工业和信息化部2021年发布的《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》提出，要“构建数字化供应链管理体系，引导企业打造数字化驾驶舱，实现经营管理的可视化和透明化，基于生产运营数据重构战略布局、运营管理和市场服务，形成数据驱动的高效运营管理模式。”伴随云计算、人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的融合发展，各行业企业从生产运营、经营管理等重点环节开始，逐渐形成以数据和智能化手段驱动的智慧运营新模式，以点向面促进企业整体数字化转型升级。
　　智慧运营以数字化驾驶舱、智慧运营大屏等形式为媒介，将企业经营管理、各环节业务信息等进行精准、直观的可视化呈现，同时围绕场景业务需求提供更加便捷、智能、前沿的数据服务，实现场景运营智慧升级，促进企业数字化转型“小步快跑”。为更好地推动企业核心业务智慧运营建设，本报告从运营战略统筹规划、数据资产汇集挖掘、核心技术应用赋能等方面进行了系统论述，对业务资源、客户运营、业务流程、客户营销、客户服务等企业通用的场景进行重点论述，并以实际案例进行落地经验解析，最后研提企业智慧运营未来展望，为我国各行业企业全面建设智慧运营体系提供科学可落地的方法论参考
　　

研究报告全文：企业智慧运营研究报告2023年中国信息通信研究院云计算与大数据研究所中国联合网络通信集团有限公司华为技术有限公司2023年7月版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院中国联合网络通信集团有限公司华为技术有限公司并受法律保护转载摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的应注明来源中国信息通信研究院中国联合网络通信集团有限公司华为技术有限公司违反上述声明者编者将追究其相关法律责任前言工业和信息化部2021年发布的十四五信息化和工业化深度融合发展规划提出要构建数字化供应链管理体系引导企业打造数字化驾驶舱实现经营管理的可视化和透明化基于生产运营数据重构战略布局运营管理和市场服务形成数据驱动的高效运营管理模式伴随云计算人工智能大数据物联网等新一代信息技术的融合发展各行业企业从生产运营经营管理等重点环节开始逐渐形成以数据和智能化手段驱动的智慧运营新模式以点向面促进企业整体数字化转型升级智慧运营以数字化驾驶舱智慧运营大屏等形式为媒介将企业经营管理各环节业务信息等进行精准直观的可视化呈现同时围绕场景业务需求提供更加便捷智能前沿的数据服务实现场景运营智慧升级促进企业数字化转型小步快跑为更好地推动企业核心业务智慧运营建设本报告从运营战略统筹规划数据资产汇集挖掘核心技术应用赋能等方面进行了系统论述对业务资源客户运营业务流程客户营销客户服务等企业通用的场景进行重点论述并以实际案例进行落地经验解析最后研提企业智慧运营未来展望为我国各行业企业全面建设智慧运营体系提供科学可落地的方法论参考目录一企业开展智慧运营的时代背景和重要意义1一政策支持和技术发展助推我国数字化转型快速发展1二企业发展各环节智慧运营对数字化转型意义重大2二企业智慧运营建设的关键维度和具体内容4一通过完善战略统筹规划保障智慧运营持续发展4二通过数据资源汇集挖掘形成智慧运营重要依据7三通过先进技术创新应用赋能运营智慧水平升级12三智慧运营多点赋能企业业务场景数字化转型19一智慧运营促进业务资源的科学优化配置19二智慧运营深度发掘客户潜在效益价值20三智慧运营推进业务处置流程效率提升22四智慧运营提升业务营销精准度和利润转化23五智慧运营优化客服环节人工资源有效利用24六智慧运营提升经营管控水平有效规避经营风险26四智慧运营评价标准体系27五企业智慧运营未来展望30图目录图1智慧运营模式3图2智慧运营团队的赋能活动6图3数据汇集挖掘能力8图4自然语言处理三大应用方向16