跟着华为，学数字化转型（4）：数据采集
第一講就提出數(shù)據(jù)的全量全要素連接是實現(xiàn)良好用戶體驗的基礎。那么，如何實現(xiàn)全量全要素的連接呢？我在第一講筆記中也提到，這似乎是一件非常理想的事情，因為每個業(yè)務對象的屬性非常多，難道要真的全部屬性的數(shù)據(jù)都采集回來？
如果真是這么做的，那么就是本節(jié)后面提到的“眉毛胡子一把抓”了，這種做法成本太高，也不能區(qū)分主次，因此是不可取的，實際上也是無法實現(xiàn)的。
因此，問題轉變成，要獲取哪些業(yè)務對象的什么全量全要素數(shù)據(jù)？
一開頭，課程就提出一個觀點，每一家數(shù)字化企業(yè)轉型的終極目標都是進化成一個“智能體”。
什么是“智能體”？
從字面意思理解，“智能”是指這是個東西具有智慧，也就是有AI驅動的大腦；“體”表示這是一個整體的，而不是離散的；合起來，智能體就是一個AI大腦驅動的各個部分有機聯(lián)系能實時反饋的整體。
因此，“智能體”企業(yè)，需要有AI驅動的決策中心（大腦）、打通各個部門的數(shù)據(jù)平臺（血管）、有機連接的能實時和決策中心對接和反饋的各個部門（四肢）。
要實現(xiàn)“智能體”，最基礎的是全量全要素的連接和實時反饋。那么回到前面的問題，到底做好要采集哪些數(shù)據(jù)呢？針對這個問題，華為提出了“三個維度”模式，要從一個業(yè)務對象的設計態(tài)、制造態(tài)和運行態(tài)三個維度出發(fā)，來完成全量全要素的數(shù)據(jù)采集和連接。
以手機這個業(yè)務對象為例，設計態(tài)數(shù)據(jù)包括手機器件的尺寸、手機物料供應商、手機的設計功率和性能數(shù)據(jù)等；制造態(tài)，包括產(chǎn)線、產(chǎn)線管理員、組裝時所使用的的物料等；運行態(tài)，包括穩(wěn)定性、開機時間、發(fā)熱情況、卡頓情況等。
只告訴你從哪幾個維度去采集數(shù)據(jù)還不夠，還需要有判斷是否采集夠了的標準。華為還提出了一個標準：是否能夠還原業(yè)務對象的全貌，是否擁有了一個數(shù)字孿生兄弟，是實現(xiàn)了全量全要素的數(shù)據(jù)采集和連接的標準。
什么是數(shù)字孿生？
數(shù)字孿生，也被稱作Digital Twin、數(shù)字雙胞胎，是對物理世界實體或系統(tǒng)的數(shù)字化表達，簡單的理解，就是在虛擬世界中，“復制”真實物理世界中的事物。價值在于通過模擬物理世界的運轉流程，從中預判趨勢和風險，為決策提供依據(jù)。
數(shù)字孿生這個概念，通常認為是美國密歇根大學教授Michael Grieves博士于2002年提出的。
2019年，Gartner將數(shù)字孿生評為當年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢之一，并估計到2020年，數(shù)字孿生將連接數(shù)十億實體設備。
采用數(shù)字孿生技術，通過對運行數(shù)據(jù)進行連續(xù)采集和智能分析，可以預測維護工作的最佳時間點，也可以提供維護周期的參考依據(jù)。數(shù)字孿生體也可以提供故障點和故障概率的參考。
數(shù)字孿生給工業(yè)制造帶來了顯而易見的效率提升和成本下降，使得幾乎所有的工業(yè)巨頭趨之若鶩。
以美國通用公司為例。他們號稱自己已經(jīng)為每個引擎、每個渦輪、每臺核磁共振創(chuàng)造了一個數(shù)字孿生體（截至2018年，GE已經(jīng)擁有120萬個數(shù)字孿生體）。
有了數(shù)字孿生有什么好處呢？好處是，現(xiàn)實世界里面很難做的事情，可以在數(shù)字世界中的孿生兄弟身上去完成。比如前面提到的用汽車的數(shù)字孿生兄弟去做碰撞測試，去降低研發(fā)費用這個例子。
是否一定要采集全部數(shù)據(jù)？
實際上，這里面還有一個問題仍然沒有解決，那就是針對所有業(yè)務對象，都需要采集設計態(tài)、制造態(tài)和運行態(tài)三個維度的全量數(shù)據(jù)嗎？
筆者認為不是，到底采集哪些數(shù)據(jù)還需要從業(yè)務需求出發(fā)，從實際業(yè)務場景出發(fā)，從最需要解決的業(yè)務問題出發(fā)。
課程中舉的例子是手機制造的例子，可能不適合提供軟件服務的企業(yè)。那么舉另外一個例子，假設某企業(yè)要研發(fā)和發(fā)布一個APP。
