董小英:企业如何从数据中台发展到知识中台

  • 董小英

  • 2022-09-19

  • 来源:老不董课堂

互联网企业的实践提到了非常多的数据中台,在数据增值链中,仅有数据是不够的,需要通过数据分析和决策支持,将数据转化为知识。

因此,数据中台最终将转化为知识中台和方案中台,与平台用户的需求直接对接。我把它是称之为“数据集成与知识管理的系统”。

一是将数据集成与知识管理系统进行抽象提炼,可以发现数据中台是业务的一个数字孪生体。将企业所有要素、活动、流程、机理映射到网络空间,形成一个涵盖全要素、全流程和全域的数字孪生体。当然,建设过程要花很多时间,美的和平安的数字化转型都用了10年以上的时间。

互联网企业是数字原生企业,大量资产是数字化的,形成平台的速度也快。传统企业的数字化转型难度较大、投资较多,主要困难在于大量资产是非数字化的。

企业在数据采集基础上,要对数据进行加工分析,从数据清洗、整合、可视化到分享构建组织的数据文化,将数据资产保值增值形成赋能业务过程中会产生很多新的知识和工具,如知识图谱、数据大脑、智能引擎、供需编排等。人工智能企业在这方面有非常多的工具箱。

二是数据管理的核心目标是赋能业务和各类用户,包括客户、员工和决策者。数据中台强调业务的数字化;而知识中台强调数据加工分析过程要做到以人为核心、以需求为核心、以问题为核心。

数据分析要与场景和需求密切结合才能产生价值。我们对平安集团最新研究发现,平安在做医疗科技时,涉及了数据采集、知识图谱应用、数据标注、数据整合,在数据平台基础上利用算力算法进行分析。

数字化转型中的数据管理问题不容易,涉及到数据的结构化、标准化、标签化、智能化和自动化。平安的数据平台整合了4,000万篇英文医学论文、500万篇中文论文、3万种疾病治疗指南、17万种药物说明书,还有超过2亿的病患的问诊记录,以及来自医院的海量电子病历。其中最重要的是把各类数字结构化和标准化,如与糖尿病有关的各种名称有300多种说法,参照国际和国家标准化后缩小为50种类型。

三是数据的标签化。数据的标签化是一项非常重要的工作,对关键信息的标签化是利用人工智能的基础。如基于标注的数据构建预测疾病的模型。通过这一平台,平安将其分享给相对偏远地区的社区医院的医生,通过导航系统使其工作更加规范化。

卫健委之前依靠培训来解决问题,但数字化平台将流程嵌入到疾病诊断系统上,使得乡村社区医疗规范化水平从50%提升到80%。因此,数据变成了知识和指南,形成了有约束力的工作系统。这对于中国的企业发展是特别有参考价值的。

数字化转型与其说是挑战不如说是机遇。应该紧紧把握数据通过变成知识才能成为生产要素这样一个关键的理论。将数据在数据服务于人、服务于企业发展需求、服务于解决问题方面发挥核心的作用,深入企业业务的核心、深入到业务的一线、深入到业务的最高端、深入到业务的全要素全流程和全方位,将知识管理转变成为企业的核心竞争优势。

因此,在数字经济时代,企业的竞争优势体现在速度快、体验好,精度高、成本低、品质加和匹配转。背后的能力来自企业的能力,只有把数据变成知识,才能做到上述这些竞争优势。

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董小英

北京大学

数字产业创新研究中心主席、北京大学光华管理学院荣休教授

北京大学 数字产业创新研究中心主席、北京大学光华管理学院荣休教授

北京大学本硕博。工业与信息化部通信专家委员会委员,数字产业创新研究中心主席、国家知识管理标准委员会委员,山东省泰安市智能制造产业专家委员会专家。曾任北京大学国家高新区发展战略研究院副院长,案例研究中心学术主任,中国信息经济协会副理事长。在美国哈佛大学,匹兹堡大学,澳大利亚国立大学等多所大学短期学习或做访问学者。主持联合国教科文组织、国家自然科学基金和国家社科基金项目多项。

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