图5智慧运营评价标准体系28企业智慧运营研究报告2023年一企业开展智慧运营的时代背景和重要意义一政策支持和技术发展助推我国数字化转型快速发展我国数字化转型政策战略布局不断加强2020年11月国务院发布的十四五规划和2023年远景目标的建议中提出发展数字经济推进数字产业化和产业数字化推动数字经济和实体经济深度融合打造具有国际竞争力的数字产业集群在此政策指导下各部委相继发布十四五智能制造发展规划十四五大数据产业发展规划十四五促进中小企业发展规划等文件从基础设施建设资金支持技术创新场景应用标准建设市场培育等多维度出发全面支持和指引数字产业化产业数字化发展新一代信息技术的融合应用是企业数字化转型必不可少的关键手段工业和信息化部印发的十四五信息化和工业化深度融合发展规划提出激发企业融合发展活力打造数据驱动软件定义平台支撑服务增值智能主导的现代化产业体系为推动数字技术与产业深度融合依托数字基础设施提升产业链现代化水平利用数字要素赋能高质量发展提供战略指引新一代信息技术迅速发展驱动各行业企业数字化转型为企业业务模式升级带来新的变革以云计算大数据人工智能物联网等为代表的新一代信息技术各具优势特点随着数字化转型战略在企业各业务环节中逐步落地执行这些技术也深入企业经营运营的各个环节多点驱动企业整体运营模式重组升级一方面拓宽业务运营路1企业智慧运营研究报告2023年径推动企业运营模式智能化转变云计算大数据等新一代信息技术的深度应用助力企业多维度挖掘消费者需求辅助企业生产经营决策实现以客户为中心的产品与服务研发生产与销售重塑企业生产运营方式物联网区块链人工智能等新一代信息技术的运用能够提升信息流通速度强化企业内部联系加强企业沟通效率和协作力度变革企业管理经营方式另一方面转变传统管理理念推动企业运营思想现代化升级数字经济的经营理念的形成和推进要基于海量数据搭配运用大数据人工智能物联网等技术使得其具有动态化网络化生态化等特点而传统经济模式静止层级分明各环节孤立的经营理念已不适应数字时代的要求企业经营理念需要不断转变以切合当前的时代趋势二企业发展各环节智慧运营对数字化转型意义重大在政策引领和技术牵引下企业在数字化转型过程中推进智慧运营已是大势所趋智慧运营是企业高度运用新一代信息技术对场景运营模式优化升级的方式智慧运营以数字化驾驶舱智慧运营大屏等形式为媒介将业务信息进行精准直观的可视化呈现同时围绕场景业务需求提供更加便捷智能精准前沿的数据服务提升场景运营智能水平企业数字化转型发展持续向好推进逐渐落实与深化离不开智慧运营的助力以工业企业为例十三五期间我国传统产业积极推进关键环节智慧运营工业企业关键工序数控化率经营管理数字化普及率和数字化研发设计工具普及率分别达5212企业智慧运营研究报告2023年681和7301研发设计生产制造经营管理等方面赋能提升效果显著同时十年间我国积极推广智能制造技术应用试点项目试点示范项目生产效率平均提高45产品研制周期平均缩短35产品不良品率平均降低352等显著成效还涌现出离散型智能制造流程型智能制造网络协同制造大规模个性化定制远程运维服务等新兴业务运营模式来源公开资料整理图1智慧运营模式智慧运营促进企业核心场景运营模式和手段升级推动企业整体数字化转型面向企业生产运营场景传统企业特别是大型央国企内部指挥层级多生产环节复杂易造成信息传递滞后营销策略不准确订单处置周期长生产效率低下人力资源分配不科学等问题通过运用数字孪生人工智能大数据等新一代信息技术建立统一化集约化智慧化的生产运营平台打通各个业务环节实现业务数据可视化加快信息传递速度优化人员配置提升业务处置效率强化企业核心竞争力面向企业经营管理场景围绕企业对内高效管理对外灵活应变的要求运用物联网大数据等技术建立流程化1数据来源工信部十四五信息化和工业化深度融合发展规划的通知20212数据来源工业和信息化部等八部门联合印发十四五智能制造发展规划20213企业智慧运营研究报告2023年协同化智能化的企业经营管理平台深入挖掘分析