史凯:每一个企业都需要数据资产创新平台 原创

在近日举行的2018 ThoughtWorks技术雷达峰会上,ThoughtWorks数据和人工智能总监史凯与微软中国区CTO黎江分享了如何通过构建数据驱动的技术架构来实现数据驱动的运营和转型。

至顶网服务器频道 06月25日 新闻消息(文/李祥敬): 当前,我们处于数字化变革的时代,数据洪流源源不断。我们的经济正在从产品化走向信息化,从体验化走向数字化。企业的增长来源已经转变为数据驱动的平台和生态,如何挖掘利用这些数据成为企业所面临的问题。

史凯:每一个企业都需要数据资产创新平台ThoughtWorks数据和人工智能总监史凯(左)与微软中国区CTO黎江(右)

在近日举行的2018 ThoughtWorks技术雷达峰会上,ThoughtWorks数据和人工智能总监史凯与微软中国区CTO黎江分享了如何通过构建数据驱动的技术架构来实现数据驱动的运营和转型。

数据和智能赋能是数字化时代的趋势

当前,数字化转型成为企业应对行业变革的重要手段,我国政府也出台了众多数字经济相关的政策,基于数据和智能的服务将大行其道。史凯表示,数字化时代的三个特点,知识透明、速度为王、边界消失决定了数字化转型的必要。

具体来说,知识透明意味着企业可以毫无障碍地获得关于数字化转型地案例、方法甚至知识体系;速度为王,很好理解就是企业需要跟上市场和客户的变化,产品的迭代周期要缩短,企业转型也要加快速度,速度是王道;边界消失,由于供应链、行业知识的壁垒,以前行业是由边界地。但是在数字化时代,知识透明了,所有的流程、供应链都被数字化了,所以行业边界被打破,你永远不知道竞争对手是谁。

黎江表示,从信息化到数字化,数据对于业务的支撑作用是非常重要的。但是很多企业已有的数据是无法支持业务创新的,这就需要企业在数据的获取、整合等过程中进行大量的工作。“数据对于企业来讲是最核心的资产。中国企业对于数据的认知和重视程度还是有待加强的,相反国外企业这几年的IT建设重点都放在数据方面,比如BI系统等。现在整个IT的发展模式在发生巨大的改变,企业的业务和商业模式也需要革新,数据起到了关键的作用。”

企业的数字化转型是一个动态的过程,企业的数字化没有一个具体的完成点。在史凯看来,企业需要构建数字化平台战略和在数字化平台之上利用大数据和人工智能等赋能其上的流程、组织、业务、用户和战略的能力。也即企业要有快速交付的能力(CI/CD,持续集成、持续开发),构建生态系统的能力(API治理体系),数据自服务的能力,拥有创新实验室,使不同渠道的客户拥有一致的体验的能力。

同时,建立数据驱动的能力是企业数字化转型的核心能力。“如何在海量的数据中快速发现业务价值点,并通过大数据、智能技术进行实验,验证价值,变成产品和服务,是数据驱动的创新和运营的关键挑战。”史凯说。

数据驱动战略和创新需要解决以下几个关键问题: 哪些数据对业务有价值,有什么类型的价值;有价值的数据在哪里,如何获取和存储;如何建?立数据的开放、协同、共享机制;建?从数据采集到价值产?的技术支撑体系;数据的安全和隐私管理;数据价值的共享、传递、交易、归属、分配机制。

为此,企业需要构建构建数据战略、数据创新服务能力、智能创新业务场景、持续数据运营四个方?的能力,应对数据创新的挑战。

  • 建立数据战略——制定企业的精益数据战略,包括数据治理体系,数据平台架构,建立数据思维,打造数据创新实验室;
  • 构建数据创新能力——采集汇聚,存储治理企业数据资产治理,数据处理,数据分析,人工智能能力打造数据自服务体系;
  • 智能创新业务场景——业务出发,价值导向,利用智能算法,结合企业数据为业务场景创新赋能;
  • 持续数据运营——在数据中台基础上持续分析和运营数据,提升企业的响应力和创新能力。

“当企业有了数据战略,数据思维,数据能力,创新的业务场景也就油然而生,水到渠成。”史凯说。

应对之道:ThoughtWorks精益数据资产创新体系

在数字化时代,企业需要从流程驱动的数字化转型到数据驱动的数字化转型。史凯说,创新的本质发?生了变化:从数据的本质中发现规律和创新。“?业边界消失,市场变化快,用户需求复杂多变。定性的、经验型的传统数字化转型?方法已经不足以洞察和发现创新价值。在所有的业务、流程、现象、体验、都会被数据化后,在数据中发现创新,优化流程是最本质,最高效,最实时的创新策略。”

于是,ThoughtWorks提出精益数据资产创新体系,?精益敏?捷的方法构建数据运营、智能创新的能力,管理数据和智能项目的不确定性。通过精益数据资产创新架构,从价值探索到交付落地,帮助企业构建数据资产创新平台。精益数据资产创新体系建立在精益敏捷基础,从计划式到演进式,适应不同类型的数据创新需求,快速达成;从数据探索咨询到创新价值产生,通过敏捷工程能力落地。

精益数据资产创新架构立足于数据驱动的战略和创新,涵盖数据资产的识别和治理、数据资产的获取和存储、数据资产的开放和协作、业务价值的分析和挖掘、数据服务的构建和管理、数据服务的运营和监控等方面。

每一个企业都需要数据资产创新平台

史凯认为,每一个企业都需要数据资产创新平台(Data Asset Innovation)。通过数据资产创新平台构建企业智能创新引擎,打造持续的数据资产创新体系,结合算法和AI“玩”数据,从流程驱动到数据驱动,发现业务价值。

企业借助开放的企业数据资产,赋能团队,将数据洞察的能力赋予企业的业务人员;激发创造力,建?立数据驱动创新的思维和体系;快速试验,打造以价值为核心的智能算法数据实验室。

企业通过建设、整合、优化业务系统,采集数据。然后建设数据资产,通过集成、共享、分析,发现问题,驱动创新;构建创新应用,发现亮点,产生创新。精益数据资产创新体系要求数据一定是共享和开放的,所以数据资产创新平台应该包括企业数据资产目录、数据市场、数据实验室、算法/应用市场等,让数据贯穿于企业的方方面面。

“我们每一个人在市场里的角色都是有限的,一个角色只能看到与之对应的的菜单、商品,但往后发展,如果数据分析可以做到实时,感知,认知,并把业务模型提炼出来后,角色、功能、商品、体验就都会随着用户和后台模型发生变化。这就是数据驱动的应用和架构。总的来讲从流程驱动到体验驱动,再到未来的数据驱动,迎合之一发展趋势,每一个企业都需要用精益敏捷的方法,构建一个数据创新资产平台,从而成为企业持续创新,持续转型的引擎。”史凯最后说。

 

来源:至顶网服务器频道

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2018

06/25

16:50

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