跟着华为,学数字化转型(4):数据采集
第一講就提出數(shù)據(jù)的全量全要素連接是實現(xiàn)良好用戶體驗的基礎(chǔ)。那么,如何實現(xiàn)全量全要素的連接呢?我在第一講筆記中也提到,這似乎是一件非常理想的事情,因為每個業(yè)務(wù)對象的屬性非常多,難道要真的全部屬性的數(shù)據(jù)都采集回來?
如果真是這么做的,那么就是本節(jié)后面提到的“眉毛胡子一把抓”了,這種做法成本太高,也不能區(qū)分主次,因此是不可取的,實際上也是無法實現(xiàn)的。
因此,問題轉(zhuǎn)變成,要獲取哪些業(yè)務(wù)對象的什么全量全要素數(shù)據(jù)?
一開頭,課程就提出一個觀點,每一家數(shù)字化企業(yè)轉(zhuǎn)型的終極目標(biāo)都是進(jìn)化成一個“智能體”。
什么是“智能體”?
從字面意思理解,“智能”是指這是個東西具有智慧,也就是有AI驅(qū)動的大腦;“體”表示這是一個整體的,而不是離散的;合起來,智能體就是一個AI大腦驅(qū)動的各個部分有機聯(lián)系能實時反饋的整體。
因此,“智能體”企業(yè),需要有AI驅(qū)動的決策中心(大腦)、打通各個部門的數(shù)據(jù)平臺(血管)、有機連接的能實時和決策中心對接和反饋的各個部門(四肢)。
要實現(xiàn)“智能體”,最基礎(chǔ)的是全量全要素的連接和實時反饋。那么回到前面的問題,到底做好要采集哪些數(shù)據(jù)呢?針對這個問題,華為提出了“三個維度”模式,要從一個業(yè)務(wù)對象的設(shè)計態(tài)、制造態(tài)和運行態(tài)三個維度出發(fā),來完成全量全要素的數(shù)據(jù)采集和連接。
以手機這個業(yè)務(wù)對象為例,設(shè)計態(tài)數(shù)據(jù)包括手機器件的尺寸、手機物料供應(yīng)商、手機的設(shè)計功率和性能數(shù)據(jù)等;制造態(tài),包括產(chǎn)線、產(chǎn)線管理員、組裝時所使用的的物料等;運行態(tài),包括穩(wěn)定性、開機時間、發(fā)熱情況、卡頓情況等。
只告訴你從哪幾個維度去采集數(shù)據(jù)還不夠,還需要有判斷是否采集夠了的標(biāo)準(zhǔn)。華為還提出了一個標(biāo)準(zhǔn):是否能夠還原業(yè)務(wù)對象的全貌,是否擁有了一個數(shù)字孿生兄弟,是實現(xiàn)了全量全要素的數(shù)據(jù)采集和連接的標(biāo)準(zhǔn)。
什么是數(shù)字孿生?
數(shù)字孿生,也被稱作Digital Twin、數(shù)字雙胞胎,是對物理世界實體或系統(tǒng)的數(shù)字化表達(dá),簡單的理解,就是在虛擬世界中,“復(fù)制”真實物理世界中的事物。價值在于通過模擬物理世界的運轉(zhuǎn)流程,從中預(yù)判趨勢和風(fēng)險,為決策提供依據(jù)。
數(shù)字孿生這個概念,通常認(rèn)為是美國密歇根大學(xué)教授Michael Grieves博士于2002年提出的。
2019年,Gartner將數(shù)字孿生評為當(dāng)年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一,并估計到2020年,數(shù)字孿生將連接數(shù)十億實體設(shè)備。
采用數(shù)字孿生技術(shù),通過對運行數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)采集和智能分析,可以預(yù)測維護(hù)工作的最佳時間點,也可以提供維護(hù)周期的參考依據(jù)。數(shù)字孿生體也可以提供故障點和故障概率的參考。
數(shù)字孿生給工業(yè)制造帶來了顯而易見的效率提升和成本下降,使得幾乎所有的工業(yè)巨頭趨之若鶩。
以美國通用公司為例。他們號稱自己已經(jīng)為每個引擎、每個渦輪、每臺核磁共振創(chuàng)造了一個數(shù)字孿生體(截至2018年,GE已經(jīng)擁有120萬個數(shù)字孿生體)。
有了數(shù)字孿生有什么好處呢?好處是,現(xiàn)實世界里面很難做的事情,可以在數(shù)字世界中的孿生兄弟身上去完成。比如前面提到的用汽車的數(shù)字孿生兄弟去做碰撞測試,去降低研發(fā)費用這個例子。
是否一定要采集全部數(shù)據(jù)?
實際上,這里面還有一個問題仍然沒有解決,那就是針對所有業(yè)務(wù)對象,都需要采集設(shè)計態(tài)、制造態(tài)和運行態(tài)三個維度的全量數(shù)據(jù)嗎?
