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給你最本質(zhì),，最實戰(zhàn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指南 《精益數(shù)據(jù)方法論-數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型》 第007講 
企業(yè)生產(chǎn)和利用數(shù)據(jù)的6大趨勢 第五講的6大挑戰(zhàn)嚴重阻礙了很多企業(yè)對于數(shù)據(jù)的規(guī)劃和利用，為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn),，企業(yè)需要一套以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素,、以業(yè)務(wù)價值為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法。數(shù)據(jù)已經(jīng)從原來的軟件產(chǎn)品的副產(chǎn)品變成新的生產(chǎn)要素,，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展賦予了數(shù)據(jù)新的定位,。 展望數(shù)字經(jīng)濟的明天，可以預(yù)見企業(yè)生產(chǎn)和利用數(shù)據(jù)有以下6大趨勢：圖2-2 數(shù)據(jù)生產(chǎn)和利用的6大趨勢1.從資源到資產(chǎn),，從使用到價值人類利用數(shù)據(jù)的過程分為4個階段,。l第一個階段：在計算機出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)是以信息的形式存在的,，數(shù)據(jù)是人們從事社會活動的共生產(chǎn)物,，所有的人類活動都會產(chǎn)生并傳遞信息，這個階段的信息沒有具象的承載體,，使用石頭,、紙等物質(zhì)來記錄，這個階段數(shù)據(jù)主要的計算工具是人腦和后來的算盤,。l第二個階段：隨著計算機的出現(xiàn),，數(shù)據(jù)成了軟件的副產(chǎn)品，重要的過程和計算的結(jié)果都以數(shù)據(jù)的形式存儲下來,，從而讓軟件的使用體驗更好。l第三個階段：數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)真正讓數(shù)據(jù)以資源的形式獨立存在,，并且出現(xiàn)了跨軟件,、跨應(yīng)用、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)整合和分析,，人類能夠利用數(shù)據(jù)倉庫,、BI這樣的工具來輔助決策,。l第四個階段：指現(xiàn)在的數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)從資源變成了資產(chǎn),，能產(chǎn)生商業(yè)價值,。從數(shù)據(jù)中挖掘業(yè)務(wù)洞見，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,，成了數(shù)字經(jīng)濟的核心引擎,。我們目前正處于第四個階段的初期。從資源到資產(chǎn),，不僅意味著企業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和利用的目標改變,，同時也會帶來對于數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析,、數(shù)據(jù)科學(xué),、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)工具與技術(shù)等方面的全方位變革,。在數(shù)據(jù)資源管理時期,，數(shù)據(jù)部門的職責(zé)是管理好數(shù)據(jù)，追求數(shù)據(jù)的高質(zhì)量,、安全和便于管控,，而如何利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值則不是數(shù)據(jù)部門的職責(zé)。數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)系之間存在著T+N的距離,，業(yè)務(wù)系統(tǒng)要保證最高級別的SLA（服務(wù)等級協(xié)議）,，而數(shù)據(jù)系統(tǒng)則沒有這樣的要求。而到了數(shù)字化時代,，所有的業(yè)務(wù)都由數(shù)據(jù)驅(qū)動,。如果沒有數(shù)據(jù)指導(dǎo)決策，業(yè)務(wù)系統(tǒng)會像無頭蒼蠅一樣,。所以在這個階段,，數(shù)據(jù)已經(jīng)直接參與業(yè)務(wù)價值的創(chuàng)造。所有的數(shù)據(jù)工作者都要意識我們正處于一個新的時代中,。2.分析和利用民主化,，能力和決策平臺化隨著海量數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生，新的數(shù)據(jù)技術(shù)也層出不窮的應(yīng)運而生,，為業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)工作者提供了更多樣化,，更強大，更智慧的數(shù)據(jù)處理工具,。