在AI技术从“实验室创新”迈向“产业级应用”的今天，数据治理已从IT运维的附属品，进化为企业构建AI竞争力的核心基础设施。它不仅是技术问题，更是组织架构、商业模式的系统工程。 数据治理的质量，决定AI系统的社会公信力。

2025年，全球企业AI应用开发呈现“冰火两重天”：一边是OpenAI、DeepSeek 等大模型参数突破百万亿级，另一边却是78%的企业困在“PPT智能”阶段——AI应用开发周期长、场景碎片化、数据孤岛难破。 Dify与大模型的结合，正在打破这一僵局。它不仅是工具，更是企业AI能力工业化的流水线，让大模型从“技术狂欢”走向“价值落地”。从金融风控到智能制造，从医疗合规到客户服务，一场由Dify驱动的“原子级效率革命”正在重塑商业逻辑。

数据指标与数据指标体系，是一个很大的话题，是一个数据领域的分支，和业务有深度的结合，又是数据分析等领域的基础，本章只是从一个产品经理的角度，梳理了一些个人认为的重点，仅作参考，如果希望进行一步了解，可以在这个“核”的基础上，进行不断修炼，完善。这个也是本书的一个目的，通过极简的介绍，让你对数据治理各个模块快速有一个理解。之后的升级，就需要各种磨炼了，甚至需要各种工作机缘了。

2025年，企业追逐大模型的浪潮已从“技术尝鲜”转向“价值落地”。然而，许多企业发现，大模型的表现并不如预期：回答不专业、业务场景难适配、数据隐私隐患频发……问题的核心，往往不是模型本身，而是背后的数据质量与治理能力。正如复旦大学肖仰华教授所言：“大部分数据仍沉睡在服务器，尚未转化为真正的资产”。 数据中台——这个曾被贴上“过气”标签的概念，却在大模型落地困境中重新成为焦点。它不是简单的数据仓库，而是通过标准化、智能化、场景化的数据治理体系，让数据真正流动、融合、增值的“隐形引擎”。本文将结合行业实践，揭秘数据中台如何成为大模型时代的胜负手。

2025 年，生成式 AI 与数据要素的双重浪潮正重塑商业世界。企业若仍停留在 “用几个 AI 工具优化局部效率” 的初级阶段，终将被淘汰出局。枫清科技创始人高雪峰在 2024 中国生成式 AI 大会上断言：“以数据为中心的智能体（Data-Centric Intelligent Agent）将成为企业智能化的核心引擎，它不仅是技术迭代，更是企业生存的底层逻辑。”

2025年3月24日，人工智能领域迎来了一次重磅更新——DeepSeek 正式发布了新一代模型 DeepSeek V3–0324，并继续秉持开源精神，完整开放模型参数和权重。 这一版本在编程能力与复杂推理任务中表现尤为出色，但同时也引发了关于“AI 性格变了”的热议。目前 Reddit  评论区已经热闹到爆，讨论如潮，几乎可以用“现象级”来形容这场模型更新带来的冲击。

在数字化时代的浪潮下，政务服务面临着从传统模式向智能化转型的深刻变革。如何在这一进程中，既突破现存困境，又能让政务服务充满人文关怀？基于 DeepSeek 的实践探索，正引领我们开启构建有温度数字政府的全新征程。

在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动经济社会发展的新燃料。然而，数据的价值并不在于其孤立存在，而在于流动、共享与应用中产生的洞见与创新。数据要素共享，这一看似简单的概念，实则蕴含着推动国家治理体系和治理能力现代化、促进经济高质量发展的巨大潜力。本文将深入探讨数据要素共享的内涵、意义、与传统数据交换的区别，以及实现路径，旨在为读者揭开数据共享的神秘面纱，无论是数据公司的专业人士还是一般读者，都能从中受益。

通过 “标准重构 - 数据治理 - 平台赋能” 三位一体策略，实现设备编码 “一物一码、全域贯通”，支撑生产实时监控、设备全生命周期管理及智能决策

从 “数据混乱” 到 “决策加速”，90% 的企业痛点都能用这个组合拳解决

在某智能制造工厂的中央大屏上，数据治理健康度指数实时跳动着——这是由大模型驱动的治理自动驾驶舱。系统不仅能自动修复98%的数据质量问题，更能预测未来三个月的数据增长趋势，提前部署治理资源。这种"治未病"的能力，正将数据治理从成本中心转化为价值引擎。这场静默革命的终极目标，是让企业的数据资产如血液般在业务脉络中自由流动。当AI大模型成为数据治理的新基座，我们迎来的不仅是效率的跃升，更是一个数据价值可以像电力般即插即用的新时代。那些率先完成智能化重构的企业，正在数字经济版图上划出新的疆界。

