【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。
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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