状：静态脱敏措施覆盖面不广，无法确保所有敏感数据在开发和测试环境中被脱敏处理。静态数据脱敏是一种对静态数据进行匿名化和混淆处理的方法，通常用于将生产环境中的敏感数据转化为在开发和测试环境中使用的非敏感数据。然而，企业可能只对部分数据进行了脱敏处理，或者使用了不够严格的脱敏技术，导致仍有一部分敏感数据暴露在开发和测试环境中。 结果：客户个人信息、财务数据或医疗记录等敏感信息在脱敏过程中可能被遗漏或处理不充分，使得这些数据仍然可被识别和滥用。 （2）真实数据使用 现状：在开发和测试环境中仍使用真实业务数据，增加了数据泄露和滥用的风险。使用真实数据进行开发和测试虽然可以提高测试的真实性和有效性，但也带来了严重的安全隐患。开发和测试环境通常没有生产环境那样严格的安全控制措施，开发人员和测试人员可能拥有过高的访问权限，这增加了数据被泄露、篡改和滥用的风险。 结果：在进行软件调试或性能测试时，开发人员可能无意中暴露客户的个人信息或交易数据，导致敏感数据外泄。此外，开发和测试环境中的数据备份和日志记录也可能成为泄露的途径。 风险9：数据共享机制失控，数据溯源手段失效 （1）溯源能力不足 现状：数据共享过程中缺乏有效的溯源机制，无法追踪数据的来源和使用情况。数据溯源能力是指企业能够跟踪和记录数据从产生到使用的全过程，包括数据的创建、修改、传输和删除等环节。在数据共享过程中，没有有效的溯源机制，企业将无法了解数据的来源、流转路径以及最终用途。 结果：某部门共享的数据被另一部门或外部合作方滥用，但由于缺乏详细的溯源记录，企业无法追踪到问题的根源。 （2）第三方安全 现状：对第三方平台的安全要求落实不到位，增加了数据在共享过程中的风险。随着企业业务的扩展，越来越多的数据共享和合作需要通过第三方平台进行。然而，如果对第三方平台的安全要求和审查不够严格，可能会导致数据在传输和存储过程中面临更高的泄露和篡改风险。 结果：企业可能会与外包服务商、供应链伙伴或云服务提供商共享敏感数据，但如果这些第三方平台的安全措施不够健全，攻击者可能通过这些平台窃取或篡改数据。此外，第三方平台的内部人员也可能存在数据滥用的风险。 风险10：数据出境监控手段不全，未进行有效监管 （1）审批和备案不足 现状：数据出境的审批和备案流程不完善，缺乏透明和严格的管理，导致数据跨境传输的合规性问题。数据跨境传输涉及将敏感数据从一个国家传输到另一个国家，可能面临目的国的数据保护法规和监管要求。 结果：要求在数据出境前进行特定形式的审批或备案，或者要求数据在跨境传输过程中进行加密和安全保护。缺乏有效的审批和备案流程，企业可能会因未能满足目的国家的要求而面临法律责任和经济损失。 （2）数据出境监管缺失 现状：未对数据出境进行有效监管，无法确保跨境数据传输的安全性和合规性。数据出境涉及敏感信息离开本国境内，如果企业未能有效监管和控制这一过程，可能导致数据在跨境传输过程中被窃取、篡改或非法使用。 结果：企业缺乏对跨境数据传输管控的技术手段或监控机制，无法及时发现和阻止非法数据传输行为。 风险11：管理部门缺乏有力的监管抓手，数安风险处置以形成闭环 （1）监管乏力 现状：管理部门缺乏强有力的监管手段，无法全面掌握和评估企业的数据安全合规和风险状况。管理部门的监管手段不够强有力，可能会导致对企业数据安全管理的监督不到位和控制力度不足。 结果：监管部门缺乏足够的技术和人力资源来进行深入的数据安全审核和评估，无法全面了解企业在数据存储、处理和传输过程中存在的潜在风险。 （2）风险处置不闭环 现状：无法有效跟踪和管理数据安全风险处置流程，难以形成完整的闭环管理。数据安全事件发生后，如未能及时和有效地跟踪、处置和反馈，可能导致类似风险再次发生或扩大。 结果：企业缺乏明确的数据安全事件处置流程，或者处置流程中缺乏有效的跟踪和评估机制，导致风险处置不及时或不完整。这种情况下，企业无法形成有效的风险管理闭环，难以对数据安全事件进行全面的控制和预防措施。 风险12：数据安全人才培养不足，技术手段缺失 （1）人才培养不足 现状：企业缺乏常态化的数据安全人才培养机制，导致专业人才短缺，无法有效应对复杂的数据安全挑战。企业可能面临着人才供给不足的问题。 结果：缺乏专业的安全分析师、网络安全工程师和数据保护专家等人才，导致企业在面对复杂的网络攻击、数据泄露和合规问题时无法迅速应对和解决。 （2）技术手段缺失 现状：在当前信息技术迅速发展的背景下，企业面临着不断演变的数据安全威胁和复杂的攻击技术，缺乏系统化的培训和技术手段，无法持续提升员工的数据安全意识和技能。 结果：员工不了解最新的安全威胁类型和防御策略，无法正确使用安全工具和技术来保护企业的数据资产。 数据与信息周期的分析 安全风险视角 业务建设视角 数据全生命周期建设

本文摘自《商业智能应用白皮书5.0》，复制链接免费下载：https://s.fanruan.com/kr5s6 数字化：始于跟随、加速协同、奔向引领 在帆软眼中，数字化分为三类： 第一个是业务追随（Following Phase）：业务主导，给IT部门布置任务，但是只有IT部门自己懂信息化、数字化。 第二个是业务协同（Synergizing Phase）：业务和IT深度配合，出现业务型IT，IT型业务。除了IT部门，业务部门也开始有部分人拥有信息化意识、数字化意识。 第三个是业务引领（Leading Phase）：IT用数字化手段去帮业务进行突破，帮业务分析是否有问题，盯相关改进进度，最后达到让数据成为生产力。同时，业务人员开始更多的人拥有信息化意识、数字化意识，和IT部门共同驱动新场景变革。 帆软数字化建设：三大阶段实践进程 1、业务追随阶段（Following Phase，2011-2017年） 在2011年之前，帆软内部只有一个用来提交bug的bugtricker的系统。2011年之后，帆软开发了CRM1.0，起源是销售部门提出系统需求，销售拜访记录需要有专门的系统记录。2012年，帆软想要进一步把把客户抓起来，上线社区V1.0，同时crm里面开始分成线索、销售、合同管理模块。2014年，开始在CRM里面做企业经营管理，所有的模块都放在这套系统里面，包括营销线、后方的日常管理，甚至产品需求提交。在此阶段，仍然仅有IT部门人员拥有信息化意识、数字化意识。 2、协同业务阶段（Synergizing Phase，2017-2021年） 从2017年开始，帆软数字化进程开始踏入“业务协同”，业务部门开始有部分种子选手逐渐拥有信息化、数字化意识。帆软在业务建设这块主要是参考华为的LTC标准化流程来进行梳理。 其次，帆软自身的FineBI产品也在不断往前走，逐渐成为市场头部厂商；同时，乘着零代码市场快速发展的东风，帆软的简道云产品开始逐步占据市场，对外而言，帮助不少客户的业务部门实现更快地搭建流程；对内而言，也帮助帆软自身提速进行业务协同布局。 3、部分引领阶段（Partially Leading Phase，2021年-至今） 从2021年开始，帆软重新定义IT在公司内部的角色，由IT集中制转向IT自治化，即产品线有自身的IT，营销线有自身的IT，公共支撑也有自身的IT。当时正值FineBI进行全面市场推广时期，同时帆软将自身内部作为试点，在内部进行BI推广，不仅在总部设置数据运营官，同时也在各个战区设置相应的数据运营官，同时大部分业务部门开始拥有信息化、数字化意识。此外，大部分的业务流程都迁往简道云，比如财务报销、人事等。 从2023年开始，帆软自身的发展进行平稳期，开始重新审视自身的数字化工作，包括是否有重复开发的、浪费成本的动作，重视高效运维。这一年最大的动作是重新合并公司的若干个IT部门；其次采用运维+专项开发的模式并行，即开始通过若干个专项，朝着业务协同方向发展，真正明确帆软能产生的价值和投产比。最后构建客户和帆软的互动旅程，例如帆软服务平台、在线报价单等。 从2024年开始，除了高效运维、专项推动，另外更加注重信息安全，帆软内部推进了各种保障方案，包括推进等保三级认证、设计数据密级等。总结2023-2024年，帆软成功落地一些最佳实践，包括2023年CRMBI推广，以及2024年数仓推广等。 帆软信息化部门的定位：保障效率提升 1、整体定位是保障公司整体效率的提升 首先是业务运作效率的提升，为了能够让信息化部门更加关注提升效率，帆软把数字化专项中的业务和信息化区分开，这样信息化部门不需要关注业务价值的变化，而是重点关注业务自动化、审批简单化以及自助分析的本身效率。 其次是系统支撑效率，主要动作包括全民开发、系统框架化；最后是管理效率提升，主要方向包括全面预算和数据文化。基于以上三个提升，帆软可以盘定位、拉现状、立专项，做好部分引领阶段的专项推动工作。 2、信息化部门的整体规划蓝图 分成设施层、数据层、应用及分析层、面向客户平台、客户层，每一个层级都有对应的小组在进行服务。 第一个层是设施（Infrastructure Tier）：每年服务器花费一千多万，主要是云服务器以及托管的机房； 第二个层是数据（Data Tier）：目前在做数据仓库，会有相关的数据质量报告，基于主题做相关的数据存储； 第三个层是应用及分析（Application-and-Analysis Tier）：首先是对内应用，比如公共平台，比如kms、需求管理。其次是业务层的应用，像EAP研发测试平台，以及市场管理、销售管理、项目管理、服务管理等等，这块主要是营销支撑、公共支撑、产品支撑以及技术预研小组在里面进行投入； 第四层是面向客户的互动平台（Interaction-with-Clients Tier）：有营销平台或者在线报价平台、在线交易平台、在线的服务平台，未来会有在线渠道平台； 第五层是客户（Clients Tier）：有在线服务、在线交易、供应商管理、开发者社区、合作伙伴几个大模块。 3、如何搭建具体的系统架构？ 帆软基本是通过自己的产品来进行搭建，包括FineReport、FineBI、简道云、FDL。 首先，目前数据库是采用的第三方数据库，但是数据层的数据流通的实现都是通过自身的FDL产品； 其次在应用层这块，主要是用自身的FineReport和简道云，其中简道云更多被业务部门用来进行应用开发和流程搭建； 最后，分析层是采用FineBI产品，用来进行各种关键业务的数据分析。

