对话凯哥:探究精益数据创新体系的真谛

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精益的五条核心原则:业务价值优先、建立价值流消除浪费,建立自动的流程,按需生产和持续改善被完全融入到了这个方法论中。精益数据创新体系能够帮助企业从业务价值出发,围绕数据和智能技术,探索所有可能的创新场景,制定数据中台的架构和建设路径。

【51CTO.com原创稿件】数字化转型的意义对于企业来说不言而喻,如何利用数据和人工智能产生业务创新,进而驱动转型?业务价值难以衡量,数据质量难以把控,各种前沿技术让人眼花缭乱,如何才能有效整合数据,利用新技术实现业务创新,驱动数字化转型?

近日,记者采访了国际领先的全球性软件咨询和交付公司ThoughtWorks数据和智能负责人史凯,对此进行了深入探讨。

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ThoughtWorks数据和智能负责人史凯

“企业数字化转型已经从流程驱动,进入了数据驱动”,史凯首先抛出了这样的趋势洞见。通过与众多企业的高管的沟通,很多行业都希望从原来通过人的经验和智慧去设计流程驱动业务,变成从内外部的数据中发现规律,发现创新,用数据本身去优化流程,去驱动转型。但是行业里缺乏一套可以落地的,快速产生业务价值的数据驱动转型创新的方法论。那么要想做到数据驱动,应该从哪里开始呢?

业务价值优先

很多企业在历年的信息化建设过程中,拥有了大量数据,但不知道如何运用与发挥其价值。还有一些企业,缺乏足够的技术实力,无法对数据进行更深入的操作,错失了数据带来的价值红利。面对市场这些痛点,ThoughtWorks推出了精益数据创新体系(Lean Data Innovation)的方法论。

精益数据创新的核心理念源自精益思想。

所以,精益的五条核心原则:业务价值优先、建立价值流消除浪费,建立自动的流程,按需生产和持续改善被完全融入到了这个方法论中。

业务价值优先,就是所有的行为,工作都要产生对应的业务价值,这是精益思想的首要原则。传统的数据创新的方法论,基本上都是从数据和技术现状出发,而往往很多企业的数据现状并不是很好,导致在数据现状基础上考虑可行性优先的场景会非常局限,所以ThoughtWorks提出的思想是,应该按照精益的思想,业务价值优先。

先不考虑数据现状,全面梳理出可能的业务场景,然后构建从数据源到数据服务,再到业务价值应用的价值流,将这个过程中可复用的技术组件,数据处理能力抽象出来,沉淀到数据中台,消除构建过程中的浪费,建立自动的从数据源到业务服务的价值链。

有的数据项目,在数据基础架构构建好后,***件事就是全面的把各种源数据抽取,加载到数据湖中,不管这些数据有没有用,先存起来。而精益的思想是,链接大于采集,建立起自动处理链后,根据业务需要来采集和处理数据,而不主动地向客户推送不需要的服务。这意味着,当数据价值链建立好之后,要根据业务的需求,快速的响应前端的需求,是以满足业务需要为度量,而不是以生产了多少数据产品,数据服务的量为度量。

以上就是精益数据探索体系的方法论的指导原则,它是区别于传统数据方法的核心。比如,原来传统的数据应用,大部分是以数据报表,商业智能的形式提供服务。各个公司开发了很多的报表,图表,但是他们产生业务价值有多少呢?有多少报表被阅读,被查看呢?这些价值是否被有效的度量呢?

精益数据创新体系能够帮助企业从业务价值出发,围绕数据和智能技术,探索所有可能的创新场景,制定数据中台的架构和建设路径。

驱动信息化走向数字化

史凯有近二十年企业信息化服务经验,程序员出身,后从事企业IT战略咨询和实施工作,对云计算,大数据,企业架构,有丰富的实践经验。横跨战略思维与敏捷咨询两个领域,丰富的技术战略架构和交付实施落地经验,成功主导多个大型企业的数字化转型从顶层规划到实践落地。他认为,信息化时代已经结束,进入数据驱动的数字化时代。

在2010年前的信息化建设时期,中国企业往往使用国外先进的管理经验和软件来赋能中国企业,用国外先进的***实践、***流程来帮助中国企业建立起现代化的管理制度和流程。这个时期被称为流程驱动的信息化建设时代,是关注内部,关注产品制造,以企业流程为核心的。

2010年以后, 随着移动互联网的高速发展,互联网企业利用数字化技术获取到用户信息,直接接触到用户,这样的情况让传统企业非常紧张,意识到企业不仅要关注内部的流程,还要关注客户,关注整个产业链,关注全局的端到端的供应链。在信息化时代,研发之前只能通过市场调研、行业报告去分析,由于信息迭代很慢,研发过程就很慢。流程驱动的信息化已经不能满足企业发展需求,此时,数字驱动的数字化转型出现了。

