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衣俊卿简历:“大数据”想说爱你不容易

时间: 2018-12-07阅读:

编者按:《2016-2017年中国工业和信息化发展系列蓝皮书》由中国电子信息产业发展研究院编著,人民出版社出版发行。本次蓝皮书高度总结概括了工业和信息化各领域的发展状况和趋势,研究性地提出了“十三五规划”关键年发展需把握的重大问题,同时创新性地推出了中国智能制造发展、中国大数据产CIO这个群体,肩负着发挥大数据价值的重任,然而在应用过程中不得不破解种种难题,从重视技术到业务创新,CIO需要调整角色定位。

尽管多数企业承认大数据的重要意义,组织的决策者已然具备了“用数据驱动业务”的意识,但是在实际操作中,大数据的真正落地和应用还是存在困难和问题的。

对于大数据落地应用中遇到的困难和挑战,鸿荣源集团有限公司信息技术中心总经理黄跃升从三个方面给出了诠释。一是应用方面,目前很多公司仍没有找到明确的应用场景,方向性也不清晰,很容易半途而废或束之高阁,他认为这是最大的困境。如果出现这种情况,可以先从数据分析做起,别着急提大数据的概念,把基础数据工作做扎实,先统一数据的标准和口径,全面打通内部数据,再通过业务的关联和经营分析来慢慢发掘数据价值。二是技术方面,目前在非结构化数据的分析和挖掘、硬件关联数据、智能化等方面仍存在很多不足,还有就是数学模型的严谨性也不够,这方面需要持续投入和关注,客观性较强。三是人才方面,目前很多大数据从业人员的专业性其实是不够的,想要做好,需要技术和业务两个层面的专业人员加入,具备条件的企业可以加大这方面投入。

黄跃升提到的人才问题的确是大数据发展中面临的一个普遍性问题,昆仑保险经纪公司信息科技部信息技术总监吴新刚在保险行业看到的也更多是人才问题:“要建设自己的大数据人才团队。大数据人才尤其是在保险业界一般都比较稀缺。我们发展大数据之前已明确了对策—要在项目建设过程中培养自己的大数据人才团队。”

凤凰国旅控股集团CIO胡小军提出,大数据时代缺的不是大数据,缺的是方法,缺的是懂方法的人。大数据是海量的,数据类型是多元的,数量是快速增长的,使用好大数据会使预测变得越来越精准,各行业各企业对未来的判断也会越来越精准,市场潜力得以准确预测。如何挖掘大数据的价值,如何应用大数据,如何进一步分析这些复杂的数据是一个挑战,这就需要既懂行业又懂数据的人进行专业化的分析。此外,隐私也是大数据时代不得不面对的一大难题。

据了解,大数据人才的缺乏已经成为制约国内大数据产业发展的重要挑战之一。大数据的核心价值在于应用,而应用则需要专业知识与数据思维相结合。大数据人才不仅要通晓IT,还要了解数据,更要对业务有所涉猎,但目前具备这些复合能力的大数据人才还十分缺乏。

除了人才方面的问题,长虹佳华信息总监林进从另一个侧面给出了回答,他认为,首先是可持续的商业模式,很多企业的大数据业务的商业模式不清晰、盈利模式不明确,导致业务不可持续。应该根据企业的自身特点,结合市场需求,不断探索和尝试,总结和积累经验,尽快探索出一条适合企业自身特点的大数据业务模式。其次,大数据不是空中楼阁,需要紧密切合相关业务,脱离了业务实际,大数据是无法落地的,也不可能开发出好的应用。第三,大数据需要坚实的业务能力和技术能力的储备,还要有一定的资本实力。具备这样实力的企业才适合涉足大数据产业。

事实上,分行业来看,大数据的建设水平存在差异,其中互联网和金融行业持续领跑,大数据理念渗透和应用项目落地实施的程度最高。金融业的外包比例较高,多采用“外包+内生”的模式,推动大数据项目的实施;而互联网行业大都拥有独立的数据团队,外包服务相对较少。这两类行业对数据的认识比其他行业更为透彻。

据了解,交通运输、医疗健康、公共管理、能源、制造和科教等行业的大数据应用处于中端,而住宿餐饮和农业等行业处于低端。这些中低端行业内的企业对大数据的应用普遍较为谨慎,它们缺乏独立而有效的数据团队,对大数据分析的投入往往谨慎而敏感。

大爱城投资控股有限公司信息与营销总监李胜军表示,从大爱城控股从事的养老产业领域及养老行业的发展来看,大数据面临如下五个方面的挑战:1.如何有效解决信息孤岛普遍存在的问题,也就是数据开放的问题;2.如何解决大数据产业发展规律认识不足的问题;3.如何解决大数据技术创新和支撑能力不足的问题;4.如何突破数据资源建設和应用水平低的局面;5.如何解决信息安全和数据管理体系尚未建立面对的挑战的问题。