数据中台、数据仓库、数据治理和主数据这些概念对于很多人来说仍显得抽象。用一些通俗的语言和生活中的比喻，深入解析这些关键概念。 正文开始前，给大家推荐一个《让数据成为生产力6.0》，本资料收录了帆软标杆用户在企业决策、流程优化、产品创新、市场拓展等方面的最新应用实践，更揭示了数据生产力对于提升企业核心竞争力的重大意义。 扫描下方二维码或复制链接（https://s.fanruan.com/uoy8c）即可免费下载完整PDF！ 数据中台：数据的“中央厨房” 想象一下，你是一家大型餐厅的厨师长，每天需要处理从不同供应商那里采购的多种食材。为了确保食材的新鲜、卫生与高效利用，建立一个中央厨房就显得尤为重要。这个中央厨房的角色就是数据中台在企业中扮演的角色。 数据中台整合来自不同业务部门、系统和渠道的数据，对其进行清洗、加工和标准化处理，然后再将处理后的数据提供给业务部门使用。就像中央厨房确保食材的质量和一致性，数据中台则确保数据的质量、一致性和可用性，从而更好地支持企业的决策和运营。 数据中台不等于大数据平台，数据中台的核心工作也并不是将企业的数据全部收集起来做汇总就够了。 数据中台的使命是利用大数据技术、通过全局规划来治理好企业的数据资产，让数据使用者能随时随地获取到可靠的数据。因此，数据中台一旦建成并得以持续运营，其价值将随着时间的推移将呈指数级增长。 数据中台建设是一个宏大的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等方方面面的工作，本节重点从物理形态上讲述企业的数据中台应该如何搭建。一般来讲，企业的数据中台在物理形态上分为三个大层：工具平台层、数据资产层和数据应用层。 1.1 工具平台层 工具平台层是数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如集数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等于一体的大数据平台；还包含建设数据中台的一系列工具，如离线或实时数据研发工具、数据联通工具、标签计算工具、算法平台工具、数据服务工具及自助分析工具。 以上工具集基本覆盖了数据中台的数据加工过程。 1.2 数据资产层 数据资产层是数据中台的核心层，总体来讲，可以划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区。 ①主题域模型 主题域模型是指面向业务分析，将业务过程或维度进行抽象的集合。业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，如订单、合同、营销等。 为了保障整个体系的生命力，主题域即数据域需要抽象提炼，并且长期维护和更新，但是不轻易变动。在划分数据域时，既要涵盖当前所有业务的需求，又要保证新业务能够无影响地被包含进已有的数据域中或者很容易扩展新的数据域. ②标签模型 标签模型的设计与主题域模型方法大同小异，同样需要结合业务过程进行设计，需要充分理解业务过程。 标签一般会涉及企业经营过程中的实体对象，如会员、商品、门店、经销商等。这些主体一般来说都穿插在各个业务流程中，比如会员一般都穿插在关注、注册、浏览、下单、评价、服务等环节。那么在设计标签的时候就需要充分理解这些业务流程，在流程中发现标签的应用点，结合这些应用点来搭建企业的标签体系。标签模型按计算模式一般分为客观标签和主观标签。 设计标签模型时非常关键的要素是标签模型一定要具有可扩展性。毕竟标签这种数据资产是需要持续运营的，也是有生命周期的，在运营的过程中随时可能增加新的标签。 ③算法模型 算法模型更加贴近业务场景。在设计算法模型的时候要反复推演算法模型使用的场景，包括模型的冷启动等问题。整个模型搭建过程包含定场景、数据源准备、特征工程、模型设计、模型训练、正式上线、参数调整7个环节。 以新零售企业为例，常用的机器学习算法有决策树、神经网络、关联规则、聚类、贝叶斯、支持向量机等。这些算法已经非常成熟，可以用来实现商品个性化推荐、销量预测、流失预测、商品组货优化等新零售场景的算法模型。 1.3 数据应用层 数据应用层严格来说不属于数据中台的范畴，但数据中台的使命就是为业务赋能，几乎所有企业在建设数据中台的同时都已规划好数据应用。数据应用可按数据使用场景来划分为以下多个使用领域：分析与决策应用、标签应用、智能应用。 数据仓库：数据的“图书馆” 假设你是一位图书馆管理员，每天的职责是管理和维护图书馆中的成千上万本书。你必须确保每本书按照类别、作者、出版日期整齐有序地摆放，以方便读者查找和借阅。数据仓库在企业中的作用就像这个图书馆。它存储了大量历史数据和结构化数据，并按照一定的规则和格式进行组织。与数据中台不同，数据仓库更注重数据的长期保存和查询分析，提供强大的数据查询和分析能力，帮助企业深入了解市场、客户和业务流程，从而发现潜在的机会和风险。 一般来说，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的，并反映历史变化的数据集合，它主要用于支撑管理人员的决策过程。 “面向主题”：意味着数据仓库是围绕企业的具体业务需求进行构建的，旨在提升管理效率； “集成”：则是指它能够将来自不同平台的数据进行汇总，打破数据孤岛，同时在整合过程中实现数据治理和编码的标准化； “相对稳定”：强调的是数据仓库不会直接连接到业务系统，而是通过从业务系统中提取数据来工作，以避免对业务系统性能造成影响； “反映历史变化”：则指的是数据仓库能够存储并反映业务系统的历史数据，为未来的大数据挖掘与分析提供重要依据。 接下来，我们明确“数仓”的概念： 数仓，即数据仓库，是企业决策支持体系中的核心组成部分。它从管理需求出发，整合各业务系统的数据资源，通过数据处理工具生成数据仓库，并应用于企业的各个业务领域。数据仓库的运用主要聚焦于优化企业的业务流程、监控时间、成本、质量等关键指标，从而助力企业实现更高效、更精准的管理决策。   数据治理：数据的“交警” 城市交通中，交警的职责是维护交通秩序，确保车辆和行人遵循交通规则，防止交通拥堵和事故发生。在数据世界中，数据治理就好比这样的交警。数据治理是对数据进行全面管理和规范的过程，确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性，同时防止数据滥用和泄露。数据治理还负责制定数据管理的规章制度，监督数据的采集、存储、处理和使用过程，确保数据在整个生命周期中都得到妥善管理。 数据治理体系内容从两个维度来看： 1）数据治理难点痛点：数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、开放形式不完善。 2）数据治理5个核心：理、聚、管、治、用。 数据治理是企业对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（包括计划、监督和执行)，它是管理企业数据资源的一种方式、方法，旨在确保数据的质量、安全、合规和有效性。数据治理是企业实现数据战略的基础，是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具。 数据治理是一套复杂的管理体系，它无法通过单一的工具或产品来实现。数据的生命周期包含了源头、处理和消费这三个阶段，数据的问题也可能会出现在这三个环节中。 例如在数据源头环节，用户录入数据的规范性存在问题，导致了最终数据消费环节的数据质量低。这些表象问题的根源，可能来自于业务系统用户交互设计，乃至是底层数据库表结构设计上的缺陷。想要解决这些表象的问题，就需要解决深层次的信息化业务系统开发以及数据库表约束设计等问题。 例如为了保证用户录入数据的准确性，有三种方式去设计业务系统：其一是设计前端的检验验证，避免用户做出相同的选择；其二是通过程序编写过滤判断的逻辑，筛除掉前端误入的数据，作为第二层验证；其三是通过建立约束条件，例如唯一性约束、检测约束等等来控制数据录入准确性。 因此，企业的数据治理远非使用一款单一的工具或产品就可以实现的，它是需要回到源头，对企业的组织、流程制度、业务系统、底层架构等多个方面进行排查和重构的，它是一套复杂的管理体系。 主数据：数据的“身份证” 最后，我们来谈谈主数据。每个人都有自己的身份证，它是个人身份的证明。在数据世界中，主数据就像是数据的“身份证”。主数据是企业内部最关键、最核心的数据，描述了企业的核心业务实体，如客户、产品、供应商等。主数据具有唯一性和权威性，是企业内部各部门和系统之间共享和交换数据的基础。通过管理和维护好主数据，企业可以确保数据的一致性和准确性，从而提高业务处理效率和决策质量。 主数据是指满足跨部门业务协同需要的，反映核心业务实体状态属性的基础信息。举个例子，公司的员工信息，存在于很多业务系统里，比如人力系统、财务系统、OA系统，以及考勤系统等，但每个系统所需要的信息可能不一样，财务系统需要员工开放信息，比如从哪个银行开户，账号是什么，这样方便打款；人力系统可能只是需要员工的一些入职信息。 