德勤專家組描述如何將實用主義與AI優(yōu)先相結合

時間：2022-04-13 15:12:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-04-13 15:12:01 來源：行業(yè)動態(tài)

從某種程度上講，德勤可以算是此次會議的贊助商。德勤方面組織了一支主題演講小組，其中幾位來自創(chuàng)新企業(yè)客戶的代表介紹了不少數(shù)據(jù)管理創(chuàng)新案例。雖然這些議題從表面上看關注數(shù)據(jù)統(tǒng)一，但實際上還涉及眾多更為廣泛的主題。兩位客戶發(fā)言人分別來自戴爾（公司供應鏈數(shù)據(jù)分析與自動化主管Aditya Ramachandran）以及健康保險巨頭Anthem首席分析與數(shù)據(jù)官Ashok Chennuru。德勤咨詢公司首席數(shù)據(jù)官Juan Tello也探討了德勤在與客戶合作方面抱持的幾項基本觀點。

這里要特別聊聊來自戴爾的Ramachandran，我對他提到的務實派數(shù)據(jù)架構方法特別感興趣。他強調稱，戴爾原本可以將所有供應鏈數(shù)據(jù)一股腦放進同一套新的數(shù)據(jù)湖內，或者分別針對各個用例進行處理。但最終，戴爾選擇了一種二者相權的方法，即為所有供應鏈數(shù)據(jù)資產建立一套數(shù)據(jù)規(guī)范模型；而隨著高優(yōu)先級用例的出現(xiàn)，戴爾開始將部分數(shù)據(jù)引入數(shù)據(jù)湖內。他還提到了戴爾對于AI與分析類應用程序部署工作的關注，我相信這也代表著疫情時代下企業(yè)運營中的一種重要趨勢。

Chennuru的觀點同樣值得關注，他將Anthem公司采用的方法總結為數(shù)字化優(yōu)先、AI驅動。受演講時長所限，他無法一一評述Anthem的相關計劃，只是簡要介紹了幾個與COVID-19相關的項目。例如，Anthem正努力幫助醫(yī)護人員得以訪問患者的縱向健康記錄，使用遠程醫(yī)療服務提高抗疫工作的智能化水平。他們還使用AI技術幫助患者識別COVID-19病患。Chennuru也提到了構建工作流平臺的重要性，該平臺能夠將分析與AI功能嵌入員工或醫(yī)護人員的日常任務流程當中。他強調道，這些技術元素必須一事一議、因地制宜，想用一套方案橫跨多種應用場景完全就是癡人說夢。

使用AI技術協(xié)助數(shù)據(jù)管理的話題也由此浮出水面。來自德勤的Tello談到了我之前曾經見過、而且給我留下深刻印象的德勤CogniSteward解決方案。在后續(xù)介紹中，Tello將該解決方案描述為一款自動化機器人，能夠使用分析、語義模型以及認知技術等幫助組織加快洞見的收集過程，并全面將以往只能通過手動方式完成的高成本數(shù)據(jù)管理活動轉為自動化形式。該解決方案還能夠幫助企業(yè)快速對數(shù)據(jù)內的關系蠔可視化，同時提高數(shù)據(jù)的準備水平與質量。Aditya Ramachandran也提到，戴爾公司正在使用機器學習模型對供應鏈生態(tài)系統(tǒng)中的各組件進行分類并添加屬性，并在總體上將AI技術視為數(shù)據(jù)協(xié)調工作的優(yōu)先選項。