李胜军提及的几个问题,胡小军对其中的安全问题也有顾虑,大数据时代下的数据安全比传统数据安全更加复杂,企业数据安全风险涉及大数据泄露,敏感数据使用,认证和授权等,如果人人都有大数据,那也将是一件十分危险的事情。

此外,他还提到,传统行业大多关心行业内的大数据,其实行业间趋势联动还是很明显的。问题是如何获得更多维的数据,如何实现行业间数据共享,同时拥有多行业经验的分析师也是十分紧缺的。随着大数据的发展,这类问题会一个一个得到解决的。

日出东方太阳能股份有限公司信息总监温智惠认为,信息壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享,如果数据不开放、不共享,数据整合就不能实现,数据价值也会大大降低。数据质量成为大数据应用的屏障。数据源之间缺乏有效的关联,数据本身质量的缺失等都是大数据发展的难点。管理者缺乏耐心和战略远见。企业的大数据战略布局是需要远见和时间成本的,战略远见不仅来源于核心领导层对于大数据知识的主动学习和思考,还要有敢于付出试错成本的决断力。不要因为大数据应用落地变现场景的缺乏,项目周期长、见效慢等情况而中断项目。企业领导者应该认识到这是必要的学习成本,自己乃至整个企业经由这样的学习曲线获得了大数据领域的实操经验和能力,耐心而睿智的继续前行最终会令企业竞争力在行业中脱颖而出。

“当前我公司对大数据的战略部署,分成外部和内部。对外,已经专门投资控股了一家大数据公司,依托北京大学973计划成果(GeoSOT全球剖分网格编码技术),成立了北京大学时空大数据协同创新中心,推动时空大数据的行业应用。对内,目前正在调研企业数据分析平台建设项目。”北京旋极信息技术集团信息化部总监王朝辉如是说。

虽然各位CIO拿出了大刀阔斧的决心来布局大数据,但《2017中国大数据产业发展白皮书》调研结果显示,企业多由于成本收益和企业战略发展等因素的考虑,将大数据软硬件和服务的采购费用限制在300万元以下,其中有近47.5%的企业费用额低于100万元。

分析发现,企业对大数据项目费用的这种敏感性,一方面是由于项目实施成本高,这与自行建设分析平台和自行组织并培养数据分析团队有直接的关系。另一方面,则是由于企业战略的模糊和企业组织结构变革滞后等原因的掣肘。未来,随着云计算和商业智能技术的普及,大数据用户将更倾向于租用既有的云平台来搭建大数据分析框架。而在具体的分析中,简单的分析结合自服务的商业智能平台来完成,复杂的分析则交由专业的外包团队完成。预计这一趋势将成为传统行业应用大数据开展业务分析的典型范式。

无论是成本、人才、商业模式还是大数据技术本身的应用等难题,都考验着CIO们,如何驾驭新技术并取得良好的效果或许是大数据时代CIO们不得不去思考的。不过对于这些暂时的困难和挑战,他们相信机遇就在眼前,不容错过。

“大数据对于企业来讲,价值很明显,可以促进管理提升,推动创新。比如工业大数据技术可以对产品进行多维度分析、监测找到缺陷,提升品质;另外大数据技术还可以对整个制造过程进行分析,找到瓶颈,实现制造效率最大化。可以说,大数据是企业转型升级的重要抓手,如果企业能抓住,肯定会领先竞争对手一步。”中集青岛冷藏产业基地CIO耿峰说道。

对此,陈少坤表示,大数据给我们带来的机遇很多,比如我们可以从数据的价值分析中为客户带来增值服务和大数据变现。例如,电力行业中,对配网设备的巡检和检修运维,我们可以利用过去的运行管理数据,对设备的缺陷和故障做出预测,进而合理的安排智能化的运维、对一些设备设施的视频监控。

此外,他还表示,可以利用图像识别和视频流技术来实时监测图像的变化,避免靠人在监控画面前实时看着,那样非常容易出现疏漏,也浪费人力。

不过这其中也存在很多的挑战,每一项技术都不是通用的技术,都需要结合具体的业务进行数据分析和模型建立,需要大量的數据和应用案例进行检验和完善,这些都要求IT人员静下心来,在关键点上进行技术的突破和模型的突破,真正地为客户解决问题,发挥数据的价值。

“未来的竞争一定是信息资源(比如客户信息、项目商机等)的竞争,尤其是在保险行业中。我们看好这个前景,并将在大数据项目建设方面进行持续投入。”昆仑保险经纪公司信息科技部信息技术总监吴新刚说到。

虽然CIO普遍认为这个机遇不容错过,但CIO自身的能力和角色定位应该相应地做调整,而针对数据重要性新增的CDO职位也向CIO提出了挑战。有很多企业高管认为CIO对于技术太过迷恋,以至于无法为企业数据应用提供富有远见的积极引导。为了打破这种偏见,CIO们必须证明自身能从业务立场与角度出发,让这项工作真正成为企业发展的推动力。实际上,部分CIO已加速了步伐,CIO有机会重新塑造定位自己管理者这个角色。

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