这样的员工信息就属于主数据，它在很多企业业务系统被使用，同时还能反映这个员工本身的一些属性。类比下，还有产品、物料、客商、客户、供应商等主数据。 4.1 哪些数据是主数据？ 一家企业不只有主数据，还有一些其他数据，这里有一个金字塔结构的企业数据模型，包括关键的基础数据、主数据、业务数据、报表数据。 基础数据可以理解为基本不会发生什么变化的，比如国家货币计量单位，其他维表数据等，其数据就是一些取值范围，也称其为参考数据；主数据就是长期稳定的，能被多个系统使用的，比如组织机构人员、客商等；业务数据是指一些业务交易系统所产生的数据，包括订单的记录、还有一些考勤记录等，与主数据捆绑的比较紧；报表数据是基于下面三类数据做的一些分析呈现，报表数据的主要作用是通过结果呈现来做预测工作。 4.2 主数据、业务数据与元数据的区别 表头是元数据，这些字段本身描述了字段的一些属性信息；而主数据其实是一条记录，这条记录可以划分为两部分，一部分是主数据，描述核心业务实体属性的数据，另外一部分就是主数据在业务交易过程中由系统产生的数据。总的来说，所有这些数据作为企业的一部分，只要能产生价值，它都可以称之为数据资产，能去支撑企业上层的生产、财务、项目管理等。 4.3 主数据的4个特性 （1）唯一性：在一个系统、一个平台甚至一个企业范围内同一主数据要求具有唯一的识别标志（代码、名称、特征描述等），用以明确区分业务对象、业务范围和业务的具体细节。 （2）共享性：主数据特征会被作为业务流程的判断条件和数据分析的具体维度层次，因此需保证主数据的关键特征在不同应用、不同系统中的高度一致共享，形成统一规范 。 （3）稳定性：主数据作为用来描述业务操作对象的关键信息，在业务过程中其识别信息和关键的特征会被交易过程中产生的数据继承、引用、复制，但主数据本身的属性通常不会随交易的过程所被修改。 （4）有效性：只要该主数据所代表的业务对象仍然在市场中继续存在或仍具有意义，则该主数据就需要在系统中继续保持其有效性，通常贯穿该业务对象在市场上的整个生命周期甚至更长。 因此，对于大数据平台来说，主数据是非常重要的一类数据，几乎出现在所有的数据处理和分析中，具体到批处理和实时处理又有所不同。 对于批处理来说： 主数据可以同步自主数据管理系统的数据库，在数仓（数据仓库）体系下，几乎所有的主数据都是维度数据，需要建立相应的维度表以支撑业务查询和分析； 对于实时处理来说： 在各种流式计算的过程中也需要获取主数据进行关联处理，而实时处理要求主数据的获取也必须是实时的，这对系统的架构设计提出了挑战。如果原始的主数据管理系统对外提供了获取主数据的API，对于普通的应用系统这是很有利的条件，它们可直接通过API实时获得主数据。但是对于大数据系统来说，情况就不那么乐观了，因为大数据处理过程中的巨大吞吐量和流计算处理中对主数据的使用频率都远远超过一般的应用系统。如果大数据平台通过主数据管理系统的API获取主数据，无论是从并发压力还是从响应的及时性上都可能无法满足要求，还有可能给主数据管理系统带来过大的负载，导致其响应缓慢甚至宥机。 为满足实时计算对主数据的需求，有两种可选的技术方案。 （1）方案一： 如果主数据体量不大，变更也不频繁，可以考虑将这些数据通过API读取到大数据工作节点的内存中，在数据处理过程中直接使用，然后周期性地从主数据管理系统同步最新状态的主数据。 （2）方案二： 改造主数据管理系统，引入内存数据库，如Redis, 针对所有主数据，除常规持久化的业务数据库外，再配备一个内存数据库的副本，将这个内存数据库开放给大数据平台使用。 方案一的优点是架构简单，易于实现，但是对主数据有预设条件，不能成为一种广泛使用的方案。方案二是一套很完备的技术方案，可以满足各种主数据获取需求，代价是架构比较复杂，如果企业正在构建的是一整套大数据平台，方案二是值得一试的， 从技术上讲，主数据管理系统是一个相对传统的Web 应用，负责维护主数据的增删查改，同时对外提供获取主数据的 API, 对于大数据平台，最好提供以内存数据库为依托的数据读取服务。综合这些因素，企业在建设大数据平台时应该结合现状灵活地选择方案。 定位与差异：协同作战的团队成员 通过以上的比喻，我们可以更好地理解这些概念的定位和差异。数据中台作为数据的“中央厨房”，负责数据的整合和加工；数据仓库作为数据的“图书馆”，负责数据的存储和查询分析；数据治理作为数据的“交警”，确保数据的规范和安全；而主数据作为数据的“身份证”，确保数据的权威性和一致性。 这些概念在企业中相互协作，共同构成完整的数据管理体系。就像一支协同作战的团队，数据中台负责调度和整合数据资源，数据仓库提供数据存储和查询支持，数据治理确保数据的安全和规范，而主数据确保数据的准确性和一致性。这个团队共同为企业提供了强大的数据支持，帮助企业更好地应对市场挑战和抓住机遇。

本文节选自帆软智库资深鞋服数字化专家宋志英在帆软行业大讲堂中的直播分享《让“产品+业务”成为供应链数字化的“双轮驱动器”》。 直播全面拆解了供应链数字化转型的关键路径，手把手指导企业如何实现全链路数字化与高效管理。点击下方图片观看直播回放！ 供应链数字化解决方案获取：https://s.fanruan.com/hbigg 数字化供应链的建设需要在业务和技术层面进行全方位规划与实施。接下来，我们将以上海某客户案例为基础，详细讲解供应链数字化的核心实现路径。 转型背景 某客户现有信息系统支持企业发展至今已不堪重负，企业发展提出更高信息化需求。其整体端到端供应链信息体系只是做了“供”与“应”的日常作业，缺少“链”的全局观和全局规划，缺少信息化手段实现端到端各业务环节的流程打通、数字化、自动化、可视化，诸多部门都提到以数据驱动业务的透明化可视化缺乏支撑。 1、架构老旧，功能缺失 整套数字化系统管理细节元素缺失，难以支持精细化化管理； 业务功能缺乏前瞻性，难以适应后续业务扩展与组织流程调整； 系统在多语言、多税率、多币种和海外相关政策法规要求有缺失，缺乏全球化架构与扩张能力。 2、缺乏协同，业财割裂 产供销很多业务信息断点依靠手工操作，工作效率低下； 业务财务割裂、信息孤岛明细；整体集成性不足；业务无法联动、管控无法落地； 无法做到“横向到边，纵向到底”的集团管控。 3、数据滞后，难以信赖 数据不准确，不实时，不打通，缺乏业务间的数据协同赋能； 对业务的分析和判断停留在手工和“经验”层面，现有系统无法提供及时、可信赖、精细、预测性的经营决策分析等数据服务能力。 制定供应链数字化转型方案 在供应链数字化转型的过程中，制定清晰的转型方案是关键。以下从订单全过程追溯和产销协同两大模块展开，详细阐述转型路径及实施要点。 1、订单全过程追溯 （1）核心节点模拟测算用时情况 订单追溯需要精确到供应链的每一个核心节点。通过模拟和测算各节点的用时情况，企业可以清晰了解订单从接收到交付所需的时间分布。这种测算能够帮助企业优化流程、发现瓶颈并提前预估可能的延误。 实践应用：某企业在接收订单后，通过系统测算各节点所需时间，如样衣制作、面辅料采购、生产启动等，精准定义关键节点的标准用时。 成果：通过测算，企业减少了20%的时间浪费，并提高了生产计划的准确性。 （2）各业务节点管控时间 每个业务节点的时间管控是订单追溯的重要部分。通过系统化的时间追踪，企业能够实时了解订单状态并采取调整措施。 实践应用：在订单执行中，系统为每个节点设置时间阈值，一旦超时便触发预警，管理人员可快速干预，确保订单按时推进。 成果：某企业的订单准时率提升了15%，同时减少了因延误造成的违约成本。 2、产销协同 （1）业务订单排单方案 产销协同的核心在于如何合理排单。通过智能化工具，企业可以基于订单优先级、交期需求和生产能力制定科学的排单方案。 实践应用：企业借助排产系统，将大批量订单与小批量快返订单分开处理，同时为急单预留生产能力，确保不同订单类型的高效交付。 成果：快返订单的生产时间缩短了30%，客户满意度显著提升。 （2）各协同单位之间关键信息流概览 在产销协同中，各协同单位之间的信息流动至关重要。通过建立信息共享平台，企业能够实时跟踪订单的状态，确保信息在上下游间流转顺畅。 实践应用：某企业通过数字化平台共享订单信息，包括原辅料供应商、生产厂家及物流服务商，确保各方实时了解订单进展。 成果：供应链透明度提升，库存管理优化，交货周期缩短了25%。 （3）各系统间单据流 数字化供应链需要打通各系统间的单据流，以减少信息孤岛现象。企业通过建立数据集成平台，实现销售订单、采购订单、生产订单等单据的全流程追踪。 实践应用：某企业将ERP系统与SCM系统打通，实现单据自动流转，避免了人工输入导致的延误和错误。 成果：单据处理效率提升了40%，数据准确率接近100%。 3、客户供应链总览业务流程 通过数字化转型，企业能够构建供应链总览业务流程，从接单到交付实现端到端的可视化管理。 实践应用：某企业为每个客户创建供应链总览视图，包括订单状态、生产进度、物流情况等，客户可随时查看订单的最新状态。 成果：客户体验提升，企业与客户间的沟通成本下降了35%。 数字化转型带来的价值 1、为该客户带来的改变 PLM产品生命周期管理：产品从灵感——诞生——确定大货生产全部生命周期管理，客户报价准确率提升了80%，打样成本平均节约了20%。 整合原有的ERP系统和金碟KIS财务系统割裂状态，提高业财一体化和财务自动化程度，月结从原来的每月18号提升到每月的5号完成。 SCM&SRM有效支撑供应链管理体系（原辅料供应商&外协加工厂&自有加工厂&海外工厂）进行流程协同，总计协同了480家原辅料供应商，效率提升30%。 通过供应链协同，实现供应商自动对帐，提高了付款效率并节省了人工。 2、供应链数字化转型的普适价值 数据来自同一平台，口径一致：用户不用再在PLM、SCM、 SAP、OA、ERP等不同系统或同一系统不同模块获取数据，二次整合；避免不同系统数据统计口径不一致。 用数据描述业务现状，协助改进：将各个系统单据流数据，串联成业务流程的描述，将关键节点的评价抽象成指标，让模糊的定义清晰，让评价更科学。 用数据驱动业务，提高协同效率：通过将各个业务板块的数据连接，让不对称的信息显现，使存在天然“矛盾”部门间用数据说话，从而提高协同效率。 数据让每一个人成为管理者：数据的价值不应只是事后分析，更多的是提供业务现状的实时呈现，不对称信息的及时提醒，从而达到每个终端执行者都可以快速响应变化，完成自我管理。 最后，供应链数字化转型是推动制造业高质量发展的关键所在。在数字化浪潮下，通过夯实数据治理基础，利用智能技术驱动决策，企业可以显著提升供应链的效率与响应能力。供应链数字化解决方案获取：https://s.fanruan.com/hbigg