在流量红利见顶、消费者需求碎片化的今天，鞋服零售门店如何通过AI技术突破增长瓶颈？从商品卖点提炼到短视频精准营销，从智能推荐到数据驱动决策，本文将结合DeepSeek等AI工具的实际案例，拆解一套可落地的门店销售提效方法论。

在生成式AI的浪潮中，一个残酷的真相愈发清晰：没有知识库支撑的大模型，就像失去记忆的智者，空有计算力却无法落地生根。当医疗、金融、制造等领域的“场景专属模型”开始批量涌现，企业之间的竞争将不再局限于算法优劣，而是演变为知识资产密度与迭代速度的较量。

在 DeepSeek 的协作中，用户应扮演“导演”而非“观众”——通过精准的指令设计，调度 AI 的计算资源与知识储备。掌握这 9 个技巧，意味着获得打开智能时代的“元技能”：将模糊需求转化为可执行方案的架构力。

全球物流行业正经历一场静默的变革。过去十年，多式联运因成本与效率的 “双刃剑” 备受争议 —— 既要协调公路、铁路、水运等多种运输方式，又要应对货物转运的衔接难题。据行业统计，多式联运中因转运衔接不畅导致的延误成本高达总成本的 15%。而如今，这一困局正被 DeepSeek 这一国产 AI 大模型打破。它通过数据驱动与智能决策，让多式联运从 “被动衔接” 迈向 “主动优化”，甚至重新定义了物流行业的效率天花板。

人工智能的指数级发展正在重塑技术边界，但也催生出前所未有的安全危机。当DeepSeek以日均百万用户的速度刷新AI应用纪录时，其安全防线正面临黑客组织、技术滥用者乃至国家行为体的多维冲击。传统网络安全范式在智能模型的黑箱特性、攻防成本的非对称性、法律责任的模糊性三重冲击下，已显露出系统性失效的风险。

在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已从实验室走向生产线，从单点工具进化为重塑商业逻辑的“认知中枢”。其中，AI工作流正以“化繁为简”的革命性力量，成为企业降本增效、创新突围的核心引擎。它不仅是技术的迭代，更是组织形态的进化——通过将复杂任务拆解为可迭代、可优化的智能流程，让企业从“经验驱动”迈向“数据驱动”，从“人力密集”转向“智能密集”。

2025年春天，《政府工作报告》首次将"人工智能+"与"新基建""双碳战略"并列，列为国家战略核心。这一决策背后，是AI技术从"实验室突破"到"产业落地"的质变——正如蒸汽机之于工业革命，电力之于电气时代，人工智能+正在成为第四次工业革命的"操作系统"。但这场革命并非巨头独舞：从中小制造企业到县域医疗机构，每个行业都能找到自己的AI方程式。本文将揭示这场变革的本质、路径与机遇。

DeepSeek-R1 模型在 4 张 NVIDIA RTX™ 5880 Ada GPU Generation 显卡配置下，面对短文本生成、长文本生成、总结概括三大实战场景，会碰撞出怎样的性能火花？参数规模差异悬殊的 70B 与 32B 两大模型，在 BF16 精度下的表现又相差几何？本篇四卡环境实测报告，将为用户提供实用的数据支持和性能参考。

在当今人工智能飞速发展的时代，大型语言模型（LLMs）正以其强大的语言理解和生成能力，改变着我们的生活和工作方式。在最近的一项研究中，科学家们为了深入了解如何高效地训练大型语言模型，进行了超过4000次的实验。这些实验动用了多达512个GPU（图形处理单元），它们协同工作，为模型训练提供了强大的计算支持。在这项研究中，研究人员特别关注了两个关键指标：吞吐量（通过标记的大小来表示）和GPU利用率（通过标记的颜色来表示）。这两个指标都根据模型的大小进行了标准化处理，以便更直观地比较不同模型在不同硬件配置下的表现。

