敏捷精益組織模式在數據價值挖掘中的作用

全文舉 施菁

(1.南方電網數字電網研究院有限公司,廣東廣州 510623;2.南方電網財務有限公司,廣東廣州 510623)

0 引言

隨著數字經濟時代的到來,數據逐漸成為企業的戰略資產以及實現創新發展的核心驅動力。企業擁有的數據規模、活性,以及收集、分析、利用數據的能力,將決定其核心競爭力。掌控數據即掌握了支配市場的能力,也就意味著可能獲取巨大的投資回報。但目前很多企業對自身經營分析僅停留在數據信息的簡單匯總層面,缺乏對客戶、業務、營銷、競爭等多維度的深入分析。傳統的數據服務方式僅能提供一些基礎的數據使用形式,從一定程度上滿足企業決策支持、業務運營情況查詢、問題分析預警等需求,但其在數據資產價值深入挖掘和轉換方面已暴露出較多短板,無法支撐企業運營管理、科學決策的更高層次需求。

敏捷精益組織模式在數字經濟高速發展的洪流中應運而生,將數據分析預測融入企業運營流程和決策之中,敏捷響應用戶數據分析需求,促使企業實現從產品策劃、生產制造到精準營銷等運營流程的數據化決策,幫助企業推進高質量的戰略發展、精細化的經營管理變革,增強市場核心競爭能力,為實現企業數字化轉型帶來了更多可能性。

1 敏捷精益組織模式及優勢

1.1 傳統數據服務模式存在的問題

一是傳統數據服務未形成數據質量保障機制。數據需求分析設計時未考慮數據質量問題,后續數據清洗整理難度較大,導致分析設計落地困難、建設周期延長,增加數據分析應用建設成本。

二是傳統數據服務缺乏數據監測鏈路、數據提供與使用脫節。未對數據產生、決策執行以及后續跟進等開展數據探查分析,無法支撐數據深入關聯分析;數據分析建設更多側重于事后統計,缺少事中實時探測;服務對象主要是企業決策人員或業務部門的管理人員,導致底層人員缺少足夠的數據來指導其業務執行。

三是傳統數據服務加工耗時長、效率低。隨著企業數據積累增多,數據加工的過程越來越繁瑣漫長,要在用戶要求的時間內完成數據統計結果變得極為困難;數據模型設計和可視化展示應用無法跟上用戶頻繁變化的業務需求,使得業務工作開展受到極大限制。

四是傳統數據服務無法滿足數據分析可視化爆炸式增長的需求。傳統數據服務展現形式單一,無法結合業務特點及業務流程利用數據分析算法進行交互探索,導致整體信息傳遞受阻,不利于輔助支持決策。

五是傳統數據服務容易出現業務理解不夠,支撐能力不到位等問題。在數據應用服務建設過程中,IT技術人員往往是企業所有部門最不熟悉業務的人員,卻承擔著數據應用服務建設的主要任務,因此無法從業務使用需求角度考慮數據分析應用的易用性、信息展現的合理性等問題。

1.2 敏捷精益組織團隊構成及模式優勢

1.2.1 敏捷精益組織團隊構成

為改進傳統數據分析帶來的諸多弊端,特將敏捷開發理念引入數據分析應用建設中。通過構建敏捷響應用戶數據分析需求、深入挖掘數據資產價值的敏捷精益組織團隊,提升管理服務質效,推動企業數字化平穩高速轉型。

敏捷精益組織團隊是指以結果為導向、以團隊為支撐的緊湊而自我組織的小型服務體,針對工作實踐中的數據分析需求,通過分工協作與反復迭代,實現迅速、高質量完成各項數據分析工作的目標。實踐表明,由分析設計團隊、平臺建設團隊、數據運營團隊共同構建的敏捷精益組織團隊,可以充分發揮團隊合力效應,相互協同支撐,快速開展數據分析應用建設,靈活應對用戶數據分析的多變需求[1-2],如圖1所示。

圖1 敏捷精益組織團隊Fig.1 Agile lean organization team

(1)分析設計團隊。分析設計階段,由分析設計團隊主導,主要負責業務需求分析和主題模型設計;數據運營團隊負責數據溯源探查,為分析設計提供改進建議;平臺建設團隊從研發建設角度評估其落地可行性。

