在當(dāng)今人工智能的浪潮席卷全球的時代背景下，企業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。數(shù)智化轉(zhuǎn)型已不再僅僅是技術(shù)升級的代名詞，而是企業(yè)重塑核心競爭力、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。政府也接連出臺推動企業(yè)數(shù)字化、智能化的政策，推動產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。然而對于中小企業(yè)，這一浪潮少言機(jī)遇，反倒挑戰(zhàn)更巨。

首先，多數(shù)企業(yè)陷入“越數(shù)字化越同質(zhì)化”的怪圈。傳統(tǒng)MES（Manufacturing Execution System，制造執(zhí)行系統(tǒng)）剛性架構(gòu)強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化和集成化的軟件系統(tǒng)建設(shè)思路，企業(yè)采購的系統(tǒng)功能往往趨同。此外，越來越多的BI系統(tǒng)采用AI大模型等通用工具固化行業(yè)通用功能。這就導(dǎo)致使用這些BI系統(tǒng)的企業(yè)在經(jīng)營管理、產(chǎn)品服務(wù)的模式與表達(dá)形式上都越來越趨同，難有差異化，加劇市場“內(nèi)卷”。

其次，數(shù)字化投資面臨“開發(fā)即過時”與“迭代即風(fēng)險”的雙重壓力。軟件系統(tǒng)開發(fā)中，因需求變更、技術(shù)選型失誤、市場變化、開發(fā)周期過長等導(dǎo)致管理層決策焦點(diǎn)轉(zhuǎn)移以及標(biāo)準(zhǔn)化管理系統(tǒng)與實際需求偏差等風(fēng)險，這也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨挑戰(zhàn)且投資回報不足的主要原因之一。

再次，中小企業(yè)自身管理短板制約了BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）系統(tǒng)運(yùn)用。大多數(shù)中小企業(yè)的內(nèi)部管理流程不規(guī)范、數(shù)據(jù)架構(gòu)不完善，導(dǎo)致難以適配傳統(tǒng)的且標(biāo)準(zhǔn)化的BI系統(tǒng)的預(yù)設(shè)邏輯，出現(xiàn)數(shù)據(jù)治理邏輯與實際場景應(yīng)用的斷層。

在此背景下，企業(yè)亟需突破傳統(tǒng)BI系統(tǒng)建設(shè)范式，構(gòu)建適配動態(tài)決策需求的敏捷化、柔性化系統(tǒng)架構(gòu)，并根據(jù)企業(yè)自身特點(diǎn)開發(fā)定制化AI技術(shù)，通過技術(shù)的靈活性適配企業(yè)現(xiàn)有的管理剛性，同時通過技術(shù)驅(qū)動的反饋機(jī)制，倒逼管理升級，降低BI應(yīng)用門檻。將核心問題聚焦于：如何構(gòu)建契合企業(yè)實際管理場景、且AI算法模塊可迭代升級的柔性化BI系統(tǒng)？

數(shù)智化時代的動態(tài)管理

動態(tài)能力是數(shù)智化轉(zhuǎn)型的必然

動態(tài)能力常常被誤解為“動態(tài)的某種能力”，比如動態(tài)產(chǎn)品能力、動態(tài)營銷能力等。實則動態(tài)能力是“動態(tài)地發(fā)展核心競爭力的能力”。Teece（2009）提出的動態(tài)能力理論強(qiáng)調(diào)了企業(yè)需要具備動態(tài)變化和迭代的能力來適應(yīng)快速變化的外部環(huán)境，以保持持續(xù)競爭優(yōu)勢。動態(tài)能力涵蓋了從企業(yè)對市場信號、技術(shù)趨勢與競爭威脅的識別（感知，Sensing），到?jīng)Q策與資源傾斜以適應(yīng)環(huán)境變化（鎖定，Seizing），再到重新建構(gòu)企業(yè)各種資源能力之間配置體系（重構(gòu)，Reconfiguring）的循環(huán)調(diào)適過程。對動態(tài)能力的已有研究表明，企業(yè)想要獲得動態(tài)能力，就需要深刻認(rèn)識自身各種資源能力之間的協(xié)同結(jié)構(gòu)，同時持續(xù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新。