在数字经济时代，数据质量已成为企业核心竞争力的关键要素。Gartner研究显示，低质量数据每年给企业带来平均1500万美元的损失。当传统数据治理仍在依赖人工规则引擎时，大模型技术正掀起一场静默的革命——它不仅将数据处理效率提升300%以上，更重新定义了数据质量治理的范式。

数据指标的相关工具，指出了数据指标工具，有两种形式，一种是面向开发的指标口径管理系统，一种是面向数据应用的指标数据管理系统，或者称为指标平台。

DeepSeek 的这次大规模开源行动，不仅为 AI 开发者提供了强大的工具和资源，也为 AI 技术在更多领域的应用铺平了道路。通过降低开发门槛、优化硬件资源利用、支持多模态处理和跨平台能力，DeepSeek 正在推动 AI 技术的普惠化和生态化发展。随着更多开发者和企业的参与，这些开源项目有望在各个领域催生更多创新应用，加速 AI 技术的商业化落地。

2025年，全球数字经济规模突破70万亿美元之际，数据要素与人工智能的深度融合正在重构商业世界的运行法则。在这场变革中，佛山某建筑企业通过AI优化设计节约钢材1.6万吨，湖北数据集团用大模型提升供需匹配效率70%，北京生物医药企业实现抗体研发效率提升百倍——这些鲜活的案例揭示着一个真理：在数字经济时代，数据是新型战略资源，AI是核心转化工具，二者的协同效应正成为企业突破增长瓶颈的推进器。这种"数据燃料×AI引擎"的化学反应，正在全球范围内掀起企业进化革命。

DeepSeek 官方重磅推出「Awesome DeepSeek Integration」集成工具库！这个由官方亲自整理的资源合集囊括了全网最全面的 DeepSeek 生态工具——从桌面端到移动端，浏览器插件到代码编辑器，即时通讯工具到文献管理神器，即刻赋予你的应用 AI 超能力。

"当数据治理遇上AI，不是机器替代人类，而是让人类站在机器的肩膀上看见更远的未来。每个治理动作都在编织数字文明的神经网络，而你，正是这个时代的造网者。"AI通过认知增强（NLP）、预测赋能（机器学习）、关系重构（知识图谱）三大技术杠杆，将数据治理从"成本消耗"转化为"价值创造"的核心引擎，推动企业完成从数据管理到数据智能的战略跃迁。

“数据是新时代的石油，但未经治理的石油会堵塞管道；知识是企业的黄金矿脉，但缺乏提炼的矿石无法兑换价值；大模型是超级引擎，但燃料不足的引擎终将熄火。”—— 唯有四者协同，才能让企业的智能化转型从 “纸上蓝图” 走向 “落地生根”。

人类用20W功率的大脑征服宇宙，AI却需要一座核电站处理300页文档——直到今天，我们终于教会了机器如何“思考”而非“蛮算”。　

RAG：没有改变大模型，在大模型原有的基础上加入了一些知识，用来回答用户的问题。 微调：原有大模型的基础上加上新的知识改造大模型，是一个新的模型。

企业可根据实际需求选择适合的部署方案。建议初次部署从 7B 量化版起步，待业务稳定后逐步升级。定期关注DeepSeek 官方更新获取最新优化方案。

在 AI 时代，大模型的能力终将趋于相同，然而，真正决定胜负的关键，是隐匿于算法背后的高质量数据集。这就好比所有厨师都能购置相同的锅具，但唯有掌握独家秘方的人，才能烹饪出米其林三星级别的美食。

加快推动公共数据资源管理和运营机制改革落地见效，进一步增强数据资源价值释放的驱动力，以公共数据开发利用引领撬动各方数据的融合应用，打造数据利用的多应用场景和模式，更好释放数据要素价值。

在这个数字化转型的时代，数据治理已经成为企业提升竞争力的核心能力之一。然而，对于很多企业来说，数据治理仍然是一项复杂而艰巨的任务。今天，我们将为你详细介绍如何利用 DeepSeek 这一强大的 AI 工具，快速构建属于自己的数据治理体系。无论你是数据治理的新手，还是正在寻找更高效的解决方案，这篇文章都将为你提供清晰的指导。

当你的竞争对手用大模型 10 分钟生成市场分析报告，你的团队还在熬夜做 Excel；当他们的知识库能自动预警风险，你的员工却因骨干离职陷入瘫痪 ——技术差距的本质，是数据价值转化效率的差距。