可见,信息化和数字化的***区别在于信息化是以人的业务流程为核心,软件只是工具,用来局部优化业务。而数字化构建了一个与物理世界平行的,以数据为原子的数字化世界。在数字化世界里,物理世界的所有信息、流程、用户全部被建模,在数字化世界里面完成所有的业务,只不过把这个结果指令发送到物理世界去生产、操作。简而言之,信息化时代是人使用软件,重要的决策还是人去做。在数字化时代,用后台的大数据、人工智能等技术,打通了各个业务的数据,构建了各种各样的智慧模型,由软件、数字化的工具去驱动人做事情,所以说大部分的决策已经不是由人在做,而是数字在做。

精益数据创新咨询与传统的战略咨询有很大的不同,它是快速的,一般在3周左右;它是落地的,要基于数据资产分析可行性;,它是敏捷的、迭代的,能够快速产生业务价值。可以帮助企业更好地规划、利用数据去产生业务的创新,并且精益敏捷的建设企业数据能力,最终成为数据驱动的智慧企业。

做行业的赋能者

精益数据创新体系从2017年推向市场以来,已经服务了众多企业,包括金融、汽车、能源、制造等行业。

经过实践检验,证明这个方法论可以很好地指导企业从业务价值出发,从数据的视角构建企业中台。目前精益数据探索咨询服务已经迭代了3个版本,为超过8个大型企业服务,鉴于此,史凯近日被国际数据领域权威机构Data IQ评选为——数据领域最有影响力100⼈,数据行业的赋能者。

DataIQ是一个专注于数据领域的咨询机构,每年从行业中选取100个对数据领域有突出贡献的从业人士,分为数据赋能者(Data Enabler)和数据巨人(Titan)。史凯最终荣幸的被选为数据赋能者,其中很重要的原因就是因为他和团队设计的精益数据创新体系,是在行业里有落地实践,被验证的,专注在数据创新领域的方法论。

五步走,实现精益数据创新体系

如何实现精益数据创新体系?

精益思想的***个原则就是每一个产品、每一个业务、每一件事情都有一个特定的业务价值。所以数据和智能创新的***步是要明确地知道要实现的业务价值是什么。第二,把这些价值点优化成一个价值流,消除无价值的点。第三,构建数据处理链,加速价值的流动。第四,业务价值拉动,而不是数据模型驱动。第五,持续迭代、优化,持续人工智能。

对应这个体系有一个轻量级的数据战略咨询服务,称之为Lean Data Discovery(数据探索咨询服务),不同于传统的咨询服务产出的PPT报告,Lean Data Discovery融合了战略、精益、设计思维和数据工程、数据科学,在快速迭代中分析具体数据,验证算法,能够帮助企业快速识别价值,定义哪些是高优先级的价值,并完成高优先级价值的技术验证,***规划有优先级的、可落地的实施方案和计划。

数据中台:实现精益数据创新体系的架构方法

对于时下火热的数据中台,史凯也有自己的看法。

首先数据中台之所以这么火,是因为业务人员对过去传统的数据创新的方法、数据的利用不满意。原来的数据仓库,天天做报表,响应很慢,数据应用开发效率很低,所以业务人员对数据中台非常关注,希望数据中台能够给业务提供更快速的数据服务。

而做数据的技术人员原来是在数据平台、数据仓库这样的方法和体系下工作,离业务太远,他们处于一种被业务人员“逼着走”被动的工作状态,业务提出需求时,有数据就可以做,没有数据就做不了。

所以,不管是业务人员还是技术人员,对于传统的数据创新、数据应用的方法都不满意,急需聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的新的方法和平台,也就是说让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。这就是数据中台承载的使命。

前面说到精益数据创新体系中包括数据中台的架构方法,正是因为数据中台承载了企业所需要具备的数据能力:数据资产的规划和治理、数据资产的获取和存储、数据资产的共享和协作、业务价值的探索和分析、数据服务的构建和治理、数据服务的度量和运营,具备了这六种能力,企业才具备成为数据驱动的智能企业的基础。

精益数据创新体系在多个行业进行实践,参加的数据从业人士普遍反馈比较新颖,不再是从“有什么数据“出发,而是从”业务愿景“出发,将数据从一开始就和业务关联起来,不局限于数据的现状和质量,从而能够面向未来做设计。

关于未来对于精益数据创新体系的设想,史凯说,这套方法论体系是基于ThoughtWorks的精益、敏捷的方法论基础上,加入了数据的视角构成的。将会把这套方法论开源,并且建立培训、认证体系,从而让更多的企业能够更加方便,更加快速的利用这样的方法来产生创新,推动数据行业的发展。

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责任编辑:赵立京 来源: 51CTO
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