如果從零開始研發(fā)，那么保證APP的高質量應該是最需要解決的業(yè)務問題。那么，設計態(tài)維度上，要對設計APP的架構師、UI設計師、產(chǎn)品經(jīng)理等人員的信息、所負責的模塊、所采用的技術等要數(shù)據(jù)進行收集；在制造態(tài)維度上，要對研發(fā)人員的姓名、所負責的模塊、測試案例覆蓋度、測試結果、測試環(huán)境等數(shù)據(jù)進行收集；在運行態(tài)維度上，要對IT資源的使用、接口訪問、出錯、告警情等數(shù)據(jù)進行收集。然后綜合分析APP的穩(wěn)定性、設計的合理性、開發(fā)和測試的質量等，為下一步人員的調(diào)配及質量提升等提供決策依據(jù)。
如果是一個運行良好的APP，那么目前最需要解決的問題可能變成如何提高用戶留存量和轉化率。這時候，更多的要從運行態(tài)維度上收集用戶相關數(shù)據(jù)，比如用戶的使用習慣、用戶信息、用戶評論、頁面冷熱程度等，為用戶拉新和留存提供決策依據(jù)。
什么樣的應用是數(shù)字化應用？
光采集了數(shù)據(jù)還不行，還要對數(shù)據(jù)充分使用，使得其價值充分體現(xiàn)出來。筆者認為，這實際上是信息化系統(tǒng)和數(shù)字化系統(tǒng)的本質區(qū)別。
華為CIO陶景文在《中國沒有世界級的工業(yè)軟件，是一種恥辱》一文中提出，“數(shù)字化轉型，一定要構建出基于數(shù)據(jù)的智能化的核心的生產(chǎn)，運營和決策系統(tǒng)。它一定是為一個企業(yè)的主業(yè)服務。一定要容易使能主業(yè)，我們不是在簡單的去做一個管理系統(tǒng)。這是工業(yè)時代與數(shù)字化和信息化的最大區(qū)別。60年代工業(yè)革命誕生的時候，誕生了一系列的信息化的手段，包括ERP，CRM，PDM，MES等等。這些都是事后記錄系統(tǒng)，都是管理系統(tǒng)，不是給業(yè)務用的，是給管理人員用的，不是給用戶用的，只是給少數(shù)專業(yè)人士用的?！?/p>
本節(jié)課程進一步提出，數(shù)字化系統(tǒng)需要具備基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)七大功能：預測、預警、監(jiān)控、協(xié)同、調(diào)度、決策和指揮。
預測，就是基于當前及歷史數(shù)據(jù)，對未來進行預測。
預警，就是基于數(shù)據(jù)分析，根據(jù)數(shù)字化的業(yè)務規(guī)則，及時報告異常。
監(jiān)控，就是對目標業(yè)務對象進行實時監(jiān)控。
協(xié)同，是這個系統(tǒng)與其它系統(tǒng)之間的密切配合。課程中舉了生產(chǎn)系統(tǒng)和訂單系統(tǒng)、物流系統(tǒng)等配合的例子。
調(diào)度，是這個系統(tǒng)對其它相關系統(tǒng)的調(diào)度。
決策，就是基于數(shù)據(jù)對于未來做出判斷和決定。
指揮，發(fā)揮中央指揮功能，對相關系統(tǒng)進行統(tǒng)一管控。
還是以前面那個手機例子為例，一旦發(fā)現(xiàn)手機的某個元器件有問題，那么通過具備七大功能的數(shù)字化系統(tǒng)，就能定位到元器件的數(shù)量、供應商、裝有這個器件的所有手機、手機的用戶等；生產(chǎn)系統(tǒng)可以根據(jù)供應商、物流、生產(chǎn)進度、銷售進度等信息對生產(chǎn)過程進行管控、決策甚至指揮。
回到您企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng)，可以對比這七大功能，到底具備了幾個。對比之后，您就可以判斷您的系統(tǒng)到底是信息化的還是數(shù)字化的了。不出意外的話，如果您的企業(yè)是一個傳統(tǒng)企業(yè)，絕大多數(shù)的系統(tǒng)仍然是信息化系統(tǒng)。那么就想想要不要參考華為這個標準來改進吧。
對企業(yè)的啟示
建立基于業(yè)務需求的全量全要素的數(shù)據(jù)采集和連接的標準和規(guī)范。既要避免眉毛胡子一把抓，也要避免什么數(shù)據(jù)都不采集。
數(shù)據(jù)采集好以后，一定要用起來。數(shù)據(jù)就是金山銀山，不能坐在數(shù)據(jù)的金山喊窮。
要建設新型的數(shù)字化系統(tǒng)，而不是過時的信息化系統(tǒng)。要求數(shù)字化系統(tǒng)具有七大功能，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，參考這個建立數(shù)字化系統(tǒng)的標準。
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總結
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