高级分析-数字化转型的驱动引擎

发表时间:2021-02-26 09:09

数字化是什么?当我们打开百度百科,它是这样说的:


数字化,即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,把它们转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,进行统一处理,这就是数字化的基本过程。






近日,国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,系统明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措,开启了国有企业数字化转型的新篇章,积极引导国有企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变,加快改造提升传统动能、培育发展新动能。

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数字化转型


为什么说数字化转型,尤其是传统行业的数字化转型特别重要。如下图,先理解技术和数字化驱动人类经济发展的历史。

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人类历史上,存在三大财富创造体系



第一是农业体系

农业体系的核心是通过利用土地和光合作用来创造财富,在这个阶段,人所需要的只是简单的工具,并不需要处理大量的信息。但是限制也很明显,那就是产量基本取决于土地的大小,产出效率是比较低下的。


第二是工业体系

工业时代是财富创造的第二曲线,它用的是化学能源,采用电力传输的方式,大规模的整合了人的技能。为了更好地融入工业社会,我们需要在大学学习专业的技能,然后参与到社会分工中去。本质上说,工业时代依靠的是化石能源和人的技能。


第三是信息与知识体系

从图中可以看到,在这个时代,财富创造的速度远远超过工业时代的增长速度。大家可以回顾一下20年之前全球最大的10家公司,基本上都是石油、汽车企业。而现在,高市值公司基本变成了高科技公司。本质上讲,这个时代,创造财富的核心驱动力是通过信息、数字化在信息当中抽取知识,用知识不断重组人类社会的现有资源,最终实现财富的快速创造。


传统行业是在第一条(红色)曲线或者第二条(绿色)曲线上,一个传统公司的核心能力,要么是技能加设备,要么是用光合作用,你需要的是跑到第三条(蓝色)曲线上,这是转型的核心。

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如何跑到第三条曲线上,不光是引进一些技术能力,更重要的是你的创新方法是不一样的,你是通过信息、知识、来快速的迭代,不断的重组资源,不断创造新的财富。

从原来曲线,不管你是第一条曲线,还是第二条曲线,移到第三条曲线,这才是数字化转型的真正的核心。

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所以,引进能力只是一个基础,更重要的是改变公司的文化和管理方法,把创新能力提升到一个新的阶段,这是传统企业数字化转型的最为重要的。

而数据化如何进行呢?我们看到,不论是初创型企业还是已经屹立行业几十年上百年的大型企业,在其生产、经营中,都会产生一些列数据,而这些数据正式其积累下的独有财富,鉴于此,我们提出了:






凡是需要数据分析和数据预测的组织都是我们的客户,我们致力于将高级分析(Advancedanalytics)普及化,帮助客户挖掘隐藏在数据资源下的巨大商业价值,构筑明显、持久的竞争优势。

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数字化转型三步走


数字化转型,并不是一蹴而就的事,而不同的企业又处于不同的发展阶段,有些企业可能还在纸质文件流转的阶段,而有些企业已经拥有了自己的数据库,对于他们来说,所需要的数据化是不一样的。对此,我们认为,企业的数字化转型一般要经历三个阶段:


第一阶段是IT化,也就是各种流程的自动化,将企业信息化实质上是将企业的生产过程、物料移动、事务处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化。


第二阶段是基础数据分析(传统BI,可视化图表等),在这个阶段可以利用已有数据实现对过去和现在的分析,对决策提供钢柱和启发。


第三阶段是高级分析。


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高级分析


全球权威IT咨询机构Gartner在其官网网站词汇解释中对高级分析(AdvancedAnalytics)做出定义和解释:

“高级分析是利用先进技术和工具,自主或半自主化地对数据和内容进行分析,一般来说,不仅限于传统BI系统的洞察、预测(prediction)及建议生成,而是包括数据/文本挖掘,机器学习,模式识别,预测(forecast),可视化发现,语义分析、情感分析、网络及聚类分析、多变量统计、图谱分析、仿真模拟、复杂事件处理、神经网络建模等。”

新技术浪潮下,IT领域,组织获得竞争优势的核心不再是流程自动化带来的效率提升,而是高级分析创新应用驱动的数据这一新生产要素的生产力转化。

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企业需要更强的数据分析能力

随着云计算和物联网等新技术的兴起,企业生成的数据量变得空前庞大。面向未来的企业知道,这些数据是实现业务转型、向洞察驱动型企业迈进的关键,而要从数据中更快地提取洞察,关键在于分析。

Gartner在2017年对2500多名首席信息官进行调查后发现,所有类型的企业都把“商业智能和数据分析”的支出列为首要的投资事项。据分析师估计,到2020年,高级分析的市场规模将达到760亿美元。

很明显,所有企业都正在成为数据驱动型企业。但是,企业面临的挑战已不再是获取数据或存储数据,真正的挑战在于如何快速获得洞察、提高投资回报率。因此,企业需要更强的数据分析能力。

XrayBot聚焦“高级分析”(AdvancedAnalytics)模型构建能力和系统开发能力获得头部证券、大型央企、创新友商、地方政府机关一致认可,项目拓展顺利,一系列聚焦利用“高级分析”技术进行深度数据分析和预测的项目快速推进落地。


在这里,我们也会一步步看到高级分析在不同场景中的应用。


后续,XrayBot将继续凭借创始团队及中国科学院股东强大的资源积累及技术能力背书为多行业,多场景,多类型的企业赋能。


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