讓 “企業(yè)全員參與到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中來，打造平臺(tái)型自助數(shù)據(jù)分析能力”需要哪些要素支持？

　　為什么一提到“數(shù)據(jù)文化、部門協(xié)同”大家就感慨良多？

　　面對(duì)汽車行業(yè)顛覆式的創(chuàng)新，傳統(tǒng)車企如何借力數(shù)字化進(jìn)行轉(zhuǎn)型？

　　系統(tǒng)數(shù)據(jù)、IoT數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等不同數(shù)據(jù)源如何有效整合，如何判斷哪些是有效的？場(chǎng)景在哪里？

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　　近日，在由ENI經(jīng)濟(jì)和信息化網(wǎng)與Qlik聯(lián)合主辦的“釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，加速車企智能”CIO直播間中，長(zhǎng)安汽車大數(shù)據(jù)中心高級(jí)經(jīng)理胡林海，沃爾沃汽車亞太工廠數(shù)字化總監(jiān)董斌、吉利汽車集團(tuán)數(shù)據(jù)應(yīng)用總監(jiān)王正明、上汽集團(tuán)孫紅芳及成都大運(yùn)汽車集團(tuán)有限公司IT負(fù)責(zé)人朱波5位汽車數(shù)字化管理人圍繞以上主題紛紛拿出壓箱底的干貨，傾情分享。

　　Qlik技術(shù)總監(jiān)張海鵬則結(jié)合Qlik近30年專注數(shù)據(jù)行業(yè)的積累，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展和實(shí)踐路徑的角度分享了實(shí)踐的路徑及答案。

　　100多位汽車相關(guān)行業(yè)管理人參與了此次直播，并就“數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化”、“業(yè)務(wù)IT如何促進(jìn)IT與數(shù)據(jù)治理的融合”等具體的問題進(jìn)行了提問和交流。

　　長(zhǎng)安汽車：“數(shù)據(jù)、平臺(tái)、群眾”

　　三要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)規(guī)模化釋放

　　“數(shù)據(jù)、平臺(tái)、群眾”，是成就長(zhǎng)安汽車平臺(tái)型自助分析能力的三大要素。在開場(chǎng)演講中，長(zhǎng)汽車大數(shù)據(jù)中心高級(jí)經(jīng)理胡林海分享了將三要素轉(zhuǎn)化成驅(qū)動(dòng)力的經(jīng)驗(yàn)及成果。

　　“數(shù)位化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的重要步驟”，在實(shí)踐過程中，長(zhǎng)安汽車基于架構(gòu)和模型，有效利用與分析數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)化管理：對(duì)系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、IoT等不同源數(shù)據(jù)利用技術(shù)手段獲取、存儲(chǔ)，通過轉(zhuǎn)化與模型化， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，引領(lǐng)業(yè)務(wù)集成與伙伴協(xié)同；依托數(shù)據(jù)質(zhì)量、促進(jìn)流程整合；確保數(shù)據(jù)有效采集、提升流程效率。

　　同時(shí)本著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)型自助數(shù)據(jù)分析”目標(biāo)，長(zhǎng)安汽車構(gòu)建了“現(xiàn)狀可見、問題可察、風(fēng)險(xiǎn)可辯、未來可測(cè)”，集數(shù)據(jù)管理、分析、應(yīng)用一體化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

　　在發(fā)動(dòng)群眾方面，長(zhǎng)安汽車采用了培訓(xùn)與數(shù)據(jù)文化相結(jié)合的方式。一方面推出初級(jí)數(shù)據(jù)師培訓(xùn)營(yíng)及算法工程師培訓(xùn)員，將培訓(xùn)成果與員工的晉升等指標(biāo)相結(jié)合，兩年時(shí)間已累計(jì)誰(shuí)近2000名數(shù)據(jù)分析師及150名算法工程師。另一方面，積極營(yíng)造企業(yè)的數(shù)據(jù)文化，強(qiáng)調(diào)要以數(shù)據(jù)結(jié)果作決策的同時(shí)，通過例會(huì)、表彰會(huì)等多種方式持續(xù)保持良好的數(shù)據(jù)文化氛圍。