筆者認(rèn)為不是,到底采集哪些數(shù)據(jù)還需要從業(yè)務(wù)需求出發(fā),從實際業(yè)務(wù)場景出發(fā),從最需要解決的業(yè)務(wù)問題出發(fā)。
課程中舉的例子是手機制造的例子,可能不適合提供軟件服務(wù)的企業(yè)。那么舉另外一個例子,假設(shè)某企業(yè)要研發(fā)和發(fā)布一個APP。
如果從零開始研發(fā),那么保證APP的高質(zhì)量應(yīng)該是最需要解決的業(yè)務(wù)問題。那么,設(shè)計態(tài)維度上,要對設(shè)計APP的架構(gòu)師、UI設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理等人員的信息、所負(fù)責(zé)的模塊、所采用的技術(shù)等要數(shù)據(jù)進(jìn)行收集;在制造態(tài)維度上,要對研發(fā)人員的姓名、所負(fù)責(zé)的模塊、測試案例覆蓋度、測試結(jié)果、測試環(huán)境等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集;在運行態(tài)維度上,要對IT資源的使用、接口訪問、出錯、告警情等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。然后綜合分析APP的穩(wěn)定性、設(shè)計的合理性、開發(fā)和測試的質(zhì)量等,為下一步人員的調(diào)配及質(zhì)量提升等提供決策依據(jù)。
如果是一個運行良好的APP,那么目前最需要解決的問題可能變成如何提高用戶留存量和轉(zhuǎn)化率。這時候,更多的要從運行態(tài)維度上收集用戶相關(guān)數(shù)據(jù),比如用戶的使用習(xí)慣、用戶信息、用戶評論、頁面冷熱程度等,為用戶拉新和留存提供決策依據(jù)。
什么樣的應(yīng)用是數(shù)字化應(yīng)用?
光采集了數(shù)據(jù)還不行,還要對數(shù)據(jù)充分使用,使得其價值充分體現(xiàn)出來。筆者認(rèn)為,這實際上是信息化系統(tǒng)和數(shù)字化系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別。
華為CIO陶景文在《中國沒有世界級的工業(yè)軟件,是一種恥辱》一文中提出,“數(shù)字化轉(zhuǎn)型,一定要構(gòu)建出基于數(shù)據(jù)的智能化的核心的生產(chǎn),運營和決策系統(tǒng)。它一定是為一個企業(yè)的主業(yè)服務(wù)。一定要容易使能主業(yè),我們不是在簡單的去做一個管理系統(tǒng)。這是工業(yè)時代與數(shù)字化和信息化的最大區(qū)別。60年代工業(yè)革命誕生的時候,誕生了一系列的信息化的手段,包括ERP,CRM,PDM,MES等等。這些都是事后記錄系統(tǒng),都是管理系統(tǒng),不是給業(yè)務(wù)用的,是給管理人員用的,不是給用戶用的,只是給少數(shù)專業(yè)人士用的。”
本節(jié)課程進(jìn)一步提出,數(shù)字化系統(tǒng)需要具備基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)七大功能:預(yù)測、預(yù)警、監(jiān)控、協(xié)同、調(diào)度、決策和指揮。
預(yù)測,就是基于當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù),對未來進(jìn)行預(yù)測。
預(yù)警,就是基于數(shù)據(jù)分析,根據(jù)數(shù)字化的業(yè)務(wù)規(guī)則,及時報告異常。
監(jiān)控,就是對目標(biāo)業(yè)務(wù)對象進(jìn)行實時監(jiān)控。
協(xié)同,是這個系統(tǒng)與其它系統(tǒng)之間的密切配合。課程中舉了生產(chǎn)系統(tǒng)和訂單系統(tǒng)、物流系統(tǒng)等配合的例子。
調(diào)度,是這個系統(tǒng)對其它相關(guān)系統(tǒng)的調(diào)度。
決策,就是基于數(shù)據(jù)對于未來做出判斷和決定。
指揮,發(fā)揮中央指揮功能,對相關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一管控。
還是以前面那個手機例子為例,一旦發(fā)現(xiàn)手機的某個元器件有問題,那么通過具備七大功能的數(shù)字化系統(tǒng),就能定位到元器件的數(shù)量、供應(yīng)商、裝有這個器件的所有手機、手機的用戶等;生產(chǎn)系統(tǒng)可以根據(jù)供應(yīng)商、物流、生產(chǎn)進(jìn)度、銷售進(jìn)度等信息對生產(chǎn)過程進(jìn)行管控、決策甚至指揮。
回到您企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng),可以對比這七大功能,到底具備了幾個。對比之后,您就可以判斷您的系統(tǒng)到底是信息化的還是數(shù)字化的了。不出意外的話,如果您的企業(yè)是一個傳統(tǒng)企業(yè),絕大多數(shù)的系統(tǒng)仍然是信息化系統(tǒng)。那么就想想要不要參考華為這個標(biāo)準(zhǔn)來改進(jìn)吧。
對企業(yè)的啟示
建立基于業(yè)務(wù)需求的全量全要素的數(shù)據(jù)采集和連接的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。既要避免眉毛胡子一把抓,也要避免什么數(shù)據(jù)都不采集。
數(shù)據(jù)采集好以后,一定要用起來。數(shù)據(jù)就是金山銀山,不能坐在數(shù)據(jù)的金山喊窮。
要建設(shè)新型的數(shù)字化系統(tǒng),而不是過時的信息化系統(tǒng)。要求數(shù)字化系統(tǒng)具有七大功能,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用,參考這個建立數(shù)字化系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的跟着华为,学数字化转型(4):数据采集的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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