數(shù)據(jù)分析從原來少數(shù)人掌握的專業(yè)技能逐漸會變成像外語一樣,，每個人都需要學(xué)會的基礎(chǔ)技能，借助便捷易用的數(shù)據(jù)分析處理工具,，數(shù)據(jù)分析和利用的民主化是一個正在席卷全球的現(xiàn)象,。每一個個體都可以應(yīng)用這些技術(shù)和工具來處理分析數(shù)據(jù),，去解決問題。數(shù)據(jù)的分析和利用在去中心化,，民主化,，但是數(shù)據(jù)能力的建設(shè)和決策則在逐漸的平臺化。眾多的組織在建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中臺,，整合原來分散在各地的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)技術(shù)與能力,，從而以云服務(wù)的方式提供給所有的用戶，這是能力的平臺化,。數(shù)據(jù)越豐富,，數(shù)據(jù)維度越多，數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生更多的洞察,。所以眾多的行業(yè),，企業(yè)都在建設(shè)自己的智慧大腦，匯聚內(nèi)外部的多方數(shù)據(jù),，從而形成業(yè)務(wù)決策和行動指令然后下發(fā)給不同的執(zhí)行單元去落實,。依據(jù)全域數(shù)據(jù)，決策的平臺化能夠提升全局優(yōu)化能力,，這也是數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)的典型趨勢和體現(xiàn),。3.數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍圖規(guī)劃先于應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計現(xiàn)在很多企業(yè)面臨數(shù)據(jù)孤島，重復(fù)數(shù)據(jù)多,，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高,，數(shù)據(jù)難利用的現(xiàn)狀。究其根本,，是因為早期沒有形成全面的數(shù)據(jù)規(guī)劃,，從而數(shù)據(jù)被動的跟著應(yīng)用軟件的建設(shè)節(jié)奏走，一個應(yīng)用形成了一批數(shù)據(jù),，導(dǎo)致數(shù)據(jù)煙囪林立,，最后無法融合。精益數(shù)據(jù)方法提倡企業(yè)要構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍圖,，數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍圖就是企業(yè)業(yè)務(wù)的終局的全貌在數(shù)字化世界里的投影,，它從數(shù)據(jù)的維度描述了企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的愿景藍圖。企業(yè)的業(yè)務(wù)流程,，具體策略,，組織結(jié)構(gòu)會發(fā)生變化，但是業(yè)務(wù)愿景終局是相對清晰和穩(wěn)定的,。數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍圖,，能夠?qū)⑵髽I(yè)一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)分布，數(shù)據(jù)關(guān)系,，數(shù)據(jù)生產(chǎn)和利用的全鏈路描述清楚，從而以此為地圖去指導(dǎo)企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建,，這樣能最大程度上避免在構(gòu)建應(yīng)用系統(tǒng)的時候出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島,，數(shù)據(jù)不一致的情況。4.計算與存儲分離,，交易與分析融合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用分成兩類,，聯(lián)機事務(wù)處理(On-Line Transaction Processing，OLTP)系統(tǒng)和聯(lián)機分析處理器(On-Line Analytic Processor),。前者主要是用來接受和處理業(yè)務(wù)需求,，通過計算形成數(shù)據(jù)；后者則專注于數(shù)據(jù)的分析和處理,，形成業(yè)務(wù)洞見來輔助業(yè)務(wù)決策,。這樣的設(shè)計的本質(zhì)原因是在當(dāng)時數(shù)據(jù)存儲和計算能力不足以支撐大量數(shù)據(jù)的交易和分析同時進行，所以只能將交易型系統(tǒng)和分析系統(tǒng)獨立開,。這也是導(dǎo)致后面的數(shù)據(jù)跟著應(yīng)用一體架構(gòu)形成了數(shù)據(jù)孤島的根本原因,。隨著云計算，分布式架構(gòu),，大數(shù)據(jù),，流式處理等數(shù)字化技術(shù)的成熟和廣泛應(yīng)用，新的技術(shù)逐漸支撐數(shù)據(jù)的存儲與計算分離,，應(yīng)用與數(shù)據(jù)不需要緊耦合架構(gòu),。