最近Deepseek成为了AI圈中最火爆的话题，一方面通过稀疏激活的MoE架构、MLA注意力机制优化及混合专家分配策略等创新手段，实现了高效的训练和推理能力，同时大幅降低了API调用成本，达到了行业领先水平。另一方面，Deepseek更是以7天实现用户数破亿的速度，一举超越了OpenAI的ChatGPT（ChatGPT为2个月）。网上关于本地部署Deepseek-R1的教程，更是如同雨后春笋般出现在各个网络平台上。然而，这些本地部署教程往往会告诉你Deepseek-R1有多强大，但不会告诉你本地部署的“蒸馏版”Deepseek-R1相比“满血版”究竟有多差。值得注意的是，目前公开发布的小尺寸的DeepSeek-R1模型，均是通过Qwen或Llama从R1中蒸馏过来，尺寸有所缩小，以适应不同性能设备调用DeepSeek-R1模型。换句话说，无论是7B还是32B的DeepSeek-R1，本质上更像是“R1味儿”的Qwen模型，差不多是“牛肉风味肉卷”和“牛肉卷”的差距。虽然拥有前者部分特性，但更多是后者照猫画虎实现类似的推理功能。毋庸置疑的是，随着模型尺寸的缩小，其性能也会变得更差，与“满血版”R1的差距也会更大。而今天，大模型之家就带你来看看，不同尺寸的DeepSeek-R1与“满血版”差距究竟有多大？

数据资产是指由个人或企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源。这些数据资源包括但不限于数字信息、文字信息、图像信息、语言信息、数据库等。数据资产具有以下几个特点：权属明确：数据资产通常具有明确的权属，包括勘探权、使用权和所有权。

数据中台作为企业数字化转型的重要支撑平台，通过提升数据整合与共享能力、强化数据分析与洞察能力、推动业务创新与发展、提高运营效率与管理水平以及加强数据安全保障等方面，为企业的数字化转型提供了有力保障和强大动力。因此，企业在进行数字化转型时，建设数据中台是必然选择。

财务共享中心作为现代企业管理的有效工具，通过提高效率、降低成本、加强内部控制等方面的优势，为企业创造了良好的财务运营环境，成为企业发展的有力助推器。

财务共享中心能帮助企业达到规模经济，‌主要是因为其通过集中处理财务事务，‌实现了规模效应，‌从而提高了工作效率并降低了成本。‌

近日，为鼓励数字赋能航天文化，“中国航天日”宣传海报征集AIGC创作平台通道正式开启，这是“中国航天日”主题活动多年来首次尝试设立AI赛道，也将激发AIGC在航天领域的更多应用创想。

随着人工智能技术的不断发展，大模型技术作为其核心组成部分，在各个领域都发挥着重要作用。

今年的政府工作报告提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。对此，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受《经济参考报》记者采访时表示，应提倡运用科技创新推动生产力跃升。只有通过关键性核心技术创新，推动科学技术的原创性突破、前瞻性应用，形成新优势，才能在全球竞争格局中抢占未来产业科技创新制高点。 “在新一轮科技革命和产业变革加速演进的时代背景下，我国坚持把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，开辟发展新赛道、塑造发展新优势。从世界范围来看，我国拥有全世界最完整的产业链、最齐全的工业门类、最丰富的企业场景红利。科技创新为产业高质量发展深度赋能，产业发展为科技创新提供应用场景，二者深度融合、互促共进，为高质量发展注入有力动能。”周鸿祎委员说。 政府工作报告提出“制定支持数字经济高质量发展政策”“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”等多项具体部署。谈及开展“人工智能+”行动，周鸿祎委员认为，过去是“互联网+”思维，未来是“人工智能+”思维，其中，大模型作为人工智能发展的核心引擎，正引发一场全新的工业革命。 “我国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景的优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地，让大模型作为生产力工具与传统产业进行‘数转智改’结合，成为产业数字化的重要赋能者。”他说。 对此，周鸿祎委员提出三点建议，一是政府、央地国企率先提供更多应用场景，聚焦“小切口，大纵深”，推动大模型垂直化、产业化落地；二是鼓励企业在定制AI前，做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台；三是鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，同业务流程相结合，充分发挥大模型价值。 他表示，伴随人工智能的影响日益扩大，安全问题也愈发凸显。通用大模型的安全，是保障人工智能技术可持续发展、实现广泛应用的重要基础，对确保人工智能系统的可靠性和安全性意义重大，更需国家和企业重点应对和保障。建议国家研究制定保障通用大模型安全的标准体系，推动通用大模型开展安全评测、接入安全服务，降低通用大模型安全风险。鼓励政府、央地国企与兼具“安全和AI”能力的企业在大模型安全领域展开深入合作。