随着物联网、大数据和人工智能的普及，传统供应链管理模式已经很难满足企业对高效、灵活和智能的需求，数字化转型成为企业提升供应链竞争力、优化运营流程、降低风险、提高响应速度的关键手段。 在供应链数字化的征程中，企业面临诸多挑战： 从业务层面看，如何精准识别并解决供应数据应用痛点，优化供应链数字化系统，实现高效的产销协同、可视化管理与精细化运营，是企业亟待解决的问题。 对于供应链管理人员来说，不清楚如何构建科学合理的业务指标体系，难以衡量供应链各环节绩效，从而无法有效推动供应链优化升级。 企业还常常困惑于如何依据自身实际情况制定切实可行的供应链数字化策略，以及如何从繁杂的供应链场景中找到适合自己的解决方案。 为助力企业攻克这些难题，帆软将十八年年间服务过的26000家客户经验与近十几年的优秀企业供应链数字化建设实践进行深入解析，首次打造了供应链专属的《企业供应链数字化图谱》。 这份图谱从【业务痛点→数字化策略→场景解决方案→数据指标体系→数据分析】这一思路切入，全面梳理了供应链数字化建设的全流程，涵盖5大模块知识、26个体系框架和173个细分知识点，真正做到了“一图在手，知识全有”。 我们希望它能为国内企业供应链数字化提供理论与落地相结合的全方位参考，成为企业在供应链数字化转型道路上的得力助手。 扫描下方二维码即可免费下载完整PDF！ 接下来，让我们一同详细探究这份图谱的精彩内容。 为什么你必须拥有这份图谱？ 理由一：企业供应链数字化作战地图，涵盖不同阶段建设方法论 在图谱中，我们分享了“供应链数字化发展评估模型”。此模型依据供应链数字化程度及特征，将供应链数字化发展分为传统供应链、集成式供应链、智能供应链和智慧供应链四个关键阶段。 针对每个阶段，我们均深入研究并提供了与之适配的供应链数字化建设方法论，涵盖技术应用、流程优化、组织变革等多方面内容。企业可借此模型精准对照自身实际情况，评估自身所处数字化发展阶段，进而选取对应阶段的行动策略，有效推动供应链数字化转型进程。 图谱部分展示 图谱部分展示 理由二：8大供应链细分场景梳理，给予针对性数据解决方案 不同行业、不同规模企业的供应链千差万别，这意味着供应链数字化建设绝非依靠一个大而全的的数据解决方案就能大功告成。 因此，我们在图谱内全面梳理了供应链管理的各个细分场景（采购管理、库存管理、计划管理、供应商管理等）的数字化建设蓝图，并结合帆软产品全家桶FineReport、FineBI、FineDataLink、简道云等数据产品，提供针对性的数据建设解决方案，助力企业实现供应链数字化的高效落地。 图谱部分展示 理由三：供应链完整指标体系模板参考，数据应用不再愁 地图为各企业提供了完整的指标体系建方法论和供应链指标体系模板（涵盖采购管理、仓储管理、销售管理、生产管理等模块），企业可以参考同行业梳理好的指标体系，将其应用到业务报表、驾驶舱、数据分析等数据应用过程。 图谱部分展示 看到这里，你是不是心动了？既然如此，赶快下载图谱吧！

数据架构是指组织和管理数据的方式，包括数据的存储、处理、流动和使用方式。它涉及到如何设计和构建数据模型、数据库系统、数据交换机制等，以确保数据的有效性、安全性和可用性。数据架构的目标是支持业务需求、提高数据的质量和一致性，并促进数据的共享和集成。 正文开始前送大家一份《数据仓库建设解决方案》，本方案为帆软梳理的通用数据仓库解决方案，涵盖数仓建设的全流程服务，包括调研、需求梳理、建设规范、建模等等，展现了帆软在数仓搭建方面的数据平台、数据集成工具、报表展现和分析等能力。 扫描下方二维码或复制链接（https://s.fanruan.com/dtgpb）即可免费获取！ 什么是数据架构？ 数据架构描述如何管理从收集到转换、分发和使用的数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。它是数据处理操作和人工智能 (AI) 应用程序的基础。 数据架构的设计应该由业务需求驱动，数据架构师和数据工程师使用这些需求来定义相应的数据模型以及支持它的底层数据结构。这些设计通常有助于满足业务需求，例如报告或数据科学计划。 随着物联网 (IoT) 等新兴技术的出现，新的数据源不断涌现，良好的数据架构可以确保数据易于管理且具有利用价值，从而支持数据生命周期管理。更具体地说，它可以避免冗余数据存储，通过清理和重复数据删除来提高数据质量，并支持新的应用程序。现代数据架构还提供了跨域（例如部门或地理区域之间）集成数据的机制，打破了数据孤岛，因而消除了将所有数据存储在同一地方所带来的巨大复杂性。 现代数据架构经常利用云平台来管理和处理数据。虽然它的成本更高，但它的计算可扩展性使重要数据处理任务能够快速完成。存储可扩展性还有助于应对不断增长的数据量，并确保所有相关数据都可用。 数据架构的发展历程 1. 早期阶段（1960年代-1970年代） 文件系统时代：早期的数据存储主要依赖于文件系统，数据存储在平面文件中。数据管理和处理通常是应用程序内部的一部分，这种方式很难实现数据共享和整合。 层次模型和网状模型：1960年代末和1970年代初，出现了层次数据模型（如IBM的Information Management System）和网状数据模型（如CODASYL DBTG模型）。这些模型允许更复杂的数据关系，但仍然较为复杂且不够灵活。 2. 关系数据库的兴起（1970年代-1980年代） 关系模型：1970年，Edgar Codd提出了关系模型，它用数学理论来描述数据结构和操作方法。关系模型使得数据组织更加灵活，并支持使用结构化查询语言（SQL）来进行数据操作。 数据库管理系统（DBMS）：随着关系模型的普及，关系数据库管理系统（如IBM的DB2、Oracle、MySQL）迅速发展，成为企业数据管理的主要工具。 3. 数据仓库和数据挖掘（1980年代-1990年代） 数据仓库：数据仓库概念由Bill Inmon和Ralph Kimball在1990年代提出，它涉及将来自不同数据源的数据整合到一个中央仓库中，以支持决策分析。数据仓库设计强调数据整合、历史数据的保存以及查询和报告的高效性。 数据挖掘：数据挖掘技术开始得到关注，用于从大量数据中提取有价值的信息和模式。 4. 大数据和NoSQL（2000年代） 大数据：随着互联网和社交媒体的兴起，数据的规模和多样性大幅增加，传统的关系数据库面临挑战。大数据技术（如Hadoop、Spark）应运而生，用于处理和分析海量数据。 NoSQL数据库：为了处理非结构化数据和高并发请求，NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）获得了广泛应用。NoSQL数据库不依赖于传统的关系模型，支持更灵活的数据存储和访问模式。 5. 数据湖和云计算（2010年代至今） 数据湖：数据湖的概念强调将各种类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）以原始格式存储在一个集中式存储系统中。数据湖支持灵活的数据访问和分析，常与大数据技术结合使用。 云数据架构：云计算的普及使得数据存储和处理的模式发生了变化。云数据库（如Amazon RDS、Google BigQuery）和数据仓库服务（如Snowflake）提供了弹性、可扩展的解决方案，使得企业能够以更低的成本管理和分析数据。 数据架构的发展反映了技术的进步和业务需求的变化。从最初的简单文件存储，到复杂的关系模型、数据仓库、大数据技术，再到现代的云计算和数据湖架构，数据架构不断演变，以应对不断增长的数据量和复杂的数据处理需求。 流行的企业架构  数据架构可以借鉴流行的企业架构框架，包括 TOGAF、DAMA-DMBOK 2 和 Zachman 企业架构框架。 1.The Open Group Architecture Framework（TOGAF）  这个企业架构方法由 The Open Group 于 1995 年开发，IBM 是该组织的白金会员。 该架构有四大支柱： 业务架构，它定义企业的组织结构、业务策略和流程。 数据架构，它描述概念、逻辑和物理数据资产，以及这些资产在整个生命周期中的存储和管理方式。 应用程序架构，它代表应用程序系统，以及这些系统与关键业务流程以及相互之间的关系。 技术架构，它描述支持任务关键型应用程序所需的技术基础架构（硬件、软件和网络）。 因此，TOGAF 为设计和实现企业的 IT 架构（包括其数据架构）提供了一个完整的框架。 2.DAMA-DMBOK 2 DAMA International 最初成立时的名称是 Data Management Association International，是一个致力于推进数据和信息管理的非营利组织。