柔性化BI：打造中小企業的數智化動態能力

在當今人工智能的浪潮席卷全球的時代背景下，企業正經歷著前所未有的變革。數智化轉型已不再僅僅是技術升級的代名詞，而是企業重塑核心競爭力、實現可持續發展的戰略選擇。政府也接連出臺推動企業數字化、智能化的政策，推動產業高質量發展。然而對于中小企業，這一浪潮少言機遇，反倒挑戰更巨。

首先，多數企業陷入“越數字化越同質化”的怪圈。傳統MES（Manufacturing Execution System，制造執行系統）剛性架構強調標準化和集成化的軟件系統建設思路，企業采購的系統功能往往趨同。此外，越來越多的BI系統采用AI大模型等通用工具固化行業通用功能。這就導致使用這些BI系統的企業在經營管理、產品服務的模式與表達形式上都越來越趨同，難有差異化，加劇市場“內卷”。

其次，數字化投資面臨“開發即過時”與“迭代即風險”的雙重壓力。軟件系統開發中，因需求變更、技術選型失誤、市場變化、開發周期過長等導致管理層決策焦點轉移以及標準化管理系統與實際需求偏差等風險，這也是企業數字化轉型面臨挑戰且投資回報不足的主要原因之一。

再次，中小企業自身管理短板制約了BI（Business Intelligence，商業智能）系統運用。大多數中小企業的內部管理流程不規范、數據架構不完善，導致難以適配傳統的且標準化的BI系統的預設邏輯，出現數據治理邏輯與實際場景應用的斷層。

在此背景下，企業亟需突破傳統BI系統建設范式，構建適配動態決策需求的敏捷化、柔性化系統架構，并根據企業自身特點開發定制化AI技術，通過技術的靈活性適配企業現有的管理剛性，同時通過技術驅動的反饋機制，倒逼管理升級，降低BI應用門檻。將核心問題聚焦于：如何構建契合企業實際管理場景、且AI算法模塊可迭代升級的柔性化BI系統？

數智化時代的動態管理

動態能力是數智化轉型的必然

動態能力常常被誤解為“動態的某種能力”，比如動態產品能力、動態營銷能力等。實則動態能力是“動態地發展核心競爭力的能力”。Teece（2009）提出的動態能力理論強調了企業需要具備動態變化和迭代的能力來適應快速變化的外部環境，以保持持續競爭優勢。動態能力涵蓋了從企業對市場信號、技術趨勢與競爭威脅的識別（感知，Sensing），到決策與資源傾斜以適應環境變化（鎖定，Seizing），再到重新建構企業各種資源能力之間配置體系（重構，Reconfiguring）的循環調適過程。對動態能力的已有研究表明，企業想要獲得動態能力，就需要深刻認識自身各種資源能力之間的協同結構，同時持續學習和創新。

因此，從這個意義上說，數字經濟浪潮給了各類企業獲取動態能力的契機。企業數字化轉型的實質是打造企業各種資源之間的協同體系，并不斷分析挖掘、洞察企業內外部環境，謀求創新與提質增效的各種可能性。企業通過數智化轉型升級，可以獲取和提升兩個層面的動態能力。一是企業整體資源能力動態配置與協同體系在數智化系統賦能下得以明確并有效提高；二是隨著環境的變化，數智化系統這一關鍵的戰略資源本身也有必要動態升級、柔性布置。這兩個層面的動態能力是一體兩面、互為因果。

然而，目前學術界的理念卻沒有被企業普遍踐行。系統柔性化的前提并不是技術驅動，而是技術與場景融合后的管理驅動。柔性化的設計方案與建設規劃需要實體企業管理者從自身行業場景、經營經驗和管理邏輯出發統籌設計，才能有效協調技術開發者開發切實可行的BI模塊。然而，從大數據、數據中臺到智能制造、BI系統，層出不窮的智能化技術潮涌般襲來。實體企業，尤其是中小企業應接不暇，跟上技術趨勢都已是精疲力盡，更何談自主地整合技術與自身既有優勢。

企業柔性化BI架構

柔性化BI系統突破傳統架構的剛性約束，是以全價值鏈數據架構為基礎、以算法靈活擴展為驅動的商業智能系統。其核心價值在于依托全價值鏈數據架構與模塊化BI算法的協同設計，將數據輸入端與算法端分離，在云端柔性化部署算法模塊，賦予中小企業快速適應市場變化的敏捷響應能力。柔性化BI系統賦能數字化企業動態能力的機制（圖1）如下：以行業特定場景需求為導向，開展 BI 技術的搜索與學習，同時推動數字化組織流程變革以及柔性化 BI 系統的構建，提升企業感知靈敏度、鎖定精準度、重構敏捷度的三維能力，發揮并提升動態能力。