　　沃爾沃：企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐生產(chǎn)及服務(wù)場(chǎng)景

　　在沃爾沃的轉(zhuǎn)型過程中，成立了獨(dú)立的軟件中心，以重新獨(dú)立開發(fā)軟件對(duì)車上的電子及通信等架構(gòu)進(jìn)行管控，替代了原來零部件供應(yīng)商多個(gè)ECU管控的方式。2022年1月份在美國(guó)的CES展上，沃爾沃展示了預(yù)計(jì)到年底應(yīng)用到新車型的，完全實(shí)現(xiàn)無(wú)人監(jiān)管的自動(dòng)駕駛功能。

　　近一年多來，沃爾沃搭建了整個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，在向平臺(tái)整合數(shù)據(jù)的過程中產(chǎn)出了一些實(shí)驗(yàn)性的成果，包括車障事后質(zhì)量的分析，通過數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)三方服務(wù)索賠的分析審核模型定義，發(fā)現(xiàn)漏洞，加快審核效率。同時(shí)對(duì)于車輛運(yùn)輸過程中的外表?yè)p傷、制造質(zhì)量、設(shè)備PLC、焊槍等數(shù)據(jù)基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效，增加產(chǎn)出的目標(biāo)。

　　吉利汽車集團(tuán)：“敏穩(wěn)雙態(tài)”實(shí)現(xiàn)

　　數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理與快速應(yīng)用平衡

　　數(shù)字化人才是影響數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘最大的資源瓶頸。吉利汽車集團(tuán)采用敏穩(wěn)雙態(tài)的建設(shè)模式，由總部牽頭制訂數(shù)據(jù)管理制度、制度、流程和平臺(tái)進(jìn)行能力建設(shè)，后端平臺(tái)能力IT與前端交付業(yè)務(wù)IT相高效結(jié)合，推動(dòng)每個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的IT去搭建懂業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值快速交付。大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)則更多的去做數(shù)據(jù)能力建設(shè)的工作，建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集開發(fā)和服務(wù)能力、數(shù)據(jù)資產(chǎn)統(tǒng)一治理和管理能力、統(tǒng)一的算法和挖掘能力，滿足不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域快速進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘與應(yīng)用。提升數(shù)據(jù)快速透明化、輔助決策和快速價(jià)值變現(xiàn)能力。

　　在構(gòu)建良好的數(shù)據(jù)基座的基礎(chǔ)上，吉利汽車集團(tuán)實(shí)現(xiàn)了一系列的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景落地，包括電池分析、車輛畫像、車輛健康分析、零部件可靠性分析和管理經(jīng)營(yíng)分析等。同時(shí)。隨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型的不斷深入，吉利集團(tuán)也通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)形成了零部件及整車需求預(yù)測(cè)、智能配載和路徑優(yōu)化、智能排產(chǎn)、個(gè)性化定制、數(shù)智化營(yíng)銷以及后市場(chǎng)智能分析和預(yù)測(cè)等一系列智能場(chǎng)景應(yīng)用。

　　上汽集團(tuán)：數(shù)據(jù)決定體驗(yàn) 軟件定義汽車

　　作為汽車頭部的上汽集團(tuán)，剛剛官宣成立超萬(wàn)人的上汽集團(tuán)創(chuàng)新研究開發(fā)總院，全面發(fā)力“數(shù)據(jù)決定體驗(yàn)、軟件定義汽車”的新一代智能電動(dòng)汽車，朝用戶型的高科技公司轉(zhuǎn)型。在這個(gè)轉(zhuǎn)型的過程中，需要充分的打通數(shù)據(jù)。因此，上汽集團(tuán)在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面已經(jīng)進(jìn)入了非常顆粒化及細(xì)化的時(shí)代，形成這種能力得益于企業(yè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐。