运用人财物等数据为管理经营市场投资等决策提供辅助指导从而建立企业管理新态势二企业智慧运营建设的关键维度和具体内容企业实现智慧运营不是一蹴而就的工程需要整体战略制度组织和人员等集团或企业整体层面提供全面支撑同时智慧运营还需要建立在海量的数据资源和完善的指标体系之上再充分应用先进的数字技术赋能来提供便捷高效的运营智慧手段一通过完善战略统筹规划保障智慧运营持续发展为保障企业各场景各环节智慧运营战略规划的顺利实施需要有相应的制度规范和组织体系支撑企业各环节应以智慧运营作为大目标进行全面科学可持续的统筹规划逐步分解为数据汇集数据资产分类分级数据价值挖掘数字技术引进可视化驾驶舱搭建场景智慧运营赋能等细分环节同时利用数字化手段不断优化组织之间的流程促进环节间的协同更顺畅地支撑企业业务开展不断迭代制度与规范构建更公平透明合理的制度和度量标准围绕智慧运营能力建设搭建有力的支撑组织和运营体系应从制度体系建设团队数字化能力构建业技紧密融合运营度量指标体系建设等四大维度展开1建立保障制度确保运营新模式有效落实企业应建设全面先进的制度体系确保智慧运营建设过程中业务技术团队协同发展场景智慧运营建设需要通过企业级的规章4企业智慧运营研究报告2023年制度对工作目标范围岗位责任及工作成效等进行明确规范和度量并在智慧运营能力建设优化过程中持续适配业务发展特点不断调整建设方案和度量标准提升数字化技术与业务活动的契合度和技术支撑力度避免因固化的业务开展流程及职责边界限制数字化能力的有效发挥影响运营效果实现企业从传统的运营模式向数字化智慧化运营的顺畅转型制度主要包括对经营管理生产管理的约定以及在新兴技术领域相关的规范和标准包括但不限于企业业务生产活动需围绕业务关键流程和关键活动明确流程活动的要求和度量机制如岗位职责要求责任角色要求考核及奖惩机制数字能力应用水平等企业应建立组织级技术规范通过约束数字能力建设规范化对数字资产关键词进行标准化来确保数字化建设的高可用和数字资产的准确性唯一性企业应根据业务开展建立企业智慧运营的管理规范并根据数字能力的建设及时调整刷新管理规范要求通过制度确保数字能力应用于生产经营过程当中确保运营活动落实到具体岗位和人员2持续提升员工技术认知和数字化素质水平企业应重视智慧运营团队的数字化素质水平提升明确负责分工考核制度等运营团队需要具备专业技能以应对企业数字化发展的需要能统筹智慧运营体系中各类数字化系统平台的规划推进能力建设优化升级以及赋能等任务的高效达成确保企业信息架构的5企业智慧运营研究报告2023年稳定性和技术先进性同时智慧运营团队作为企业智慧运营体系的搭建和支撑角色有义务为业务人员提供培训答疑做好赋能服务具体分为投入推广培训赋能效果评估三方面如下图所示来源由华为公开材料提供图2智慧运营团队的赋能活动随着企业的数字化能力不断加强业务开展的模式也在同步变化相对于传统业务模式企业业务人员也需要通过不断学习和适应新技术变革确保智慧运营能够切实发挥其真实价值避免出现对新应用的能力缺乏了解操作不熟练使用者依赖老方法和老系统导致新投入的数字化能力不能发挥作用应用范围有限等问题此外还需要强化新应用上线初期对使用者实际使用情况及问题需求的统计分析避免无法感知真实体验难以提升使用意愿等情况3技术的应用发展与业务流程推进紧密融合企业的智慧运营应与业务流程紧密结合智慧运营本质上是围绕业务流程开展利用新技术新应用快速规划并通过与企业业务的深入融合提升业务单元功能并优化业务流程效率围绕业务流程中各关键活动节点任务和对应的数字化支撑能力明确相关岗位角色制度职责要求等确保企业开展业务活动的过程可观察可回溯可度量可优化需要特别注意以下三方面内容6企业智慧运营研究报告2023年企业需要根据业务发展和数字化技术的迭代不断优化业务的开展流程及关键业务活动以适应企业发展与数字化技术的变化企业的业务流程以及关键活动需要有清晰的考核标准和观察方法以确保活动目标的达成关键业务流程活动要有数字化技术手段支撑业务活动的痕迹有数据