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观点|逸迅科技:立足数智化,聚焦细分领域,成为企业实现智能化的核心合作伙伴
来源: | 作者:小E | 发布时间: 2023-05-08 | 318 次浏览 | 分享到:
随着信息技术持续迭代,市场环境不断变化,数字化转型已经成为所有企业、所有行业的共识,部分先行者逐步进入数字化转型深水区,这是时代发展的必然也是实现数字经济的基石。因此,在数字化形态下,海量链接产生的数据将商业环境的变化速度和幅度均提升至新高度,一场蕴含万亿规模涉及多行业、多维度的数字化转型浪潮正在掀起。

编者荐语:

逸迅科技CEO范磊表示:“ 企业、政府和城市化运营已进入数智化时代,而近期AI技术的快速迭代更会高速推进该进程。逸迅除了现有的一站式数据平台产品和服务,未来会基于对企业数据的理解,聚焦垂直细分领域场景开发,成为企业实现智能化的核心合作伙伴。”


前言:


随着信息技术持续迭代,市场环境不断变化,数字化转型已经成为所有企业、所有行业的共识,部分先行者逐步进入数字化转型深水区,这是时代发展的必然也是实现数字经济的基石。因此,在数字化形态下,海量链接产生的数据将商业境的变化速度和幅度均提升至新高度,一场蕴含万亿规模涉及多行业、多维度的数字化转型浪潮正在掀起。



01 
我国数字化转型速度加快,行业规模进一步增加
数字化转型指的是利用数字技术(云计算、大数据、人工智能、物联网、5G等)来驱动组织的商业模式创新和商业生态系统重构的途径和方法,其核心是推动业务增长与创新。

企业数字化转型是一个循序渐进的过程,整体可分为三个阶段,分别为信息化阶段、数据化阶段、智能化阶段,其驱动因素主要包括算力、网络等基础能力以及云计算、大数据、数字孪生、人工智能等新兴技术。具体阶段如下:

图1:数字化转型阶段
阶段一,数据质量和数据资产化是企业数字化转型的基础保障。企业推行数字化转型的全周期,包括前期的规划设计及后期的优化利用,需要将数据以规范化、流程化、标准化的形式进行储存、利用,完成高质量数据创造。在该阶段,企业主要的关注点在于构建基础业务系统,将原先的线下业务转移到线上,实现效率提升与数据采集、沉淀。同时,企业需要深入理解数据,建立数据资产目录,消除以往相互独立的“烟囱式”系统带来的数据孤岛问题,构建统一的大数据资源池,以提高数据的利用价值。

阶段二,企业通过建立跨业务的大数据平台,并构建基于业务需求的各类数据模型来展现和分析数据,以实现灵活、精准的数据分析与洞察。在此基础上,企业可以利用多维度数据分析来挖掘潜在的规律和数据应用价值,从而实现精细化管理。此外,对海量数据的采集、存储和管理也能为企业提供新业务和新模式的洞察,提升企业效益。

第三阶段,利用海量数据的智能决策为企业提供深度数据洞察,从而提高企业的运营效率并提升决策的准确性。此外,通过将AI等新技术与业务深度融合,企业能够以更低的成本和更高的效率挖掘数据中的趋势和商机,从而快速形成数字化商业机会的新业务能力,并在同行业和跨行业的竞争中获得竞争优势。

总的来说,中国正在从数字化转型的第一阶段迈向第二阶段,电信运营商和金融已处于数字化转型的领先地位,开始逐步向第三阶段迈进。虽然不同规模的企业在数字化转型路径与解决方案方面存在较大差异,但企业都需要借助数字化转型来满足其业务、管理等方面需求。因此,数字化转型蕴含着巨大的市场发展潜力。

据中国信息通信研究院数据统计,2021年我国数字化转型市场总规模达2万亿元,预计到2025年将增长至5万亿元。其中,硬件设备占比约40%,数据相关业务(包括数据分析、数据治理、数据开发、数据展现以及数据安全等)占整个市场的20-30%的份额, IT基础设施与应用开发则分别占15-20%。爱分析认为,数字化转型已成为中国企业提升竞争力和推动升级转型的重要手段,诸多企业正在加速数字化转型,促进数字化转型市场的快速发展。


图2:中国数字化转型市场规模示意图



02 
数字化转型现状及价值分析
从转型现状来看,我国数字化转型渗透率较高的行业分别为制造业、信息技术、金融行业,且转型主体主要以大型企业为主。以制造业为例,中国的制造业正在向智能制造方向转型,包括机器人自动化、数字化监控、物联网等技术正在得到广泛应用,大幅提升制造业的效率和生产力,数字化技术的快速发展,已经改变了制造行业的生产及管理模式。

据中国上市公司协会统计,目前A股上市公司中76%的公司已经开始推进数字化转型,其中制造业企业最多为358家,信息技术企业居次位为45家,金融业25家。从企业规模来看,74%为大型企业,23%为中型企业,小型企业仅占比3%。


图3:不同规模企业数字化转型数量占比


从企业已推进数字化转型所处的阶段来看,大多数企业还处于转型初级阶段,转型成熟或者已完成数字化转型的企业相对较少,目前大多数企业转型的重点突破口聚焦在数据资产的深度价值挖掘和跨产业链协同,智能制造、智慧能源、智慧交通等为重要的转型场景。


