近年來(lái)，國內數字技術(shù)創(chuàng )新和迭代速度明顯加快，有關(guān)部門(mén)也紛紛出臺落地數字化轉型扶持政策，共同推進(jìn)“數字中國”建設。

面對這場(chǎng)“數字革命”，不少企業(yè)積極探索數字化轉型，但往往“有心無(wú)力”；一些企業(yè)認為數字化就是簡(jiǎn)單地做個(gè)商城、在線(xiàn)上銷(xiāo)售產(chǎn)品或服務(wù)，或開(kāi)發(fā)個(gè)ERP系統；還有更多企業(yè)仍停留在概念層面，導致數字化成為“空話(huà)”，在操作層面上卻很少能切實(shí)落地。

正所謂專(zhuān)業(yè)的事情要讓專(zhuān)業(yè)的人來(lái)做，面對許多公司的數字化難題，上海羅盤(pán)信息科技有限公司(后文簡(jiǎn)稱(chēng)上海羅盤(pán))推出了多款經(jīng)過(guò)市場(chǎng)驗證的成熟產(chǎn)品。

上海羅盤(pán)產(chǎn)品跑通內生邏輯，切實(shí)為客戶(hù)降本增效

上海羅盤(pán)旗下產(chǎn)品數據治理平臺EDGS (Enterprise Data Governance Studio)EDGS自2016年投產(chǎn)至今，已經(jīng)成功服務(wù)200+大型客戶(hù)，已經(jīng)積累較多用戶(hù)群體，涉及金融、類(lèi)金融、互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)等領(lǐng)域，并且隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，在不斷地升級更新。

在內生邏輯上，上海羅盤(pán)數據質(zhì)量管理模塊基于可擴展的數據質(zhì)量體系結構，提供數據質(zhì)量問(wèn)題的全生命周期管理，從而不斷提升企業(yè)的數據質(zhì)量。數據標準模塊主要用于解決各系統中數據要素命名混亂、定義不清，易造成溝通障礙和關(guān)聯(lián)錯誤的問(wèn)題，統一企業(yè)內技術(shù)和業(yè)務(wù)語(yǔ)言，保證技術(shù)人員與業(yè)務(wù)人員的通暢交流，實(shí)現企業(yè)內數據標準統一和信息資源共享。

在此背景下，上海羅盤(pán)成功實(shí)現了產(chǎn)品的標準化，這為其業(yè)務(wù)的規?；蛳铝藞詫?shí)的基礎。上海羅盤(pán)的EDGS數據資產(chǎn)管理平臺，作為通過(guò)信息化手段輔助數據治理工作落地的技術(shù)工具，它提供全面高效的數據資產(chǎn)管控環(huán)境，實(shí)現了企業(yè)數據資產(chǎn)的集中、統一和共享。其中數據資產(chǎn)管理模塊通過(guò)盤(pán)點(diǎn)數據資產(chǎn)，形成業(yè)務(wù)視角的統一邏輯視圖、數據賬本，便于企業(yè)各部門(mén)了解企業(yè)所擁有的核心數據。元數據管理模塊通過(guò)繪制企業(yè)數據地圖、統一數據口徑、標明數據方位、分析數據關(guān)系，發(fā)掘和利用信息資產(chǎn)價(jià)值，實(shí)現精準高效分析和決策。

在實(shí)際應用上，上海羅盤(pán)的產(chǎn)品實(shí)實(shí)在在的為客戶(hù)實(shí)現了降本增效。以上海羅盤(pán)的客戶(hù)上海期貨交易所為例。

根據上海羅盤(pán)的估算，上線(xiàn)智能化盤(pán)點(diǎn)功能以后，數管部用戶(hù)不用再頻繁去找業(yè)務(wù)部門(mén)用戶(hù)核對資產(chǎn)項信息了，整體資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)流程工作效率提升達到30%以上。減少了兩個(gè)專(zhuān)職崗位，到目前為止給客戶(hù)節約成本超過(guò)120萬(wàn)，這個(gè)是按照人均30萬(wàn)年成本，從功能上線(xiàn)到現在估算出來(lái)的，而且還沒(méi)有考慮和業(yè)務(wù)部門(mén)溝通占用的業(yè)務(wù)部門(mén)資源成本，上海羅盤(pán)也因此獲得了客戶(hù)的高度認可。

數字化將重構企業(yè)商業(yè)模式，數字化升級是必由之路

數字經(jīng)濟、數字化無(wú)疑是當下熱門(mén)的詞匯，但我們有沒(méi)有想過(guò)為什么企業(yè)要走數字化這條路？

對于這個(gè)問(wèn)題，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是經(jīng)過(guò)數字化升級的企業(yè)在商業(yè)模式將對沒(méi)有數字化升級的傳統企業(yè)形成維度優(yōu)勢。

具體來(lái)說(shuō)數字化轉型意味著(zhù)將傳統的業(yè)務(wù)流程和商業(yè)模式融合進(jìn)數據技術(shù)中，以實(shí)現更高效、靈活和創(chuàng )新的經(jīng)營(yíng)方式。它對企業(yè)商業(yè)模式的影響主要體現在以下幾個(gè)方面。