因此，從這個意義上說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮給了各類企業(yè)獲取動態(tài)能力的契機(jī)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實質(zhì)是打造企業(yè)各種資源之間的協(xié)同體系，并不斷分析挖掘、洞察企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境，謀求創(chuàng)新與提質(zhì)增效的各種可能性。企業(yè)通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級，可以獲取和提升兩個層面的動態(tài)能力。一是企業(yè)整體資源能力動態(tài)配置與協(xié)同體系在數(shù)智化系統(tǒng)賦能下得以明確并有效提高；二是隨著環(huán)境的變化，數(shù)智化系統(tǒng)這一關(guān)鍵的戰(zhàn)略資源本身也有必要動態(tài)升級、柔性布置。這兩個層面的動態(tài)能力是一體兩面、互為因果。

然而，目前學(xué)術(shù)界的理念卻沒有被企業(yè)普遍踐行。系統(tǒng)柔性化的前提并不是技術(shù)驅(qū)動，而是技術(shù)與場景融合后的管理驅(qū)動。柔性化的設(shè)計方案與建設(shè)規(guī)劃需要實體企業(yè)管理者從自身行業(yè)場景、經(jīng)營經(jīng)驗和管理邏輯出發(fā)統(tǒng)籌設(shè)計，才能有效協(xié)調(diào)技術(shù)開發(fā)者開發(fā)切實可行的BI模塊。然而，從大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中臺到智能制造、BI系統(tǒng)，層出不窮的智能化技術(shù)潮涌般襲來。實體企業(yè)，尤其是中小企業(yè)應(yīng)接不暇，跟上技術(shù)趨勢都已是精疲力盡，更何談自主地整合技術(shù)與自身既有優(yōu)勢。

企業(yè)柔性化BI架構(gòu)

柔性化BI系統(tǒng)突破傳統(tǒng)架構(gòu)的剛性約束，是以全價值鏈數(shù)據(jù)架構(gòu)為基礎(chǔ)、以算法靈活擴(kuò)展為驅(qū)動的商業(yè)智能系統(tǒng)。其核心價值在于依托全價值鏈數(shù)據(jù)架構(gòu)與模塊化BI算法的協(xié)同設(shè)計，將數(shù)據(jù)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(yè)快速適應(yīng)市場變化的敏捷響應(yīng)能力。柔性化BI系統(tǒng)賦能數(shù)字化企業(yè)動態(tài)能力的機(jī)制（圖1）如下：以行業(yè)特定場景需求為導(dǎo)向，開展 BI 技術(shù)的搜索與學(xué)習(xí)，同時推動數(shù)字化組織流程變革以及柔性化 BI 系統(tǒng)的構(gòu)建，提升企業(yè)感知靈敏度、鎖定精準(zhǔn)度、重構(gòu)敏捷度的三維能力，發(fā)揮并提升動態(tài)能力。

在柔性化BI系統(tǒng)的建設(shè)過程中，場景需求是核心驅(qū)動力，數(shù)字化組織流程變革則是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵起點(diǎn)，感知能力的系統(tǒng)化構(gòu)建為企業(yè)決策提供了基礎(chǔ)支持。具體到實施層面，可細(xì)分為兩大核心路徑。其一，對企業(yè)運(yùn)營流程進(jìn)行價值鏈解構(gòu)，打破部門間的數(shù)據(jù)壁壘，打通并完善數(shù)據(jù)鏈體系；在此基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮感知能力的作用，密切關(guān)注外部環(huán)境的動態(tài)變化，同時依托內(nèi)部數(shù)據(jù)實時感知企業(yè)運(yùn)營狀況；并通過重構(gòu)BI決策流程，使其決策邏輯深度嵌入企業(yè)全價值鏈環(huán)節(jié)，形成內(nèi)外部數(shù)據(jù)聯(lián)動的感知網(wǎng)絡(luò)。其二，組織層面建立敏捷化溝通反饋機(jī)制，讓信息能夠在組織內(nèi)部快速傳遞與共享，構(gòu)建快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化的組織能力；通過算法賦能與敏捷溝通機(jī)制的雙輪驅(qū)動最終形成數(shù)據(jù)驅(qū)動、流程可視、決策鏈完整的數(shù)字化運(yùn)營體系，為組織注入敏捷響應(yīng)與持續(xù)進(jìn)化基因，持續(xù)發(fā)揮數(shù)字化企業(yè)的感知能力。