在柔性化BI系統的建設過程中，場景需求是核心驅動力，數字化組織流程變革則是實現這一目標的關鍵起點，感知能力的系統化構建為企業決策提供了基礎支持。具體到實施層面，可細分為兩大核心路徑。其一，對企業運營流程進行價值鏈解構，打破部門間的數據壁壘，打通并完善數據鏈體系；在此基礎上，充分發揮感知能力的作用，密切關注外部環境的動態變化，同時依托內部數據實時感知企業運營狀況；并通過重構BI決策流程，使其決策邏輯深度嵌入企業全價值鏈環節，形成內外部數據聯動的感知網絡。其二，組織層面建立敏捷化溝通反饋機制，讓信息能夠在組織內部快速傳遞與共享，構建快速響應業務變化的組織能力；通過算法賦能與敏捷溝通機制的雙輪驅動最終形成數據驅動、流程可視、決策鏈完整的數字化運營體系，為組織注入敏捷響應與持續進化基因，持續發揮數字化企業的感知能力。

在完善組織的數字化流程后，企業依托柔性化BI系統構建發揮鎖定能力，將感知能力所獲取的信息轉化為敏捷鎖定，支持決策者進行精準決策。從技術架構的角度來看，柔性化BI系統需遵循“前端全鏈數據采集-云端模塊部署”的構建邏輯。在前端，基于全價值鏈構建標準化的數據采集體系，完成業務數據收集，確保數據的完整性、準確性和及時性，為后續的數據分析與決策建立高質量的數據基礎。云端采用模塊化算法部署方案，通過構建動態可配置的算法庫，支持企業根據業務需要的變化進行靈活調整，從而在這一架構下，BI分析結果能夠通過調用特定算法直接推送至系統固定界面，極大地提高了決策者接收信息與進行決策的效率。

值得注意的是，在柔性化BI系統中重構能力主要體現在兩個方面：一是BI技術持續探索與學習，須始終貫穿行業場景需求、流程變革與系統建設全過程；企業需根據行業具體場景需求動態匹配技術迭代升級，形成“需求識別-技術升級-場景落地”的良性循環，持續提升組織高頻反饋調整能力。二是以場景為導向的組織流程優化，根據場景需求動態匹配組織架構和業務流程，以增強其對市場變化的適應性和響應速度。最終，企業通過重構能力的強化，以高度適配場景需求的技術與組織流程為基礎，顯著提升了整合與分析內部數據信息的能力，從而更敏捷地應對外部環境變化。這種能力的提升進一步反哺感知能力，形成動態能力體系的良性循環。

通過技術探索與組織優化的協同演進，最終形成符合“感知—鎖定—重構”這一循環調適機制的閉環。這種閉環的動態能力體系，充分發揮柔性化BI系統在持續賦能數字化企業動態能力方面的獨特優勢，賦予了企業在面對復雜多變的市場環境時持續進化的強大的動態能力，使其始終能夠保持競爭力。

柔性化BI驅動的智能化門店管理系統

中小企業如何充分釋放柔性化 BI 系統在持續賦能數字化企業動態能力方面的獨特價值？我們以美而自知為例對該問題進行研究。美而自知是一家面向美容行業門店管理的智能化平臺服務商。美而自知選擇了一家美容業中小企業作為示范項目，依托柔性化BI系統架構，對示范項目的門店管理系統進行升級，在隨后的四個月該示范項目實現業績總增長超20%（該同比增長僅源于美而自知平臺的基礎性服務，而非個性化的深度決策支持模塊）。

美而自知對柔性化BI架構的構造

美而自知構造的柔性化BI架構主要分為采集場景、原始數據層、算法層與管理應用層四個層面（見圖2）。

第一個層面：采集場景聚焦于三大核心場景，即客戶初注冊、業務服務過程以及企業后臺錄入。這些場景覆蓋了從客戶觸達、服務交付到數據錄入的關鍵環節，為后續數據層的構建奠定了場景化基礎。

第二個層面：原始數據層基于采集場景，建立了一批數據檔案與清單。這些基礎數據通過算法處理后，服務于具體的業務場景中，原始數據層的結構需確保數據采集的全面性與顆粒度，從而為上層分析提供可靠支撐。

