从1到N:企业数字化生存指南

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从1到N:企业数字化生存指南 电子书 第1张

本书作者:【德】尤尔根·梅菲特(Jürgen Meffert) 沙莎

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企业向人工智能成功转型的核心要素很多企业虽然启动了人工智能转型项目,但收益甚微,往往是因为陷入了以下误区或陷阱。
一是过于专注技术。这些企业片面地认为人工智能转型只是一个数据项目,因此全权交于科技部门负责,只关注培养数据分析能力,脱离具体的商业应用场景,业务与技术部门缺乏协作,从而导致转型失败。

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二是“煮沸大海”。这些企业专注于整个企业的数据转型,战线过长,追求面面俱到,不根据企业自身特征制定业务场景的优先级,无法实现速赢。

三是研发和落地的比例不当。这些企业把99%的重心放在了模型的研发,只放剩下1%用到模型的落地。用例开发本质上是一个从模型开发到落地的端到端过程,不能顾此失彼。

四是“大跃进”的模式。这些企业往往定下过高的目标,追求一步到位的大规模技术能力提升,而非稳扎稳打的快速迭代模式,导致转型半途而废。根据我们过往的项目经验,我们认为成功的人工智能企业转型应当包括以下五个要素。

从1到N:企业数字化生存指南 电子书 第2张

其次,按用例价值潜力与可行性排序。对各个用例价值潜力进行全面的量化,明确企业短板与未来可提升空间;同时对用例进行可行性评估,然后根据这两点建立用例梯队,优先开发和落地可行性高、价值潜力高的用例。以快消行业为例,企业应当首先落地“优化各媒体平台支出”“业绩广告”“实时针对性产品建议”等用例,具体见图5-4。

(3)选择合适的组织原型、搭建数字化卓越中心(CoE)。不同企业类型需要不同的数据组织部门实现敏捷的用例开发与落地,常见的有两类。

一类是分散式数据组织部门,即“赋能一线模式”——数据负责部门主要分散在各个业务部门内部,对业务数据负责,与业务人员高效协作;另外有小型的首席数据官(CDO)部门在整个组织内起到促进协调的作用。这种架构较适合自下而上进行创新的科技类公司。

另一类是集中式数据组织部门,即“统筹管理模式”CDO配备了一支大型的数据运营团队,负责企业层面的数据治理与统筹开发;另外各个业务部门分散有少量的数据组织,负责管理业务数据。这种架构简化了数据访问权限,有助于提升企业数据质量,较适合业务协同性高并需要统一管控的传统大型企业。

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