大數(shù)據(jù)助力企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

主持人：陸一

嘉賓：

劉怡 易觀國(guó)際總裁

胡海根 浪潮國(guó)際執(zhí)行總裁

張?zhí)N藍(lán) 山東紅領(lǐng)集團(tuán)總裁

開場(chǎng)白：最近比較流行的一系列熱詞當(dāng)中，大數(shù)據(jù)顯然是其中一個(gè)。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)量積累到一定的程度所產(chǎn)生的一個(gè)裂變，有學(xué)者做過大致統(tǒng)計(jì)，說2000年之前，人類所積攢起來的數(shù)據(jù)量大約是在若干個(gè)T之間，但是從那以后，每個(gè)月人類產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量就是人類前千年的數(shù)據(jù)之和還要多，在這樣的數(shù)據(jù)下，我們所有生產(chǎn)生活，包括人機(jī)交互都以這樣一個(gè)狀態(tài)產(chǎn)生了根本而深刻的改變，我們正在迎來一個(gè)新的大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)是一個(gè)全新的事實(shí)，明天大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)及其應(yīng)用會(huì)怎么樣？面臨大數(shù)據(jù)這種巨大的變化，對(duì)每個(gè)企業(yè)而言，最大的風(fēng)險(xiǎn)不是投資失誤，而是沒有跟上這一次的變化。下面我們邀請(qǐng)幾位企業(yè)家談?wù)勂髽I(yè)怎么能用好大數(shù)據(jù)，并為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展服務(wù)。

主持人：易觀一直是做互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)研究的企業(yè)，首先請(qǐng)劉怡總裁與大家分享一下易觀是如何實(shí)踐大數(shù)據(jù)的？企業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)中需要注意的問題？

劉怡：易觀成立于 2000年，2007年我們提出互聯(lián)網(wǎng)化，2012年我們首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”，很高興這種提法成為國(guó)家戰(zhàn)略。易觀也是大數(shù)據(jù)的實(shí)踐者，我們過去用人做分析，今天我們用數(shù)據(jù)做分析，未來我們的分析師很有可能變成機(jī)器人，所以我想跟大家分享大數(shù)據(jù)是如何改變我們的企業(yè)的。

大數(shù)據(jù)有各種各樣的概念，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)是不一樣的，簡(jiǎn)單講小數(shù)據(jù)是給人去用的，是給我們商業(yè)決策模型直接使用的，世界上可能一開始沒數(shù)據(jù)，我們?yōu)榱私鉀Q一些問題時(shí)不時(shí)地去創(chuàng)造一些數(shù)據(jù)，無論你從傳統(tǒng)抽樣方法和各個(gè)統(tǒng)計(jì)方法來獲得數(shù)據(jù)，那假設(shè)在前，數(shù)據(jù)獲取在后，所以假設(shè)和獲取有很好的解答關(guān)系。但是大數(shù)據(jù)來了，大數(shù)據(jù)是給機(jī)器用的，不是給人用的，它是生產(chǎn)在前，決策使用在后。大數(shù)據(jù)在作業(yè)流程中自然而然產(chǎn)生的副產(chǎn)品，你用和不用它都已經(jīng)存在那兒了，這時(shí)候人就在后面參與，對(duì)大數(shù)據(jù)就有多種應(yīng)用場(chǎng)景。

第一種，大數(shù)據(jù)會(huì)被人抽取、匯總，轉(zhuǎn)化成為小數(shù)據(jù)，各種匯總數(shù)據(jù)對(duì)接各種各樣的模型，所以今天我們?cè)谄髽I(yè)內(nèi)部各種各樣的報(bào)表，其實(shí)是要做這個(gè)事情。第二種，人是半干預(yù)，數(shù)據(jù)是有自己決策機(jī)制，人先設(shè)定好若干個(gè)準(zhǔn)則，數(shù)據(jù)跟著準(zhǔn)則走，這時(shí)候其實(shí)在后面的運(yùn)營(yíng)過程中，數(shù)據(jù)就自己決策了，比如今天在互聯(lián)網(wǎng)各種各樣的應(yīng)用中，精準(zhǔn)推送，智能匹配，這些實(shí)際上都是在這種場(chǎng)景下完成的。還有一個(gè)更高的場(chǎng)景是人無法干預(yù)，無法理解數(shù)據(jù)關(guān)系，人是邏輯思維，數(shù)據(jù)不是邏輯性的，所以這時(shí)候人無法理解數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)才有了之后的人工智能等發(fā)展。在企業(yè)發(fā)展過程中這三種情形根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景有不同的權(quán)重和組合，在不同的企業(yè)其實(shí)都應(yīng)該去設(shè)計(jì)這樣的組合。

