自2024年《行业指标体系白皮书》发布以来,袋鼠云持续聚焦企业经营管理与数据资产之间的连接机制,致力于推动指标体系在各行业的深度建设与落地实践。时过一年,随着大模型技术的快速演进,尤其是在2025年初DeepSeek大模型的爆火催化下,加速了AI 生态的繁荣。我们愈发清晰地看到——“指标+AI”的融合不仅具备现实可行性,更正在以惊人的速度重塑企业获取洞察、制定决策与执行闭环的方式。
《指标 + AI 数智应用白皮书》正是在这样的背景下应运而生。它由袋鼠云智能团队结合多年服务各行业数字化转型项目的实践经验,系统阐述了“指标+ AI ”的能力架构、关键场景、落地方法与典型案例,力求为企业迈向数智化经营提供具备前瞻性与可操作性的参考。
回到底层的数据能力,“自下而上”筑牢数据地基
白皮书指出:AI不是一个可以“插队”的工程,一个真正能够支撑AI持续演进的组织,必然拥有一套系统性、工程化、语义化的数据体系。因此,首先在大数据开发与治理层面,企业应该具备从数据集成、存储、计算,到质量监控、资产管理、安全合规的全链路治理能力,理清混乱数据源,重建数据血缘,打通数据流动路径。这是将原始数据转化为高质量资产的起点,也是AI Ready的数智基座。紧接着在指标体系建设方面,企业通过指标平台构建语义统一、口径清晰、上下贯通的指标体系,让数据真正贴合业务逻辑。只有真正完成这样的体系构建,AI才可能真正成为助力业务的可信助手。
展开剩余65%从智能问数到分析决策,全面打通指标建设与应用之间的“最后一公里”
在业务日益复杂、节奏加快的背景下,如何让一线员工、管理者、决策者真正“用起来”指标,才是关键所在。白皮书深入解析了“指标+AI”带来的突破路径:
四大行业最佳实践,实战解码“指标+AI 数智应用”
理论与架构的价值,最终体现在可复制的落地实践中。白皮书第四、第五章以系统性的行业视角,深入剖析了能源、高校、矿产与汽车四大领域的业务挑战与数智化转型路径,并基于袋鼠云服务实践,详实呈现了以“智能问数 + 智能分析”为核心的AI能力落地场景。同时,也探索了更具前瞻性的趋势预测与知识管理路径,帮助企业构建阶段性可交付、未来可演进的数智化能力体系。
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