其数据管理知识体系 DAMA-DMBOK 2 涵盖数据架构以及治理和道德、数据建模和设计、存储、安全和集成。 3.Zachman 企业架构框架 该框架最初由 IBM 的 John Zachman 于 1987 年开发，使用一个从上下文到详细信息的六层矩阵，映射了诸如为什么、怎么做和是什么等六个问题。它提供了一种正式的数据组织和分析方式，但不包括具体方法。 数据管理系统及数据架构的类型  1.  数据仓库 数据仓库将来自企业内不同关系数据源的数据聚合到单个集中的统一存储库中。提取后，数据流经 ETL 数据管道，经过各种数据转换，才能满足预定义数据模型的需求。一旦加载到数据仓库中，数据就可以支持不同的商业智能 (BI) 和数据科学应用程序。 2.数据集市 数据集市是一个有针对性的数据仓库版本，它包含一个较小的数据子集，这些数据对组织内的单个团队或选定用户组很重要且是必需的。由于数据集市包含较小的数据子集，因此在使用更广泛的数据仓库数据集时，数据集市使部门或业务线能够更快地发现更有针对性的洞察。最初创建数据集市的目的是应对组织在 20 世纪 90 年代建立数据仓库的困难。当时集成来自整个组织的数据需要进行大量手动编码，而且非常耗时。与集中式数据仓库相比，数据集市的范围更有限，使其实现起来更容易且更快速。 3.  数据湖 数据仓库存储已处理的数据，而数据湖存储原始数据，通常为PB级别。数据湖可以存储结构化和非结构化数据，这使其与其他数据存储库不同。这种灵活的存储需求对于数据科学家、数据工程师和开发人员尤其有用。最初创建数据湖的目的是应对数据仓库无法处理数量、速度和种类不断增加的大数据的情况。虽然数据湖比数据仓库慢，但它们的价格也更低廉，因为在采集之前几乎不需要数据准备。 4.数据结构 数据结构是一种架构，它侧重于数据提供者和数据使用者之间的数据价值链中的数据集成、数据工程和治理的自动化 数据结构基于“活动元数据”的概念，使用知识图、语义、数据挖掘和机器学习 (AI) 技术来发现各种类型元数据（例如系统日志、社交等）中的模式。然后，将这种洞察应用于自动化并编排数据价值链。例如，它可以使数据使用者能够找到数据产品，然后自动向他们提供该数据产品。数据产品和数据使用者之间数据访问的增加减少了数据孤岛，并提供了更完整的组织数据视图。数据结构是一种具有巨大潜力的新兴技术，可用于增强客户概要分析、欺诈检测和预防性维护。根据 Gartner 的数据，数据结构使集成设计时间减少 30%，部署时间减少 30%，维护时间减少 70%。 5.数据网格 数据网格是一种去中心化的数据架构，按业务领域来组织数据。使用数据网格时，组织需要不再将数据视为流程的副产品，而是开始将其视为产品本身。数据生产者充当数据产品所有者。作为主题专家，数据生产者可以利用他们对数据主要使用者的理解为他们设计 API。这些 API 也可以从组织的其他部分访问，提供了更广泛的受管数据访问渠道。 数据湖、数据仓库等相对传统的存储系统可以作为多个去中心化的数据存储库来实现数据网格。数据网格还可以与数据结构一起使用，借助数据结构的自动化，可以更快地创建新的数据产品或执行全球治理。 数据架构的优势 结构完善的数据架构可以为企业提供许多关键优势，其中包括： 1.减少冗余：不同来源中可能存在重叠的数据字段，从而会导致不一致、数据不准确和错失数据集成机会的风险。良好的数据架构可以使数据存储方式标准化，并且可能减少重复，从而改善质量和整体分析。 2.提高数据质量：精心设计的数据架构可以解决管理不善的数据湖（也称为“数据沼泽”）所带来的一些挑战。数据沼泽缺乏适当的数据质量和数据治理实践来提供有洞察力的学习。数据架构可以帮助实施数据治理和数据安全标准，从而对数据管道进行适当的监督，使其按预期运行。通过改进数据质量和治理，数据架构可以确保数据以一种现在和将来都具有价值的方式存储。 3.支持集成：由于数据存储的技术限制和企业内部的组织障碍，数据经常孤立存在。当今的数据架构应该旨在促进跨域数据集成，以便不同的地理区域和业务部门可以访问彼此的数据。这有助于对常用指标（例如费用、收入以及相关驱动因素）形成更准确、更一致的理解。它还支持更全面地了解客户、产品和地理位置，从而更好地为决策提供信息。 4.数据生命周期管理：现代数据架构可以解决如何随时间推移管理数据的问题。随着存在时间的增加和访问频率的降低，数据的使用价值通常会减少。随着时间的推移，可以将数据迁移到成本更低、速度更慢的存储类型，这样就可以继续用于报告和审计，但无需使用高性能存储。

数据建模是数据库设计的一个基本方面，可确保高效、准确和可用的组织数据。它涉及创建系统数据及其关系的可视化表示，这有助于理解数据需求、设计高效的数据库并确保数据完整性。在本文中，我们将介绍数据建模概念的7个关键问题，深入了解数据库管理和开发角色所需的基本知识。本指南非常适合各级别的开发人员和分析师。 正文开始前，给大家推荐一个《让数据成为生产力6.0》，本资料收录了帆软标杆用户在企业决策、流程优化、产品创新、市场拓展等方面的最新应用实践，更揭示了数据生产力对于提升企业核心竞争力的重大意义。 扫描下方二维码或复制链接（https://s.fanruan.com/uoy8c）即可免费下载完整PDF！ 什么是数据建模及其重要性 数据建模是数据库设计和管理的基础方面。它涉及创建数据库结构的可视化表示，包括数据元素、其属性以及它们之间的关系。此过程对于确保数据库高效运行并满足组织要求至关重要。 数据建模的重要性怎么强调都不为过。以下是它必不可少的一些关键原因： 了解数据需求：数据建模有助于明确定义系统的数据需求。通过可视化数据结构和关系，利益相关者可以更好地了解需要什么数据、如何使用数据以及如何构建数据。 设计高效的数据库：经过深思熟虑的数据模型是构建高效数据库的蓝图。它指导数据的组织方式，以最大限度地减少冗余、优化存储并确保快速检索。 确保数据完整性：数据模型通过定义规则和约束来防止输入无效数据，从而帮助确保数据完整性。这可确保数据库中存储的数据始终保持准确和一致。 促进沟通：数据模型是不同利益相关者（如数据库设计人员、开发人员和业务分析师）之间的沟通工具。它们为讨论数据库的结构和设计提供了一种通用语言，有助于避免误解和错误。 数据模型的类型 数据模型主要分为三种类型，每种类型在数据库的设计和实现中都有不同的用途。了解这些类型对于创建高效且可扩展的数据库至关重要。 概念数据模型：概念数据模型提供了数据的高级概述。它侧重于识别实体（例如客户、产品或订单）及其之间的关系。该模型是抽象的，不考虑如何存储或检索数据的技术细节。它通常在数据库设计的初始阶段使用，以与利益相关者沟通并收集需求。 逻辑数据模型：逻辑数据模型更详细地定义了数据的结构，而不涉及数据如何物理实现的细节。它包括实体、属性（数据字段）和关系，但它抽象出了实际的数据库技术。此模型用于确保数据结构在进入实施阶段之前符合业务规则和要求。 物理数据模型：物理数据模型是最详细和最具体的。它描述了数据将如何存储在数据库中，包括表、列、索引和其他数据库对象。该模型与所使用的特定数据库管理系统(DBMS)紧密相关，并考虑了性能优化、存储和访问方法等因素。它是数据库管理员用来创建实际数据库的最终蓝图。 规范化和非规范化 规范化和非规范化是数据库设计中的两个关键概念，它们在优化数据存储和检索方面各自发挥着不同的作用。 规范化：规范化是组织数据库中的数据以减少冗余并提高数据完整性的过程。这是通过将大型表划分为更小、更易于管理的表并定义它们之间的明确关系来实现的。目标是确保每条数据只存储一次，从而降低数据异常（例如数据不一致或重复）的风险。 规范化过程通常分阶段进行，称为范式。每个范式都建立在前一个范式的基础上，进一步完善数据的结构： 第一范式(1NF)：确保所有列都包含原子（不可分割）值，并且每列都包含单一类型的值。 第二范式（2NF）：消除部分依赖，确保所有非键属性完全依赖于主键。 第三范式（3NF）：消除传递依赖，确保非键属性仅依赖于主键。 虽然规范化对于维护数据完整性和减少冗余至关重要，但它也可能导致复杂的查询，尤其是在需要连接多个表来检索相关数据时。 非规范化：非规范化是故意将冗余引入数据库以提高查询性能的过程。通过合并表或添加冗余数据，非规范化减少了对复杂连接的需求，而复杂连接会降低数据检索速度。 非规范化通常用于读取性能比写入性能更重要的场景，例如报告或数据仓库应用程序。然而，必须仔细考虑权衡，因为非规范化可能会导致存储要求增加和数据异常风险增加。 总之，规范化侧重于减少冗余和维护数据完整性，而非规范化则优先考虑性能，尤其是在读取频繁的环境中。 理键与自然键 在数据库设计中，键对于唯一标识表中的记录至关重要。两种常见的键类型是代理键和自然键，每种类型都有各自的优点和注意事项。 代理键：代理键是专门为识别表中的记录而生成的人工键。它通常采用整数或UUID（通用唯一标识符）的形式，在数据库之外没有固有含义。当没有合适的自然键或由于其复杂性或多变性而无法使用自然键时，通常会使用代理键。 代理键的优点： 唯一性：保证代理键在整个表中是唯一的。 简单性：它们通常比自然键更简单、更短，使得它们更易于在连接和索引中使用。 一致性：由于它们是由数据库生成的，因此即使底层数据发生变化，它们也保持一致。 代理键的缺点： 缺乏意义：代理键不传达任何业务意义，这会使调试或数据分析更具挑战性。 额外的复杂性：在某些情况下，使用代理键可能会引入额外的复杂性，特别是当自然键已经非常适合识别记录时。 自然键：自然键是现实世界中已经存在的属性或属性组合，可以唯一地标识表中的记录。自然键的示例包括社会安全号码(SSN)、电子邮件地址或产品代码。 NaturalKeys的优点： 业务相关性：自然键具有固有含义，使其对用户和开发人员来说更直观、更容易理解。 