在完善組織的數(shù)字化流程后，企業(yè)依托柔性化BI系統(tǒng)構(gòu)建發(fā)揮鎖定能力，將感知能力所獲取的信息轉(zhuǎn)化為敏捷鎖定，支持決策者進(jìn)行精準(zhǔn)決策。從技術(shù)架構(gòu)的角度來看，柔性化BI系統(tǒng)需遵循“前端全鏈數(shù)據(jù)采集-云端模塊部署”的構(gòu)建邏輯。在前端，基于全價值鏈構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集體系，完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)收集，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和及時性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析與決策建立高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。云端采用模塊化算法部署方案，通過構(gòu)建動態(tài)可配置的算法庫，支持企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)需要的變化進(jìn)行靈活調(diào)整，從而在這一架構(gòu)下，BI分析結(jié)果能夠通過調(diào)用特定算法直接推送至系統(tǒng)固定界面，極大地提高了決策者接收信息與進(jìn)行決策的效率。

值得注意的是，在柔性化BI系統(tǒng)中重構(gòu)能力主要體現(xiàn)在兩個方面：一是BI技術(shù)持續(xù)探索與學(xué)習(xí)，須始終貫穿行業(yè)場景需求、流程變革與系統(tǒng)建設(shè)全過程；企業(yè)需根據(jù)行業(yè)具體場景需求動態(tài)匹配技術(shù)迭代升級，形成“需求識別-技術(shù)升級-場景落地”的良性循環(huán)，持續(xù)提升組織高頻反饋調(diào)整能力。二是以場景為導(dǎo)向的組織流程優(yōu)化，根據(jù)場景需求動態(tài)匹配組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程，以增強(qiáng)其對市場變化的適應(yīng)性和響應(yīng)速度。最終，企業(yè)通過重構(gòu)能力的強(qiáng)化，以高度適配場景需求的技術(shù)與組織流程為基礎(chǔ)，顯著提升了整合與分析內(nèi)部數(shù)據(jù)信息的能力，從而更敏捷地應(yīng)對外部環(huán)境變化。這種能力的提升進(jìn)一步反哺感知能力，形成動態(tài)能力體系的良性循環(huán)。

通過技術(shù)探索與組織優(yōu)化的協(xié)同演進(jìn)，最終形成符合“感知—鎖定—重構(gòu)”這一循環(huán)調(diào)適機(jī)制的閉環(huán)。這種閉環(huán)的動態(tài)能力體系，充分發(fā)揮柔性化BI系統(tǒng)在持續(xù)賦能數(shù)字化企業(yè)動態(tài)能力方面的獨(dú)特優(yōu)勢，賦予了企業(yè)在面對復(fù)雜多變的市場環(huán)境時持續(xù)進(jìn)化的強(qiáng)大的動態(tài)能力，使其始終能夠保持競爭力。

柔性化BI驅(qū)動的智能化門店管理系統(tǒng)

中小企業(yè)如何充分釋放柔性化 BI 系統(tǒng)在持續(xù)賦能數(shù)字化企業(yè)動態(tài)能力方面的獨(dú)特價值？我們以美而自知為例對該問題進(jìn)行研究。美而自知是一家面向美容行業(yè)門店管理的智能化平臺服務(wù)商。美而自知選擇了一家美容業(yè)中小企業(yè)作為示范項目，依托柔性化BI系統(tǒng)架構(gòu)，對示范項目的門店管理系統(tǒng)進(jìn)行升級，在隨后的四個月該示范項目實現(xiàn)業(yè)績總增長超20%（該同比增長僅源于美而自知平臺的基礎(chǔ)性服務(wù)，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(gòu)的構(gòu)造

美而自知構(gòu)造的柔性化BI架構(gòu)主要分為采集場景、原始數(shù)據(jù)層、算法層與管理應(yīng)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(yè)務(wù)服務(wù)過程以及企業(yè)后臺錄入。這些場景覆蓋了從客戶觸達(dá)、服務(wù)交付到數(shù)據(jù)錄入的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為后續(xù)數(shù)據(jù)層的構(gòu)建奠定了場景化基礎(chǔ)。