随着数字经济的快速发展，2024年将迎来全新的商机风口。数据治理、数据平台和应用场景被视为数字经济的三驾马车，它们将成为推动商业创新和增长的关键。本文将深入探讨这三个关键要素在数字经济中的作用，并分析它们为未来商机带来的影响。

多企业在上线BI并完成了基本的数据展示后，经常会对BI后续的建设路径感到迷茫，不知道从哪入手；或者是大张旗鼓搞了很多的BI开发，结果一顿操作猛如虎，业务评价很扎心。 BI的核心价值在于利用企业的数据资产辅助经营决策，是企业数据资产价值变现的重要工具。和企业经营一样，更合理的BI建设路径也应围绕着ROI最大化的目标来设计，但如何评估BI建设的ROI一直是一个世纪难题。 观远数据客户成功经理王星亮通过总结多年来服务各行业先进客户的经验，以及从其中部分客户样本上观察到的现象，提炼出一套简易的分析框架，以此尝试从ROI角度为不同类型、不同阶段的企业提供可参考的 BI 建设路径建议。 一、BI价值的分类及影响因素 BI建设的ROI高低取决于价值和成本两个方面。首先分析价值方面。 BI的核心价值在于利用数据资产辅助企业经营决策，提高决策效率。 根据过往实践经验的总结，我们提炼了BI建设对经营决策的两类价值，将其分为基础价值和赋能价值，并总结出了对其中数据赋能价值有较大影响的两大因素： 1．基础价值 最基础的数据展示，让业务部门能够更便捷地看到不同来源的业务数据，是BI工具的基本功能，本身有一定价值，最容易实现，也最容易产生“审美疲劳”，属于BI建设中的“低垂的果实”。 2．赋能价值 ✦ 业绩增长（显性价值） 业绩增长泛指业务结果，对应指标体系中的结果指标（GMV、利润、现金流、用户数等），是所有盈利性组织最关注、最显性的价值，也是在数据建设过程中优先保障的。同时，这类价值也是最难评估和验证的。一方面，因为业绩增长通常是多因素共同作用的结果，难以评价数据建设单一因素在其中发挥的价值；另一方面，由于企业组织规划中通常有清晰的角色分工，数据建设岗位通常为中后台部门，不直接为业绩结果负责，导致数据价值链冗长，追溯成本高。部分企业采用业务部门与数据部门目标绑定的方式，让数据直接为业务服务，用缩短价值链的方式体现数据价值。 ✦ 业务提效（隐性价值） 业务提效泛指业务流程中的过程管理，对应指标体系中的过程指标（转化率、ROI、周转率、良品率等），这类价值的上限空间通常有限，在企业快速增长阶段通常非最优先关注点，而在企业稳定发展、开始向内部要效益的阶段会成为重要关注点。 吊诡的是，数据建设本身也是一项需要企业资源投入的工作，在企业增速趋于平稳，开始向内部要效益的阶段，数据建设需要的投入也会受到影响；从这个角度讲，企业能否在高速增长阶段提前布局自身的数字化建设，匹配企业生命周期合理投入数据建设资源，非常考验企业决策团队的数据意识和战略格局。 3．影响因素 基础的数据展示价值对企业实际的经营活动价值非常有限，更多是作为提升内部数据意识、展示企业数字化发展水平的工具，形式大于内容，不同企业差别不大；但不同类型企业的数据赋能价值则有很大差异，主要影响因素有以下两个方面： ✦ 可获得的数据资产与其重要经营活动的匹配度 以“复购率”指标为例，如果一家企业提供的商品或服务有较高的复购价值，复购率会是衡量其经营健康度的重要指标，用户运营就是其重要的经营活动之一；而用户数据相对外部潜客数据更易获得，只要做好了用户相关的数据资产建设，就能很快在用户运营环节发挥出数据价值。 反之，如果一家企业提供的商品或服务复购需求较低，老用户的数据对其核心业务的增长价值有限，业绩增长更依赖的外部数据又难以获取，则会造成数据资产与重要经营活动的错配，难以发挥数据资产价值。 ✦ 经营活动中各类决策过程对数据资产的依赖度 整体而言，不同类型决策对数据资产的依赖度排序为：   高频决策高于低频决策：例如收并购、拓展新业务、组织架构调整等类型决策通常属于低频决策，历史数据参考意义不大；而投流渠道选择、用户运营策略调整通常属于高频决策，可以通过历史数据发现规律，指导业务动作； •标准化决策高于定制化决策：标准化决策指决策链路逻辑较清晰、可描述，如门店货品补货决策；定制化决策指决策链路复杂，需考虑因素多，如大型IT项目的报价决策；通常2B企业的定制化决策比例高于2C企业。 •分析型决策高于组织型决策：两者核心的区别在于“人的感性因素”在该决策活动中的影响占比。 企业经营活动中各种决策类型的占比和价值贡献，是企业是否重视数据建设的底层驱动因素。数据对企业经营活动核心环节的重要程度，决定了BI建设对企业价值贡献的天花板。 二、BI建设成本的分类及影响因素 ROI的另一端是成本，BI建设需要以数据建设为基础，这里将数据建设的成本包含进来，可以大致总结为数据获取成本、数据治理成本、数据应用成本（BI建设属于数据应用的一部分）三个方面，其相应的影响因素包括： 数据获取成本 影响因素：外部数据 or 内部数据；To B or To C；线上 or 线下…… 企业内部数据的获取成本通常低于外部数据获取成本，但这里有一个特例，即电商品牌企业。由于国内电商平台（京东、淘系、抖音等）的快速发展和数字化建设程度普遍较高，电商企业可以在不建设交易系统的情况下依赖电商平台的交易系统能力获得交易数据，这部分数据的所有权为电商品牌，但却是来自于外部的电商平台系统。正是由于电商品牌的这个特点，让很多电商新锐企业在自身信息化水平非常薄弱的情况下依然可获取到非常重要的交易数据，进而放大了BI建设的ROI，使“先数字化，后信息化”的发展路径成为可能。 商业模式（2B/2C、线上/线下等）的区别对应的本质问题是看企业的经营活动对信息化的依赖程度，越是依赖线上的、2C的企业（如零售银行），其信息化水平需求越高（信息化水平不足的企业已经被淘汰了），其内部可用的数据资产规模越大（先不考虑资产质量），数据获取成本就越低。相反，越是依赖线下、2B的企业，其信息化水平的重要性越低，如果要获取充足的数据资产，就需要先完善信息化建设（其本身对经营活动的必要性却不高），即变相提高了其数据获取的相对成本。 2．数据治理成本 影响因素：一方/二方/三方数据；业务闭环程度…… 数据源对数据治理成本的影响，我们仍以上述电商企业为例：尽管依赖电商平台完成交易环节的电商品牌企业无需自建交易系统，获取交易数据的成本较低，但由于其数据源来自平台方，为二方数据，因而会导致其数据治理成本提高。 业务闭环程度对数据治理成本的影响，我们以制造业企业为例：自建工厂的制造业企业可以通过完善生产信息系统获取供货数据，依赖代工生产的企业可以通过代工企业上报的方式获取供货数据，各自都有一定的数据获取成本；但自建工厂的企业一旦完成了生产系统信息化，其数据治理成本将远低于依赖代工的企业。 3．数据应用成本 影响因素：数据意识；法规限制；数据工具；组织结构…… 这一部分展开分析可以独立作为一个话题，简单概括以下要点： 总体来看，当企业受自身商业模式、企业信息化发展、内部数据文化等多种因素影响，把综合数据建设成本降得足够低，就会相应提高BI建设的ROI。 值得一提的是，在考虑数据工具的成本时，除了工具本身的采购成本和部署成本这些“显性成本”外，工具自身的易用性、易维护性也会影响企业的学习成本、建设成本、维护成本等“隐性成本”，如果由于工具难用或难以维护导致没有发挥出应有的价值，产生的机会成本浪费通常是巨大的。 三、以ROI达标为前提 企业BI建设的细分路径 BI的核心价值在于提高决策效率，但并不是所有决策都最适合用BI解决，也没有一套BI建设的方法论可以适配所有企业，观远数据尝试提供一个简易的分析框架，用以判断不同企业应该参考何种路径、在哪些环节发展BI。 1．BI更适合什么类型的决策场景 与数据资产价值及决策类型的匹配关系类似，BI更适合高频的、标准化的、分析型的决策场景。 ✦ 高频决策场景 如果决策频率不高，例如季度、年度的企业整体经营分析场景，即使没有BI，也完全可以靠分析人员利用其他分析工具（Excel、Python等）满足分析需求，甚至灵活度更高。