无需额外的字段：由于自然键已经存在，因此无需引入仅用于识别目的的额外字段。 自然键的缺点： 多变性：自然键可能会随着时间而改变，需要更新数据库，这可能很复杂并且容易出错。 复杂性：自然键可能比代理键更长、更复杂，这可能会影响性能，尤其是在大型数据库中。 代理键和自然键之间的选择通常取决于数据库的具体要求和所存储数据的性质。 OLTP与OLAP 了解OLTP（联机事务处理）和OLAP（联机分析处理）之间的区别在数据建模领域至关重要，因为它们在数据库管理中服务于非常不同的用途。 OLTP（联机事务处理）：OLTP系统专为管理日常事务导向型应用程序而设计。这些系统处理大量短小、快速的事务，例如在数据库中插入、更新或删除记录。OLTP系统针对处理这些频繁、简单的查询的速度和效率进行了优化。 OLTP系统的主要特征： 高交易量：OLTP系统旨在处理大量交易，通常是实时的。 数据完整性：确保数据的一致性和完整性至关重要，因为交易通常涉及财务操作或其他敏感数据。 最小冗余：OLTP数据库通常被规范化以减少冗余并确保数据完整性。 快速查询响应：主要目标是确保快速处理交易，并尽量减少延迟。 OLTP的典型用例： 银行系统 网上零售平台 预订系统 库存管理 OLAP（联机分析处理）：另一方面，OLAP系统针对复杂查询和数据分析进行了优化。它们允许用户对大量数据进行多维分析，从而支持决策过程。OLAP系统旨在处理较少的事务，但查询要复杂得多，涉及聚合、汇总和分析来自多个来源的数据。 OLAP系统的主要特征： 复杂查询：OLAP系统旨在处理涉及大型数据集并需要强大处理能力的复杂查询。 数据仓库：OLAP数据库通常用作数据仓库的后端，其中数据以非规范化形式存储以便于快速检索和分析。 历史数据：OLAP系统通常存储大量历史数据，以支持趋势分析和长期规划。 多维分析：OLAP允许用户跨多个维度探索数据，例如时间、地理和产品类别。 OLAP的典型用例： 商业智能和报告 数据挖掘 财务分析 市场调研 总之，OLTP专注于高效管理日常交易，而OLAP则用于分析大量数据以提供业务决策。两者在组织的数据战略中都发挥着至关重要的作用，但在数据建模和数据库设计方面，它们需要不同的方法。 处理缓慢变化维度(SCD) 缓慢变化维度(SCD)是数据建模中常见的挑战，尤其是在数据仓库环境中。SCD指的是数据库中随时间缓慢变化的维度，例如客户地址或产品价格。有效处理这些变化对于保持数据的准确性和相关性至关重要。 管理SCD有多种技术，最常见的是1型、2型和3型： 类型1：覆盖现有数据 描述：在这种方法中，每当发生变化时，旧数据就会被新数据覆盖。这是最简单的方法，但它不保留任何历史信息。 用例：类型1适用于保留历史数据不重要的维度，例如，更正客户姓名中的拼写错误。 类型2：添加新行 描述：类型2涉及在发生更改时向表中添加新行，以及新的代理键和生效日期。此方法保留历史数据，允许维护完整的更改历史记录。 用例：当需要跟踪随时间的变化时，类型2是理想的选择，例如客户地址的变化或跟踪不同时期内的产品价格变化。 类型3：添加新列 描述：类型3向表中添加一个新列，用于存储更改属性的先前值。此方法允许跟踪一个先前值，但不提供完整历史记录。 用例：当只需要当前值和以前的值时，类型3很有用，例如跟踪客户的状态（例如“活跃”或“不活跃”）。 选择正确的方法： SCD类型的选择取决于特定的业务需求和对历史数据的需求。例如，如果跟踪客户资料的每项更改至关重要，则类型2将是首选方法。如果不需要历史数据，类型1可能就足够了。 处理SCD的挑战： 管理SCD可能很复杂，尤其是在频繁发生变化的大型数据库中。它需要仔细规划并清晰地了解业务需求，以便在不影响性能或数据完整性的情况下实施正确的策略。 数据建模中的基数 基数是数据建模中的一个基本概念，用于描述数据库中两个实体之间关系的性质。它指的是一个实体中可以或必须与另一个实体的单个实例相关联的实例数。了解基数对于设计能够准确代表真实场景的有效数据库关系至关重要。 基数主要有三种类型： 一对一：在一对一关系中，一个实体的单个实例仅与另一个实体的一个实例相关，反之亦然。当两个实体代表同一现实世界对象的不同方面或出于组织原因拆分大型表时，通常使用这种类型的关系。 示例：考虑一个人力资源系统的数据库，其中每个员工都有一辆唯一的公司汽车。在这种情况下，实体与实体之间存在一对一的关系，因为每个员工只与一辆车相关联。 用例：一对一关系在数据紧密耦合的场景中很有用，并且需要在实体之间强制执行严格的一一对应关系。 一对多：当一个实体的单个实例与另一个实体的多个实例相关时，就会发生一对多关系。这是数据库中最常见的关系类型，用于对层次结构或类别进行建模。 示例：在零售数据库中，单个客户可能会下多个订单，但每个订单仅与一个客户相关联。这里，实体Customer与实体Order具有一对多关系。 用例：一对多关系广泛用于模拟客户和订单、部门和员工或类别和产品等场景。 多对多：在多对多关系中，一个实体的多个实例与另一个实体的多个实例相关。这种类型的关系通常需要中间表或连接表来管理实体之间的关联。 示例：在大学数据库中，学生可以选修多门课程，每门课程可以有多名学生选修。此处，实体Course与实体Student之间存在多对多关系，通常使用连接表进行管理，例如Enrollment。 用例：多对多关系非常适合涉及多个实体之间的关联的场景，例如学生和课程、产品和订单或作者和书籍。 基数在数据库设计中的重要性： 基数有助于准确地对数据库中的真实关系进行建模。理解并正确实施基数可确保数据库反映数据的真实性质并支持所需的查询和操作。 错误解释基数可能会导致数据库设计效率低下，例如不必要的数据重复、性能瓶颈或数据完整性问题。 设计考虑： 在设计数据库时，仔细分析实体之间的关系并确定正确的基数至关重要。此分析将指导主键和外键的创建、关系的设计以及整体数据库结构。 数据建模是数据库设计的一个关键方面，在确保数据库的效率、准确性和可用性方面发挥着重要作用。从理解数据模型和规范化的基本概念到处理缓慢变化的维度和基数等复杂场景，掌握这些主题对于参与数据库管理或开发的任何人来说都是必不可少的。

随着数字化时代的到来，传统的财务管理模式已经无法满足企业在快速变化的商业环境中对精确、实时决策的需求。财务数据处理依然依赖人工操作和静态报表，导致决策滞后、效率低下，甚至出现财务风险和资源浪费。为了应对这些挑战，企业纷纷寻求数字化转型，尤其是通过商业智能（BI）技术的应用，来优化财务管理。 本文摘自北京科技大学MBA校外导师王忠超在帆软产品大讲堂中的直播分享，将详细剖析FineBI在推动财务管理智能化升级中的具体应用场景。通过分析费用趋势、优化预算管理、提升数据协同效率，FineBI展现了其作为企业数智化转型核心工具的强大潜力。完整内容请点击下方链接观看直播回放！ BI技术的演进  商业智能（BI）技术的发展经历了三个重要阶段，从早期企业级IT人员主导的数据分析，到自助式BI，再到如今的全员BI，逐步降低了数据分析的门槛。  1. 企业级BI阶段  这一阶段以IT人员为主导。企业需要依靠专业IT团队处理和分析数据。IT团队通过复杂的代码和脚本生成数据报表和分析结果，业务部门使用这些报表进行决策。然而，这种模式的局限性在于分析效率低下，业务人员的即时需求难以快速满足。  2. 自助式BI阶段  随着业务复杂性和数据量的增长，企业逐步认识到需要赋能业务人员，让他们直接参与数据分析。自助式BI工具应运而生，降低了数据分析的技术门槛。业务人员可以通过拖拽操作和简单配置，自主生成报表和分析结果。  3. 用户级BI阶段  当前阶段，BI工具的发展实现了低代码化和全员参与。FineBI正是这一阶段的典型代表，它通过极简操作界面和强大的功能，帮助企业内的每一位员工都能利用数据驱动决策。 数据分析软件FineBI简介 FineBI是帆软软件有限公司推出的新一代大数据分析的 BI 工具，其旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，借助FineBI强劲的大数据引擎，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索，让数据释放出更多未知潜能。 FineBI的主要功能模块包括数据接入、清洗与处理、数据建模、多样化指标计算和可视化。  1. 数据接入与整合  FineBI支持多种数据源类型的接入，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）、多维数据库（如Essbase、SAP BW等）、非关系型数据库（如MongoDB）、文本文件（如Excel、CSV）以及API接口数据。这种广泛的数据接入能力确保了企业可以无缝整合不同来源的数据。在支持国产化需求方面，FineBI已适配多种国产数据库，如华为GaussDB、达梦数据库和人大金仓，确保本地化部署的兼容性。  2. 数据清洗与处理  数据清洗和处理是数据分析的基础环节。FineBI与ETL工具FineDataLink的组合方案可以完成多种数据处理任务，如数据清洗、格式转换、上下合并、左右合并、行列转换、分组汇总等。例如，通过FineBI的拖拽式流程开发工具，用户可以轻松完成以下操作：按需转换日期格式（如按年、月、周分类）。利用类似Excel的"VLOOKUP"功能实现跨表数据匹配。对重复字段进行去重处理。实现大规模数据的高效分组汇总与聚合。  3. 数据建模与关联  在FineBI中，用户可以通过拖拽的方式建立多表关联模型，生成直观的主题数据模型视图。这种模型视图不仅支持跨表数据分析，还能够提升数据一致性和复用性。