第二個層面：原始數(shù)據(jù)層基于采集場景，建立了一批數(shù)據(jù)檔案與清單。這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通過算法處理后，服務(wù)于具體的業(yè)務(wù)場景中，原始數(shù)據(jù)層的結(jié)構(gòu)需確保數(shù)據(jù)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(gòu)建原始數(shù)據(jù)層時，美而自知通過兩項關(guān)鍵任務(wù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化管理：一是制定數(shù)據(jù)標(biāo)簽與標(biāo)準(zhǔn)，二是制定數(shù)據(jù)定義規(guī)則。數(shù)據(jù)標(biāo)簽與標(biāo)準(zhǔn)的制定旨在建立統(tǒng)一的規(guī)則體系，解決數(shù)據(jù)形態(tài)、含義及分類的歧義性問題，提升數(shù)據(jù)的可解釋性、可分析性和業(yè)務(wù)應(yīng)用價值。以客戶與產(chǎn)品標(biāo)簽體系為例，“高凈值客戶” 標(biāo)簽需明確消費(fèi)金額、活躍周期等量化閾值，“爆款產(chǎn)品” 標(biāo)簽則需結(jié)合庫存周轉(zhuǎn)率、銷量增速等多維指標(biāo)進(jìn)行定義。在實施過程中需遵循業(yè)務(wù)需求錨定原則，即通過拆解核心業(yè)務(wù)問題（如高價值客戶識別）轉(zhuǎn)化為具體數(shù)據(jù)需求（如購買頻次、客單價），進(jìn)行標(biāo)簽分類與層級架構(gòu)設(shè)計，并協(xié)調(diào)跨部門利益相關(guān)者對標(biāo)簽優(yōu)先級及定義達(dá)成共識。完成標(biāo)簽體系構(gòu)建后，需將標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)簽整合成可調(diào)用的數(shù)據(jù)表單，依托數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)全價值鏈數(shù)據(jù)的定向提取與產(chǎn)品溯源追蹤，確保數(shù)據(jù)采集的規(guī)范性與業(yè)務(wù)場景的關(guān)聯(lián)性。在數(shù)據(jù)定義環(huán)節(jié)，美而自知從三個維度夯實底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，分別是定義底層數(shù)據(jù)的形態(tài)、類型數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)篩選、替代性算法與替代性數(shù)據(jù)。首先，底層數(shù)據(jù)的形態(tài)明確了數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)和格式。其次，通過規(guī)范類型數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)篩選，確保只有符合分析目標(biāo)的有效數(shù)據(jù)被保留，從而提高數(shù)據(jù)的純凈度。此外，針對某些可能缺失或不合適的數(shù)據(jù)，采用替代性算法或數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全或替代，以提升數(shù)據(jù)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(yùn)用了以下幾類關(guān)鍵算法。第一，門店經(jīng)營分析算法，該算法負(fù)責(zé)對門店的經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，涵蓋了銷售額、客流量、轉(zhuǎn)化率等一系列關(guān)鍵指標(biāo)。第二，客戶品項消費(fèi)數(shù)據(jù)匯總算法，此算法旨在匯總并整理客戶的品項消費(fèi)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(fèi)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等多維度信息，構(gòu)建客戶的畫像模型。

第四個層面：即管理應(yīng)用層，在明確了算法的種類與功能后，進(jìn)一步探討了這些算法在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)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(jīng)營狀況與趨勢，還為門店管理者提供了決策的參考依據(jù)；第二，客戶品項消費(fèi)記錄匯總的生成，匯總不僅記錄了客戶的消費(fèi)記錄與儲值余額信息，還為后續(xù)的精準(zhǔn)營銷與個性化推薦策略提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第三，客戶畫像的生成，畫像有助于企業(yè)深入了解客戶的消費(fèi)偏好與行為特征，還為后續(xù)的精準(zhǔn)營銷、個性化推薦以及客戶服務(wù)策略提供定制化解決方案。

