• 阅读: 84 回复: 0
    澜了个瓜

    中台问道,请回答2021|数智赋能未来社区

    楼主 发表于 2021-08-30 15:10:59

    Part 1 直播介绍

    数智赋能未来社区—中台问道,请回答 2021 系列直播

    Q:什么是中台问道?

    A:“中台问道·请回答2021”是一个由数澜科技创始人、副总裁江敏发起,集结国内数智化领域顶级专家,为处于数智化转型进程中的企业解难答疑,分享从无数次实战得失中积累经验的公益助企活动。

    Part 2 直播亮点

    大咖解答

    什么是数智化转型?

    数智化转型应该具备什么样的能力?

    数据中台能给企业数智化战略带来什么助力?

    数智化转型应该分几个步骤来做?

    数智化转型比较典型或者成功的最佳实践?

    Part 3 直播阵容

    #直播内容精回顾

    01 数智化发展中有什么成功案例?

    江敏:结合两位在企业中的经历和实践,有哪些你们认为可以帮助大家理解“数智化”赋能的案例?

    汪广盛:用数据为企业提供智能服务,有许多成功的案例。我从企业人力资源优化这个角度讲一下“用数据为业务赋能”的实例。之前我们服务的某企业存在无法明确员工工作效率的问题,后来通过架构优化、数据收集和挖掘,利用数据为业务赋能明确项目分工安排,统筹员工高效完成项目。人力资源的优化使得该公司工作效率提升了19.9%,为公司节省了400万美金人力成本,投资回报率显著。

    江敏:廖总有什么案例可以分享吗?

    廖书锋:我认为数据化应用产生了某种价值。物业行业或者地产行业在很多方面都运用了AI功能,比如说为老年群体提供智慧化服务场景应用。中国人口老龄化现象日趋严重,绿城集团正尝试如何采取智慧化手段完善对老年人群的服务和管理,目前绿城服务集团内部有智能手环监护老人活动轨迹改造独居老人水电表监护等服务来保障客户的安全。改造独居老人水电表监护主要分为以下几个步骤。首先在目标客户家中更换好水电表,一旦AI监测到今日客户没有用水记录,我们会运用AI查看客户是否外出,如果外出那是正常现象。但既没有外出也没有用水,那我们会考虑客户是否在家中摔倒或者出现了其它问题,后续安排人员提供上门服务。

    02 数智化需要具备什么样的能力?

    江敏:从两位刚才的分享来讲,在各个行业和领域里都有一些落地的案例。那么“数智化”应该具备什么样的能力?

    汪广盛:第一点我认为要有高质量的数据。现在的数据质量参差不齐、准确率低,去年我们协会参与了美国某智库的调研,发现调研的1000家企业平均每家至少存在29%的数据问题。这是一个严峻的问题,如果数据不准确不及时,那么依托于这些数据所做的决策就有风险性,这就是所谓的garbage in garbage out。所以我们首先要管理好数据。没有数据,要有数据;数据质量不高,想办法提高数据质量。我们协会的定位是“为数字经济打地基”,实际上就属于数据管理内容。第二个是慢慢建立数智化企业文化。数智化赋能必须是一把手项目,但有很多企业和机关并没有数智化意识。最近我们走访了浙江一家嘉兴企业,老板询问“为什么工作需要记录数据?数据沉淀太麻烦了”,但他仔细一算,数据处理成本既轻松又方便。所以即便一开始他没有敏感的数据意识,但后来他采取了我们的想法并之后就开始进行整体文化意识的改造,加强企业数据意识

    03 数智化到底要分成几个步骤来做?

    江敏:还有一个大家比较关注的问题:“数智化到底要分成几个步骤来做?”,两位嘉宾可以从实践的角度给大家分享一下吗?

    廖书锋:数智化赋能应该分四个步骤来做。第一,首先考虑信息化的程度;第二,考虑数字化程度;第三,考虑云端计算能力;第四,考虑数智化赋能的实践。首先要考虑信息化程度。我们在接触很多物业公司时首先会判断其信息化能力以及业务的覆盖范围,只有进行数据沉淀,才能有数字化的一些工作,但发现大多物业公司的信息化能力很弱。其次,我们会考虑建设完业务系统后有没有系统打通?有没有建立数据仓库?之后我觉得要考虑建数据平台,在建数据中台的情况下,后期的数智化更多集中在算力的问题。这些数据系统在云端化情况下,才能去考虑数据智慧化的呈现。

    江敏:很多行业朋友会问数智化是该大到全去规划落地,还是先跑通小闭环?从企业经营的角度来看什么样方式是比较实用的?

    廖书锋:从行业经验或者交流来看,首先我们在给物业或地产公司咨询阶段时就会做一些顶层设计。实际上,很多项目最开始的初衷只想打通业务系统。但从信息部门的整体规划看,在赋能过程中我们会带着做一些BI、报表、大屏等可以呈现一些未来的可视化信息。这样你在做信息化工作时,领导才会推着你、帮着你、促进你去做。所以从规划上来看,我们认为应该做大而全的规划,等到落地执行的时候去做疑点突破

    江敏:这种情况是否和行业相关,比如说有些领域的信息化水平相对于建设成熟度没有其他行业发达,这样的企业在落地的时候有什么样的想法?

    廖书锋:我认为和公司决策层关联较大。一般讲信息化建设在2~3年都没有可视化效益,很多领导无法理解这样缓慢的建设周期,还没等你拿出呈现结果的时候,这个部门就被开了。所以很多时候我们认为落地执行和行业关系不大,重点在于企业决策层对信息化数据化建设周期的理解程度

    汪广盛:我首先想强调要充分认识数智化赋能的艰巨性跟长期性。在参加一些会议时,我们经常遇到“数字化转型多久可以要轮回一次?”这样的问题。以前很难回答但现在基本回答3~6个月。比如完成数据标准是一个成果,构建数据资产目录也是一个成果。转型建设就是应该“快步走、小步来”。标杆企业西门子做了整整25年的转型建设工作,它的产品合格率才到达99.9988%的高标准。同时我完全赞同廖总的顶层设计理念。已经有企业花了几个亿却没能做好数据架构,今年还要重新建构。所以如果企业不做好顶层设计,二、三年之后肯定需要重新设计。那怎么去落地执行呢?首先你要去评估,认识到自己有哪些问题、怎样来解决这些问题。然后找到一个业务的痛点,从痛点开始突破

热门文章

数据中台系列(一):你的企业真的需要「数据中台」吗?

数据中台案例 | 一呼百应:激活 670 万企业用户数据,赋能智慧供应链

辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点(建议收藏)

数据中台案例 | 数字化为零售行业创造新可能

最新文章

「央视新闻」快三彩平台邀请码「手机搜狐网」

数据仓库研发规范

元数据管理在数据仓库的实践应用

Gartner发布2022年重要战略技术趋势

  • 未登录

    回复楼主

    登录后可回复
    /1000