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帆软专家智库由帆软旗下机构「帆软数据应用研究院」创立，邀请来自不同领域的技术、业务和管理专家，旨在将各行各业优秀的数字实战经验，借助帆软平台分享给更多的中国企业。
今年，我们将持续邀请企业及咨询机构的知名行业专家、高校学者等共话数字化转型。
本期我们邀请到资深数字化专家 李向峰，从企业和技术视角，共同探讨 BI 未来新发展、新质生产力新概念，以及深入分析企业数字人才的特质和要求。
以下为专家智库与李向峰专家对话的精华内容：
Q：从您所在企业的角度，如何看待BI未来的发展趋势？
A：在BI领域， 存在两个很重要的部分：用数和取数。
首先在用数方面，第一个比较鲜明的特点就是可控性。从我所接触的客户的角度来看，BI 在发展的过程中，特别是在管理驾驶舱或者在可视化看板等应用层面，已经取得了显著的进步。从用户的角度来讲，他们对于可控性的关注日益增强。例如，目前在我为某央企实施的数字化企业大脑项目中，就提出除了能够洞察现在的问题并且把它展现出来以外，需要在发现了这个风险点的时候，能够踩住刹车按下暂停键。这就对 BI 提出了一个新的要求：有风险预警的阈值设定以后，如何去跟业务系统去对接？如何在业务系统里形成一个暂停的动作？此外，业务系统在执行过程中，是否进行了整改以及整改的情况如何，这都是各级领导希望了解的过程。所以这是用数方面的第一个趋势。
第二个趋势叫做智能化。随着业务场景的不断丰富和关联要素维度的增加，单靠人工去发现和洞察底层的风险点可能不够准确，因此需要数字化的支持。智能化能够通过数据挖掘，揭示数据背后的潜在逻辑或规律。
实际上在端面智能化方面，现在更多的肯定是AI和BI结合，目前业界针对AI和BI的结合，一种观点认为AI For BI，另一种观点则认为BI和AI是各自独立的。我个人认为还是AI FOR BI 更可取， 因为BI 总体来讲是实现了找数、取数、分析和呈现的一系列主要的功能，但是这些功能之中有很多需要去应用 AI 这样的工具和模型，来提高我们的易用性和效率。比如要去查某些指标，那么有没有一种可能是录进去以后就有指标的语义模型，让它帮我解构。
AI的应用空间很广，但实际和BI的交集是有限的，随意的加和反而达不到1+1>2的效果。就拿我现在服务的客户的角度来讲，他们实际上已经应用了很多的专业模型。比如像在大型工程当中的深基坑、高支模，它需要有很丰富的环境要素采集以后，用专业的判断来预见可能的一些场景风险。虽然会涉及到一些数据与风控模型，但是和BI的组合成本大，效果也无法保证。
在取数方面，未来的趋势是更精准和简洁。在之前的客户现场，我们遇到了许多特殊环境下的场景，业务人员面临新问题时，希望能够通过场景分析来定义问题，并选择合适的分析工具以得出结论。这个过程需要两个支撑：一是分析工具的智能化，即无代码化，能够实现拖拉拽等功能；二是需要精简数据处理流程。当前的数据处理流程较长，并且需要专业数据工程师的参与。一些服务商也在做这方面的尝试，利用数据编织技术简化这一过程，通过数据逻辑平台直接从数据源获取分析所需数据，用户可以更精简地找到所需数据，无需专业数据工程师也无需进入数仓。
Q：如何理解新质生产力以及它和数据生产力之间的关系？
A：新质生产力有一个基本概念——劳动者、劳动资料和劳动对象通过优化和组合实现质的飞跃，从而显著提升生产效率。
以滴滴出行模式为例，劳动者是驾驶员，劳动资料包括出租车、私家车及网络平台，而劳动对象则是乘客。这三个关键要素通过数字化实现了优化组合，产生了质的变化和飞跃。首先，这些要素被颗粒化并数字化，使得它们能够连接起来适应不同场景，实现共享、组合和编排。不同的人在不同的环境下使用车辆，这就要求系统能够进行有效的编排和组合。其次，通过计算机大脑或者数字化大脑进行算法运算，实现对服务的优化。因此，数字化是实现质变和飞跃的关键，在算法的支持下它使得要素能够连接、共享。
总的来说，无论新质生产力的定义如何，数字化都是其最重要的内容，它是底层赋能的基础。无论是新能源、双碳或低碳要求，还是新兴行业的出现，数字化的底座和基础是不可或缺的。通过数字化，我们才能够真正为新的要素赋能。
数字人才新趋势
Q：您认为企业中数字人才应该有什么特质？
A: 当前我们正身处数字经济时代，AI、大数据等新技术层出不穷，几乎每天都涌现出新的概念。智能手机也已经深入到我们生活的各个角落。不久的将来，AI、大数据、数据分析和数字化将如同智能手机一样，渗透到生产和业务领域的各个环节。面对这样的变化，一个现实问题是我们需要什么样的人才和能力来利用这些工具和数字环境带来的优势。
尽管有许多观点认为，未来企业将需要大量数字化人才，但我个人的看法是企业实际上并不需要如此多的数字化人才。随着数字化工具变得越来越易用和民主化，所有人都将能够像使用手机一样使用这些工具。未来业务场景中真正需要的是具备数字化思维和使用数字化手段的业务人才，而不是传统意义上的数字化人才。
此外，数字化人才的一个鲜明特点将是具备数字化思维能力和视角，以及使用数字化工具的能力。更重要的是，他们应该发挥自己的业务专长，充分利用数字化时代赋予的工具。目前，企业在数字化人才方面的判断普遍存在焦虑，因为他们看到许多成功的企业在数字化转型后取得了质的飞跃。然而当他们自己准备迈出这一步时，却发现缺乏相应的人才，因为他们往往还在局限于是否有软件开发人员、系统导入人员或者算法人员等传统观念之中。
Q：您认为帆软如何适应数字人才的新趋势以及向客户提供更好的内容和服务？
A：帆软本身拥有一款优秀的产品，围绕这款产品聚集了许多寻求数字化应用的客户。这个过程当中对他们有赋能、有培训，我觉得这是很好的一个切入点，有助于引导他们的业务团队形成使用数字化工具的氛围和能力。同时，这种数字化意识促使他们在工作场景中思考如何优化内容，拥有数字化意识和工具能力与没有这些素质所产生的改善方案和业务创新是完全不同的。他们需要能够站在数字化视角上，重新组合要素以实现创新性思维，并产出颠覆性的成果和价值。
第二点，由于有这样的客户群，在陪伴他们成长的过程中就会积累大量的案例和模型。帆软另一个重要的价值在于展示或贡献行业的通用模型。这些行业通用模型聚焦于特定行业，虽然不是普适的，但在行业内却是通用的。这使得客户能够第一时间站在巨人的肩膀上，进行个性化的创新。
第三点，我认为未来的数字化创新一定是业务驱动的。在业务场景中，驱动因素是业务人员，他们在场景中发现问题、定义问题。要寻找工具时，可能发现很重要的一个功能，那除了帆软的工具之外，其他生态伙伴还能提供哪些工具，让我们的客户能够有一个全图谱的工具箱来对他的业务进行改善和优化？我们的生态伙伴在会见客户时，也会将帆软的优秀产品带入他们的场景。因此如果我们要为客户创造一个环境，首先需要改变他们的意识，培养使用数字化工具改变现实的能力。其次，提供丰富的工具包，让他们知道如何使用这些工具进行改善。最后，提供好的起步模型，即行业的通用模型。
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