下面我談一下企業(yè)實(shí)踐中運(yùn)用大數(shù)據(jù)遇到的幾個(gè)問題：

第一，大家一談大數(shù)據(jù)比較容易重技術(shù)、重硬件、輕應(yīng)用，把數(shù)據(jù)先整合起來，這一整就變成非常復(fù)雜無法逾越的障礙，數(shù)據(jù)量太大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)太復(fù)雜，各種來源數(shù)據(jù)不知道怎么辦，即便用了浪潮最先進(jìn)的體系也解決不了，而且投入特別大，這樣企業(yè)就很難跨過去，實(shí)際上大數(shù)據(jù)核心是應(yīng)用，確定應(yīng)用之后，回溯整個(gè)體系和架構(gòu)，才有可能把事情運(yùn)作起來。所以這是第一個(gè)我們實(shí)踐過程中感受的問題。

第二，大家一談大數(shù)據(jù)，就容易追求算法的創(chuàng)新，一定要做最牛的算法，一定要怎么樣突出自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。但是，在過去幾十年里，核心算法就那么多，更多的算法都是在這些核心算法應(yīng)用部署或者是部署中的調(diào)配和適配過程中產(chǎn)生大量的創(chuàng)新，而不在核心算法上創(chuàng)新，這也是很多企業(yè)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的問題。

第三，我覺得特別影響企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的是人和數(shù)據(jù)的關(guān)系。特別是像我們公司是做分析的，原來分析師要寫各種各樣的分析報(bào)告，今天大數(shù)據(jù)來了，直接就把這些人的工作替代掉，所有的權(quán)重都交給機(jī)器和算法做，這時(shí)人是什么？人是高端數(shù)據(jù)的解讀者和對(duì)外去演講去宣傳思想和算法的傳播者，這時(shí)的運(yùn)作就需要人和機(jī)器能有一個(gè)很好的結(jié)合。企業(yè)解決好這些問題，充分用好大數(shù)據(jù)，可以幫助企業(yè)進(jìn)一步增收、節(jié)支、避險(xiǎn)。

主持人：請(qǐng)胡海根總裁談?wù)勂髽I(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？如何讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價(jià)值？

胡海根:數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的影響是很多的，首先是互聯(lián)網(wǎng)的影響，每個(gè)企業(yè)都要變成互聯(lián)的企業(yè)。要解決人與人的互聯(lián)、金融互聯(lián)和內(nèi)外部的互聯(lián)，互聯(lián)以后的企業(yè)，對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)的模式是顛覆式創(chuàng)新。下一步不僅僅互聯(lián)企業(yè)，如果不能把數(shù)據(jù)和智能發(fā)揮好，未來就不可能掌握智能的三維企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。三維企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和二維企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)同樣也是顛覆式的，所以我們要走在前面，快速地利用大數(shù)據(jù)，包括互聯(lián)，解決人與人之間的連接，人與物之間的連接，物與物之間的連接，我們要從各個(gè)角度向多方面互聯(lián)。

二是要變成精細(xì)化的企業(yè)。在互聯(lián)情況下，企業(yè)的成本，各方面還是要通過數(shù)據(jù)支撐組織發(fā)展和變化，為企業(yè)發(fā)展形成更多的考量。

三是變成智能化的企業(yè)?，F(xiàn)在好多企業(yè)，包括好多流程都要通過APP實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的制作過程和智能，還要進(jìn)行智能分析和智能服務(wù)，同時(shí)還要面向整個(gè)行業(yè)，包括整個(gè)外部提供數(shù)據(jù)化的服務(wù)。所以，未來企業(yè)發(fā)展一定要在數(shù)據(jù)前提下考慮怎么做互聯(lián)、做智能，考慮怎么在新技術(shù)下不被淘汰。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)際上是涉及到現(xiàn)在的方方面面。從云計(jì)算、大數(shù)據(jù)來看，我認(rèn)為政府和各個(gè)企業(yè)都很重視，大數(shù)據(jù)確實(shí)對(duì)企業(yè)很有用。比如說糧庫(kù)智能化，可以看到所有糧庫(kù)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。同時(shí)對(duì)比美國(guó)和中國(guó)的糧食價(jià)格高了還是低了，通過加強(qiáng)收購(gòu)來盈利服務(wù)，都能夠做到精準(zhǔn)定位。