图4:企业数字化转型现状示意图


从数字化转型带来的收益情况来看,数字化转型能够促进企业现有业务发展,推动企业建立新的业务发展模式,加强企业差异化竞争,实现企业降本增效。据权威调研数据,在推进数字化转型的企业中有49%认为数字化转型最大的收益在于促进现有业务发展,分别有26%和22%的企业认为数字化转型能够帮助公司建立新的业务发展模式以及创造更大的经济效益。总体来看,企业数字化转型对企业业务发展推动作用较为明显。


图5:企业数字化转型收益示意图


以钢铁制造业头部企业某集团为例,该集团某基地多条产线设备信号80%数据项缺失,数据分类不规范,数据质量较差,数据应用目标不明确,导致公司无法完全掌握生产设备运行状态,如果发生故障无法及时进行故障定位,影响业务正常运行。

为此,该公司借助逸迅科技的大数据开发能力以及完整的数据产品体系,构建了统一的数据平台,统一进行数据治理规划,将设备全量数据进行标准化,并对数据进行分级分类,初步形成数据资产目录。


图6:数据治项目流程示意图


通过该数据平台建设,该集团实现了对某基地基于模型和服务闭环的热轧、冷轧设备信号数据项,进行元数据梳理和结构化存储设计,通过数据入湖并接入相关存量和增量的设备信号数据、设备管理数据,在EPLAT平台上进行数据治理,并对现有数据问题进行分析,大幅提高了该基地设备数据的可用性以及质量,业务运行效率明显提升。


03 
数字化转型需要厂商具备多元化的能力
要想完成数字化转型,企业需要具备数字化战略布局、数字化文化及数字化组织能力,同时需要企业具备数字化管理人才和深厚的数字化技术能力。通常情况下,为了更好更快地达成数字化转型目标,企业通常会借助第三方厂商的力量,对于处于不同转型阶段的企业需要厂商具备相应不同的能力


图7:不同数字化转型段对于厂商能力的要求


目前,随着一些数字化转型领先企业的需求开始从信息化阶段向数字化阶段过渡。企业需要厂商在传统数据治理的基础上,能具备一定的AI能力,能搭建各类数据模型,以及能实现数据的快速分析处理与展示等,同时厂商能否具备深入的业务理解能力,能否提供从数据治理到AI能力构建、再到具体业务应用的一体化能力成为重要的衡量指标。在这些服务企业数字化转型的厂商中,以数据能力驱动业务决策的逸迅科技是其中的典型代表。

根据逸迅科技CEO 范磊介绍:“公司原先的定位是为政府或企业提供数据产品和专业的数据服务,现在我们更希望是通过提供一站式的数智化解决方案,做企业专属的数据管家。”

该公司最早开发了数据治理产品XGov标准产品,在行业应用和业务理解更深入之后,慢慢孵化出了数据治理产品线的子模块,比如数据全链路监控平台、数据指标管理平台等子系统。随着客户需求变化,又研发了数据中台核心产品DIPC,这是逸迅的第一类产品线。

同时,逸迅科技过去两年逐步迭代完善了基于 WebGL 的三维展现平台Xunfly Could,该平台支持私有化部署,结合逸迅物联网中台XIoT,这样构成了完整的物联网设备接入 & 数字孪生展现解决方案,这是逸迅的第二类产品线。

如今,随着客户智能化需求的提升,在数据开发平台基础之上,又推出了智能化、轻量级的为数据分析师服务的开发平台SmartNotebook,这是逸迅科技的第三类产品线。逸迅科技通过不断迭代,逐步完善,构建了完整的数据产品矩阵,可以帮助企业做全面的数据资产化与数据分析,提升企业数据的质量与利用价值。

目前,逸迅科技的数据能力仍在持续迭代完善。作为拥有国内最早一批做大数据项目实施交付的技术团队的逸迅科技,具备科学并经过实践考验的交付方法论,为项目交付质量提供了充分保证。目前已经得到来自能源行业、大交通行业、汽车行业、电子制造行业及政府行业等行业头部客户的认证。

经过多个项目磨合,在技术与产品较为成熟的基础上,推出了更多细分场景解决方案,比如城轨行业的智能运维管理,智慧城市的镇域级运营管理,航司的智慧燃油管理,大型展会行业的客流预测与分析,智慧社区的智能物联网大脑,多行业得到应用的数字孪生展示等,这些更适配客户的业务场景与业务痛点。未来,随着人工智能等信息技术持续迭代,逸迅科技希望能够为客户提供智能化的软件平台与服务,能够做到数据的智能感知,为企业提供全面的业务创新能力支撑

图8:逸迅科技产品体系(图片来源:逸迅科技)
逸迅科技CEO 范磊表示,逸迅科技也在深入拥抱AI技术,加强AI技术与产品的融合深度,提升数据感知能力。同时,基于过去累积的客户行业细分业务场景的know-how和项目落地经验,未来将继续聚焦并深耕政府、能源、制造、轨交等垂直行业,深入探索与理解行业客户需求,持续发掘新的业务场景解决方案,做精做专行业数据挖掘、分析与管理服务,长期服务中大型企业与政府客户,做好“企业专属的数据管家”。