企业转型思考和实践——微软数字化转型探索
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“在数据贫乏的年代,企业是被动式工作:生产线故障—服务中心记录事件—紧急现场服务—客户故障排除。在数据丰富的时代,一切都倒过来了,变被动工作为主动工作,从数据开始分析,通过异常检测模型发现机器或生产线的异常信号,主动维护设备,给客户永无故障的感觉。那么,什么是企业数字化转型?微软的如何完成数字化转型的?微软数字化转型的重点是什么?”
在2019年12月1日由 CIO 发展中心发起的 “走进科技小米”活动中,150多位国内知名企业 CIO 一起前往小米集团刚刚落成的新总部 —— 小米科技园进行参观,与来宾共同探讨小米全球新零售、数字化之路、AI及云计算等新兴技术的应用。
数字化转型是目前很多企业都面临的挑战,微软认为,企业进行数字化转型无外乎四点:首先要密切跟客户沟通,第二是赋能员工更加有效力,第三是优化运营效率,第四是转型产品服务。
徐明强表示数字化转型是对数据救赎的过程。因为数据是有原罪的,不救赎数据就不能产生有用的信息,不能辅助决策。数据的原罪是“自由散慢”。第一,自由,首先,即数据尤其是调查问卷填写得“自由”,经常有没有填写的数据项,比如,性别、收入、出生日等。这被称为脏数据,需要进行 Data Wangle,在整个数据处理过程中时间占比高达70%。再者,今天采集数据的不知道将来如何使用。智能家居的传感器为一例,“自由”地采集。最后,使用第三方数据完全不知道数据是如何采集的,误差多少,就“自由”地假设着使用。第二,散,即数据散落在企业各处,两个同样属性的数据口径不一样。数据到用时方恨未打通。由上至下命令也收效甚微,各执行部门有什么数据不全部汇报。即使尽洪荒之力,打通了产生了信息,结果发现数据的第三个原罪是:“慢”,从业务部门提出报表需求,到数据分析师搞定数据来源,到数据科学家调好模型,到 BI 分析师做好报表,周期太长,一个月算快。而且数据更新也慢。如果在这过程中需要在自己数据中心建设数据仓库,那么至少半年到一年以上。而在云上,几分钟就可以把数据仓库架构搭好,剩下就是数据导入时间,不用作硬件和存储的能力规划、投标、测试等耗时耗力的流程。
数字化转型首先要完全打通数据,使数据口径一致,清楚来源和误差,并做到及时更新。打通数据并不是将数据和数据凑在一起,而是紧密联系。微软云可以将自由散漫的数据集中管理,将所有环节基于一个数据系统打通。数据打通之后,把现有的客户数据,运营数据,产品数据和员工提供的数据结合起来就足够密切沟通客户,予力赋能员工,优化运营效率,以及提升产品的转型服务。
成功转型的企业善于利用数据。转型成功的企业大多是通过“三角形”来转型。
输入懂数学和会统计的人才;
引进数据科学家;
运用商业智能。
CIO 最主要的工作是解救数据,除去数据原罪,产生有效信息。从各种各样的原设备取到信息,存储信息,选取模型,最后通过BI显示。这些每位 CIO 都清楚,但是最关键的问题是时间。微软利用 AI 加速信息提取,微软 Azure Synapse 在很短的时间内从数据中提取结构化或非结构化信息。微软强大的机器学习(Machine Learning)在各种数据的基础上可以自动选取模型。微软 AI 驱动的 Power BI 能够帮助 BI 分析师选择数据可视化途径,提高洞见的起点。运用这些技术可以将把几个月的信息提炼周期降低到几天。
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