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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。

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。

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。

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。

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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