開展數據分析應用建設的基礎是先要決定目標,即不同管理層級希望獲得怎樣的結果、解決什么問題,再圍繞目標進一步確定數據范圍、質量要求等一系列約束條件。基于充分的業務理解,分析設計人員再針對所涉及的業務術語、業務問題和業務環境進行全面分析評估,理清用戶需求及目標[3]。在具體主題模型設計時,分析設計人員需從不同層級不同視角審視業務,建立各影響動因對目標的相關性關系,結合數據運營團隊反饋的數據溯源探查情況,借助統計學、機器學習等知識,構建科學、精確的數據模型,指導數據運營團隊利用數據清洗處理缺失數據、清除無意義信息,提高數據質量[4],實現靈活的主題模型設計,前瞻性的預測用戶需求的變化,降低需求變更帶來的影響。

(2)平臺建設團隊。研發建設階段,由平臺建設團隊主導,通過打造共享開放的數據分析應用平臺,發布平臺技術標準,利用敏捷BI工具響應數據分析需求,支撐主題模型設計的快速落地,通過打造不同的數據需求產品,逐步豐富數據產品應用生態。在此過程中,分析設計團隊驗證主題模型落地效果,數據運營團隊從系統功能應用角度評估展示效果。

平臺建設團隊的職責:一是基于統一的技術標準和管控模式,建設統一開放的數據分析應用平臺,面向前端開放應用建設,提升資源重復利用率,實現資源共享[5];二是通過發揮敏捷BI工具優勢,利用其豐富的算法模型以及雷達圖、玫瑰圖、漏斗圖、氣泡圖、詞云、熱力圖、指標卡等多種分析圖形可視化展現和智能切換功能,構建數據分析預測應用,在迭代增量的實現過程中,快速響應用戶需求變化和對豐富圖表可視化的需求[6]。同時,敏捷BI工具基于分析過程可視化的“分析導圖”功能,將“數據結果可視化”提升為“分析過程可視化”,支撐分析人員發散性思考,靈活拓展分析的深度和廣度,更好地從數據中洞察戰略方向、管理風險以及市場變化,以數據支撐決策[7],如圖2所示。

圖2 敏捷精益團隊相互協作支撐Fig.2 Agile and lean teams collaborate and support each other

(3)數據運營團隊。數據運營階段,由數據運營團隊主導,通過常態化的運營分析報告打通數據分析應用到用戶的最后一公里,持續開展數據質量監測與數據分析洞察挖掘,向分析設計團隊反饋主題模型優化建議,并對平臺建設團隊提出平臺功能改善建議。

數據運營團隊的職責一是利用線下數據開展主題模型模擬運營,基于驗證結果總結模型優化改善建議,洞察挖掘數據資產價值信息,為主題模型上線應用提供指導性建議;二是形成常態化的運營分析報告,總結提煉數據分析應用改進建議,并將其反饋至分析設計人員進行優化改善;三是持續驗證和跟蹤,優化分析、完善模型,提升用戶體驗友好性;四是數據質量監測優化,通過構建數據質量看板,開展數據鏈路監測,形成數據質量保障機制,保障數據運營活力。

1.2.2 敏捷精益組織模式優勢

敏捷精益組織模式對挖掘數據資產價值,推動企業高質量發展,促進企業數字化轉型有著舉足輕重的影響。主要體現在以下幾個方面:一是促進企業經營規范化、決策科學化。敏捷精益組織團隊通過數據分析場景洞察業務活動、管理決策提升方向,持續跟蹤業務改進、管理舉措成效,幫助企業實現“洞察-改進-評估”管理的閉環[8]。二是有效盤活企業數據資產財富。敏捷精益組織團隊利用“云大物移智”等先進技術,基于企業實際業務需求,構建數據分析主題應用,深入挖掘數據資產價值,滿足不同層級用戶數據分析需求。三是推動建立數據價值管理體系。敏捷精益組織團隊以數據為核心,推動企業構建一個開放、共享的數據價值體系,實現用數據驅動業務的運營、戰略的制定和創新的產生。四是提高企業數字化水平。敏捷精益組織團隊利用數字技術,結合品字型團隊協同優勢,有效支撐企業“流程”+“數據”雙輪驅動的應用實踐,進一步推動企業數字化轉型落地工作的開展。