留存4持续优化场景各环节运营度量指标体系企业的业务流程和关键活动要有全面系统的度量指标体系为场景运营执行运营效果评定运营发展确定提供依据及时发现问题并进行归因分析通过持续不断的优化度量指标体系促进企业业务运营效果高标准达成战略目标快速实现清晰科学的度量指标体系应包含两方面关键内容端到端的指标体系度量指标体系需要准确反应业务活动的质量并可以通过逐级分解的过程穿透业务全景责任与指标捆绑关键业务指标要有清晰的目标有明确的责任目标和角色负责有系统平台应用等进行承载二通过数据资源汇集挖掘形成智慧运营重要依据数据是企业数字化网络化智能化发展的基础2020年中央发布第一份关于要素市场化配置的文件中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见将数据作为一种新型生产要素并提出要全面提升数据资源价值培育数字经济新产业新7企业智慧运营研究报告2023年业态和新模式支持构建各领域规范化数据开发利用的场景数据要素通过各环节智慧运营的实施对生产分配流通消费和社会服务管理等场景进行赋能深刻改变着生产方式管理模式和企业治理方式以场景为中心对数据进行挖掘形成一系列可直接利用的信息是场景智慧运营的基础和依据智慧运营当中的数据治理应以场景运营为主要目的其中数据的拉通汇集数据分类数据分级质量管控分析挖掘等环节尤为重要各环节环环相扣为智慧运营提供来源于实际的可靠根据来源公开资料整理图3数据汇集挖掘能力1打通系统壁垒实现数据拉通汇集数据拉通汇集指按照一定的线索或口径采取相应的方法打破数据壁垒消除数据隔阂将原本分散的数据基于一定业务逻辑统一汇聚和拼接起来形成流畅顺通的数据通道促进企业整体数据资源的全面积累传统企业的信息化系统建设经历时间较长特别是大型企业的系统较为分散种类繁多存在大量数据壁垒所以数据拉通汇集尤为重要在数据拉通汇集过程中要注意三方面的原则一是保8企业智慧运营研究报告2023年证数据的一致性拉通过程中遵循数据统一规范标准同一个信息主体原则上在各个环节的取值或定义是相同的差异原因可以解释并可以回溯二是保证数据的完整性拉通过程中信息实体数据属性数据加工记录等信息不缺失对数据拉通的各个环节进行数据的稽核和审计并形成稽核记录或审计记录三是保证数据的及时性拉通过程中数据的刷新处理服务的操作应符合规定时限上下游的组织和团队的数据需要约定同步时间保证拉通频率和拉通时延满足智慧运营大脑的及时性要求2明确数据维度信息合理数据分类数据分类是数据管理的第一步通过提供一定的原则和流程来识别和标记企业数据明确数据各维度要素信息明确数据内涵形成条理明确内容清晰的数据资源池有效支持后续运营过程中对数据的查询管理使用等提升运营效率数据分类方面应遵守四方面原则一是科学系统原则应考虑所有数据特征企业行业特点具体业务情况以及数据安全管控等因素按照相互间客观存在的内在逻辑关联对数据进行科学分类二是规范明确原则应确保分类后同一层级的数据类目间界限分明不能明确各自界限时可以用注释来加以明确三是稳定实用原则选择分类对象应选择最稳定的本质特征和属性作为数据分类的基础和依据同时对数据分类的普遍认识类别划分在实际业务应用中可实际落地应用四是可扩展原则能随着业务不断发展新类型数据的不断产生等实际需求对数据类目进行扩展9企业智慧运营研究报告2023年3保障信息安全科学数据分级数据分级是依据数据重要程度和影响程度进行划分区分出不同等级进行不同等级的关注和保护数据分级应遵守五方面原则一是合法合规性原则应在满足法律法规的前提下对数据合理划分级别二是合理性和可执行性原则能够保证各级别覆盖数据的疏密程度适当基于数据重要性敏感性等因素对数据进行分级避免对数据正常使用造成阻碍也方便有效的数据保护三是自主性原则能够密切围绕企业自身数据管理特点和战略业务等需求进行级别划分四是时效性和动态性原则能够随着战略业务安全需求变化以及数据积累数据关联关系等因素及时对数据级别调整并关注对于非敏感数据关联后可能产生敏感数据的