近年来，一批中小企业勇立潮头、大胆创新，走上了专精特新发展之路，为助力实体经济发展提供了强有力的支撑。

“专精特新•成长记”第四季将目光聚焦于智能制造领域。《科技与金融》记者将深入广东省智能制造产业发展第一线，寻找新质生产力的典型发展案例，通过对话“专精特新”企业创始人、亲历者，解读企业成长密码，诠释智能制造企业以专注铸专长、以精细固强链，以技术独特赢市场，以自主创新谋发展的勇气和决心，充分发挥创新引领作用，促进产业高质量发展。

姜磊

佰聆数据股份有限公司

副总经理、首席技术官（CTO）

文 | 何静怡 编辑 | 周会霞

校对 | 吴政希 图｜由受访者提供

在全球能源行业转型的浪潮下，数字化成为博弈的新战场。作为这股浪潮的核心驱动力和关键生产要素，数据技术的重要性日益凸显。“随着大数据、人工智能技术的深入发展，将客户的业务问题转化成数学模型问题，找到基于算法模型的解决方案并将其有效嵌入企业的业务流程，是助力企业提质增效、实现数字化转型的有效方式，也是佰聆数据一直在研究与实践的重要课题。”佰聆数据股份有限公司（下文简称“佰聆数据”）副总经理、首席技术官（CTO）姜磊在接受《科技与金融》采访时说道。

在这位带领佰聆数据技术团队打造了电力设备诊断算法、大数据标签库、分析导图、大数据开发运营平台等核心技术，拿下全国电力企业大数据分析市场主要份额的技术大咖眼里，随着大数据价值的持续释放，佰聆数据的未来显然比现在更值得期待。

抢先站上大数据的“风口”

2011年，麦肯锡公司发布的一则研究报告指出，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产要素，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费盈余浪潮的到来。在此之前，曾在全球顶尖数据分析公司SAS任职的杨钊已率先察觉到了这股大数据分析的“风口”，并于2014年执掌佰聆数据，毕业于清华大学电机工程与应用电子技术系的姜磊便是其招入麾下的首批大将之一。

“我国从20世纪80年代开始进行自动化、信息化系统建设，到21世纪的第一个十年，各行各业已经积累了海量的数据。”姜磊回忆道，那时候，金融和电信等原生数字化行业已开始了基于数据的相关数字化应用，但以电力为代表的传统能源企业对数据的认知却仍处在早期阶段,大部分业务部门既缺乏将数据转化为洞察力的意识，也缺乏处理和分析数据的有效方法。为了向电网企业介绍大数据在经营管控和业务创新中的价值，佰聆数据前期做了不少“市场培育”的宣传和科研试点工作。

他表示，直到2019年国家电网有限公司“1号文件”（全称《国家电网有限公司关于新时代改革“再出发”加快建设世界一流能源互联网企业的意见》）提出，电网企业要实现数据共享，在技术工具、商业模式等方面实现多维度“互联网化”，行业对数据的态度才有了根本性的转变。“1号文件”的发布让电力行业出现了数字化转型的萌芽，也成为了佰聆数据迈入高速发展的关键转折点。

“以前是我们推着客户走，文件出台后，很多客户是主动与我们商讨如何利用大数据为企业发展加速赋能。”面对业务量的猛增，姜磊既感到高兴，又意识到责任重大，佰聆数据只有不断提升技术水平和服务质量，才能满足客户和行业发展的需求。他指出，与其他行业相比，电力生产和传输的专业门槛很高，电网企业肩负着为国家和社会提供电力供应的重要使命，是承载着千行百业、国计民生能源供给的基础性行业，对系统的稳定性有着严格要求，要利用大数据解决实际问题并不是一件容易的事。“在推进大数据应用时，既要有专业深度，又要考虑系统稳定性，确保电力数据及应用的精准度、可用率，以及可解释性。”

打造复合型团队的“硬核”力量

传统企业的数字化转型是一次“无前人经验可循”的探索之旅，佰聆数据在协助电力企业数字化转型中无可避免遇到了许多挑战。其中，组建怎样的团队成为了首要问题。

和“传统生产力”以机器、设备为基础不同，大数据、人工智能这种“新质生产力”更多的是以复合型、创新型人才为基础的。“在佰聆数据运营初期，团队全是技术人员，对电力行业的业务逻辑不甚理解，导致数据分析很难深入”，姜磊表示，这是很多大数据应用企业的“致命伤”。“理解数据是数据分析的关键要素，数据都理解不了，就更谈不上分析使用了。”公司随即把单一的技术团队拓展为由算法工程师、IT开发工程师以及行业业务专家三类人员组成的复合型团队，以充分发挥各自专业优势。