數(shù)據(jù)雖然分布，但是可以快速融合匯聚,，形成統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)中臺,，而應(yīng)用則靈活的飄在云計算平臺之上，云計算源源不斷的提供算力,，從而可以實現(xiàn)交易系統(tǒng)中可以實時獲得海量數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,。計算與存儲分離，交易與分析融合的趨勢已經(jīng)在很多新的數(shù)據(jù)架構(gòu),，如數(shù)據(jù)網(wǎng)格中呈現(xiàn)出來,，這2個底層趨勢會帶來數(shù)據(jù)生產(chǎn)和利用領(lǐng)域的巨大變革，比如,，數(shù)據(jù)的連接比數(shù)據(jù)的獲取和存儲更加重要,，隨著實時計算，大批量數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的升級,，以后不需要把很多不用的數(shù)據(jù)單獨抽取出來提前存儲在數(shù)據(jù)庫里了,。5.主動智能式數(shù)據(jù)治理隨著人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用，過去的以制定標準，事后或者事中的被動式數(shù)據(jù)治理的模式將走向主動智能式數(shù)據(jù)治理,。主動式智能式數(shù)據(jù)治理有以下3個特點,。l基于企業(yè)級數(shù)據(jù)資產(chǎn)藍圖，提前規(guī)劃設(shè)計好頂層治理規(guī)劃和標準l將數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)與具體的業(yè)務(wù)場景相關(guān)聯(lián),，實現(xiàn)直接產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值的數(shù)據(jù)治理l利用新的數(shù)據(jù)及智能技術(shù),，實現(xiàn)元數(shù)據(jù)的主動智能管理，加速數(shù)據(jù)生產(chǎn)和利用的價值鏈6.數(shù)據(jù)流動打通組織壁壘從第3次工業(yè)革命以來,，專業(yè)化分工促進了生產(chǎn)力的發(fā)展,，但是專業(yè)化分工構(gòu)建的組織結(jié)構(gòu)卻成了阻礙企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最高的壁壘。不同的組織單元,，職能部門間業(yè)務(wù)目標不一樣,，KPI不一致，管理的系統(tǒng)不同,，各自有各自的數(shù)據(jù),，相互不打通。企業(yè)組織壁壘的問題,，靠組織的調(diào)整,，是很難解決的，但是通過數(shù)據(jù)的流動,，是能夠打通組織壁壘,，優(yōu)化協(xié)同。數(shù)據(jù)將成為企業(yè)打破組織壁壘,，全局優(yōu)化的新力量,。因為數(shù)據(jù)天生具有連接性，數(shù)據(jù)是沒有部門,，沒有組織的,，從一個數(shù)據(jù)可以關(guān)聯(lián)出相關(guān)的其他數(shù)據(jù)，識別出價值場景,，然后將相關(guān)的數(shù)據(jù)注入,，為了得出最準確，真實,，正確的數(shù)據(jù)結(jié)果,，數(shù)據(jù)價值鏈的流動就會找出那些有問題的錯數(shù)據(jù)，通過解決這些錯數(shù)據(jù)的問題,，導(dǎo)致這些問題背后的組織壁壘,，業(yè)務(wù)問題也就迎刃而解了。回顧數(shù)據(jù)利用的六大問題,，展望了六大趨勢,，新的時代需要新的方法論來解決企業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和利用的問題,，這樣的方法論需要有以下幾個核心要素：以用戶價值為中心，構(gòu)建自動化的數(shù)據(jù)價值鏈,，持續(xù)迭代優(yōu)化,。這三點正是工業(yè)時代精益思想的核心原則，我們發(fā)現(xiàn),，指導(dǎo)了工業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型的精益思想同樣適用于數(shù)字化時代的數(shù)據(jù)生產(chǎn),。而精益數(shù)據(jù)方法是針對數(shù)字化時代企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點，以精益思想為內(nèi)核,，融合了設(shè)計思維、敏捷思想和Cynefin框架的一套數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論,。凱哥過去20年的數(shù)字化實戰(zhàn)經(jīng)驗全部總結(jié)為《精益數(shù)據(jù)方法論-數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型》被行業(yè)同仁稱為：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型字典”
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