通過對數(shù)據(jù)維度、應用、服務范圍、智慧功能、價值挖掘的迭代演進,新數(shù)據(jù)智能將賦能新基建融合發(fā)展,成為數(shù)字經濟時代的智驅引擎。
—傲林科技有限公司副總裁李欣
近年來,國家逐漸開始重視數(shù)字經濟的發(fā)展,在發(fā)展過程中出現(xiàn)了兩個關鍵的問題:第一個是如何完成數(shù)字產業(yè)化?第二個是完成什么樣的數(shù)字產業(yè)化?我們關注的數(shù)據(jù)中臺建設可以稱之為數(shù)字產業(yè)化的1.0階段。數(shù)字中臺通過輸出優(yōu)質服務,幫助企業(yè)降本增效。但是數(shù)字中臺的局限性比較明顯,大多只能實現(xiàn)平臺的單一職能。當前,我們的數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)還沒有被全面打通,財務、生產、采購、庫存、HR等領域的數(shù)據(jù)依然條塊化明顯。為了解決這一問題,聚焦新數(shù)據(jù)智能,國家對工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉型升級、改造提出了更高的要求。對此,我們可以從以下五個方面理解新數(shù)據(jù)智能。
一是新的數(shù)據(jù)維度。新數(shù)據(jù)智能要打破企業(yè)內部的數(shù)據(jù)孤島來獲得需要的數(shù)據(jù)。企業(yè)內部存在大量的數(shù)據(jù)孤島,這是由于企業(yè)在不同的歷史時期,從不同的供應商購買了不同功能的信息化系統(tǒng)導致的,這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)往往不互通。
二是新數(shù)據(jù)智能要求數(shù)據(jù)分析更有深度。傳統(tǒng)的BI、報表呈現(xiàn)方式已經不能滿足如今的需求,我們需要更有深度的數(shù)據(jù)分析、更廣泛的數(shù)據(jù)來源來支持數(shù)據(jù)治理,其中深度的數(shù)據(jù)分析需要更智能的AI支持。
三是新的服務范圍。我們熟知的信息化系統(tǒng)解決的是單個部門的問題,現(xiàn)在的企業(yè)需要把解決方案應用到企業(yè)整體,助力企業(yè)的全面運營。除了解決企業(yè)本身的問題以外,還要在產業(yè)鏈上下游促成更多的合作,幫助產業(yè)鏈上的企業(yè)協(xié)同發(fā)展??偠灾?,新的數(shù)據(jù)智能應該從局部、企業(yè)整體、產業(yè)鏈這三個維度去支撐企業(yè)實現(xiàn)全面的行業(yè)數(shù)字化轉型。
四是智能功能。新數(shù)據(jù)智能通過描述、診斷,對企業(yè)產生的問題進行原因分析。在分析完成后,新數(shù)據(jù)智能需要聚焦于預測和指導兩個方面,預測是基于數(shù)字孿生技術,按照現(xiàn)在的運行情況,預測一個車間可能會在未來某一時間出現(xiàn)哪些方面的問題,產生哪些方面的風險。指導就是通過提前預判這些問題和風險,給出合理的解決方案。
五是發(fā)現(xiàn)價值。數(shù)據(jù)交換是數(shù)據(jù)交易的雛形。要進行交易,數(shù)據(jù)必須具有價值。只有數(shù)據(jù)變成跟勞動力、土地、資金、知識產權等一樣的生產要素,企業(yè)才能從數(shù)據(jù)的應用中獲得回報,數(shù)據(jù)才可能量化出被普遍認可的價值。
新數(shù)據(jù)智能是新基建的重要引擎。從企業(yè)微觀層面來看,新基建雖然是數(shù)字化基建,但同樣需要種種原材料。新基建的實施離不開工業(yè)企業(yè)的支持、參與、幫助。從供給側層面來看,如果供給側主體、企業(yè)本身的數(shù)字化水平很低,就不能很好地支持新基建的實施。如果企業(yè)不能夠敏捷、準確地響應來自需求側的要求,我們將無法實現(xiàn)高水平的新基建。因此,企業(yè)自身的數(shù)字化非常關鍵。其中,新數(shù)據(jù)智能是企業(yè)數(shù)字化變革的驅動力,通過驅動企業(yè)變革、推動供給側結構性改革,新數(shù)據(jù)智能可以助力新基建的高水平實施。
從行業(yè)終端的角度來看,我們認為新基建的融合發(fā)展是一個整體,彼此之間應該有聯(lián)系,這種聯(lián)系最主要的渠道就是數(shù)據(jù)的流通。數(shù)據(jù)在不同行業(yè)、領域流通,把各個行業(yè)連接起來,實現(xiàn)產業(yè)協(xié)同,同樣離不開數(shù)據(jù)智能的支持。
與數(shù)字產業(yè)化關系密切的場景就是自動化工廠如無人值班、奔騰不息的生產線,但僅涉及這一個場景還不夠全面。真正需要用數(shù)據(jù)去驅動的不僅限于生產領域,還應該涉及決策,生產等更多環(huán)節(jié)。每個企業(yè)每天都在做決策,包括生產決策、采購決策、文化決策等。決策不能僅僅來自于幾個經營者的經驗主義,現(xiàn)代企業(yè)需要基于大數(shù)據(jù)分析和挖掘,幫助經營者做出決策。
數(shù)字產業(yè)化時代中一個重要因素是工業(yè)數(shù)字經濟的服務能力,同時關注哪些能力能更好地服務于企業(yè)。中國的工業(yè)體系非常龐大,且正處于不同的發(fā)展階段。借用工業(yè)4.0的概念,企業(yè)除了解決本身的生產制造問題之外,還需要解決資金流轉的問題,產業(yè)鏈金融的發(fā)展很好地響應了這一訴求。作為數(shù)字經濟的供應商,我們必須具備通過大數(shù)據(jù)解決資金流轉問題的能力,才能全面幫助企業(yè)獲得更好發(fā)展。
新數(shù)據(jù)智能與傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)和軟件的區(qū)別在于新數(shù)據(jù)智能能夠實現(xiàn)兩個全面:全面的數(shù)據(jù)融合和對數(shù)據(jù)全面的量化優(yōu)化。在從前碎片化的大數(shù)據(jù)基礎上,新數(shù)據(jù)智能能夠打破企業(yè)內部的數(shù)據(jù)孤島,融合既有信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源,對數(shù)據(jù)整體量化優(yōu)化,輸出數(shù)據(jù)分析結果,協(xié)助企業(yè)運營,監(jiān)測企業(yè)的資金流轉,幫助企業(yè)創(chuàng)新,助力同業(yè)企業(yè)協(xié)同發(fā)展。
如果我們希望全面服務企業(yè)發(fā)展,我們就要將服務覆蓋到工業(yè)、金融等更多領域。因此不管是流程行業(yè)還是離散行業(yè),它們都有自己的行業(yè)特征,并且大型企業(yè)和中小企業(yè)訴求也不盡相同。更為重要的是,中國的工業(yè)體系十分龐大,以至于內部分層非常明顯,既有信息化技術好的大企業(yè),也有停留在工業(yè)1.0時代的中小企業(yè),我們需要使用不同的方案,為不同規(guī)模、類型的企業(yè)提供幫助,而它們的需求反過來也促使我們的智能部署更加模塊化、輕量化。
(根據(jù)演講內容整理,未經本人審核)