原標題：數據智能——構築業務智能化發展新引擎

安永諮詢服務團隊正在積極探索各行業領先的商業模型、組織架構和系統流程，爲客戶量身定製變革轉型方案，提供商業創新、風險管理、財務管理、供應鏈管理、信息化轉型、數據分析與數據安全等全方位、多領域諮詢服務。我們將通過“乘風破浪 | 變革轉型”系列文章，爲您介紹安永如何協助客戶在當前和未來市場上成爲行業領導者，創造長期價值、成功實現轉型。

一、數據智能：企業智能化發展的核心驅動力之一

隨着大數據技術的持續深化應用，數據被認爲是繼土地、勞動力、資本、技術等之後的第五生產要素。領先企業已經實現核心業務在線化、自動化、數據化，數據驅動決策在更多行業、更多場景中落地，成爲實現企業智能化戰略的核心驅動力之一。

數據智能結合數據湖、分佈式計算、機器學習、自然語言處理、可視化等多種技術，從企業數據中提煉、發掘、獲取有揭示性和可操作性的信息，並通過學習的閉環實現決策效果的持續優化。在數據、算法、產品、應用構成的反饋閉環中，業務數據通過高速流動持續增值，算法決策能力持續優化、業務成效和產品得以持續改進，在這樣的正循環中，業務人員由決策者變爲決策的輔助者或監督者，實際決策過程由技術平臺自動化進行，從而有效提高決策準確性和效率，形成了數據驅動的新業務模式。

據IDC對大數據市場預測，在2019-2023年，全球大數據市場相關收益將實現13.1%的CAGR，預計總收益於2023年達到3126.7億美元。而中國大數據市場在2019-2023年預測期內的年CAGR爲23.5%，增速高於全球平均水平。到2023年，市場規模則將增長至224.9億美元，同時隨着技術的成熟與融合、數據應用和更多場景的落地，硬件、服務、軟件三者的比例逐漸趨近於各佔三分之一的權重，預示着數據智能的廣闊前景。

二、數據智能：五大發展趨勢

安永通過對數據智能相關技術發展研究，結合與行業重點客戶共同探索的實踐經驗，觀察到在當前的數據智能領域，企業在數據戰略、數據技術、數據應用、數據人才和數據安全等方面的重點關注的變化體現了以下五個發展趨勢：

趨勢一：數據戰略是數據驅動業務轉型的指南

當前企業普遍認可數據是核心戰略資產之一，但許多企業尚未在業務能力和數據智能之間建立起有效的連接，對應當具備的數據能力缺乏遠景規劃，較難平衡“數據保護與控制”和“數據共享與應用”的關係，這些都限制了數據應用的深度和廣度。

現在更多的企業將數據戰略視爲企業智能化戰略重要組成部分，通過數據戰略明確高級管理層作爲數據驅動業務轉型的領導者，建立數據智能與業務目標的關係，識別、發掘和創新數據應用場景，通過數據分析、建模、可視化、決策模擬等數據能力構建將數據智能內嵌到業務流程、管理機制和協作模式中，推動業務智能化發展。

此外，數據智能內化將不可避免地帶來組織和文化上的變革，需要對數據管理組織、人員技能、數據文化等進行全面審視和籌劃，確保數據戰略有效落地。

趨勢二：數據治理成爲數據智能的關鍵保障

隨着產業數字化轉型深入和企業對於大數據應用加深，企業對於數據多樣性以及 “活性”要求愈高，例如實時設備數據、用戶行爲數據、監控圖像信息等的廣泛採集和應用，大大豐富了數據應用場景和可能帶來的業務價值。

然而，多源異構數據所帶來的數據標準和質量問題卻在影響數據應用的效果，對數據驅動決策以及業務智能閉環帶來極大風險。更多企業意識到全面數據治理是企業構建數據智能的關鍵保障，從過去的主數據管理、數據標準化擴展到全面數據治理，建立健全的數據治理制度、組織和流程，並在數據治理中運用智能化手段，改善大數據環境下數據管理效率，提升數據質量，從而提升數據智能效益。

趨勢三：數據智能驅動決策形成智能閉環

隨着數據智能的提升，企業致力於將核心業務動態數據化，對業務場景進行系統化設計，通過算法實現業務邏輯並利用機器學習進行自我優化，數據通過服務進行多樣化的便捷交付，例如自助化分析與報告、基於上下文的數據應答、可視化交互與鑽取、描述與預測性分析等，使業務人員快捷地參與到數據應用中，基於數據的洞察發現變得更加及時、深刻和具有啓示性，企業管理者、執行者將更加依賴數據進行決策活動，數據智能與業務系統進一步融合，數據決策將驅動業務活動自動執行減少人爲參與，實現業務的智能閉環。

