数据力学

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石话数说:从经验主义到数据主义

“数据主义将传统的学习金字塔彻底翻转。在这之前,大家认为数据只是智力活动这个漫长过程的第一步,我们要把数据转化为信息,信息转化为知识,最后把知识转化为智能。但数据主义者认为,数据的流动量已经大到非人所能处理,人类无法再将数据转化为信息,更不用说转化成知识或智能。”这是《未来简史》的一段话。作者尤瓦尔.赫拉利引用了“DIKW模型”来解释人类认识世界的“分解动作”,即从数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge),再到智慧(Wisdom)。这个模型跟技术无关,跟时代无关。本人在《DIKW模型,数据供应链中的基础生产工艺》曾有过繁复而详尽的解释,有兴趣的朋友可以参考翻阅。与此同时,作者提出“数据主义”,一个新概念。又是概念,又是理论,书中还有各种各种的预测。相信许多朋友们已经听得厌烦了。改变,我们七零后这一代所经历了许多技术带来的日常生活改变。由数码相机(手机)替代了胶卷相机,便是其中一项。对于大部分老百姓来说,不用管这些改变,不用闲操心。科技带来的改变和进步,享受就行了;何况许多还没来得及享受就挂了,想多了不免失望。但是企业管理者来说,就不仅仅如此了。最著名的商业案例莫过于柯达公司,由于不相信数码相机时代的到来,断送了企业的未来。或许又该轮到众多企业管理者做选择题的时候了。量变导致质变,数据处理的方式迟早需要改变。当下,经验主义依然管用;但数据主义必然到来。不得不说,这是正是令人迷惑之处。严格意义来说,“数据主义”并不准确,不是今天才有数据。广义的说,结绳记事、西班牙岩画等,都是人类的记录,都可以被称为数据。但处理数据的方式变了。过去完全依赖人工,逐步向半人工、半机器(纸笔、算盘、计算器、电脑、一群电脑)。再到几乎完全由机器通过人工智能全自动处理,人类只是做出最终的必要的选择。因此,“人工智能主义”或许更加合适一些。
2021年11月18日
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聊聊数字化与信息化的区别

有几次被问及数字化与信息化的区别,之前我是拒绝回答的。如果仅仅停留在概念上的争论,并不能解决实际问题,不谈也罢。诸如信息和数据的区别就在此之列。但最近意识到,信息化和数字化的区别,并不仅仅是概念区别那么简单,有必要拿出来聊聊。经历了30到40年的发展,大家对信息化已经形成了固有的认识。由于人的惯性思维使然,由此不免对刚刚才的数字化产生误解。思想决定行动,错误的认识必然导致错误的行动。从这个出发点,决定来聊聊数字化和信息化的区别。为了能够清晰理解二者的差别,下面以传统的工业生产企业为例。无论从业务领域还是组织结构来看,往往被一分为二,即生产领域、管理领域。在过去的几十年里,二者有着各自的发展路径。即使IT技术相对成熟之后,依然如此。用上面这张图表达了本人的观点,不认同的朋友甚至都不需要继续看下去了。何必浪费宝贵的时间呢,是吧?不仅如此,融合也不代表了信息化和数字化之间的所有区别。但是,如果朋友们能够获得一点点启发,就已经达到写作本文的目的了。1信息化信息化,本质上将企业在运作过程中原来记录在以纸为主的介质上的信息有选择性的存储到计算机系统中。早期的名称叫管理信息系统(MIS)。我甚至都怀疑(纯属臆测,未经证实),所谓的“管理信息”,是“管理的信息”。下面图示简单描述这一过程:考虑到成本和效率等的制约因素,并非将纸上记录的信息全部转移到计算机系统中,一般主要记录业务结果的关键特征信息。以销售合同为例,原来数百页的文档(无论是纸质的还是电子文档),合同谈判的过程在线完成,计算机系统主要记录双方签订的合同中的关键信息,诸如客户名称、销售的产品品类、数量、单价、总金额等。顺带补充一句,信息化是以业务标准化、流程化为基础前提的。例如,订单之所以能准确的记录产品信息,是因为产品标准化的结果。相比之下,合同条款的标准化工作,就往往不如产品。因此,在开票、付款、违约罚款等方面,需要人工解读相应的条款信息。最近几年,合同、发票等各种票据都可以通过OCR技术自动扫描进入信息系统,替代了传统的人工读取、录入的过程。这就是数字化吗?这没有改变过程的本质,即,从已有的纸质记载的信息转化为信息系统可以处理的信息。但相比信息化,数字化不仅仅只是计算机技术进步。何况,计算机技术在过去几十年里已经发生了翻天覆地的变化。计算机技术也不仅仅应用在信息化领域,已经渗透到其他各个领域,其中也包括传统的工业自动化领域。2自动化工业领域的自动化技术发展远远早于信息化。在工业自动控制系统中,除了以机械、流体为主的执行机构外,自动化仪表起着决定性作用。简单来讲,自动化仪表的职能是负责测量工业现场的各种参数,例如温度、压力、电流等等。并作为反馈信号来调整输入,完成自动闭环控制。随着数字技术的发展,自动化仪表所测量的信号也由以前的模拟信号转换为数字信号。接下来的故事,就是计算机技术在传统的工业自动化系统中大行其道。虽然数字化仪表技术已经成熟的应用了许多年,但没有自动成为“信息系统”的信息来源。据我所知,许多生产现场至今依然由人工来填补自动化和信息化之间的鸿沟。3数字化由此看来,企业数字化绝对不仅仅只是计算机技术的升级。而首先要做的是工业化(自动化)和信息化融合。其实,生产领域和管理领域的融合,并不是现在才提出来。在我们国家,2002年党的十六大首次提出“信息化和工业化融合发展”的要求。引自《工业企业信息化和工业化融合评估规范(GBT
2021年10月19日
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聊聊国企数字化转型战略误区

