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《大数据咨询方法论白皮书》首次定义大数据咨询

  • 2019 年 9 月 29 日
  • 本文字数:1685 字

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《大数据咨询方法论白皮书》首次定义大数据咨询


2019 云栖大会上,我们(奇点云)正式发布了《大数据咨询方法论白皮书》,希望帮助更多企业用切实可行的方法来了解自身数字化转型状况,对自身数字化转型做出有利判断。

此前一年,为帮助企业推进数字化转型战略,解决数字化转型中的问题,我们推出了大数据咨询服务,并付诸大量案例实践。这次,我们把这些实践经验总结提炼成方法论,以白皮书的形式开放给更多商业机构。

白皮书从时代背景、定义和需求来源、核心特征和挑战、核心方法论、咨询工具和案例实施等六个维度,第一次正式提出了「大数据咨询」的概念,并对「大数据咨询」进行了完整定义,分析了传统管理咨询和大数据咨询的区别,提供了完整的方法论和实践内容。


奇点云认为,大数据咨询是在传统咨询以外,基于技术驱动数字化转型的需求,通过咨询的方式,帮助企业更好地规划数据智能的未来。围绕数据构建企业的数字化转型能力和数据生态,让数据真正发挥业务价值,更好地帮助企业进行战略规划、组织设计和人才管理等等。



大数据咨询的核心是厘清差距

数字化转型并不是一个陌生的话题,很多企业都已经进行了多年的数字化转型尝试,但是直到今天,数字化转型仍然是一个需要持续关注的话题。原因何在?


技术进步是一个首先要考虑的因素。


过去十年,随着云计算、大数据和人工智能技术的发展,信息经济快速地被智能经济的概念所取代,智能经济成为了众多行业的共识——数字化转型的未来清晰地指向人工智能,让人做人该做的事情,让机器做机器该做的事情,人机脑力算力协同发展。


这极大地挑战了数字化转型的传统理解。在传统的数字化转型中,技术问题只需要通过合理的 IT 部署就可以解决,但是在智能经济中,IT 部署本身并不能解决企业面临的人工智能问题。人工智能本身涵盖了算力、数据、算法等多个技术领域。


特别是数据,这个常常被企业忽略的因素。


如果说算力和算法都可以通过市场获得,那么数据是唯一一个只能通过企业自身积累来增长的要素。企业并不能通过数字化转型实现理想的战略目标,大部分情况下,都是因为缺乏有效、清晰的数据战略,导致企业的数字化转型处处受阻。


比如,有了算法,却因为数据质量导致算法不可用;比如,新建了财务系统,却因为财务数据统计口径不一致,导致财务系统使用困难;再如,新建的系统,数据采集一半是空值,却不知道原因何在。


 大数据咨询的核心,正是从数据战略出发,正确理解企业数字化转型现状,并且对企业的技术能力和战略目标进行正确评估,厘清两者之间的差距。


通过有效的数据战略规划,企业就能通过技术建设、组织建设和业务规划,来突破数字化转型的数据障碍,真正实现数据的业务价值。


大数据咨询是传统管理咨询的有效补充

大数据咨询并不是凭空诞生的,而是来自于企业数字化转型的实际需求。在云计算、大数据、人工智能大行其道的今天,企业面临越来越多的数据问题,也产生了迫切的数据战略需求。总结下来,有四大类问题:


1.如何面向未来建立合适的企业数据战略


2.如何规划建设企业数据资产管理体系


3.如何规划建立企业数据中台基础设施


4.如何让数据资产增值和变成业务价值


这些问题,需要有长期的数据平台建设经验和数据应用实践,而传统的咨询公司和商业机构都缺乏这方面经验。


当然,大数据咨询和传统咨询绝非竞争关系,而是合作关系,只是在数据资产管理上大数据咨询和传统咨询有两个大的区别:


其一,大数据咨询方法论来源于数据中台建设经验和数据资产管理体系建设经验。


我们所提出的大数据咨询方法论正是来自于创始人 12 年的阿里巴巴数据经历,以及 3 年的数据创业实践。


二是大数据咨询的目标是”端”到“端”帮助企业建设数字化转型能力,在目前阶段,还需要具备丰富的项目实施经验乃至交付能力。


数据中台狭义上是一整套技术能力的集成,但要真正为企业产生价值,就需要从商业设计和组织设计的角度,真正找到落地的业务场景,通过建立数据资产管理体系、辅助管理决策、算法代替经验公式等方式来真正实现企业的数据决策,以及业务端的降本增效。


作者介绍


何徐麒,花名何夕,奇点云副总裁、数字化转型战略咨询专家,原天下网商主编,原阿里妈妈大数据中心产品经理、阿里巴巴集团市场部市场专家,浙江大学社会硕士生导师。


2019 年 9 月 29 日 18:09916

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