趨勢四：數據智能技術生態愈加多樣化

與傳統意義上的數據處理、數據分析相比，新一代數據智能融合的技術更加多樣化。數據湖提升了多樣化數據匯聚、存儲、處理能力，得到了廣泛的認可和應用；數據中臺已經從概念轉爲實踐，改變了企業數據服務模式，成爲企業數據能力共享平臺。在可預見的幾年內，增強分析、AI和機器學習、圖分析、NLP、區塊鏈等新興科技會成爲數據智能領域最具顛覆性的技術。企業不斷將多種新興技術應用在數據價值挖掘中，形成數據智能能力。

趨勢五：數據安全是數據智能面臨的持久挑戰

隨着網絡攻擊形式的豐富，企業受到來自內外部的網絡威脅更爲複雜，數據安全事件頻發，企業也可能因爲網絡物理系統攻擊而受到企業級致命財務損失。同時，隨着近年來數據隱私問題成爲各國監管機構的關注焦點，數據保護的立法（如GDPR）開始正式實施，數據合規變得更加具有挑戰性。企業正加大在數據安全與隱私保護領域的投資，降低安全漏洞、危險通信、數據泄漏、業務僞造的發生概率，提升數據可信能力。

三、安永數據智能解決方案

安永建議通過“雙向驅動”的方法進行數據智能能力構建。數據智能的基礎設施和支撐能力需要進行自下而上（技術到業務）的數據能力規劃，以確保構建一個靈活、強健、具備智能管理能力的數據應用環境，賦能業務開展數據智能應用。而業務價值實現則應當通過自上而下（業務到技術）的敏捷的、業務機會發掘，將業務場景數據化，逐步形成數據思維，實現數據智能正向反饋機制，促進業務智能化發展。

安永諮詢的數據智能服務，將人工智能與洞察、業務數字化場景構建、數據分析與治理等方面的技術與諮詢能力，與多專業領域如業務變革、運營與業務服務、技術變革、網絡安全與隱私等的專業諮詢服務相融合，並結合豐富的行業經驗，形成包含數據戰略與規劃、數據治理、商務智能、應用實施服務、數據風險與保護、數據培訓等全方位的解決方案助力企業構建數據智能能力。

1. 數據戰略與規劃

數據戰略作爲數字化轉型戰略的重要組成，承接企業數字化轉型需求，明確如何利用數據、信息和技術實現業務目標，設計企業需要具備的數據能力，制定組織範圍內數據應用、共享和管理機制，並結合企業當前數據成熟度，規劃轉型策略與路線。

2. 數據治理

數據治理是企業數據智能建設的一項基礎性和持續性工作。安永數據治理服務從數據治理成熟度評估入手，幫助企業進行數據治理體系設計與實施、治理平臺設計與建設等，助力客戶構建完善的數據治理能力，從根源上提升數據質量。

3. 商務智能

新一代商務智能平臺在傳統平臺的基礎上融合更多前沿技術，以業務需求爲驅動，向不具備技術能力的業務用戶提供更靈活、更直觀、更易理解、更有洞察的數據分析結果，在靈活多變的商業環境下快速準確地提供數據發現。

安永將利用數據可視化，融合機器學習、自然語言處理等技術，幫助企業建立具有解釋性和預測性的企業數據分析平臺。

4. 應用實施服務

隨着技術的變化，數據平臺的設計理念和實施方式上發生着重大變革。傳統的以數據倉庫爲核心的結構化數據應用形式，正在向以數據湖爲核心的多源異構分佈式數據應用形式轉變。數據中臺由概念逐漸變爲商業實踐，企業的數據架構將發生根本性改變，爲數據管理模式和數據應用方式帶來更多新方法。

安永數據智能應用實施服務將幫助企業設計並搭建數據分析環境，包括可視化平臺、數據中臺、數據分析與實時偵測平臺、大數據平臺、數據湖、主數據管理平臺、治理平臺，以及數據驅動的智能技術平臺，幫助客戶落地數據戰略，提升數據價值收益。

5. 數據風險與保護

安永的業務數據風險管理方法，基於業務端到端流程的打通，彙集融合風險識別的關鍵數據，通過高質量風險數據管理模型的建立，達到業務風險態勢感知，實現端到端流程風險智能識別，提升風險管控效能。安永數據風險與保護解決方案將針對數據全生命週期保護過程中的安全策略、管理流程、技術設備等進行設計與落地，保證數據在穩定、安全的環境下運營。

6. 數據培訓

安永通過wavespaceTM數字化創新空間和線上線下渠道，向客戶提供全面、多樣、定製化的數據培訓，培訓內容涵蓋數字化領導力、數字化思維、數據治理、數據技術、行業大數據應用等，幫助企業提升人員數據能力，構建數字化組織，營造數字化文化。

結語

安永數據智能諮詢服務，專注於各領域的數據服務和解決方案創新，致力於與各行業客戶共同探索和實踐數據智能如何更好賦能業務，推動行業數字化轉型和智能化發展。

本文是爲提供一般信息的用途所撰寫，並非旨在成爲可依賴的會計、稅務或其他專業意見。請向您的顧問獲取具體意見。