1前言2020年9月21日,
2021年9月11日
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12、信息架构实践篇:为什么说业务应该对数据负责

根据上篇所介绍的信息架构方法,由技术实现视角转换为业务管理视角,改良后的信息架构方法大大降低了业务人员理解数据的门槛,统一了彼此之间工作的语言。但是,正如我的一位同事曾经所说:“不是因为数据语言太专业而看不懂;而是因为业务人员认为数据工作跟他们无关。”当初,华为数据质量问题的主要矛盾是系统性、架构性的问题所导致的,而往往非业务执行不到位的原因。正因为如此,一旦遇到出现数据质量问题,业务部门往往会将责任推到IT部门。“挨踢”部门往往因为其天然的弱势位置,而无可辩驳。那究竟谁应该对系统性的数据质量问题负责呢?接下来介绍华为结合信息架构工作,从业务本质上来阐释为什么业务应该对数据负责。01“事后诸葛亮”“2006年前后,华为在海外获取订单的金额已经远远超过其在国际化初期所获取的订单金额。订单数量的增多和金额的增大,使华为面临着巨大的现金流压力。很多订单的销售回款较慢,应收账款积压较多,有些还有成为坏账的风险。由于财务管理能力不足,2003—2006年,华为的利润率呈现下降趋势。”(《华为管理变革》吴晓波)从数据视角如何看待这一问题呢?下面列举发生在公司内部非常有名的两个案例。案例一、PO(客户采购订单)打包所谓PO打包,在进入华为内部的订单系统之前,同一个客户的多个PO打包成一个华为内部合同。在华为内部制造、发货、开票等相关的IT系统中,记录的是华为内部合同信息。到了向客户开票环节,财务人员根据客户的要求,手工找到相应的客户PO。但随着订单量越来越大,客户的要求越来越严格,同一合同遭到客户多次退票的情况非常普遍。开票效率直接影响到回款效率,从而影响到公司的现金流。现金流乃是每一家企业的生命线。这是一件在如今看来很难想象的事情,但确实是发生在公司十几年前的业务运作中。为什么前端订单处理环节不按照客户采购订单一一对应生成华为内部合同呢?首先是每一个客户采购订单某种意义来说都是一个合同,公司内部有非常冗长而复杂的评审流程,而且采购订单的设备配置也非常复杂。对于销售部门来说,同一客户的多个订单打包成一个内部合同,自身业务环节的效率得到大大的提升。案例二、S2B转换注意了,不是SB,也不是2B。2是Two
2021年2月27日
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11、信息架构方法篇:破译通往数字世界的罗塞塔石碑

对于各方条件均具备的企业,当然可以尽早启动数据管理体系建设。但对于大多数企业及其IT员工,退而求其次,开始引入数据管理方法,并应用到实际工作中。静水潜流,逐步提升数据质量,也不失为一种合适的选择。
2021年2月18日
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10、十年磨一剑,华为数据治理体系落地(三)