随着业务的不断拓展，新的问题又出现了。尽管团队成员涵盖了三种类型的人才，但成员彼此对工作的理解仍停留在表面，只在自身擅长领域钻研，难以对企业的问题进行全面深刻的思考。“这样单纯将三类人才组合在一起，并不能形成真正具备技术洞察力的复合型团队。”于是，作为技术团队负责人，姜磊立下了一条“铁规”：业务人员必须深入理解技术，技术人员也必须要洞察业务。

他表示，过去业务同事只需提供业务建议或向技术团队解释业务原理，但现在他们需要深入学习，理解算法的具体原理和应用模式，填补自身在技术方面的短板，成长为既精通业务又精通技术的人才。同样，技术人员也要理解业务规则，而不能仅依赖算法。也正是基于这样一个专业化的技术团队，公司“DASO”（发现问题Discovery，基于数据快速发现业务机会和风险；分析问题Anal y sis，开展量化分析；解决问题Solution，形成精准决策并落实执行；评估改进Optimization，在业务过程中持续迭代优化）的方法论才能发挥出最大作用。

“在开发算法模型的过程中，我们针对企业级数据分析挖掘流程中的断点、堵点，自主研发了相关工具，逐渐形成了‘聆析’和‘聆鉴’这两大核心产品。”姜磊介绍，传统的BI工具，主要功能是数据展示和统计分析，难以辅助用户深度了解数据背后的分布模式和原因，“聆析”则突破了这一痛点，能基于现有数据从某个分析结论出发，提供智能跟踪轨迹、自动记录分析步骤，以支撑用户开展数据深度探索，帮助其深入理解数据背后的原因乃至隐性规律。而“聆鉴”则是大数据标签运营平台，可实现对标签的全生命周期管理，帮助企业以标签形式从海量异构数据中高效提炼各类业务对象的特征，并在此基础上构建精准化策略。

创立十多年来，佰聆数据始终深耕数据分析和数据管理领域，其成果已深度融入电网企业设备管理、运行监控、投资规划、供应链运营等核心领域。“从系统运行的数据显示，基于大数据算法模型的业务运行比传统方式有明显提升。比如设备风险评估模型，其准确率比纯人工判断提高了约7.3%；低电压等级负荷预测模型的准确率，则由过去的78.8%上升到97.6%。”姜磊说。

行业发展需夯实数据和人才基础

随着数字化转型的深入推进，各行业生态正加速演进和重塑，对基础数据工作的要求也日益严格。用姜磊的话来说，数据治理是为了更好地服务数据分析，只有底层数据治理得当，才能进行有效分析，服务于业务应用。

他表示，目前，国内企业在基础的业务数字化、数据资产管理等方面还非常不足。具体而言，一方面，很多企业在数据采集上做得不够全面，有些能帮助企业实现深度运营、业务开拓的信息没有被数字化，导致数据分析时信息维度不足；另一方面，数据的管理、运营对于传统企业来说是一项新的业务，这使得许多企业面临经验不足、技术较新、运营模式有待探索等各种问题。

“数据工作讲求厚积薄发，非常注重基础性工作的积累。”他指出，目前有一种倾向，即过于关注业务的最终呈现，而忽视了数据采集、数据治理和数据质量提升等基础工作。这些基础工作虽然在短期内难以见到成效，却对最终成果的质量起着决定性作用。“没有前期的扎实积累和每一步工作的精心打磨，后续工作将难以顺利进行。”

姜磊还强调，数字化转型除了要面对数据积累、数据管理等技术挑战，数字化创新人才的短板也不能忽视。传统的信息化系统建设相对简单，只需处理业务流程节点，不一定需要深入理解数据含义，对人才的综合能力要求相对不高。但随着大数据的广泛应用，那些既懂业务又具备数据分析技能的复合型人才变得非常“抢手”。“我们的传统教育通常只按照专业分类，比如计算机专业以传授IT知识为主，电力专业往往聚焦于电力知识，较少培养学生跨专业、综合性的思维能力，这导致企业内部的数据管理和数据分析应用很多仍处于浅表阶段，成为制约企业数字化转型的重要因素之一。”

“数据提炼价值任重而道远”，姜磊表示，技术并不足以帮助企业实现“数字化转型”这么一个艰巨的任务。“企业数字化转型并不是一个单纯的技术问题，而是需要传统企业借助数字化技术对业务运行流程和管理决策过程进行改造，从业务、管理、机制上转变为‘以数据说话’‘以数据决策’，让新质生产力重塑企业的生产关系，从而最终在人员思维模式和企业精神文化上脱胎换骨，实现高质量发展。”

《科技与金融》以“把握创新脉搏、挖掘创新故事、引领科技投资”为办刊宗旨，其中【创投荟】栏目，致力于挖掘国内外科技企业家和投资人的创新故事。以创业人物、投资大咖访谈、创业项目介绍等多种表现形式，为读者提供有价值的内容。

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