2 敏捷精益組織模式在電網企業中的應用實踐

隨著南方電網公司數字化轉型工作的推進,深入挖掘數據資產價值的需求愈發迫切。傳統運監中心數據監測在業務管理融合深度、數據分析預測支撐力度、覆蓋廣度等方面仍存在較大不足,未能有效發揮運監中心輔助管理改進提升和支撐經營決策的作用[9-10]。南方電網公司創新性的提出“分析設計、平臺建設、數據運營”品字型團隊協同作戰模式,打造主題場景“3 人小組”專攻組織模式,由分析設計人員、平臺建設人員、數據運營人員組成“3人攻堅小組”,高效協同開展主題模型場景實施應用。本文以南方電網公司構建的“復工復產主題場景”應用實踐為例,論證敏捷精益組織模式在企業數據分析應用建設中的優勢[11]。

首先,分析設計人員調研分析公司典型行業復產復工電力因素,開展主題模型設計;平臺建設人員從實施層面評估場景方案實施落地可行性;數據運營人員從電力業務數據情況綜合評估場景建設可行性[12-14]。第二,數據運營人員根據復產復工主題場景方案,開展模型數據邏輯分解與數據溯源,并將數據探查結果反饋至分析設計人員以優化復產復工主題模型。第三,平臺建設人員根據優化后的復產復工主題模型,利用敏捷BI工具開展可視化展示研發;分析設計人員驗證主題模型落地效果;數據運營人員從系統功能應用角度評估展示效果。最后,數據運營人員常態化地出具“疫情對南網典型行業用電量影響跟蹤監測分析周報”,持續開展各省復產復工不均衡性和不同省同行業的復工監測與分析,快速響應企業復產和新增業擴需求,對可能產生的電費風險進行提早預判和防范。建設之初,評估采用傳統的數據服務建設模式開展“復工復產主題場景”建設,需要長達數周的時間才可以投入使用;而利用敏捷精益的組織模式,3個團隊成員僅十天時間就實現了“需求分析設計-數據溯源驗證-可視化展示-運營分析報告”的數據分析建設應用[15]。

敏捷精益組織模式利用其敏捷的需求響應,豐富的可視化展示,友好的用戶體驗充分驗證了其在企業數據分析建設中的支撐性作用。

3 構建敏捷精益組織團隊建議

基于上述分析,對構建敏捷精益組織團隊、挖掘數據資產價值、保障數據運營活力提出如下建議:首先,需求設計人員應以充分理解業務為前提,結合數據運營人員反饋的數據溯源情況,開展主題模型的設計,在響應用戶需求的同時,最大程度的避免因用戶需求的頻繁變更、數據質量問題而導致主題模型難以落地造成的無效工作;其次,數據應用研發人員應充分利用敏捷BI 工具實現主題模型場景的快速落地應用,減少研發成本、提高需求響應速度;第三,數據運營團隊通過數據運營分析報告打通用戶最后一公里,報告編寫需注意整體框架結構層次合理性、可讀性,結論明確、分析客觀、意見完整,確保分析成果能夠得到廣泛的傳播和認可;最后,需建立數據運營保障機制,讓敏捷精益組織模式高效運作,保障數據運營活力。

4 結語

本文分析了傳統數據服務存在的問題短板,創新性地將敏捷概念引入數據分析應用建設中,提出打造敏捷精益組織團隊,構建“3人攻堅小組”的實施形式,并通過實踐案例探索了敏捷精益組織模式在挖掘企業數據資產價值的關鍵性作用。未來敏捷精益組織模式將在企業數字化轉型工作中凸顯越來越多的優勢,推動公司數據管理從孤島自治向共享融合轉變,業務管理從事后分析向事前研判轉變,有效的推進數據管理與業務管理協同融合,實現對公司經營情況、重點業務運營的全面覆蓋、全過程監測、全方位診斷。