在能力提升篇提到,数据能力提升是一个静水潜流的过程,也是一个漫长的过程,几乎可以让公司管理层丧失耐心。实际上,如今回过头去总结,将2009年到2013年这一期间划分为提升数据管理能力阶段,更多的是给历史一个说法。2011年,流程ITF总因为某些原因从内部退休,由CH总接替,后来轮到D总。一直到2015年,T总接替CIO至今。记得2010年之后,XX总不再直接插手数据工作,或许也是数据工作没有显著起色的原因。第三篇:建立体系01成立数据工作组2013年底,XX总不知道又怎么想起数据工作来了。在一次战略发展研讨会上指出,“数据质量问题是困扰公司多年的一个基础性问题,影响全流程特别是财经的工作质量和效率,要作为公司未来几年改进的重点之一,由公司CFO作为Owner推进全流程数据一致性建设。”为什么由CFO承担公司数据Owner?按照XX总的说法,“公司所有存在质量问题的数据都最终流到财经环节,因此财经环节是数据质量问题的最大受害者。”另一方面,CFO
2021年2月4日
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中台塌了,底座还在

最近,在各种媒体上不断曝出声音,诸如“阿里彻底拆了中台”之类的。阿里内部作何反应,不得而知。但对于许多不明真相的企业管理者来说,肯定将受到影响,其程度不亚于两年前中台之风刮起之时。或许,还没上马中台项目的暗自感到庆幸;正在上马的“骑虎难下”;已经尝鲜的冷暖自知。一个新概念,往往因为提出者的巨大影响力(无论相关的或者相关的领域),都能够足够吸引大家的眼球,甚至吸金。但是如果过度营销,甚至自诩为”独门绝技“,而不强调新概念背后的本质,遭遇到当前的境遇。真所谓“成也萧何;败也萧何。”想起当年乔布斯发布了iPad之后,iPad几乎成了平板电脑的代名词。乃至有消费者跑去微软商店问:”有没有最新款的iPad?“同样的,也有朋友曾经问我,”用你们公司的产品可以不可以搭建数据中台?“真让我一时语塞。我留意到,在前一段时间某政府机构发布红头文件,明确向下属企业提出要求“建设数据中台“。此时此刻,相信起草该文件的专家们一定跪倒在观音脚下祈祷,”菩萨保佑,中台千万不能塌啊!“记得两年前,我还在公司内部负责公司数据底座建设。阿里数据中台同样也是我们学习的对象。与阿里系某公司深度交流之后,我在公众号上发表了一篇文章总结我的学习心得,题为《数据中台,数据产品的自动化生产线》。许多企业刚刚从物理世界跨入数字世界,并不理解数据产品,更不知道还需要生产线来生产制造。在华为内部,2016年开始建设数据底座,支撑公司数字化转型战略。在数字化供应链变革中,项目组提出像机场控制塔台一样,建设IOC(智能运营中心),作为未来数字化供应链的指挥中枢。当项目组跟Dr.
2020年12月23日
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03、数据管理部发展阶段及其定位探讨