美而自知系統(tǒng)對美容業(yè)中小企業(yè)動態(tài)能力的賦能

基于數(shù)據(jù)分析發(fā)揮感知能力

美而自知借助人機(jī)協(xié)同的數(shù)據(jù)采集與分析機(jī)制，從門店經(jīng)營數(shù)據(jù)、客戶畫像、消費(fèi)行為這三個維度發(fā)揮感知能力，為后續(xù)的鎖定與重構(gòu)能力提供數(shù)據(jù)信息支撐。

門店經(jīng)營數(shù)據(jù)

美而自知采用人機(jī)協(xié)同的方式錄入門店經(jīng)營數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動記錄交易信息，員工手動補(bǔ)充運(yùn)營細(xì)節(jié)。分析結(jié)果呈現(xiàn)于可視化看板，清晰展示各門店銷售趨勢、庫存周轉(zhuǎn)狀況及不同區(qū)域業(yè)績對比等關(guān)鍵指標(biāo)。通過這些數(shù)據(jù)，美而自知能夠迅速感知美而自知示范項目的門店運(yùn)營狀態(tài)，識別出表現(xiàn)優(yōu)異和存在瓶頸的門店。

客戶畫像

通過構(gòu)建客戶畫像，美而自知深入了解目標(biāo)客群。在線上收集客戶會員注冊資料、購買行為等數(shù)據(jù)；線下通過門店導(dǎo)購人員與客戶交流，記錄客戶偏好、膚質(zhì)等詳細(xì)信息。運(yùn)用算法對海量客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析與精準(zhǔn)畫像構(gòu)建，基于這些畫像，美而自知示范項目營銷團(tuán)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(shù)探索與組織優(yōu)化的協(xié)同演進(jìn)，最終形成符合“感知—鎖定—重構(gòu)”這一循環(huán)調(diào)適機(jī)制的閉環(huán)。這種閉環(huán)的動態(tài)能力體系，充分發(fā)揮柔性化BI系統(tǒng)在持續(xù)賦能數(shù)字化企業(yè)動態(tài)能力方面的獨(dú)特優(yōu)勢，賦予了企業(yè)在面對復(fù)雜多變的市場環(huán)境時持續(xù)進(jìn)化的強(qiáng)大的動態(tài)能力，使其始終能夠保持競爭力。

消費(fèi)行為

美而自知持續(xù)追蹤與分析消費(fèi)者的購買行為模式。系統(tǒng)記錄每次購買行為的發(fā)生時間、購買頻率、購買金額等數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識別消費(fèi)者購買行為的周期性與重復(fù)性特征。基于這些洞察，美而自知示范項目優(yōu)化產(chǎn)品組合策略，合理規(guī)劃促銷活動，提前儲備熱門產(chǎn)品庫存，確保在滿足消費(fèi)者需求的同時，實現(xiàn)銷售業(yè)績的穩(wěn)步增長。

基于數(shù)據(jù)洞察發(fā)揮鎖定能力

美而自知深入挖掘感知到的數(shù)據(jù)信息，從數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、問題溯源、智能預(yù)測三個維度發(fā)揮鎖定能力，為后續(xù)的重構(gòu)提供路徑支撐。

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

美而自知將門店銷售數(shù)據(jù)、客戶畫像數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行深度關(guān)聯(lián)分析，挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系。通過這種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，美而自知能夠精準(zhǔn)識別影響銷售的關(guān)鍵因素，從而制定針對性的營銷策略和產(chǎn)品推廣方案。

問題溯源

當(dāng)門店或線上平臺出現(xiàn)銷售異?；蚩蛻敉对V等問題時，美而自知通過BI系統(tǒng)與決策者決策判斷的結(jié)合，實現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的問題溯源。通過及時發(fā)現(xiàn)運(yùn)營中的異常點(diǎn)和潛在風(fēng)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(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。

柔性化BI系統(tǒng)依托全價值鏈數(shù)據(jù)架構(gòu)與模塊化柔性BI算法的協(xié)同設(shè)計，具備架構(gòu)彈性、算法模塊化設(shè)計、算法迭代升級的特性，充分發(fā)揮和提升了數(shù)智化的動態(tài)能力，在賦能企業(yè)決策、補(bǔ)齊自身管理短板、降低投資風(fēng)險方面有重大意義。