场景五是数据安全管控原则应能够明确各级别的数据的开放和共享需求数据分发范围以便配合不同程度的脱敏处理等安全措施且不同级别的数据被同时处理时应按照级别最高的要求来实施保护4提升数据品质严格质量管控数据的质量与业务运营水平有直接关系是智慧运营效果的基础保障需要从数据的真实性完整性准确性等方面出发严格实施数据质量监管和控制工作数据质量管控包括定规执行监控三个核心过程其终极目标是能够提升数据可靠性和可用性提升数据价值定规过程应首先结合制定一套质量管控流程和规范如制定质量管控办法等明确质量管控的角色职责建立可执行的工作流程可量化的工作评估方法同时也应具备绩效考核冲突解决与管控方1企业智慧运营研究报告2023年式等执行过程应严格按照管控流程规范对数据进行卡点校验确定数据质量要求建立质量检验方案及时对数据进行源头修改技术修补遗留问题标注对数据的完整性准确性一致性及时性重点控制监控过程应对各阶段数据质量进行检查分析通过日常数据校验定时数据抽查全面数据检查形成数据质量报告及时调整数据管控方式并分析数据不合格原因在下一轮管控中进行技术或操作程序上的改进5运用先进分析手段挖掘数据价值数据的分析挖掘是通过运用统计学手法以及人工智能大数据等技术从数据信息中提取或探索隐藏在数据中非直观的信息数据分析运用统计学知识探索数据间关联关系形成基于现状的分析结论而数据挖掘是数据分析能力和方式的进一步提升数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍历还能通过算法模型对多维度数据进行整合和更加深刻的分析数据分析挖掘需要根据业务需求形成明确挖掘目的找出过去数据之间的潜在关系形成跨维度的挖掘结论促进信息的传递根据数据类型挖掘目的的不同运用不同的数据挖掘方法常用的方法主要由聚类分析分类预测关联分析等聚类分析属于一种无先前知识无监督的学习过程从数据对象中找出有意义的数据然后将其划分在一个未知的类将对象集合进行分组并组成由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律广泛运用于统计学市场销售等领域聚类分析有硬聚类和模糊聚类两种细分方法硬聚类是将对象划分到1企业智慧运营研究报告2023年距离最近聚类的类非此即彼模糊聚类是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类一个样本可能属于多个类分类和数值预测主要用于问题预测分类是一种有监督的学习过程是根据训练数据集发现准确描述来划分类别对已知的训练数据集表现出来的特性获得每个类别的描述或属性来构造相应的分类常见的分类算法有决策树贝叶斯遗传算法神经网路等而预测就是根据分类和回归来预测将来的规律常见的预测方法主要有时间序列法和回归分析法关联分析是通过数据之间存在的依赖或关联知识来发现数据之间存在的规律性和相互关系并进行预测例如在客户关系管理中通过对大量客户数据进行关联分析找出影响市场营销效果的关键因素为产品定位定价与定制客户寻求和保持市场营销与推销营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据三通过先进技术创新应用赋能运营智慧水平升级智慧运营的智慧主要是从对人工智能低无代码数据可视化等技术的应用程度中体现通过高度运用各种先进技术提供更前沿准确的操作辅助和决策参考引导操作判断甚至引领业务操作实现自动化智能化向智慧化的跃进1低代码无代码提升智慧运营场景化能力搭建效率低代码无代码技术帮助降低数据融汇挖掘等技术应用环节的搭建门槛提升运营效率和智能化水平随着智慧运营多样化需求的快速增长要求企业在数据治理等方面具备更加灵活敏捷的响应能力并兼具易用度和便捷性低代码无代码技术基于可视化特性支持简1企业智慧运营研究报告2023年化数仓实时构建数字模型搭建等操作环节缩短业务搭建和需求响应周期同时强大的集成能力能够将平台内丰富的数据处理特征工程算法模型