数据管理部,曾经IT眼里的”小三“以前,面对IT部门,公司领导往往一脸嫌弃,毕竟IT系统让用户都较好的时候并不多见。不过日子照样过,毕竟少了IT,没法下单发货,工资也没法发啊。后来有一天,IT部门身边突然多了个数据管理部,没几个人,经常在领导面前刷存在感。关键是还烦人,老在公司领导面前打小报告,这个系统的数据质量有问题,那个系统数据重复录入等等。尽管数据管理部一再强调不是IT部门的问题,谁信啊!偶尔牵头立项整了个客户之类的主数据系统,又迫不及待跑去领导那里报告、领赏。屡屡能得到公司高层领导的“宠爱”。系统还是IT来开发的,数据部凭什么去领赏呢?想不通。数据管理部,在IT部门眼里,这不就是一个的“小三”形象吗?这仅仅是一段笑谈,但某种程度上也反应了数据管理开始阶段的真实情况。以我自己的真实感受为例。记得有一次跟IT部门同事一起开完会,正要起身走,有同事告知我接着要开IT技术族的任职资格新标准宣讲会。我不经意的回了一句:“我跟你们不是一族的。”那时候数据管理已经有单独的任职资格标准了。立刻有同事问道说:”你是神族的吗?“,接着引来大家一阵狂笑。个中深意,估计只有身在其中才懂。前面介绍了华为数据管理部发展的历程,本篇结合华为的实践以及本人工作体会,谈谈数据管理部发展阶段及定位选择。阶段一:数据管理秘书机构数据管理部作为公司分管领导的秘书机构,另一个说法是:数据管理办公室(DMO)。这比较适合作为数据管理部最初的定位:以数据质量提升为目标,借助”老大“的力量“发号施令”,推动业务、IT等相关部门采取改进措施。在数据生命周期中,影响数据质量的环节和因素很多,要快速提升数据质量,注定不可能所有事情亲力亲为。换句话话说,真的都由数据管理部来做,甚至还不如当前的团队做得好。数据部成立之初,人员不需要太多,十个人左右,否则力量过于单薄。从高层关注的数据质量问题入手,深入分析问题的根因,找出短期快速改进数据质量的措施。有人会问,如果这么简单就能找到解决办法,早有人去干了。还真不容易,举个例子,许多数据质量的根源在于多个业务部门对同一数据的业务规则不一致。IT部门在业务部门眼里,是服务部门,没有说话的份。如今数据管理部带来“新气象”,问题反倒容易解决一些。只要做出一些成绩来,就有了示范效应。在数据治理起步阶段,华为也确实是不自觉的经历了这种模式。作为分管数据的高层领导的秘书机构,华为公司数据部在部门成立初期显然做到了这一点。数据管理部持续的给高层”炮弹“,尤其是暴露数据质量问题,让高层领导发挥他的影响力推动相应的责任部门采取相应的改进措施。在这个过程中,要同步开始将数据相关的工作固化到IT开发、业务执行中去。与此同时,可以开始制定数据质量测评方案,否则如何衡量数据质量改进的效果呢?但是,秘书工作不能长时间做。长期“动嘴不动手”,只是“发号施令”,容易脱离群众,容易脱离工作实际。因此,需要向下一个阶段发展。阶段二:数据标准管控机构数据质量改进工作千头万绪,而且与其他部门有着千丝万缕的牵连关系,那有没有“牛鼻子”呢?那就是数据架构和标准。简单来说,数据架构与标准定义了数据应该是什么样子的。俗话说,没有金刚钻,揽不了瓷器活。要管控数据标准,首先就有制定数据标准的能力。数据管理部自身必须有很强的架构设计能力,输出的架构能够经得起众多IT精英们的挑战。更关键的是,别让建成的IT系统成了”豆腐渣工程“。即使不是架构团队所有成员都来自数据部,但至少”带头大哥“要能服众,还有几个力挺的骨干。有了能力还不够,还需要企业有强有力的管控机制作为保证。简单来说,如何确保IT开发流程跑到标准管控环节,而不是可走可不走。还有一点,不要指望IT团队设计了架构标准,数据管理部按照这个标准来管控IT部门,那成了IT部门的秘书机构,而且说不定什么时候就被”卖了“。因此,数据标准的制定和管控权力一定是一起的。阶段三、数据资产运营机构数字化转型时代,数据作为一种生产要素,企业主们都在提出要求探索如何在企业内部转为生产力,甚至对外变现。数据管理部也就自然而然成为了数据资产运营机构。从标准管控到资产运营,对组织能力的要求是一个非常大的跨越。第一、从数据管理职能来讲,除了基本的数据质量以外,数据安全、权限、隐私、合规等不得不作为数据共享的前提来考虑。第二、从懂管数据延申到懂如何用数据。不仅如此,最终业务部门才是用数据的主体,数据管理部门如何实现不用数据而懂用数据,挑战无疑非常大。第三、工作思维的转变。制定数据标准和管控的主要出发点是确保未来产生和存放数据的IT系统(群)是稳定可靠的、可演进的,数据质量是满足要求的。而数据资产运营的出发点是尽可能让数据价值最大化。数据价值最大的数据元素,在架构设计上并不一定是最关键的。第四、需要与数据平台部门通力合作,毕竟数据存储在机器里是”看不见、摸不着“的,需要借助一系列除上层业务应用系统以外的管理工具才能完成工作。最后数据管理部无论选择那种定位,或者兼而有之,体系建设、提供数据能力、成为业务伙伴、倡导数据文化都是始终贯穿其中的。所谓定位,就像在把木板用一个钉子钉在墙上,有很大的灵活性。企业根据自身发展阶段选择合适的定位至关重要,具体的执行还将遇到许多实际的问题。朋友们可以在帖子后面留言,我将根据情况专门开贴或者点对点回答。
2020年12月21日
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02、华为数据管理组织发展(二)

(续)04公司数据管理部自成立之后第一次人员规模增长有一定的偶然性。2014年,公司高层领导对数据质量改进的效果并不满意。一次高层会上,轮值CEO指出,公司财经部门是数据质量不高的直接”受害者“,上游所有的”脏水“都将最终流到财经环节,那就由集团CFO作为公司数据总Owner。Owner翻译过来可以理解为”第一责任人“的意思。朋友们会觉得奇怪,华为公司是一家纯正的土著企业,为啥动不动来个中英文混杂的名词?华为许多管理理念和方法都来自西方,有些直译过来难以理解,或者名称太长。又例如,Data
2020年12月19日
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01、华为数据管理组织发展(一)