在構建原始數據層時，美而自知通過兩項關鍵任務實現數據的規范化管理：一是制定數據標簽與標準，二是制定數據定義規則。數據標簽與標準的制定旨在建立統一的規則體系，解決數據形態、含義及分類的歧義性問題，提升數據的可解釋性、可分析性和業務應用價值。以客戶與產品標簽體系為例，“高凈值客戶” 標簽需明確消費金額、活躍周期等量化閾值，“爆款產品” 標簽則需結合庫存周轉率、銷量增速等多維指標進行定義。在實施過程中需遵循業務需求錨定原則，即通過拆解核心業務問題（如高價值客戶識別）轉化為具體數據需求（如購買頻次、客單價），進行標簽分類與層級架構設計，并協調跨部門利益相關者對標簽優先級及定義達成共識。完成標簽體系構建后，需將標準化標簽整合成可調用的數據表單，依托數據庫實現全價值鏈數據的定向提取與產品溯源追蹤，確保數據采集的規范性與業務場景的關聯性。在數據定義環節，美而自知從三個維度夯實底層數據基礎，分別是定義底層數據的形態、類型數據與數據篩選、替代性算法與替代性數據。首先，底層數據的形態明確了數據的基本結構和格式。其次，通過規范類型數據與數據篩選，確保只有符合分析目標的有效數據被保留，從而提高數據的純凈度。此外，針對某些可能缺失或不合適的數據，采用替代性算法或數據進行補全或替代，以提升數據的完整性和可用性。

第三個層面：在算法層，美而自知主要識別并運用了以下幾類關鍵算法。第一，門店經營分析算法，該算法負責對門店的經營數據進行深度挖掘與分析，涵蓋了銷售額、客流量、轉化率等一系列關鍵指標。第二，客戶品項消費數據匯總算法，此算法旨在匯總并整理客戶的品項消費記錄，包括購買頻次、購買金額以及偏好品類等信息。第三，客戶畫像算法，該算法基于客戶的消費數據、行為數據等多維度信息，構建客戶的畫像模型。

第四個層面：即管理應用層，在明確了算法的種類與功能后，進一步探討了這些算法在實際業務中的應用情況。具體包括：第一，門店周報的生成，周報不僅展示了門店的經營狀況與趨勢，還為門店管理者提供了決策的參考依據；第二，客戶品項消費記錄匯總的生成，匯總不僅記錄了客戶的消費記錄與儲值余額信息，還為后續的精準營銷與個性化推薦策略提供了數據基礎。第三，客戶畫像的生成，畫像有助于企業深入了解客戶的消費偏好與行為特征，還為后續的精準營銷、個性化推薦以及客戶服務策略提供定制化解決方案。

美而自知系統對美容業中小企業動態能力的賦能

基于數據分析發揮感知能力

美而自知借助人機協同的數據采集與分析機制，從門店經營數據、客戶畫像、消費行為這三個維度發揮感知能力，為后續的鎖定與重構能力提供數據信息支撐。

門店經營數據

美而自知采用人機協同的方式錄入門店經營數據，系統自動記錄交易信息，員工手動補充運營細節。分析結果呈現于可視化看板，清晰展示各門店銷售趨勢、庫存周轉狀況及不同區域業績對比等關鍵指標。通過這些數據，美而自知能夠迅速感知美而自知示范項目的門店運營狀態，識別出表現優異和存在瓶頸的門店。

客戶畫像

通過構建客戶畫像，美而自知深入了解目標客群。在線上收集客戶會員注冊資料、購買行為等數據；線下通過門店導購人員與客戶交流，記錄客戶偏好、膚質等詳細信息。運用算法對海量客戶數據進行智能分析與精準畫像構建，基于這些畫像，美而自知示范項目營銷團隊針對不同客戶群體定制個性化營銷方案，提高營銷資源利用效率與營銷效果。

通過技術探索與組織優化的協同演進，最終形成符合“感知—鎖定—重構”這一循環調適機制的閉環。這種閉環的動態能力體系，充分發揮柔性化BI系統在持續賦能數字化企業動態能力方面的獨特優勢，賦予了企業在面對復雜多變的市場環境時持續進化的強大的動態能力，使其始終能夠保持競爭力。

消費行為

美而自知持續追蹤與分析消費者的購買行為模式。系統記錄每次購買行為的發生時間、購買頻率、購買金額等數據，精準識別消費者購買行為的周期性與重復性特征。基于這些洞察，美而自知示范項目優化產品組合策略，合理規劃促銷活動，提前儲備熱門產品庫存，確保在滿足消費者需求的同時，實現銷售業績的穩步增長。

