原标题：数据智能——构筑业务智能化发展新引擎

安永咨询服务团队正在积极探索各行业领先的商业模型、组织架构和系统流程，为客户量身定制变革转型方案，提供商业创新、风险管理、财务管理、供应链管理、信息化转型、数据分析与数据安全等全方位、多领域咨询服务。我们将通过“乘风破浪 | 变革转型”系列文章，为您介绍安永如何协助客户在当前和未来市场上成为行业领导者，创造长期价值、成功实现转型。

一、数据智能：企业智能化发展的核心驱动力之一

随着大数据技术的持续深化应用，数据被认为是继土地、劳动力、资本、技术等之后的第五生产要素。领先企业已经实现核心业务在线化、自动化、数据化，数据驱动决策在更多行业、更多场景中落地，成为实现企业智能化战略的核心驱动力之一。

数据智能结合数据湖、分布式计算、机器学习、自然语言处理、可视化等多种技术，从企业数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息，并通过学习的闭环实现决策效果的持续优化。在数据、算法、产品、应用构成的反馈闭环中，业务数据通过高速流动持续增值，算法决策能力持续优化、业务成效和产品得以持续改进，在这样的正循环中，业务人员由决策者变为决策的辅助者或监督者，实际决策过程由技术平台自动化进行，从而有效提高决策准确性和效率，形成了数据驱动的新业务模式。

据IDC对大数据市场预测，在2019-2023年，全球大数据市场相关收益将实现13.1%的CAGR，预计总收益于2023年达到3126.7亿美元。而中国大数据市场在2019-2023年预测期内的年CAGR为23.5%，增速高于全球平均水平。到2023年，市场规模则将增长至224.9亿美元，同时随着技术的成熟与融合、数据应用和更多场景的落地，硬件、服务、软件三者的比例逐渐趋近于各占三分之一的权重，预示着数据智能的广阔前景。

二、数据智能：五大发展趋势

安永通过对数据智能相关技术发展研究，结合与行业重点客户共同探索的实践经验，观察到在当前的数据智能领域，企业在数据战略、数据技术、数据应用、数据人才和数据安全等方面的重点关注的变化体现了以下五个发展趋势：

趋势一：数据战略是数据驱动业务转型的指南

当前企业普遍认可数据是核心战略资产之一，但许多企业尚未在业务能力和数据智能之间建立起有效的连接，对应当具备的数据能力缺乏远景规划，较难平衡“数据保护与控制”和“数据共享与应用”的关系，这些都限制了数据应用的深度和广度。

现在更多的企业将数据战略视为企业智能化战略重要组成部分，通过数据战略明确高级管理层作为数据驱动业务转型的领导者，建立数据智能与业务目标的关系，识别、发掘和创新数据应用场景，通过数据分析、建模、可视化、决策模拟等数据能力构建将数据智能内嵌到业务流程、管理机制和协作模式中，推动业务智能化发展。

此外，数据智能内化将不可避免地带来组织和文化上的变革，需要对数据管理组织、人员技能、数据文化等进行全面审视和筹划，确保数据战略有效落地。

趋势二：数据治理成为数据智能的关键保障

随着产业数字化转型深入和企业对于大数据应用加深，企业对于数据多样性以及 “活性”要求愈高，例如实时设备数据、用户行为数据、监控图像信息等的广泛采集和应用，大大丰富了数据应用场景和可能带来的业务价值。

然而，多源异构数据所带来的数据标准和质量问题却在影响数据应用的效果，对数据驱动决策以及业务智能闭环带来极大风险。更多企业意识到全面数据治理是企业构建数据智能的关键保障，从过去的主数据管理、数据标准化扩展到全面数据治理，建立健全的数据治理制度、组织和流程，并在数据治理中运用智能化手段，改善大数据环境下数据管理效率，提升数据质量，从而提升数据智能效益。

趋势三：数据智能驱动决策形成智能闭环

随着数据智能的提升，企业致力于将核心业务动态数据化，对业务场景进行系统化设计，通过算法实现业务逻辑并利用机器学习进行自我优化，数据通过服务进行多样化的便捷交付，例如自助化分析与报告、基于上下文的数据应答、可视化交互与钻取、描述与预测性分析等，使业务人员快捷地参与到数据应用中，基于数据的洞察发现变得更加及时、深刻和具有启示性，企业管理者、执行者将更加依赖数据进行决策活动，数据智能与业务系统进一步融合，数据决策将驱动业务活动自动执行减少人为参与，实现业务的智能闭环。