總結(jié)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，案例很多，有很多做法，尤其對(duì)企業(yè)來說，要建一個(gè)自己的硬件資源整合。我們需要建一套硬件系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)上云，上云為自己建私有云，也可以外面的公有云。有了云之后有了方方面面的標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)行整合，形成新的數(shù)據(jù)體系。老的數(shù)據(jù)同時(shí)帶著新的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行互聯(lián)，如果可能也可以從互聯(lián)網(wǎng)上收集數(shù)據(jù)，也可以從數(shù)據(jù)提供方那兒購(gòu)買數(shù)據(jù)?；跀?shù)據(jù)庫(kù)可以給領(lǐng)導(dǎo)做分析做決策，反饋到智能上做個(gè)性化服務(wù)，形成第三步大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用。所以核心還是整合力量，做更多的大數(shù)據(jù)服務(wù)，真正讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的價(jià)值。

主持人：作為傳統(tǒng)的服裝制衣行業(yè)，紅領(lǐng)集團(tuán)在轉(zhuǎn)型升級(jí)中大數(shù)據(jù)起了什么作用？請(qǐng)張?zhí)N藍(lán)總裁談?wù)劇?/p>

張?zhí)N藍(lán)：我們是非常傳統(tǒng)的行業(yè)，我們用工業(yè)化手段和效率制造個(gè)性化的產(chǎn)品，這里面大數(shù)據(jù)的確是起到非常重要的作用。

從2003年我們開始研究大數(shù)據(jù)，在企業(yè)建立系統(tǒng)，一天有三千定制的版型服裝。我們目前通過大數(shù)據(jù)積累了萬萬億的版型，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類總和，所以在我們公司選擇確定版式之后，通過數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)施出來個(gè)性數(shù)據(jù)，非常精準(zhǔn)。

另外，我們給客戶一個(gè)設(shè)計(jì)概念，也就是說每個(gè)人都是設(shè)計(jì)師，都可以像設(shè)計(jì)師一樣設(shè)計(jì)自己的衣服，你設(shè)計(jì)完了之后就可以直接通過互聯(lián)網(wǎng)對(duì)接我們的工廠，我們工廠就為你這一件來定制生產(chǎn)。我們有一個(gè)非常龐大的款式數(shù)據(jù)庫(kù)，大家能見到的款式我們幾乎都有，而且每年都在更新，我們每一款衣服面料不一樣，款式不一樣，完全實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化，應(yīng)該說大數(shù)據(jù)起到了非常重要的作用。

當(dāng)初我們研究引入大數(shù)據(jù)的時(shí)候，還沒有大數(shù)據(jù)的概念，但是對(duì)我們來說數(shù)據(jù)的解決十分重要。傳統(tǒng)服裝業(yè)的問題，就是庫(kù)存的問題，個(gè)性化和數(shù)據(jù)融入的問題，我們做的數(shù)據(jù)主要是生產(chǎn)數(shù)據(jù)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)有上百萬萬億級(jí)，靠什么積累出來，應(yīng)該靠一套規(guī)則裂變出來，建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)非常容易，但建設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)能不能應(yīng)用，還需要大定單實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證，我們每套數(shù)據(jù)庫(kù)最少實(shí)驗(yàn)半年時(shí)間，不但要有定單進(jìn)來，再對(duì)接消費(fèi)者，然后我們?cè)賹?shí)驗(yàn)，如果感覺不對(duì)，整體出來之后我們?cè)傩拚?guī)則，修正后達(dá)不到需要的效果，只能重新再建，再需要一年多的實(shí)驗(yàn)。我們現(xiàn)在建立的數(shù)據(jù)庫(kù)是修正了四次，非常的完善，非常接地氣，真正地實(shí)現(xiàn)了跟市場(chǎng)終端的融合。

建這么龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)我們花的代價(jià)也非常大，2003年時(shí)我們就培養(yǎng)了接近50位做IT的工程師，目前有100多位，應(yīng)該說在紅領(lǐng)智能計(jì)算改造過程中，我們雖然整合了一些成熟的資源和技術(shù)，但是核心技術(shù)的確是沒有資源能夠提供，是我們自己摸索出來的，前前后后走了13年，投入3億元不斷地進(jìn)行改造。

大數(shù)據(jù)時(shí)代給了制造業(yè)一個(gè)非常好的“超車”的機(jī)會(huì)，我們經(jīng)過十多年的努力已經(jīng)證明了，大數(shù)據(jù)可以幫助傳統(tǒng)的制造企業(yè)真正地轉(zhuǎn)型升級(jí)，所以我們一定要抓住這個(gè)機(jī)會(huì)。