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張靖笙 2019年度中國50強講師
數(shù)字化轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、人工智能、智能制造、區(qū)塊鏈
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張靖笙:5G時代的數(shù)據(jù)治理不僅僅是技術(shù)活
2019-06-22 2676

5G時代的數(shù)據(jù)治理不僅僅是技術(shù)活

張靖笙

    “數(shù)據(jù)驅(qū)動”這個概念最早應(yīng)該是出現(xiàn)在上世紀九十年代,當時誕生的商業(yè)智能的概念是通過數(shù)據(jù)分析和價值發(fā)現(xiàn)改善客戶、產(chǎn)品、基礎(chǔ)設(shè)施、盈利方式等業(yè)務(wù)核心環(huán)節(jié)的活動安排,從而提升效率和效益,創(chuàng)造價值,而在“數(shù)據(jù)驅(qū)動”這個概念提出前的信息技術(shù)是“功能驅(qū)動”和“流程驅(qū)動”的,早期的計算機程序受限于硬件性能和存儲空間,不太可能處理大規(guī)模的數(shù)據(jù),存儲數(shù)據(jù)的成本也很高,所以數(shù)據(jù)依附在算法的結(jié)構(gòu)里面,和公園門票一樣,用過就丟棄了,當然也發(fā)揮不了今天的價值。

     即使時間倒退到30多年前,隨著關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RMDB)技術(shù)被越來越廣泛使用,各種信息系統(tǒng)沉淀下來可以被重復(fù)利用的數(shù)據(jù)資源也越來越多,可以用數(shù)據(jù)來做的文章也越來越大,數(shù)據(jù)的重要性和價值日益凸顯,1996年的時候《Being Digital(數(shù)字化生存)》的作者Negroponte(尼葛洛龐帝)就提出數(shù)字化生活的概念,而20多年以后的今天,我們已經(jīng)進入了數(shù)字化的生活,移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、手機、各種社交媒體、電子支付等各種數(shù)字化技術(shù)把我們的生活完全連接到了云端,連接到了網(wǎng)絡(luò)。每一個消費者通過手機和設(shè)備,成為了一個巨大的數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點,每時每刻,我們從云端獲取各種信息,各種狀態(tài),瀏覽各種商品,從而實時的決定我們的決策和行動,“數(shù)據(jù)驅(qū)動”成為日常生活。

過去,很多行業(yè)知識、數(shù)據(jù)、信息、方法等都是封閉的,而數(shù)字化時代首先的表現(xiàn)是信息透明,信息透明給這個社會帶來的改變是巨大的,它從根本上打破了傳統(tǒng)的物理世界的各種信息壁壘,極大的沖擊了傳統(tǒng)行業(yè)和社會形態(tài)。在互聯(lián)網(wǎng)上每一個人可以搜索到各種各樣他需要的數(shù)據(jù),并從中獲得他需要的各種各樣的信息。

    今天,越來越多的企業(yè)已經(jīng)把業(yè)務(wù)搬到網(wǎng)上了,這些業(yè)務(wù)活動都需要數(shù)據(jù)才能驅(qū)動和運作,數(shù)據(jù)質(zhì)量不僅僅關(guān)乎企業(yè)組織和機構(gòu)內(nèi)的業(yè)務(wù)效率和效益,更關(guān)乎到客戶和合作伙伴的滿意度和配合度,而事實上,由于大量關(guān)于人財物等核心資源的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高,很多企業(yè)開展網(wǎng)上業(yè)務(wù)背后也還是靠人力服務(wù)(People Service)來驅(qū)動的,這樣積累下來的數(shù)據(jù)如何和企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)有效共享和融合又成為新的難題。

     數(shù)字經(jīng)濟中數(shù)據(jù)被認為是推動企業(yè)增長和商業(yè)創(chuàng)新引擎的燃料,數(shù)據(jù)無疑被組織認定且擁有的資產(chǎn)之一,但是由于其海量數(shù)據(jù)的增加,復(fù)雜度隨之增加,管理和控制的難度越來越大,數(shù)據(jù)治理已提升為企業(yè)戰(zhàn)略優(yōu)先事項。

