5月30日，帆软在京举办用户大会，大会以“数字新生”为主题，开设数字国资、数字金融、数字人才、数字健康四大主题分论坛，领先企业、业内专家围绕数据要素、自助分析、数字人才等话题，共同探讨企业数据价值，让数据成为驱动经济发展的新引擎。

　　未来已来，企业向何处去？

　　党的二十大报告强调，要加快建设数字中国。国家数据局发布的信息显示，我国数据产量已占全球数据总量的10.5%。有研究机构预测，到2025年，中国数据总量或占全球近30%。

　　当前，数字经济发展呈现平台化发展、智联化演进、生态化重构等趋势。伴随5G、人工智能、大数据等技术的快速发展，各类企业正加快推进数字化转型、智能化改造。

　　“未来所有企业都是数字化企业，数据生产力会越来越成为一种显性的竞争力。”用户大会现场，帆软京津区域总经理李虹达分享了帆软对数据生产力的最新思考。

　　李虹达认为，数据作为数字经济时代的基础性和战略性资源，是新时代科技创新的关键要素。如何挖掘数据价值，利用好数据，是每一个企业和企业家，都必须面对和思考的问题。

　　帆软对于数据生产力的深刻思考，在中国经济信息社发布的《数据生产力案例观察》中得到充分体现。该案例观察全面呈现了我国企业运用大数据等前沿技术推进数字化创新实践的突出成果，有力助推了以数据为核心的优质生产要素落地及应用。其中，北汽集团、中化国际、徐工重型、大庆油田等10家帆软标杆客户共同入选。

　　以徐工重型为例，该企业利用帆软BI搭建统一数据仓库，建设大数据应用分析平台，构建“纵向到底、横向到边、全局覆盖”的数据分析体系，打造营销闭环管理、售后综合管理、生产运营分析等系列数据看板，实现多维度数据资产管理，为经营管理精细化提供决策依据。

　　据介绍，通过搭建工厂级、车间级、产线级、工序级、设备级五套设备分析指标及看板，徐工重型实现对400余台设备运行状态的实时监控，设备利用效率由36.7%提升至56.1%。

　　帆软还和北汽集团旗下蓝谷信息公司在数字化BI层面建立紧密合作，包括北汽集团生产经营管理平台、质量管理平台、北汽新能源BI报表体系等数字化管理项目等。

　　在帆软数字化协同赋能下，北汽集团打造了京津冀地区汽车产业工业互联网平台，实现了对京津冀地区超过50%的汽车产业链赋能增效，试点工厂生产效率平均提高超过10%、单车生产成本平均降低超过2%。

　　数字新生，人才从哪里来？

　　发展数字经济，关键在于加快数字人才培育。今年4月，人力资源和社会保障部等九部门发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年)》，为数字时代的人才培养绘制了路线图。

　　在企业数字人才培养方面，帆软拥有强大的生态优势和服务能力。据介绍，帆软将帮助企业以数字化建设战略目标为起点，主导未来数字人才平台整体能力要求，实现数字人才的培育和拼图。

　　“大家已经不再纠结数据有没有用了，数据已经是公认的有效工具，每个人必须要会、必须具备这样的能力”，中国信通院企业数智人才标准特聘专家，帆软数据应用研究院院长梅杰告诉记者，以汽车行业为例，人才数字化的趋势已经非常明显。

　　在他看来，随着企业数字化转型步伐加快，在宏观侧，企业对于复合型人才的需求变多，客观上推动了既懂业务又懂数据的“活水型人才”转型。

　　如何帮助传统企业更高效地培养数字人才？帆软介绍，他们为企业提供定制化培训服务，针对业务、技术、中高层，从思维、执行、战略维度分别按照人才诊断需求进行不同层级的培训。同时，通过对企业自助分析、零代码全民开发人才赋能，将帮助企业实现数据全链路的高质量挖掘。

　　梅杰表示，“帆软决定以陪伴式服务，丰富的数据生态和各行各业的最佳实践来服务领军企业，让每个企业都能打造承载自身人才管理需求的数字化底座。”

　　截至2023年，帆软已经为600多家企业提供数据人才服务，组织企业内训服务500余场，帮助企业培养了 25000多名数据人才，覆盖华夏银行、方正证券、伊利、立白、国能、国家管网、广汽等行业。

　　产业智变，如何让BI更AI？

　　数字化时代，不管你是公司的决策层、管理层、还是普通的基层员工，都要与大量的数据“亲密接触”。数据如同企业的血液，源源不断地为企业提供着养分和能量。随着全球AI技术迅猛发展，以大语言模型为代表的生成式 AI 技术，为企业用户进一步提升数据思维带来了新机会。

　　在产品设计上，如果BI（商业智能）的价值仅仅是让业务人员更容易地获取数据，那还是远远不够的，业务人员没有掌握上面提到的这套方法，他也只能“望数兴叹”，还是不会做业务分析。

　　“让人人都是数据分析师”这句口号的背后的真实目的是“人人都是合格的业务分析师”，也就是每个业务人员都是合格的 BA（Bussiness Analyst）。帆软产品研发中心总经理陈敏认为，“帆软始终认为做数据分析不是为了分析数据本身，而是为了分析业务。”

　　在技术选型上，帆软认为，要了解每种技术的边界，把最合适的技术去解决正确的问题，而不是拿着锤子找钉子，啥都用大语言模型去解决。

　　如何让BI更AI？据介绍，帆软在预训练的过程中，将大语言模型内嵌了数据分析的知识，使其具备专业领域的数据分析知识。产品集成这些具备数据分析知识的大语言模型以后，用户只要具备一定的业务理解，就能从数据中得到他所关注的业务问题的答案。

　　用户大会现场，帆软正式发布首款对话式业务分析工具：FineChatBI。作为新一代对话式BI，FineChatBI基于 FineBI 能力底座的企业级 BI 能力，拥有生成可控、结果可信、分析闭环、交互友好的四大行业领先优势，实现了“AI For BI”，全方位构建“数据生产力”。

　　相比于上一代问答式BI，FineChatBI利用大模型的上下文学习、思维链等关键能力，使其能够在不同场景下理解用户所提出的业务问题，结合对应的数据拆解分析思路，并转化成正确的数据问题。

　　“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”——帆软BI在潜移默化中提升着人的数据思维，补齐业务人员认知和能力上的差距，让BI真正助力数据成为生产力。（战钊）