基于數據洞察發揮鎖定能力

美而自知深入挖掘感知到的數據信息，從數據關聯分析、問題溯源、智能預測三個維度發揮鎖定能力，為后續的重構提供路徑支撐。

數據關聯分析

美而自知將門店銷售數據、客戶畫像數據等多源數據進行深度關聯分析，挖掘數據之間的潛在關系。通過這種數據關聯分析，美而自知能夠精準識別影響銷售的關鍵因素，從而制定針對性的營銷策略和產品推廣方案。

問題溯源

當門店或線上平臺出現銷售異常或客戶投訴等問題時，美而自知通過BI系統與決策者決策判斷的結合，實現人機協同的問題溯源。通過及時發現運營中的異常點和潛在風險，幫助美而自知示范項目快速判斷出問題根源，并迅速采取針對性的措施，得以及時解決問題，減少損失，確保業務的正常運行。

柔性化BI系統依托全價值鏈數據架構與模塊化柔性BI算法的協同設計，具備架構彈性、算法模塊化設計、算法迭代升級的特性，充分發揮和提升了數智化的動態能力，在賦能企業決策、補齊自身管理短板、降低投資風險方面有重大意義。

智能預測

美而自知基于對歷史數據的洞察，對市場趨勢和消費者行為進行預測。通過預測類算法，美而自知能夠基于歷史數據對未來一段時間內的市場需求、消費者偏好等關鍵指標進行預測。這種預測能力，幫助美而自知示范項目根據預測結果調整生產計劃、庫存管理等關鍵環節，制定前瞻性的市場策略。

基于敏捷創新發揮重構能力

重構能力決定了內部知識創造、組織變革與適應動態復雜環境的效率。以客戶需求為導向，從組織流程優化、場景化決策推演和算法迭代升級三個方面發揮重構能力，通過敏捷創新完善數據信息采集和分析機制，反哺感知與鎖定環節的效能提升。

以客戶需求為導向優化組織流程

美而自知始終將客戶需求作為優化組織流程的核心驅動力。通過購買行為、偏好、反饋等客戶數據，實時感知客戶需求的變化，并將其轉化為美而自知示范項目具體的組織流程優化方向。同時，美而自知示范項目在優化過程中建立起敏捷化的跨部門協作機制，打破部門壁壘，確保客戶需求能夠快速傳遞至各個業務環節。

場景化重構的決策推演

美而自知構建了基于實際業務場景的決策模擬系統。根據歷史數據和經驗，模擬不同場景下的業務決策路徑；再通過推演結果與實際執行效果的對比結果，持續優化決策模型，幫助美而自知示范項目降低試錯成本，提升決策的準確性和前瞻性。

算法迭代升級

美而自知高度重視算法的持續迭代升級，以確保柔性化BI系統的分析能力和決策支持能力始終與實際場景相匹配，深度適配業務場景，以更深度地挖掘數據價值，為美而自知示范項目的動態能力體系注入持續進化的動力。

結論與展望

柔性化BI系統依托全價值鏈數據架構與模塊化柔性BI算法的協同設計，具備架構彈性、算法模塊化設計、算法迭代升級的特性，充分發揮和提升了數智化的動態能力，在賦能企業決策、補齊自身管理短板、降低投資風險方面有重大意義。結合美而自知的成功經驗，本文為中小企業數字化轉型提供了新思路。根據動態能力理論提出的三階段循環調適機制，中小企業可以通過構造適合自身實際情況的柔性化BI系統，實現數據分析—數據洞察—敏捷創新的機制閉環，從而在復雜多變的市場環境中不斷提升動態能力。

未來，隨著人工智能和云計算技術的進一步發展，柔性化BI系統有望在更廣泛的行業和場景中發揮作用，為企業提供更加智能化、個性化的決策支持，助力中小企業在數字化浪潮中實現持續進化。對于企業現有的龐大而復雜的平臺架構，如何將其敏捷化、模塊化是提升自身敏捷性和適應性的有效策略。因此，對于那些致力于為中小企業提供數字化轉型服務的企業來說，如何深入垂直行業，聚焦敏捷化、模塊化的算法開發以及優化企業平臺架構，無疑是極具價值的探索方向。

本文受到廣東省基礎與應用基礎研究基金面上項目（2023A1515011866）資助

本文責任編輯：周揚