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高德注册:为什么成为一个数据驱动的公司还不够

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如果企业的目标不是数据驱动,而是业务驱动,那么它们在人工智能(AI)和大数据业务项目上的表现可能会更好。
 
我在想兰迪·比恩(Randy Bean)和托马斯·h·达文波特(Thomas H. Davenport)于2019年2月在《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)上发表的一篇发人深省的文章,题为《公司在成为数据驱动的努力中失败了》(Companies Are Failing in Their Efforts to Become Data-Driven)。两位作者表示,尽管企业正积极追求人工智能和大数据,但它们未能成为数据驱动型企业。文章还指出,77%的高管认为企业采用人工智能和大数据是一个重大挑战。即使公司是由数据驱动的,采用也可能是令人生畏的。
 
这里有一个恰当的例子:我正在工作的一家大型金融公司的IT部门正在对其所有文档进行数字化和索引。项目经理告诉我,该项目的目标是摆脱所有的纸张,并将其数字化到一个中央的、可搜索的数据存储库中,整个公司的应用程序和系统都可以链接到这个存储库中。
 
高德平台开始获得更广泛的网络可用性,您会看到高德注册5G的即时好处,例如远程医疗。这将对人们的生活产生真正的影响。从IT的角度来看,很容易看出其中的逻辑;然而,让我感到震惊的是,公司里没有人确定这个正在被数字化的数据仓库可以优化的业务流程,也没有人想到公司可以从这些数据中获得分析和业务洞见,这些数据可以被搜索到。
 
简而言之,除了将数据数字化,没有任何战略计划或业务方向。该产品是真正的“数据驱动”,因为它是在产生数据,但它不是业务驱动的,而且该公司在许多个月内都没有看到任何有影响力的业务结果。
 
许多组织正在经历类似的斗争。这些技术的一个固有挑战是,您不能像传统的事务系统那样将它们插入,然后开始生成发票、库存报告和购买订单。相反,大多数人工智能、分析和大数据项目都要经过一系列迭代处理和测试,直到IT、数据科学家和业务用户一致认为这些项目产生的结果是“真实的”。在这个过程中,有些项目成功了,有些项目失败了,而风险在于,您正在进行的项目工作变成了数据驱动的实践,而不是业务驱动的实践。
 
那么,如何才能坚持正确的方向,避免掉入数据驱动的组织而不是业务驱动的公司的陷阱呢?遵循这三条建议。研究指出,高德总代理的策略强调特定的应用程序和垂直领域,以期与企业客户更加相关,并在全球开设新的高德代理云数据中心区域。
 
1. 在购买技术之前确定您的业务案例
 
这是非常重要的。如果你的公司无法从分析、物联网或数字化中获得可衡量的收入、成本降低、工作环境或客户满意度,你就不应该花钱。
 
2. 退出飞行模式
 
在过去的几年里,分析、大数据和人工智能项目在产生可测量的商业结果方面被授予了多重功能,因为它们是在试点实验模式下运行的新技术,并且知道这些项目可能会成功,也可能不会成功。蜜月结束了。管理层希望大数据项目能够产生有形的业务结果,就像事务性数据系统一样。
 
3.沟通项目状态和方法
 
即使大数据项目现在被认为处于成熟的模式,并有望产生结果,这也不会改变一个事实,即它们比事务性数据系统更难实现。
 
高德注册替代数据的安全性,由于替代数据来自其他地方,而不是公司或个人,因此就算被泄露也不是什么大问题。如果您拥有个人高德注册数据,则始终有遭受破坏的危险。大数据分析和人工智能使用的算法必须不断改进,直到达到95%的准确率,才能投入生产。因此,大数据项目和测试有一个迭代的方法,直到你达到一个可接受的精度水平。这种重复会给管理层留下这样的印象,即由于不断的修改和重新测试,大数据项目没有很好地运行。正因为如此,cio和大数据领导者必须用简单明了的英语解释事务性和大数据测试方法和项目之间的区别,以便管理层能够理解流程。
 
记住你的目标
 
大数据项目从一开始就应该是业务驱动的。仅仅为了数据而收集、管理和处理数据是不够的,期望业务用例只是简单地跟随数据。把商业目标记在心里,你就会把注意力放在真正重要的事情上。
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