例如，企业可以通过部门编码、客户ID等公共字段将不同业务模块的数据整合在一起，构建完整的数据模型。FineBI的数据建模具有以下显著特点：  高效配置多表关系：FineBI自动识别表间公共字段并建立关联，大幅简化数据建模流程。  增强分析性能：通过优化数据量和减少冗余，FineBI提升了跨表计算的性能。  支持灵活扩展：用户可以随时新增或调整模型字段，满足多变的业务需求。  4. 多样化指标计算  FineBI支持从简单汇总到复杂计算的全维度指标计算。FineBI内置了强大的函数体系，包括常规函数（如IF、ROUND）、文本函数（如CONCATENATE）、日期函数（如DATEDIF）和分析函数（如DEF，用于跨表统计和复杂分析）。用户可以通过拖拽操作实现简单指标（如求和、平均值、中位数等）的计算，也可以使用高级函数（如同比、环比、占比计算）满足复杂业务场景需求。  5. 丰富的可视化组件  FineBI提供超过150种可视化图表，包括柱形图、折线图、饼图、热力图、雷达图、漏斗图、仪表盘等。用户可以根据具体的业务需求灵活选择图表类型，并通过拖拽方式快速生成交互式仪表板。仪表板支持以下交互功能：  联动效果：点击某一图表元素，其余图表随之更新，直观展示不同维度的数据。  下钻分析：支持从高层数据逐步细化到低层数据的探索。  过滤与跳转：通过动态筛选器快速定位目标数据，并在不同主题间实现跳转。这种动态可视化能力显著提升了数据表达的直观性和决策支持的效率。  6. 协作与分享  FineBI为团队协作提供了便捷的共享机制，支持多人同时编辑分析主题或仪表板。用户还可以通过公共链接或移动端应用（如微信、钉钉）分享分析成果，实现随时随地的跨平台查看。  接下来，我们就将基于大数据分析平台FineBI，为您讲解如何利用BI工具对财务费用进行分析。  FineBI财务费用案例背景  以一家ABC集团为例，该公司在2023年的总费用达到了200多万元，费用增长率为18.1%。这种显著增幅不仅对年度利润构成了挑战，也对2024年的预算规划带来了不确定性。公司面临的核心问题包括费用管理的精细化程度不足、数据分析工具的局限性以及对未来费用趋势的准确预测能力的需求。  从业务场景出发，该公司需要从数据中提炼关键信息，明确费用分布情况，深入挖掘费用超支的根本原因，为优化费用控制策略和预算管理提供数据支撑。 为解决上述问题，企业提出了以下数据分析需求：  1. 分析费用趋势，判断是否存在季节性波动  按年度、季度、月度进行费用趋势分析，通过同比、环比增长率识别费用的异常波动。例如：某些科目可能在特定季度激增，如办公用品在年末采购量大幅增加，需要进一步分析原因。将费用数据可视化为折线图或柱形图，直观呈现费用变化的整体走势。  2. 按不同维度计算预算完成率，定位费用超支点  建立维度分组与分类报表，生成交叉表，确定具体超支的费用类别及部门，例如用柱形图或饼图展示不同部门或科目的费用对比情况。  3. 生成仪表板和分析报告，提供费用控制建议  制作动态仪表板，将费用分析结果通过多维度图表形式展现，支持交互式分析。提供费用控制的决策建议，例如优化某部门预算或调整某费用科目的分配。输出标准化的分析报告，为管理层和财务团队提供数据支持，提升决策效率。 以上几项关键分析实践就是运用FineBI带来的结果，想要体验BI工具的朋友，可以扫描下方二维码即可免费体验！ 总结一下 在数字化浪潮的推动下，企业财务管理的智能化升级已成为必然趋势。FineBI作为帆软公司的旗舰产品，凭借其强大的数据处理、建模、可视化以及协作分享功能，为企业提供了一站式的解决方案，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。通过本文对FineBI在财务费用分析中的应用案例的深入剖析，我们可以清晰地看到，FineBI不仅能够帮助企业实时掌握财务数据，更能够通过动态分析预见未来趋势，为企业的精准决策提供有力支持。随着BI技术的不断发展和创新，FineBI将继续引领企业数智化转型的潮流，推动财务管理迈向更加智能化、高效化的未来。

在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战与机遇。如何从繁杂的数据中提炼出有价值的信息，进而指导决策、优化运营，成为企业制胜的关键。商业智能技术应运而生，成为企业洞察数据、驱动发展的强大引擎，推动企业数字化转型，提升管理与商业战略认知，让数据真正转化为生产力，为企业在激烈的市场竞争中赢得先机。 本文摘自北京科技大学MBA校外导师王忠超在帆软产品大讲堂中的直播分享，完整内容请点击下方链接观看直播回放！ 数据导入 将多个年度的费用明细表、预算表和部门列表导入系统，并通过FineBI的数据清洗功能完成上下合并、字段匹配等操作。以本案例为例，需导入以下几类表格： 部门列表：包含企业各部门的编码、名称及组织架构信息，用于建立费用分析的部门维度。 员工信息表：记录员工编号、姓名、所属部门及相关费用信息，用于细化分析费用分配情况。 费用科目表：列出一级和二级费用科目及其对应的编码，提供费用分类依据。 费用预算表：记录各部门及时间段的预算数据，作为计算预算完成率的重要数据源。 两年度费用明细表：包含2022年和2023年的费用流水数据，包括日期、金额、科目编码等字段。 日期表和收入统计表：日期表提供时间维度支持，收入统计表用于费用与收入比对分析。 数据清洗 以ABC集团为例，该公司在进行年度费用分析时，通过FineBI完成了以下数据清洗工作： 1. 上下合并： 需求场景：将2022年和2023年的费用明细表整合为一张总表，便于进行跨年度的同比分析。 实现方法：在FineBI中选择“上下合并”功能，将两年度的明细数据合并，同时处理字段名称和数据类型不一致的问题。 示例：原始数据中2022年的字段命名为“费用金额”，2023年的字段命名为“金额”，FineBI会自动识别并统一为“金额”。 2. 左右合并： 需求场景：为费用明细表中的二级科目添加一级科目名称，便于进行费用分类统计。 实现方法：利用FineBI的“添加列”功能，通过科目编码关联二级科目表和一级科目表，新增“一级科目名称”字段。 示例：原始明细数据仅包含“二级科目编码”，通过左右合并后新增字段“一级科目名称”，如“差旅费用”归类为“管理费用”。 3. 数据转换： 需求场景：对原始数据格式进行调整以满足分析需求，包括行列转换、数据标准化和字段计算。 实现方法：使用FineBI的“行列转换”功能，将二维表格转换为一维结构（或反向操作）。 日期格式标准化：将不同格式的日期（如“2023年3月1日”、“03/01/2023”）统一转换为“YYYY-MM-DD”格式。 字段计算：新增字段“月度费用”，按日期提取月份，并将数据分组汇总。 4. 分组汇总： 需求场景：按时间（年月）、费用科目等维度汇总数据，为后续趋势分析和预算完成率计算提供支持。 实现方法：在FineBI中选择“分组汇总”功能，按费用科目和年月对数据进行分组。设置汇总指标，如总金额、平均值、最大值和最小值。 示例：将明细表中每天的费用记录汇总为月度费用总额，并按一级科目生成分类汇总。 建立数据模型 FineBI的数据模型设计为多表数据的整合和分析提供了极大的便利。通过模型视图，用户可以直观地查看和管理表间的关系，确保数据的逻辑性与一致性。用户只需通过拖拽操作，利用公共字段（如部门代码、科目代码等），即可轻松建立表与表之间的关联关系。在本案例中，需要将以下表进行关联： 1. 部门表与员工信息表的关联： 关联字段：部门代码。 关系类型：一对多（1:N）。 目的：实现部门与员工的关联，便于分析不同部门的费用分布及其对总费用的贡献。 2. 二级科目表与一级科目表的关联： 关联字段：科目代码。 关系类型：一对一（1:1）。 目的：建立费用科目的分层结构，支持按一级科目或二级科目分类汇总费用数据。 3. 费用明细表与费用预算表的关联： 关联字段：部门代码和日期。 关系类型：多对多（N:N）。 目的：实现实际费用与预算费用的对比分析，计算预算完成率，并定位费用超支点。 指标计算 FineBI以其强大的计算功能和灵活的分析能力，为企业财务指标的计算和分析提供了便捷工具。通过支持快速计算和高级函数分析，FineBI帮助用户在多维度、多场景下进行深度财务分析，为企业决策提供可靠的数据支撑。 在本案例中，有几个较为重要的衡量企业费用KPI的指标： 1. 预算完成率计算： 通过FineBI的拖拽操作，将实际费用与预算费用字段分别汇总后相除，生成如KPI指标卡，展示各部门或科目的预算执行情况。例如，2023年市场部的实际费用为120万元，预算费用为100万元，则预算完成率为120%。 2. 年度金额汇总： 按年度筛选2022年和2023年的费用明细进行汇总。FineBI的聚合函数可快速计算总金额，如2022年费用总额为200万元，2023年为240万元 。 3. 三大费用汇总计算： 通过跨表字段的关联，按一级科目（如管理费用、销售费用、财务费用）汇总金额。例如，2023年管理费用为80万元，销售费用为100万元，财务费用为60万元 。 4. 费用率计算： 通过关联收入统计表，计算费用占收入的比例。例如，2023年的费用率为25%，表示每1元收入中有0.25元为费用支出 。 5. 年度费用增长率计算： 2023年的年度费用增长率为240−200200×100%=20% \frac{240 - 200}{200} \times 100\% = 20\%200240−200×100%=20%。此结果被可视化为折线图和指标卡，直观呈现 。 仪表板与报告生成 1. 动态组件设计 FineBI通过丰富的可视化组件和交互功能，使数据分析结果得以高效呈现并直观表达。