大数据团队肩负着统筹管理企业数据资产的职责。企业数据越来越多、种类越来越复杂，如何既保证安全合规，又让所有人能够方便地利用数据资产？
作为业务团队的支持方，经常受困于“业务提需求——数据团队响应”的协作模式。在这个过程中，数据团队容易陷入“身份危机”：
- 单向承接业务的需求，成了工具人，价值感不高；
- 工作的价值难以被业务团队感知，还经常被挑战，存在感不高；
- “次抛”型的取数、开发任务多，工作成果难以沉淀，成就感不高。
以业务为中心，从“你提我办”到“主动赋能”
有没有一种可能，把数据的供需过程反过来？
数据团队不是给用数人审批权限、开发数据，而是站在宏观业务和数据的全景视角上，主动帮业务团队找他们需要的数据。
然而，数据团队人力物力有限，工作多而杂，往往没有多余的精力向业务团队提供更多个性化的服务。
在AI时代，借助人人可用的对话式数据分析平台，数据团队的这一终极理想可以照进现实。
数据团队“向前一步走”，长安汽车的最佳实践
我们在做这样一件事：以场景需求为驱动，纵观整个集团的整个工作流，看哪些人需要某个数据，我们就给他们提供这个数据。
长安汽车依托北极九章DataGPT，打造了集团内部的对话式问数工具，帮助业务人员在手机上、电脑上随时随地洞察数据。
员工在PC端登录平台，就可以在搜索框打字提问获取数据，解决了以前需要找报表才能查数据的问题。同时，员工在企业微信上打开对话界面，就能像日常聊天一样，随时问数。
① 一个团队采用，提取通用场景，推广相关团队
长安汽车的大数据中心与产品策划部门合作，将AI对话式分析落地在市场信息分析场景。平台接入了行业车型的销量、价格、配置等数据，产品策划团队可以自助快速查询和分析市场动态数据，发掘产品的机会点，响应快速变化的市场需求。
此前，这些市场信息数据归属于集团产品策划部，也仅有集团产品策划部使用。
问数平台上线后，大数据中心和产品策划部的同事发现，这个场景具有通用性，集团下属的深蓝汽车、阿维塔汽车等所有的产品策划人员和品牌营销人员都有这方面的分析需求。
② 后台一次统一配置，前台任意问数分析，边际效益高
过去，分析这些数据依靠固定报表或离线Excel，每个新的需求都要由数据分析师或者会用BI的同事来手工取数和分析，人力物力成本较高，所以只能支持和响应少量的分析需求。
在这个问数平台上，每个业务人员都可以提问、分析、探索数据，对成千上万个维度和指标自由组合，展开下钻、同环比、相关性、波动、预测等复杂分析，无需技术团队专门开发。
这种便捷性和可拓展性使得大数据中心能够大范围地提升服务半径，让更多业务团队和一线人员看得到数、用得上数。
③ 数据搭台、业务唱戏，人人享受AI和数据普惠
大数据中心作为数据的管理部门，以这个业务需求场景为出发点，主动找到数据的负责人（即产品策划部），提议向集团相关部门开放。
经过沟通，产品策划部把数据权限开给了集团下属公司的相关部门。现在，各公司的产品策划和品牌营销团队都可以随时自助分析全行业所有车型在所有的地级市的销量和价格，也为优化这个场景的数据建设提供了许多反馈。
通过这种方式，长安汽车大数据中心实现了以场景需求为驱动，纵观整个集团的工作流，看哪些人需要某个数据，就给他们提供相应的数据。想业务之所想、急业务之所急，向业务团队多迈出一步，将角色转变为主动赋能。
目前，长安汽车大数据中心正在拓展更多应用场景，为业务团队提供更及时、更贴心的数据服务。
