文丨张齐齐 编辑丨秦丽

来源丨首席数字官

2020年12月12日，“2020中国数字化年会线上论坛”之【法国里昂商学院全球商业智能论坛】圆满举行。论坛聚焦世界领先的智慧商业运营，并就智能制造、数字化转型过程中的创新技术、相关管理学前沿理论与实践的问题展开深度交流，重点从管理学角度出发，梳理解决产业数字化转型过程中遇到的转型障碍、转型战略、组织文化、人才培养、电子领导力、跨部门协同合作等问题。

在【法国里昂商学院全球商业智能论坛】上，Cybiant CEO兼联合创始人，Jan-Willem Middleburg以“数字中国——数据经济的知识和技能”为主题进行演讲。要在大数据经济下，保证日常经济发展并且能够真正繁荣发展服务下一代，需要提升知识和技能，Jan-Willem Middleburg主要作企业大数据框架的讲解。本文由【首席数字官】总结，提炼演讲嘉宾的精华观点编辑而成，欢迎阅读和分享。

企业大数据框架的兴起

大数据框架最初的设想是为所有组织（无论规模或行业）提供一种与供应商和技术无关的框架，可以用于实施大数据最佳实践。创建这一框架是因为缺乏标准，大多数技术供应商都在积极推广他们的技术产品。但要在大数据经济下取得成功，还有更多要做的事情。企业需要开始考虑建立良好的数据流程、需要保证数据质量、需要确保有充分的安全流程用以保护大规模数据源。公司越大，数据所需的信息越多，就越急需建立企业大数据框架。

麦肯锡全球研究所的一些调查结果，其中，中国一些新兴龙头公司（如阿里巴巴、百度、腾讯）的数据表明了大数据的力量。大数据最佳实践分析所涵盖的庞大数据和力量不言而喻。为处理大量的信息财富，公司必须考虑建立一套对所有数据进行管理的结构，这就是大数据框架出现的原因。很多公司在他们的数据集大到难以应对时才发现问题。大数据框架与分析学和算法相关，但同样涉及治理观。怎么可能产生这么庞大的数据量？我们怎样才能每天从这些数据集中提取价值？为此，企业大数据框架为所有组织提供了全球性的最佳实践和开源标准。

企业大数据框架的六大核心要素

多数人对大数据框架的研究表明，企业要在大数据经济下取得成功，就必须建立企业大数据框架，并且处理好这六大核心要素，它们将循序渐进地发挥作用。

一、大数据策略。无论是政府组织还是行业组织，也无论规模大小，每个组织都需要首先制定自己的大数据策略。大数据策略是大数据框架的中心，因为接下来的所有措施都需要与大数据策略保持一致。

二、大数据架构。制定企业大数据策略以后，就需要审视自己的技术和架构。建立技术架构的时候，需要考虑各种各样不同的行业最佳实践和标准。

三、大数据算法。构架确定以后，就需要对员工进行算法培训。为了快速高效地浏览数据，需要对算法进行编程，因此，每个处理数据的组织都需要有相应知识技能的数据分析师和数据科学家。大数据算法部分将探讨如何对此进行设计。

四、大数据流程。接下来我们讨论大数据流程，这是全球不同政府部门实施的安全、隐私和监管要求。每家公司都必须遵守政府或国际最佳实践组织（如标准研究所）以及组织本身的指导和政策。

五、大数据功能。大数据流程确定后，就需要在组织内实施。因此，我们需要确保政策得到执行，每天与数据打交道的人员得到明确指导并依此办事，并且他们了解哪些数据会带来哪些特定结果。所有这些话题都会在企业大数据框架的大数据功能部分清楚说明。

六、人工智能。企业大数据框架的最后一个要素是关于框架自身的人工智能。因为人工智能是对同一基本结构运用不同的算法，要在AI方面取得成功，前面五大要素就是需要打好的基石。

大数据分析流程助力企业决策

作为企业大数据框架的一部分，设计一套大数据分析流程至关重要，必须有合适的结构能够在整个数据管道中对数据进行引导。所以，无论公司的规模或业务目标如何，所有数据项目都应当具有相同的走向。在企业大数据框架中，对数据在组织内的流动步骤和方法进行说明，从最初业务目标到呈现，提供报告、可视化展示和仪表盘，企业可以根据这些内容进行决策。通过这样的分析，企业每次都可以做出更好的判断，从而在决策的速度、质量和数据量上都胜过竞争对手。

Jan-Willem Middleburg表示：“如果你不知道去哪里，那每条路都可以走。”大数据经济时代下，数据量庞大，做数据分析是一个漫长的过程。中国企业应该去了解学习新的技术，共同助力中国发展成为数字经济领域的领导者。