智能預(yù)測

美而自知基于對歷史數(shù)據(jù)的洞察，對市場趨勢和消費(fèi)者行為進(jìn)行預(yù)測。通過預(yù)測類算法，美而自知能夠基于歷史數(shù)據(jù)對未來一段時間內(nèi)的市場需求、消費(fèi)者偏好等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。這種預(yù)測能力，幫助美而自知示范項目根據(jù)預(yù)測結(jié)果調(diào)整生產(chǎn)計劃、庫存管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，制定前瞻性的市場策略。

基于敏捷創(chuàng)新發(fā)揮重構(gòu)能力

重構(gòu)能力決定了內(nèi)部知識創(chuàng)造、組織變革與適應(yīng)動態(tài)復(fù)雜環(huán)境的效率。以客戶需求為導(dǎo)向，從組織流程優(yōu)化、場景化決策推演和算法迭代升級三個方面發(fā)揮重構(gòu)能力，通過敏捷創(chuàng)新完善數(shù)據(jù)信息采集和分析機(jī)制，反哺感知與鎖定環(huán)節(jié)的效能提升。

以客戶需求為導(dǎo)向優(yōu)化組織流程

美而自知始終將客戶需求作為優(yōu)化組織流程的核心驅(qū)動力。通過購買行為、偏好、反饋等客戶數(shù)據(jù)，實時感知客戶需求的變化，并將其轉(zhuǎn)化為美而自知示范項目具體的組織流程優(yōu)化方向。同時，美而自知示范項目在優(yōu)化過程中建立起敏捷化的跨部門協(xié)作機(jī)制，打破部門壁壘，確?？蛻粜枨竽軌蚩焖賯鬟f至各個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

場景化重構(gòu)的決策推演

美而自知構(gòu)建了基于實際業(yè)務(wù)場景的決策模擬系統(tǒng)。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，模擬不同場景下的業(yè)務(wù)決策路徑；再通過推演結(jié)果與實際執(zhí)行效果的對比結(jié)果，持續(xù)優(yōu)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(zhǔn)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(xù)迭代升級，以確保柔性化BI系統(tǒng)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(yè)務(wù)場景，以更深度地挖掘數(shù)據(jù)價值，為美而自知示范項目的動態(tài)能力體系注入持續(xù)進(jìn)化的動力。

結(jié)論與展望

柔性化BI系統(tǒng)依托全價值鏈數(shù)據(jù)架構(gòu)與模塊化柔性BI算法的協(xié)同設(shè)計，具備架構(gòu)彈性、算法模塊化設(shè)計、算法迭代升級的特性，充分發(fā)揮和提升了數(shù)智化的動態(tài)能力，在賦能企業(yè)決策、補(bǔ)齊自身管理短板、降低投資風(fēng)險方面有重大意義。結(jié)合美而自知的成功經(jīng)驗，本文為中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新思路。根據(jù)動態(tài)能力理論提出的三階段循環(huán)調(diào)適機(jī)制，中小企業(yè)可以通過構(gòu)造適合自身實際情況的柔性化BI系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析—數(shù)據(jù)洞察—敏捷創(chuàng)新的機(jī)制閉環(huán)，從而在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中不斷提升動態(tài)能力。

未來，隨著人工智能和云計算技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，柔性化BI系統(tǒng)有望在更廣泛的行業(yè)和場景中發(fā)揮作用，為企業(yè)提供更加智能化、個性化的決策支持，助力中小企業(yè)在數(shù)字化浪潮中實現(xiàn)持續(xù)進(jìn)化。對于企業(yè)現(xiàn)有的龐大而復(fù)雜的平臺架構(gòu)，如何將其敏捷化、模塊化是提升自身敏捷性和適應(yīng)性的有效策略。因此，對于那些致力于為中小企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的企業(yè)來說，如何深入垂直行業(yè)，聚焦敏捷化、模塊化的算法開發(fā)以及優(yōu)化企業(yè)平臺架構(gòu)，無疑是極具價值的探索方向。

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

本文責(zé)任編輯：周揚(yáng)