工业大数据应用的三个层次 点击:108 | 回复:0



gchui

    
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发表于:2020-03-09 10:01:49
楼主

这几年,有人约我讲“工业大数据”课时,我常问他们:能不能换成别的?讲课时间能不能短一点?主要就是我觉得自己的认识零散、不系统、有明显缺陷。最近想清楚了一些事情,有必要把思路重新整理一下。其中,除了对大数据的理解(前面已经讲过),最重要的一点是从以下三个层次来看问题:

 

这个三个层次分别是:数据分析师的层次、管理者的层次和决策者的层次。这样划分的目的是区分重点和关键,也是在强调一个潜台词:许多工作和技术没有多大关系。

 

数据分析师的工作往往是相对明确的技术问题,就是从数据里获得知识。我把这类工作分成两类:一类是根据结果找原因(根因分析),一类是根据原因找结果(预测模型)。这类工作是我最熟悉的工作。从具体技术角度讲,这种工作的专业性要求最高。关键的技巧其实是避开复杂的算法,把数据分析知识与业务知识融合。也就是我常说的两句话:利用人的知识、针对人的盲点。这种工作最大的困难并不是算法,而是数据本身的质量和分布不能满足要求。如果数据质量差,再牛的分析师都没有办法。所以,数据分析师的工作做得好,需要把前置性的工作做好。

 

管路者的层次直接面对的是管理问题。针对企业的管理指标。如效率、质量、成本等。典型的如钢厂的能源效率优化。这类工作的第一个任务是发现价值,而难点在于价值的隐藏——这一点我反复说过:管理上没有做好的事情,大家往往都不会说。所以,发现价值的过程往往涉及到人的利益。这是一个很大的难点。在此基础上,就是把管理问题转化成数字化的问题。我经常称之为“翻译问题”:把现实问题转化成数字空间的问题。最适合做转化工作的,是那些具备数字化思维的业务人员。问题转化好了之后,可能会交给数据分析师。我一直强调:一个转化好的问题往往并不难做。难做只有两种原因:一种是没有转化好,一种是数据条件太不理想。

 

决策者的层次关注的,是用数字化方法进行业务和组织的重构,可能需要较大的投资。比如,家具企业提供用户个性化定制的产品。这种改变需要大的权力,所以需要决策者拍板。一般来说,决策的难度不在具体技术层面——要尽量采取成熟的技术、成熟的方案。技术的难点在系统层面:系统规划要缜密,要防止功亏一篑,防止“千里之堤毁于蚁穴”。优秀的决策者不仅关注大局、还关注长期。所谓关注长期,就是让未来数据分析层面、管理层面的工作变得简单。

 

这三个划分的特点,是把通用的专业技术分离出来。比如,IT工程师存储数据的技术、平台技术、通信技术、芯片制造技术。在我看来,这些技术是专业公司提供的专业技术,对应用者来说不一定知道。把这些技术剥离出来之后,大数据技术就是普通企业的应用技术,是“不需要关心数据大不大”的技术了,正如我们不必关心芯片是如何制造的。

 

在社会分工高度发展的今天,我们一定要找好自己的定位才能发挥优势。从某种意义上说,几乎所有的工程师都只需要关系“应用”——用其他专业的知识,解决自己的问题。这样才能称为专业化的人才。决策者和管理者也要明白这些差别,才能有效地协同各种人才,和资源,促进企业的数字化转型。


来源:微信号 蝈蝈创新随笔

作者:郭朝晖

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