评估等封装算子串联使用覆盖数据挖掘全流程此外低代码无代码技术并非局限于满足基础的业务运营需求还支持将最新技术快速转化为技术能力进而刺激运营价值的转化和增长通过低无代码与人工智能的联合模型训练和应用加强数据挖掘与业务的关联性提高数据采集处理反馈的全环节效率增强数据决策力提升运营体系的智能化程度2数据可视化拓展信息展示形式随着VR物联网数字孪生等技术的快速发展数据可视化能力不断翻新已成为企业智慧运营能力和效果输出的重要出口之一数据可视化技术能够将原始数据具象化为人类可视可调节的图表3D动画地图等视觉形式通过大中小屏等载体将复杂信息进行为生动直观可操作的呈现降低用户对数据感知和接受的难度提升企业管理人员快速吸收信息判断形势做出决策的能力按照数据可视化在智慧运营中的用途划分数据展示类智能分析诊断类调度监控预警类是最主要的应用方向数据展示是数据可视化最根本和实用的功能运用条形图饼状图折线图等丰富的统计图表形式将多维度的复杂信息直观地展示给企业人员帮助用户快速直观了解业务的最新变化智能分析诊断在数据展示的基础上展示海量数据中千丝万缕的联系分析数据的潜在发展趋势帮助用户发现其中的规律和特点得到远超人脑的数据分析效率伴随人工1企业智慧运营研究报告2023年智能技术深度学习算法知识图谱等技术的发展这一用途将为企业带来更切实有效的辅助调度监控预警运用GIS地图3D建模数字孪生等技术对企业设备和生产流程进行集约监控和展示进行实时数据分析通过可视化大屏企业可以随时查看监控对象的状态及时进行风险防范和处理随着数字化技术的运用可视化平台能自动分析数据自动发现和修补风险漏洞完善企业安全保障体系各终端的可视化页面搭建需要特别注意显示设备特性显示布局规划内容展示形式三点显示设备特性方面数据可视化分为大中小屏三类设备终端常见的终端包括拼接屏外接显示器平板电脑手机等它们有不同的显示条件需要根据企业实际需求与使用场景选择保证各终端设备上的显示内容比例合适显示齐全显示布局规划方面需要确定可视化展示的具体数据指标和合适的展示方式并根据指标的主次关系对显示页面进行页面的划分将关键指标展示在页面视觉中心次要指标按照优先级围绕关键指标布局内容展示方面要充分考虑终端的使用场景屏幕大小等特点根据业务需求提炼关键信息明确数据关系及使用目标结合每个图表的优缺点选择合适的图表进行展示确保用户能够在最短时间清晰了解数据信息应将图表信息的易用性放在首位切忌盲目的增加和删减元素3机器学习赋能数据深度精准分析机器学习是人工智能的核心属于一门多领域交叉的复杂学科机器学习是指计算机通过学习数据和模式对复杂数据进行分析挖1企业智慧运营研究报告2023年掘从中学习规律从而自动完成任务和优化算法的技术即通过解析数据学习数据从中做出理智的判定数字化时代数据爆炸式增长隐含在数据里的信息过于庞大复杂从中获取信息已经远远超出了人类的理解能力和分析处理能力运用机器学习技术能够快速实现在大量复杂数据中的价值挖掘且伴随算法模型的不断训练挖掘精准度和可靠性会不断提升目前机器学习技术在面对天文数据气象预报基因组数据分析网络搜索引擎和电子商务等庞大且复杂的数据集分析中发挥着巨大作用机器学习的智慧性自主性使得其在智慧运营中得到广泛应用在产品研发生产环节机器学习按照执行框架分析生产数据和用户数据反复学习和调整业务逻辑优化业务流程以辅助产品研发提升生产效率在营销决策环节机器学习通过算法加工将数据标签化创建用户画像精准识别目标客户的年龄性别兴趣爱好等特征有效挖掘用户需求细分用户群体提供个性化服务和解决方案精准推送营销广告优化推广转化率4自然语言处理拓展运营声画辅助能力自然语言处理是将语言或文字进行处理和分析转化为计算机使用的指令语言实现人机直接交互的业务操作目前最为人们熟知的是自然语言处理在售后服务环节的应用通过自然语言处理系统识别语义和关键词人工智能客服能够做出最合适的回答方式和内容降低企业的人工成本提升其服务效率根据对人类语言理解由浅入深的角度自然语言处理可划分为语1