数据经济时代，企业在数字化转型的过程中产生了大量的数据，这些数据将是企业非常重要的资产，如何利用这些资产，让其释放最大价值，成了企业争相研究的话题。企业身处大数据时代，每个企业都不能独善其身，综合利用企业内外部的数据为我所用，将是未来的一种常态。而传统的数据治理和数据分析模式，在大数据时代显得力不从心。
因为过去数据利用模式大部分为回顾式的，也就是说分析过去发生了什么，再进一步就是分析为什么会发生，这些传统型的分析工具都能做到。但未来数据利用的重点将向前瞻性发展：也就是说结合大数据进行预测，记性风险管控将成为重点。要做好预测和风控，离不开大数据平台的强大的算力和算法支撑。有了大数据平台的加持，让数据分析和应用场景更加智能。
但对于中小企业，自建大数据平台不仅费用高昂，而且自建技术门槛也很高，让很多企业望而却步。有没有更好的方式，让企业以低廉的成本获取高价值的服务？答案是肯定的。
金蝶云星空借助金蝶云苍穹大数据平台，为满足企业不同业务场景的数据应用需求，利用数据资产价值，为企业提供场景化的大数据服务，推出数据智能服务。这种数据服务功能和传统的数据分析模式有根本行的区别，传统的数据服务基本只针对于数据本身，而数据智能作为一种由数据、算力和算法等驱动的技术手段，具备着赋能企业进行管理和决策的能力。
什么是数据智能服务，我们暂且给出定义：就是结合大数据处理、数据挖掘、机器学习、深度学习、可视化等多种技术，从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息，为业务和管理人员提供洞察、预测、风控、预警等智能化决策支持服务，让数据发挥最大价值。
数据智能服务的核心是企业大数据的应用，大数据成为了数字经济时代经济活动的基础。从商家分析商品售卖情形，到社交平台分析社会舆论热点，所有的数字经济活动都离不开大数据。
构成数据智能服务的四大要素：
第一：场景，也就是产品或服务的场景，提供和用户交互的界面，这些场景都是来自实际的业务应用中。
第二：大数据，以信息化为基础，把商业场景数据化，而且不仅要利用内部数据，还要综合利用外部数据。
第三：算法，根据系统反馈不断地优化迭代，其实就是算法的自我进化。
第四：模型，所有的数据服务后台都对应一个甚至多个成熟的数据模型，这些模型可以根据不同行业，不同场景快速配置和适用。
四大要素缺一不可，如果没有场景，就缺少和用户的交互，缺少数据相当于车没有油，没有算法不能自我进化，相当于有油没有车，没有模型相当于有形无神。
数据利用和分析的重要目的是从数据中寻找规律，找到能指导我们未来实践的原则和方法，它是产生智慧的主要途径，中国有句古话：凡事预则立，不预则废，说的也做事要提前准备，提前进行预防，说的也是预测的重要性，预测被称为是企业数据分析的终极目标，但传统的数据工具无法做到，因为没有强大的算法和算力支撑。
销售预测对于企业运营的指导意义非常重大！精确的销售预测，可以指导后端运营提前进行合理的资源匹配和优化，避免浪费或者出现瓶颈。目前，很多企业已经认识到，在信息不对等的情况下，大数据算法和模型能够帮助企业提供更精确的销售预测能力。
除此之外，在产品迭代过程中，通常需要根据用户的属性进行归类，也就是通过分析数据，对用户进行归类，以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。这就是数据智能为企业用户、消费用户提供互联网时代的精准服务。比如：精准营销、精准配送、精准服务。
当然，数据智能借助强大的大数据平台支撑，还为企业提供风险预警，风险管控的服务。因为在今天瞬息万变的社会环境和市场环境下，企业经营过程中也会面临各种各样的风险，这些风险往往会给企业带来巨大的损失，对企业而言，我们要借鉴优秀的风险管理方式和方法，利用新技术尽快识别风险，并把风险控制在襁褓之中，也是金蝶云星空为企业提供的的重要手段之一。
最后，我们可以认识到数据日益成为企业的重要资产之一，企业要做的就是激活‘沉睡的数据’，化腐朽为神奇，如何激活“沉睡的数据”，释放数据价值，呈现数据的力量？请持续关注我们。
发布于 数据智能 社群