趋势四：数据智能技术生态愈加多样化

与传统意义上的数据处理、数据分析相比，新一代数据智能融合的技术更加多样化。数据湖提升了多样化数据汇聚、存储、处理能力，得到了广泛的认可和应用；数据中台已经从概念转为实践，改变了企业数据服务模式，成为企业数据能力共享平台。在可预见的几年内，增强分析、AI和机器学习、图分析、NLP、区块链等新兴科技会成为数据智能领域最具颠覆性的技术。企业不断将多种新兴技术应用在数据价值挖掘中，形成数据智能能力。

趋势五：数据安全是数据智能面临的持久挑战

随着网络攻击形式的丰富，企业受到来自内外部的网络威胁更为复杂，数据安全事件频发，企业也可能因为网络物理系统攻击而受到企业级致命财务损失。同时，随着近年来数据隐私问题成为各国监管机构的关注焦点，数据保护的立法（如GDPR）开始正式实施，数据合规变得更加具有挑战性。企业正加大在数据安全与隐私保护领域的投资，降低安全漏洞、危险通信、数据泄漏、业务伪造的发生概率，提升数据可信能力。

三、安永数据智能解决方案

安永建议通过“双向驱动”的方法进行数据智能能力构建。数据智能的基础设施和支撑能力需要进行自下而上（技术到业务）的数据能力规划，以确保构建一个灵活、强健、具备智能管理能力的数据应用环境，赋能业务开展数据智能应用。而业务价值实现则应当通过自上而下（业务到技术）的敏捷的、业务机会发掘，将业务场景数据化，逐步形成数据思维，实现数据智能正向反馈机制，促进业务智能化发展。

安永咨询的数据智能服务，将人工智能与洞察、业务数字化场景构建、数据分析与治理等方面的技术与咨询能力，与多专业领域如业务变革、运营与业务服务、技术变革、网络安全与隐私等的专业咨询服务相融合，并结合丰富的行业经验，形成包含数据战略与规划、数据治理、商务智能、应用实施服务、数据风险与保护、数据培训等全方位的解决方案助力企业构建数据智能能力。

1. 数据战略与规划

数据战略作为数字化转型战略的重要组成，承接企业数字化转型需求，明确如何利用数据、信息和技术实现业务目标，设计企业需要具备的数据能力，制定组织范围内数据应用、共享和管理机制，并结合企业当前数据成熟度，规划转型策略与路线。

2. 数据治理

数据治理是企业数据智能建设的一项基础性和持续性工作。安永数据治理服务从数据治理成熟度评估入手，帮助企业进行数据治理体系设计与实施、治理平台设计与建设等，助力客户构建完善的数据治理能力，从根源上提升数据质量。

3. 商务智能

新一代商务智能平台在传统平台的基础上融合更多前沿技术，以业务需求为驱动，向不具备技术能力的业务用户提供更灵活、更直观、更易理解、更有洞察的数据分析结果，在灵活多变的商业环境下快速准确地提供数据发现。

安永将利用数据可视化，融合机器学习、自然语言处理等技术，帮助企业建立具有解释性和预测性的企业数据分析平台。

4. 应用实施服务

随着技术的变化，数据平台的设计理念和实施方式上发生着重大变革。传统的以数据仓库为核心的结构化数据应用形式，正在向以数据湖为核心的多源异构分布式数据应用形式转变。数据中台由概念逐渐变为商业实践，企业的数据架构将发生根本性改变，为数据管理模式和数据应用方式带来更多新方法。

安永数据智能应用实施服务将帮助企业设计并搭建数据分析环境，包括可视化平台、数据中台、数据分析与实时侦测平台、大数据平台、数据湖、主数据管理平台、治理平台，以及数据驱动的智能技术平台，帮助客户落地数据战略，提升数据价值收益。

5. 数据风险与保护

安永的业务数据风险管理方法，基于业务端到端流程的打通，汇集融合风险识别的关键数据，通过高质量风险数据管理模型的建立，达到业务风险态势感知，实现端到端流程风险智能识别，提升风险管控效能。安永数据风险与保护解决方案将针对数据全生命周期保护过程中的安全策略、管理流程、技术设备等进行设计与落地，保证数据在稳定、安全的环境下运营。

6. 数据培训

安永通过wavespaceTM数字化创新空间和线上线下渠道，向客户提供全面、多样、定制化的数据培训，培训内容涵盖数字化领导力、数字化思维、数据治理、数据技术、行业大数据应用等，帮助企业提升人员数据能力，构建数字化组织，营造数字化文化。

结语

安永数据智能咨询服务，专注于各领域的数据服务和解决方案创新，致力于与各行业客户共同探索和实践数据智能如何更好赋能业务，推动行业数字化转型和智能化发展。

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。