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从大数据到智能决策:意义与方法

[作者:郭朝晖    点击数:362    更新时间:2019年01月31日]

    公司年会让我讲讲大数据。我就顺便把大数据、互联网和智能化的关系一起讲了。写的时候,我发现这里至少涉及意义和方法两个层面的问题:意义层面谈的是潜力和可能性,让我们看得远一点、不偏离大方向;方法层面谈的是价值实现的具体做法,就是要如何处理好眼前的问题、让技术与价值统一起来。两个层面必须结合在一起,才能让我们既看得清远方的目标、有勇气不迷路,又迈得开脚下的步子、不要掉沟里。

  下面,就从大数据开始讲起。

  从意义层面讲,大数据的意义最终可以归结到一点:提升决策的水平和智能化程度。决策者可以是人、可以是机器、可以是人机协同。大数据为什么可以提高决策水平和智能化程度?因为大数据提升人类获得知识和信息的能力。孙子说“知己知彼百战不殆”。关键在一个“知”字上。而用现在的语言来讲,就是“知识”和“信息”。 在“知”的基础上,社会和国家都可以管理得更好。从大的方面讲,涂子沛老兄写的《数文明》,认为数字化会把人类带入新的文明、何老说未来的企业“利义”统一,都是因为“知”的更清楚了。而从小的方面讲,企业管理可以“透明化”、从而减少跑冒滴漏、提高管理水平。按照老友胡总的观点: 透明化可以解决企业管理的一大难题:“授权和受控的矛盾”——不授权,下面没有积极性;授权了,下面以权谋私。 当然要做到上面这些,只有大数据是不够的,还要有智能化——这里指的智能化,就是让机器帮助我们把信息从浩如烟海的数据中找出来,否则人的精力要被大数据淹没的。

  大数据时代,获得知识和信息的能力大幅度提升、发生了本质性变化。

  有人提出大数据的体量大是根本特征。但是,对获取知识的角度说,体量大既不充分、也不必要。很多重复的数据,有什么用啊?对应用来说,充分必要条件是“样本=全体”。这样,就意味着大数据记录了一切历史,而一切的知识都蕴含于历史。所以,笔者认为,大数据“了不起”的根本原因,是知识和信息的完整性显著提高。

  在互联网领域,人们强调“相关非因果”——如果不用考虑因果性,获得知识的能力会显著上升。而且,工业大数据对可靠性的要求很高,要取得可靠性必须借助因果性;而且,工业系统中相关非因果的情况比比皆是,很容易误导人。为此,我提出一个“不纠结于因果”的提法:人类的很多经验和感性认识,就是不纠结于因果的。但是,要做到“不纠结于因果”是要有前提和边界的,这个前提边界往往需要人来把握,数据本身说明不了。

  大数据还有个特点叫做“混杂性”。对此,我的理解是:能够通过多个角度获得知识,从而提高知识的质量,防止出现一种所谓“过拟合”的现象——知识在一个范围内是对的,稍微一变化就不对了。

  如果还要增加一条的话,我建议增加:信息的完整性。避免人们得到错误、误导人的片面信息。

  有了知识和信息以后,决策的方式可以根据实际情况来定:信息来了,可以利用人脑中的知识决策,也可以让拥有知识的计算机来自动决策。没有知识,可以从数据中获得。而计算机中的知识,可以比过去更加丰满、充分。从而提高决策质量。

  这样,理论的部分就讲完了。下面遇到的问题就是方法问题了:我们在企业里面如何推进大数据。

  我们知道:从技术逻辑上讲,智能决策就是把信息感知(认知)、(基于知识的)决策和执行过程有机地统一起来。但是,这个逻辑的实现,有赖于价值的实现——这样做为什么能创造价值。这一点,是IT的人员不知道的。

  于是,创造价值的问题,要转移到另外一个领域来考虑:从业务人员的角度看问题。业务人员要知道:什么地方有价值、价值如何实现。这两个问题搞清楚了之后,数字化方法所谓的“感知”,就是用数据感知业务需求;所谓的“决策”,就是价值的计算;所谓的“执行”,就是价值的实现。这样,才能把技术可行性和经济可行性结合在一起。这个过程,叫做“IT和OT的融合”。换句话说,是把业务人员脑子中的知识,变成计算机的知识。

  然而,这件事落地,还要考虑更深层的问题:人自己知道,过去为什么不做?换句话说:为什么现在有机会呢?

  现在有机会,意味着过去没有做好。过去为什么没做好——因为过去看不清、反应不及时。看不清的原因有很多:1、没有量化的数据、不能实时看清;2、涉及到多个部门的优化,信息得不到;3、涉及到个人利益,数据有问题。有困难才有机遇。在我看来,大数据解决第一类和第二类问题,互联网解决第二类问题;咨询和诊断解决第三类问题。当然,解决这些问题可能涉及到很复杂的逻辑。但如果有了准确的数据,我们不怕:可以让计算机去做啊。只要人能把问题说清楚,机器不嫌麻烦的——这其实就是智能化。

  通过智能化,提升企业的管理水平。这里的价值有多大呢?我们的调研发现:由于管理不当造成的损失,一般企业都有10%~20%。这些价值损失,就是智能化工作的价值所在。

  这个损失是理论上的。但能不能找出来,关键看利益关系。而利益关系的处理,关键又靠领导。这件事是个硬骨头,如果领导不给力,这部分价值就挖掘不出来——为什么有些企业把智能化搞成了自动化——因为领导不给力。

  所以,如果智能化搞得好,有个前提条件:找个风气好、领导能力强的企业去搞。恩格斯说过一句话,值得我们思考:“何一门科学的真正完善,在于数学工具的广泛应用。”这句话也可以反着理解:企业不发达到一定的程度,数学的用处是看不到的。所以,业务精益化才会促使人们把业务问题转化成数学问题。工作才好做。只有在这种地方搞智能化,才会有真正的机会。没有一流的用户,就没有一流的技术。这些都是有深刻教训的。


 
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