企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新需要面對(duì)的挑戰(zhàn)

時(shí)間：2022-03-06 07:08:02 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-03-06 07:08:02 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

數(shù)字化帶來的本質(zhì)改變是連接和移動(dòng)，每個(gè)企業(yè)都將是數(shù)據(jù)工廠。那么企業(yè)如何賦予業(yè)務(wù)人員以數(shù)據(jù)和智能的能力，發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)之外隱藏的創(chuàng)新，進(jìn)而全方面挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值？史凱表示，如何在海量的數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值點(diǎn)，并通過大數(shù)據(jù)、智能技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證價(jià)值，變成產(chǎn)品和服務(wù)，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新和運(yùn)營的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

既然數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進(jìn)入到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新階段，那么如何利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新的價(jià)值鏈，并且快速落地，這是每個(gè)企業(yè)都希望做到的。但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們?cè)谶@個(gè)過程中會(huì)面臨很多挑戰(zhàn)。

第一個(gè)挑戰(zhàn)，業(yè)務(wù)人員對(duì)于數(shù)據(jù)和技術(shù)的理解不夠深入。史凱說，業(yè)務(wù)人員不懂?dāng)?shù)據(jù)和技術(shù)會(huì)帶來很多風(fēng)險(xiǎn)，比如業(yè)務(wù)需求與技術(shù)的不匹配，導(dǎo)致有價(jià)值的需求無法實(shí)現(xiàn)落地。如果說業(yè)務(wù)人員知道，現(xiàn)在人工智能能做什么，那他自己就會(huì)去篩選一下，就可以有一些更加實(shí)際的、更加適合ROI的需求提出來。所以，我們需要賦予業(yè)務(wù)人員以數(shù)據(jù)和智能的能力，拉通業(yè)務(wù)、技術(shù)和數(shù)據(jù)。

第二個(gè)挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)和智能創(chuàng)新項(xiàng)目的不確定性。不同于功能性產(chǎn)品項(xiàng)目，你把功能需求提出來，我然后設(shè)計(jì)。對(duì)于數(shù)據(jù)項(xiàng)目，你如果不把數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，就不知道這些數(shù)據(jù)能產(chǎn)生什么的。數(shù)據(jù)是流動(dòng)變化的，如何保證在變化的數(shù)據(jù)當(dāng)中產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)的一致的結(jié)果？所以數(shù)據(jù)類的項(xiàng)目是有不確定性的。

人工智能的項(xiàng)目更有不確定性。人工智能項(xiàng)目大多是概率性問題，難以給出一個(gè)明確的對(duì)錯(cuò)預(yù)計(jì)；由于通過數(shù)據(jù)模型進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)，并且最終結(jié)果需要等業(yè)務(wù)進(jìn)行完才能知道最終結(jié)果，滯后性是一個(gè)問題；算法的選擇；從物理世界的業(yè)務(wù)到數(shù)據(jù)模型，到最后這個(gè)結(jié)果反饋到物理世界的業(yè)務(wù)當(dāng)中驅(qū)動(dòng)它的變化，這個(gè)過程當(dāng)中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都有一定的失真和不確定性。

史凱說，在ThoughtWorks看來，人工智能有四個(gè)層次，分別是學(xué)術(shù)論文層、工程實(shí)踐能力、平臺(tái)服務(wù)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層。大部分企業(yè)需要建立第二層以上的能力。ThoughtWorks認(rèn)為每一個(gè)企業(yè)都需要AI平臺(tái)的能力，也就是算法平臺(tái)化、AI服務(wù)化。因?yàn)槲磥砥髽I(yè)的決策、運(yùn)營都需要用到AI，但是它又不能把AI做成一個(gè)個(gè)孤島。

人工智能是普惠性技術(shù)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)能力設(shè)施，是場景和工程能力的結(jié)合。你把人工智能定位到合適的場景，這是最重要的。然后通過工程能力把想法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，將AI與業(yè)務(wù)融為一體，把人工智能應(yīng)用到業(yè)務(wù)當(dāng)中產(chǎn)生價(jià)值。史凱說。

既然人工智能項(xiàng)目具有如此的不確定性，企業(yè)該如何應(yīng)對(duì)呢？史凱表示，我們需要有新的方法、體系和技術(shù)架構(gòu)支撐數(shù)據(jù)創(chuàng)新。我們發(fā)現(xiàn)精益（Lean）思想跟數(shù)據(jù)創(chuàng)新相結(jié)合，能夠解決前面講到的這些挑戰(zhàn)、問題。