首先數字化轉型為企業(yè)打開(kāi)了全新的商機。例如，共享經(jīng)濟模式的興起，通過(guò)數字平臺將資源與需求進(jìn)行匹配，實(shí)現資源的優(yōu)化配置與高效利用，極大地改變了傳統行業(yè)的格局，如滴滴出行、美團外賣(mài)等企業(yè)的崛起。

其次數據驅動(dòng)的運營(yíng)決策將更精準。數字化轉型使企業(yè)能夠從大數據中獲取更多有價(jià)值的信息，進(jìn)而進(jìn)行精細化的市場(chǎng)定位和運營(yíng)決策。通過(guò)對消費者行為、市場(chǎng)趨勢等數據進(jìn)行分析和挖掘，企業(yè)能夠更準確地預測市場(chǎng)需求，提高產(chǎn)品研發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)的效率和精確度。

最后數字化轉型打破了傳統行業(yè)的壁壘，促進(jìn)了不同行業(yè)之間的合作和創(chuàng )新。企業(yè)可以利用數字技術(shù)將原本分散的產(chǎn)業(yè)鏈條進(jìn)行整合，形成全新的商業(yè)生態(tài)系統。例如，阿里巴巴通過(guò)數字化轉型，在電商領(lǐng)域探索了物流、金融、文化娛樂(lè )等多個(gè)領(lǐng)域的跨界合作，實(shí)現了商業(yè)模式的全面升級。

上海羅盤(pán)產(chǎn)品實(shí)現精準差異化服務(wù)，賦能客戶(hù)商業(yè)模式升維

而在數字化升級中，數據要素是其中的關(guān)鍵抓手，但數據要素市場(chǎng)目前還并不成熟，有著(zhù)雷聲大雨點(diǎn)小的特征。

數據要素的商業(yè)化之路之所以雷聲大雨點(diǎn)小，原因在于市場(chǎng)在迎來(lái)爆發(fā)拐點(diǎn)的同時(shí)，數據要素市場(chǎng)也仍然面臨數據采集標準化欠缺、數據開(kāi)放度不足、數據交易流通總量不高、數據要素沒(méi)有合理估值定價(jià)、數據要素流通規則仍需完善等問(wèn)題。

因此數據價(jià)值評估和變現愈發(fā)重要，數據資產(chǎn)價(jià)值評估需要綜合考慮其財務(wù)價(jià)值與非財務(wù)價(jià)值，建立多維度的評估體系。

為此上海羅盤(pán)重磅推出羅盤(pán)私有知識庫，目前集成了向量數據庫、各類(lèi)結構化及非結構化數據解析等相關(guān)技術(shù)，通過(guò)將私有知識庫中的信息數據轉化為向量表示并存儲在向量數據庫中私有知識庫可以自定義和管理的垂直領(lǐng)域的知識和信息，可以高效、靈活地管理和利用領(lǐng)域知識，提升大模型應用程序的個(gè)性化和定制化能力。

與此同時(shí)在數據資產(chǎn)處理和治理方面，面對數據治理工作專(zhuān)業(yè)化、獨立化程度提升，羅盤(pán)產(chǎn)品能夠解決企業(yè)全面綜合數據治理和專(zhuān)題數據治理多樣性、專(zhuān)業(yè)化訴求。羅盤(pán)產(chǎn)品是由多個(gè)模塊組成的整套解決方案，致力于幫助企業(yè)控制數據風(fēng)險、運營(yíng)數據資產(chǎn)、發(fā)掘數據價(jià)值。產(chǎn)品以元模型為核心、元數據為基礎、AI算法為支撐，數據管理流程為紐帶，實(shí)現了數據從被創(chuàng )建到退役全生命周期管理。

在數據資產(chǎn)應用方面，相較市場(chǎng)大多提供的封閉且重型數據中臺應用產(chǎn)品，難以滿(mǎn)足大量探索性強、需求變化快且反復、難以固化成專(zhuān)業(yè)數據系統的分析需求，羅盤(pán)產(chǎn)品能夠以低耦合的架構，低成本AI場(chǎng)景賦能、短平快持續交付、全流程安全管理，解決數據最后一公里的廣泛業(yè)務(wù)訴求。

綜上，伴隨著(zhù)數字經(jīng)濟的時(shí)代大潮，“數據資產(chǎn)化”的概念已經(jīng)被大多數人理解和接受。不論是企業(yè)、政府還是其他組織機構，對于數據資產(chǎn)的管理越來(lái)越重視。但是，數據并不等于資產(chǎn)，不是所有數據都是數據資產(chǎn)，數據中也有垃圾數據，我們需要治理的是能夠為企業(yè)創(chuàng )造價(jià)值的數據資產(chǎn)，而不是全部數據，在此背景下，像上海羅盤(pán)這樣的專(zhuān)業(yè)數據治理公司將迎來(lái)更大的發(fā)展空間。