但如果能在BI上实现该类综合性较强的分析，说明企业内部的数据资产质量较高，也能驱动各部门管理人员重视BI建设工作，有利于推动BI的全面普及。 ✦ 标准化决策场景 如果决策场景的标准化程度不高，例如针对一个偶发性事件做的针对性分析，可能需要重新搭建数据模型、清洗大量“脏数据”、重新搭建BI页面，但该场景的复用价值有限，用BI实现的ROI较低。但如果企业内定制化分析的需求频率较高，而分析难度较低，且数据资产相对完备，则较适合通过推广“自助分析”的方式发展BI。 ✦ 分析型决策场景 典型的分析型决策具备可量化、可追溯、易归因、决策链短等特征，可以根据数据分析结果直接做出行动决策，如生鲜门店的促销决策，可以根据不同生鲜产品的临期情况、库存情况动态调价，算法规则明确后，即可通过BI应用将行动建议直接推送给门店店长，指导店员促销动作。这一类场景适合将数据流与业务流绑定，通过产品化的BI应用实现数据-分析-行动-反馈的闭环。 2．如何制定更优的BI建设路径 理想情况下，BI的建设路径和推广方式需要综合考虑企业不同阶段的数据资产水平、不同类型的决策占比及重要程度、组织结构与决策脉络有针对性的规划制定。 ✦ 建设路径 建设路径回答的是“做什么？”的问题，这里提供一个参考思路： ①首先结合企业商业模式和战略目标，找出关键的经营活动有哪些； ②在这些关键经营活动中识别出其中主要依赖的决策类型（高频还是低频、标准化还是定制化、分析型还是组织型），并结合可获取的数据资产情况，找出那些更适合通过BI赋能且数据资产可用的决策场景作为优先的BI建设目标； ③不断重复①、②； 当然，现实情况下还要兼顾企业内数据资产的建设规划、不同业务部门需求的优先级、管理层偏好等因素制定具体的BI建设规划。 ✦ 推广方式 推广方式回答的是“谁来做？”的问题，这里引入“决策脉络”的概念： 观察企业的“决策脉络”，即整体考察企业中不同层级、不同岗位的“决策规则”是如何制定的，找出其中适宜通过BI赋能的场景决策。如果其决策规则制定的方式比较集中（适合“一刀切“的方式），则更适合采用集中建设BI的方式；如果决策规则的制定较为分散（适合“让听见炮火声的人做决策“），则更适合采用自助分析的方式发展BI。 通常来讲，业务类型越聚焦、提供的商品或服务标准化程度越高、人员规模越小的企业，其决策脉络也越集中，例如单一品牌的电商新锐企业；业务类型越多元、提供的商品或服务定制化程度越高、人员规模越大的企业，其决策脉络也越分散，例如全球性多品牌的超大型消费品企业。 3．BI建设路径的其他影响因素 现实情况下，BI建设和其他事物一样，受天时、地利、人和的多重因素影响。 四、结语：BI建设的“势、道、术” 企业内的BI建设受各种因素影响，无论是企业内的BI建设者还是BI厂商在服务客户的过程中，经常会感到迷惑，不同的影响因素孰轻孰重，应该如何设定BI建设的合理目标、找到适宜的路径，总结而言，可以按照“势、道、术”的结构来归纳： • 势：企业商业模式、社会信息化技术发展水平等因素是最高维的影响因素，在很大程度上定义了BI建设的难度等级，同时这类因素的迭代周期长，短期内难以改变，从BI建设的角度只能顺势而为； • 道：合理评估BI建设的ROI、关注数据流与业务流及决策脉络的匹配是BI建设的底层方法论； • 术：信息化建设、数据资产建设、数据治理、BI技术架构、数据部门建设和管理、BI项目建设、BI自助分析推广等具体工作均属于“术”的范畴，需要根据不同企业各自的阶段特征，灵活使用。 未来伴随可观察的客户样本更加多元丰富，观远数据将继续验证该理论框架的合理性和预判准确性。我们也期待与大家一起讨论，共同探索提升企业BI建设ROI，让数据为业务增长创造更多价值的新路径。

随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。