　　數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性是數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮的前提，也是困擾企業(yè)應(yīng)用的核心問題之一。在孫紅芳看來，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)收集的手段比之前要豐富很多，輔以數(shù)據(jù)分析的能力，大數(shù)據(jù)時(shí)代特別是IoT數(shù)據(jù)不存在無(wú)效數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)可告訴我們之前在做傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析時(shí)看不到的東西?；谶@種觀點(diǎn)，企業(yè)可以拓展分析的眼界，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的“故事”，彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的缺失，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　成都大運(yùn)：APP平臺(tái)助力企業(yè)營(yíng)銷

　　及后市場(chǎng)服務(wù)創(chuàng)新

　　基于市場(chǎng)營(yíng)銷和后市場(chǎng)服務(wù)的需求，大運(yùn)汽車集團(tuán)山西大運(yùn)已上線營(yíng)銷APP，大運(yùn)汽車正打造覆蓋成都大運(yùn)、湖北大運(yùn)以及廣州大運(yùn)集團(tuán)化的客戶溝通APP。解決了之前企業(yè)和終端客戶之間的溝通只能通過滿意度調(diào)查、電話回訪來實(shí)現(xiàn)，缺乏一個(gè)簡(jiǎn)單有效渠道的難題。通過新建的APP平臺(tái)，企業(yè)可直接觸達(dá)終端用戶，并通過APP來連接大數(shù)據(jù)，分析客戶反饋和需求，在對(duì)客戶進(jìn)行有效畫像的同時(shí)，分析、了解客戶的反饋和需求，更好的傳達(dá)產(chǎn)品理念和相關(guān)服務(wù)政策。

　　Qlik：數(shù)據(jù)“集成、分析、素養(yǎng)”

　　成就企業(yè)主動(dòng)智能

　　當(dāng)前，制造業(yè)面臨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用加速、構(gòu)建強(qiáng)健敏捷供應(yīng)鏈、消費(fèi)者互聯(lián)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)等多種需求和挑戰(zhàn)。作為制造業(yè)領(lǐng)航者的汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，為新能源、自動(dòng)駕駛等創(chuàng)新、智能制造以及車聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)互聯(lián)提供了強(qiáng)韌的支撐。

　　作為專注數(shù)據(jù)集成分析30年的方案及服務(wù)提供商，Qlik認(rèn)為在汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新過程中數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮體現(xiàn)在：銷售表現(xiàn)追蹤性分析；服務(wù)、零部件管理；關(guān)聯(lián)來自多個(gè)來源的大量數(shù)據(jù)，以更深入地了解財(cái)務(wù)、人力資源等；了解經(jīng)銷商績(jī)效和需求模式；為新車型開發(fā)分析現(xiàn)有車型的可靠性和客戶滿意度；分析來自多個(gè)供應(yīng)商的組件規(guī)格和成本；結(jié)合生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)和技術(shù)領(lǐng)域報(bào)告進(jìn)行根本原因(Root Cause)分析等諸多場(chǎng)景。

　　同時(shí)，通過對(duì)JAGUAR、GREENE TWEED、Honda等客戶案例的介紹，張海鵬分享了Qlik基于數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)素養(yǎng)三種能力助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)智能，并實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù)提取即服務(wù)”、智慧企業(yè)、“構(gòu)建端到端供應(yīng)鏈控制塔”、“采用智能化、便利的工具令數(shù)據(jù)更易于理解”等一系列目標(biāo)的路徑及成效。

　　作為制造業(yè)數(shù)字化的領(lǐng)航者，同時(shí)在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新甚至顛覆式創(chuàng)新已是大勢(shì)所趨的當(dāng)下，汽車產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)管理及數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該如何做？在討論的最后環(huán)節(jié)，大家分別從數(shù)據(jù)文化及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)安全、數(shù)字化業(yè)務(wù)價(jià)值出發(fā)點(diǎn)等諸多方面分享了精彩觀點(diǎn)。