用户可根据分析需求选择不同的图表类型，并设计动态联动效果，以实现数据的多维展示和深入分析。 （1）选择适合的图表类型 FineBI支持多种图表类型，包括但不限于： 柱形图：适合展示分组数据的对比，例如不同部门的费用分布。 折线图：用于展示趋势和变化，例如年度费用增长趋势。 交叉表：便于显示多维数据的汇总结果，例如按部门和科目汇总的费用数据。 KPI指标卡：直接显示关键绩效指标，例如预算完成率、费用增长率。 饼图和雷达图：展示费用占比和结构分析，例如各费用科目在总费用中的占比。 （2）联动效果多组件联动 当用户点击某一科目或部门时，仪表板的其他组件自动更新，显示相关数据的详细信息。例如，点击市场部的柱状图，可以看到其各季度的费用趋势。 下钻分析：用户可逐级钻取数据，例如从年度费用总额下钻到季度或月度数据，进而分析具体费用项目。 动态筛选：通过添加筛选器，用户可以按时间、部门或科目动态调整数据范围，快速获得所需信息。 2. 仪表板布局 一个清晰、高效的仪表板布局能够帮助用户快速获取关键信息。FineBI支持灵活布局设计，以下是典型仪表板的组成部分： 标题区：显示分析主题，突出仪表板的核心内容。例如：“2023年度费用分析”、“预算执行情况”。 指标区：展示关键财务指标，如预算完成率、同比增长率、费用占比等。KPI指标卡可以以不同颜色突出显示超标或异常的指标值，便于用户快速识别。 图表区：通过柱形图、折线图、饼图等多种图表，直观展示数据的趋势和分布。示例：柱形图显示不同部门的预算执行情况。折线图展示各季度费用的变化趋势。饼图分析各费用科目的占比。 维度区：提供灵活的筛选器，支持用户按时间、部门、费用科目等维度进行数据过滤。示例：用户可以选择某一部门或时间范围，仅查看相关费用数据。 通过此次财务数据建模与分析，FineBI帮助ABC集团在2023年的费用管理中从以下几个方面进行了分析与优化： 年度费用趋势分析：数据分析显示，公司整体费用在第二季度增长最为明显，环比增长率达到了25%。通过进一步分析，发现增长的主要原因是大规模的市场推广活动。在仪表板中，通过折线图展示不同费用科目的年度变化，管理层快速定位到市场费用的异常增长点。 按部门和科目拆解费用：使用FineBI的多表关联功能，建立了部门与费用科目之间的分析模型。结果显示，市场部的管理费用完成率为120%，其中会议和差旅费用占据大头。通过交叉表和分组柱形图，直观展示市场部在各费用科目上的预算执行情况。 动态仪表板的构建：FineBI的动态仪表板实现了实时数据的交互分析。仪表板包含年度费用分布、季度环比分析、部门预算完成率对比等核心内容。点击特定科目或部门，仪表板自动更新相关数据。例如，点击“市场部”，可以查看其在各个季度的预算执行情况。仪表板还设置了过滤器，允许用户按时间、科目、部门等多维度筛选数据。 生成费用控制报告：利用FineBI的报告导出功能，生成标准化的费用分析报告，包括数据表格、图表和关键指标解释。报告建议优化市场推广活动的预算审批流程，并加强会议费用的管控，提升费用使用效率。 分享与协作 FineBI提供了多种分享与输出功能，便于用户与团队或管理层共享分析结果。 公共链接分享：用户可以生成仪表板的公共链接，设置访问权限和有效期，与团队成员或外部合作伙伴共享。在会议中，参会人员可通过链接实时查看分析结果，无需登录系统。 导出为PDF或Excel：用户可将仪表板或特定分析结果导出为PDF或Excel格式，便于打印或存档。PDF格式适合生成标准化报告，Excel格式则便于进一步数据处理。 跨平台查看：FineBI支持通过PC端、移动端（如手机、平板）查看仪表板，用户可以随时随地访问数据。仪表板可集成到企业微信、钉钉等协作平台，提升信息流转效率。 结语 未来，随着数字化转型的不断推进，企业财务管理将从传统的静态报表和人工处理向智能化、实时化转变。商业智能将在财务管理中扮演更加重要的角色，企业将能更加精准地预测趋势，优化资源配置，提升竞争力，实现更高效、智能的财务管理体系。 FineBI作为帆软旗下一款专业的自助式BI工具，凭借其强大的数据整合、可视化分析和智能洞察能力，推动了财务管理智能化的升级。通过集成和分析大量财务数据，FineBI帮助企业实时监控财务状况，确保财务决策能够基于准确的数据进行。

在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战与机遇。智能财务共享中心作为企业数据处理与分析的核心枢纽，其重要性日益凸显。它不仅要高效整合各类系统数据，更要深度挖掘数据价值，为企业的决策提供有力支持，为企业搭建起从数据接入到决策支持的完整闭环体系，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 本文摘自中国总会计师协会信息化分会财务数字化实践专家魏强在帆软产品大讲堂中的直播分享，完整内容请点击下方链接观看直播回放！ 智能财务共享中心的核心需求 智能财务共享中心的核心需求在于数据的高效处理与深度应用。智能财务共享中心需要通过整合ERP、OA、CRM等不同系统的数据，实现全面的数据提取、清洗、存储和分析。 FineBI六大数据核心功能 FineBI作为帆软的重要产品，拥有强大的数据处理与分析能力： 1. 完善的数据接入能力： FineBI支持多种数据源接入，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）、多维数据库（如Essbase、Hadoop）、NoSQL数据库（如MongoDB），以及Excel、JSON、XML等文本数据源。针对国产数据库，FineBI也已完成多种适配，确保兼容性。此外，FineBI提供SQL查询、存储过程支持和实时数据同步，为企业构建了强大的数据接入体系。 2. 强大的数据处理能力： FineBI与ETL工具FineDataLink模块组合，实现数据清洗与转换，支持ETL/ELT双引擎、跨库关联和API取数，轻松处理多源异构数据。企业可以利用FineBI在轻量化场景下快速获取结构化数据，并在复杂场景中实现异构数据源的实时同步或API数据接口零代码创建，从而有效分担业务系统负载，保障系统稳定运行。其低代码操作支持系统使得用户无需专业编程背景即可完成数据分析。 3. 灵活的获取数据能力 FineBI以分析主题为核心，简化了数据获取与分析的流程，支持用户快速查询常用数据表、上传Excel进行联合分析，以及跨系统组合数据。用户无需在模块间切换，即可完成数据获取和分析，有效提升操作效率。 4. 全面的数据分析能力 FineBI支持沉浸式分析功能，从筛选数据到完成可视化和结论生成提供全流程支持。用户可通过模块化工具进行数据编辑、构建主题数据模型、计算指标、可视化展示和OLAP联机分析。同时，数据解释功能帮助用户快速理解数据的异常原因和影响因素，优化分析效率。FineBI通过全面的数据分析和报告功能，为管理层提供实时决策依据。 5. 便捷的协作共享能力 FineBI支持主题协作和团队空间共享功能，用户可与团队内外共享数据分析成果。此外，FineBI允许通过公共链接或平台目录发布仪表板，并支持手机、平板等多设备访问，让数据更具实用性和传播性。通过共享分析结果，企业可以实现多部门协作，提高数据价值的利用率。 6. 高效的数据消费能力 FineBI通过数据预警模块和数据门户模块提升数据的价值传递效率。预警功能支持多平台推送关键数据异常；数据门户提供个性化首页和快速访问模块，帮助用户便捷获取关键信息。同时，FineBI支持演示模式和分析文档功能，为数据报告与分享提供更多灵活性。 FineBI六大企业级保障 1. 技术框架 FineBI采用B/S架构，支持本地化、容器化和云原生部署。其技术框架包括资源隔离、自动化故障恢复、多项目管控等企业级运维能力，满足企业不同规模的部署需求。 2. 高性能引擎 FineBI通过存算分离和读写分离架构，显著提升系统扩展性和性能稳定性。共享存储、实时引擎优化和线性扩展能力确保了复杂计算的高效处理，为企业提供稳定可靠的使用体验。 3. 用户权限管理 FineBI支持多平台用户同步、精细化权限配置和低成本权限方案。管理员可通过权限复用、分级授权等功能高效管理用户权限，同时确保数据安全。 4. 安全管理 FineBI注重数据和系统的双重安全性。其功能包括数据脱敏、全局水印和SQL防注入等多重防护措施，有效保护企业敏感数据和系统稳定性。 5. 用户运营支持 FineBI提供完善的学习资源、用户活跃度分析和技术支持服务。管理员可通过系统看板识别关键用户，并采取相应推广措施，提升系统应用效果。 6. 运维平台 FineBI的运维平台支持多项目管理、监控与告警、备份与恢复、资源优先级配置等功能。通过自动化备份、异机备份和自定义告警规则，企业能够更好地保障系统的稳定运行和数据安全。 FineBI以其卓越的数据分析能力和企业级保障服务，为企业搭建了从数据接入到分析决策的完整闭环体系。不论是提升数据处理效率还是保障系统安全稳定，FineBI都为企业的数字化转型提供了有力支持。 结语 在未来，智能财务共享中心将朝着更加智能化、无纸化和生态化的方向发展。通过全面拥抱AI技术，财务人员可以摆脱重复性工作，转向更具战略性的任务。此外，主数据管理和系统间的高效集成将成为实现这一目标的关键。 企业要想在激烈的市场竞争中占据优势，就必须以数据驱动为核心，构建高效、灵活的智能财务共享中心体系。这不仅是技术的革新，更是管理思维的深刻变革。FineBI作为帆软旗下一款专业的自助式BI工具，通过提供强大的数据整合、可视化分析和智能洞察能力，帮助企业快速构建从数据接入到决策支持的完整闭环。