    通常數(shù)據(jù)治理被認為是獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)的核心控制規(guī)程,用于管理、使用、改進和保護企業(yè)數(shù)據(jù)加工過程中數(shù)據(jù)質(zhì)量。許多企業(yè)通過學(xué)習(xí)、培訓(xùn)和借鑒經(jīng)驗,開展自身的數(shù)據(jù)管理實踐,通過尋找行業(yè)基準和通用框架建立實施方法論,IBM 數(shù)據(jù)治理成熟度模型就是其中之一被廣泛應(yīng)用的標準框架, IBM數(shù)據(jù)治理能力成熟度模型針對組織級數(shù)據(jù)治理規(guī)程開展成熟度評估和管理,進而通過管理實現(xiàn)有效的協(xié)同一致性。

      按傳統(tǒng)理解,數(shù)據(jù)治理工作的推進者通常為企業(yè)的信息管理者和信息技術(shù)工作者,他們關(guān)注需要跨職能、跨流程、跨功能邊界的標準化,考慮信息生命周期中數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全的需求,這仿佛只是技術(shù)層面的工作。

但筆者實踐中發(fā)現(xiàn),如果我們僅僅把數(shù)據(jù)治理工作看成技術(shù)活,在實際工作中就會發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)治理的要求難以貫徹執(zhí)行。以銀行為例,大量的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的源頭是技術(shù)解決不了的,比如曾幾何時,很多銀行的柜員都習(xí)慣為了節(jié)約時間,潦草地錄入客戶的身份和聯(lián)系信息,這些情況不但我等銀行信息科技部門的人無能為力,行管理層對網(wǎng)點三令五申也收效甚微,筆者就曾親耳聲聞,某國有大行為了解決數(shù)億戶儲蓄賬戶中身份證號字段存量數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題,后期不得不耗費數(shù)十億的業(yè)務(wù)動員和獎勵費。

      IBM數(shù)據(jù)治理成熟度模型提供了一組基準和里程碑,幫助組織度量數(shù)據(jù)治理成熟度,通過成熟度級別、業(yè)務(wù)實踐和組織活動等要素,幫助組織利用成熟度模型開展整體的數(shù)據(jù)治理能力提升,確定今天我們在哪里?未來我們將去何處。

     成熟度評價不是數(shù)據(jù)治理的目的,僅僅的評價也并不能真正地解決組織各種數(shù)據(jù)問題,關(guān)鍵還是要組織轉(zhuǎn)化成一系列行之有效的行動,今天如果我們僅僅還是停留在技術(shù)的層面來理解數(shù)據(jù)治理工作毫無疑問是片面和錯誤的,在5G時代,數(shù)據(jù)的采集、加工和應(yīng)用隨時隨地?zé)o所不在,我們每個人都是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和消費者,數(shù)據(jù)包含了一切的事實,數(shù)據(jù)也包含著一切的本質(zhì),數(shù)據(jù)治理本質(zhì)上就是如何讓人的思想、決策與行為所形成的數(shù)據(jù)更加符合客觀實際的要求,這毫無疑問不是一個僅僅停留在技術(shù)層面能解決的問題。

     如筆者前文所分析的,5G時代是一個讓人工智能變成自來水供應(yīng)的時代,大數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)研發(fā)、訓(xùn)練的關(guān)鍵,是人工智能長期發(fā)展的重要保障。只有當人工智能系統(tǒng)能夠獲取更為準確、及時、一致的高質(zhì)量數(shù)據(jù),才能提供更有效、有用、精準性高的智能化服務(wù)。數(shù)據(jù)治理是人工智能的基礎(chǔ),5G時代數(shù)據(jù)治理的主要目的之一很可能是為人工智能提供高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)“燃料”,而人工智能本身就是燃燒大數(shù)據(jù)而煉金的一種商業(yè)模式,如果說人工智能是機智過人的技術(shù)活,那么數(shù)據(jù)治理更強調(diào)的是人類社會中每個組織和個人都要修煉內(nèi)功,才能確保我們給人工智能所灌輸?shù)氖悄茉旄H祟惿鐣恼_信念。

     治理數(shù)據(jù)是假的,修煉我們自己的能力才是真的,借假修真方得始終。

(本稿完成與2019年6月22日,如需轉(zhuǎn)載請注明出處)


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