企业在数据管理组织方面存在的困境在企业数字化转型的大旗下,许多企业纷纷开始成立数据管理部。从最近半年我所接触的企业情况来看,情形并不乐观。有的叫数据管理部,也有称为数据管理办公室,人数都很少,不超过十个人,甚至只是一个“空壳”,有名无实。当前数据组织往往挂在信息中心,后者的人员编制本来受限,更谈不上安排来专职人员开展数据管理工作。何况许多情况下并不知道如何开始开展数据管理工作。在《华为数据之道》一书中,
2020年12月17日
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DIKW模型,数据供应链中的基础生产工艺

information?)教育家米兰・瑟兰尼、管理思想家罗素・艾可夫进一步对此理论发扬光大,前者在1987年撰写了《管理支援系统:迈向整合知识管理》(Management
2019年4月15日
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数据中台,数据产品的自动化生产线

==内容摘要==直到数据产品的出现,才真正让“数据是企业资产”这句口号赋予真正含义,让数据资产变现。既然有数据产品,那就应该有数据供应链。数据中台作为数据供应链的中间环节,也是最核心的环节,负责数据产品的“制造加工”。数据加工包含:“初加工”、“深加工”。数据产品研发,需要建设业务、数据、IT一体化的数据中台团队。这也是数据中台有别于数据仓库、大数据技术平台最核心的一点。“数字化是碎片化,智能化才能做到系统性。
2019年4月5日
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明明是统计学,为什么叫机器学习?

作为一个非科班出身的资深程序员,跨入大数据世代,面对层出不穷的新概念、新技术,眼前不觉一片茫然。顿时有一种已经被时代抛弃的感觉,失望、落寞......失望归失望,依然有着雄心壮志,决定东山再起,能比当年的C++更难吗?学习之前,先问百度:机器学习(Machine
2019年3月17日
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河西走廊游记(五)——鸣沙山,以摄影的名义

1839年,法国的达尔盖采用银版法拍下了第一张照片,真正意义的照相机诞生了,没有谁比照相机"画"得更像了。同年,“印象派之父”塞尚在法国呱呱落地,似乎塞尚的使命便是如何刻意画得不像了。
2017年9月26日
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河西走廊游记(四)——魔鬼城里的暖心男人

过了玉门关,再往前走到雅丹魔鬼城的距离就不远了。一脚油门下去,不到4点边到了。雅丹景区很大,但不允许私家车进入景区。景区统一的大巴带着游客观光四个经典的景点。所谓经典,就是雅丹的形状特别一些而已。
2017年8月26日
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河西走廊游记(三)——风景如画的天境祁连

当然是玩笑。车穿行在如画的风景中,将信将疑的往前一直开,也不敢停留。上坡、下坡,不一会功夫到了景区的另一个大门口,按照工作人员指示,在景区停车场停车。这才恍然大悟,敢情是正式观光之前的预览模式?
2017年8月21日
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河西走廊游记(二)——没有油菜花的门源

这里的夏季,由于经度和纬度差异,天亮得早,天黑夜晚。待到晚上九点方才天黑,接下来几天里,大部分时间都到九点以后才收工吃晚餐,小朋友不比大人的忍耐力,经常因此闹脾气。
2017年8月10日
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河西走廊游记(一)——图片总览篇

有些朋友喜欢看照片,拙劣的文字显得多余而寒酸;有些朋友喜欢听听旅游中的感受与心得,为此也愿意忍受词不达意的文笔。于是决定,先发篇图片版本,再发图文游记。
2017年8月8日
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武功山,一步登天来看你

武功山以高山草甸吸引着各方游客。后来跟项目组台湾顾问提起时被问道:什么是草甸。正当我处于危难之际,顾问的大陆同僚帮我解围,草甸就是长得像垫子一样的草地。顾问就是顾问,水平就是跟我们不一样。
2017年5月8日
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没有明天,更没来世——读《西西弗的神话》

加缪在《西西弗的神话》中最后写道:“西西弗是幸福的”,但这并不容易理解。毕竟,“他以自己的整个身心致力于一种没有效果的事业”,这是一种让人绝望且近乎残忍的悲剧。
2017年4月25日
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不知春去几多时

家里阳台外边的玉兰花,已经涨到了六七层楼高。周末的黄昏,难得的太阳在天黑前透过云层,照亮了树梢上的这一颗新芽。
2017年3月31日
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玉堂春

最近CCTV的诗词大会非常火,其中有一句“草木有本心,何求美人折?”让我记忆深刻。每个人都有自己的初心,但又有多少人能不受世俗眼光的左右呢?
2017年2月18日