大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试
在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
专家认为，从表面上看，“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注，但从深层次看，传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响着学术期刊的生存和发展。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇， “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。
对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设； 五是善于知识分析工具的开发与利用； 六是加强技术的研发和投入。
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当前，越来越多的企业以科技公司自称，而不是金融公司、电商公司、社交网络公司或者物流公司。可见，在不久的将来，无论在制造业还是服务业，企业都将转变为以数据和算法为支撑，以用户为中心的技术型组织。 但数字化转型并不单纯是用前沿科技打造数字化产品的问题，而是涉及到以科技为支撑的智能管理、智能决策，乃至于组织结构和文化建设等一系列更加宏观和本质的范畴。 数字化转型也不是拍脑袋决定的用户数据收集、以大量积累用户信息为指标的为了数据而数据，因为『死』数据没有意义和价值。以当前有些中小型银行为例，虽然积累了大量的运营数据，却几乎鲜有应用。而开发和项目人员却疲于应付日常的客服反馈、产品设计、运营活动和风险控制。实际上，依托于数据和算法的智能决策可以完成大部分管理和日常决策工作。 数字化转型的特点 未来将是数字化的世界，所有工作都需要数据支持，都需要“智能决策”。这种智能决策，是指利用各种技术手段，在动态和多维信息收集的基础上，对复杂问题自主识别、判断、推理，并做出前瞻性和实时性决策的过程，同时具备自优化和自适应的能力。 在人工智能时代，数据和算法具有无法比拟的效率优势。以亚马逊为例，其日常管理和战术决策，以及日常运营都可以有数据统计和算法来完成，从而释放出大量的宏观决策精力和战略能力，让管理者的目光聚焦于长远的战略意义和更加重要的方向性思考。 数字化转型使企业能在问题识别、方案生成、信息收集、结果预测和行动反馈等决策步骤中得到全方位的帮助，提升企业决策的能力。智能决策是数据化转型的必然趋势。 如何开展基于数字化的智能决策、智能管理和智能运营 要进行数字化转型，实现智能决策，首要条件就是相信数据是有价值的，数据可以帮助我们感知世界、认识世界、理解世界乃至做出合理决策。 一、 具有数字思维和理念 数据不是冷冰冰的记录，不是可有可无的业务附件。从本质上来讲，数据是人类感受和认识世界的一种手段。业务场景中的一切，包括用户、产品、交易、运营等等都可以用数据来描述。企业可以通过这些数据来理解和分析业务，做出决策而后再应用到现实中。例如，在亚马逊，人人都知道的一句话就是：『凡事要有数据支撑』。 二、 与数字化思维相匹配的组织架构 数字化组织中必须有专门的人员为数据事务负责，包括数据资源的构建、核心数据的整合、数据模型的建设，以及数据的使用。组织结构设计上可以参考AirBnb的数据基础架构部和数据科学团队。 在组织中数据资产一定要充分流动，数据技术要充分开放。同时需要确保数据团队和业务团队不能分离割裂。组织中要形成统一的数据“大中台”，它是成本中心，负责管理数据资产；同时要在业务部门形成一系列的数据应用“小前台”，它们是利润中心，业务部门要快速基于数据开展业务，寻求价值。 三、 数字化软硬件基础设施 在数据处理技术中，涉及到数据的产生、采集、存储、加工、计算、挖掘、分析、展现、应用和管控全流程的技术。而其中的数据加工、计算、挖掘和分析部分，常常会涉及到人工智能（AI）方面的技术。再通过数据可视化应用，让人可以理解数据、使用数据。 其中，尤其以人工智能算法更为重要。以底层的智能芯片和计算框架为基础，人工智能算法在智能语音、视觉图像、自然语言以及智能决策等领域都有了较好的成果和广泛的应用。在这些智能算法之上，可以在应用层构建众多场景的产品和服务。 四、 对外的产品服务 在一个数字化的『 指数型组织 』中，友好而智能的用户界面是其中的重要属性，可以理解为企业对外提供的产品和服务。而以数据和算法为基础的数字化技术，可以更好的为构建高品质产品和服务提供有力的支撑。 在贝佐斯2010年致股东的信中有这样的句子： “随机森林（random forests）算法、贝叶斯估计方法（Bayesianestimation）、RESTful服务（RESTful services）、Gossip协议（Gossip protocols）、最终一致性（eventual consistency）、数据分片（data sharding）、反熵（anti-entropy）、拜占庭容错机制（byzantine quorum）、抹除码（erasure coding）、向量时钟（vectorclock）算法……走进亚马逊的某个会议室，你可能一瞬间会以为闯进了一个计算机科学讲座。翻一翻目前有关软件架构的教科书，你会发现几乎没有什么架构模式未被亚马逊所用。我们使用高性能交易系统、复杂渲染与对象缓存、工作流与队列系统、商业智能与数据分析、机器学习与模式识别、神经网络和概率决策，以及其他各种技术。虽然我们的很多系统来自最新的计算机科学研究成果，但常常还不能完全满足需要，因此我们的架构师和工程师不得不深入学术研究尚未触及的领域展开研究。正是因为我们面对的很多问题，在教科书上还无法找到现成的解决方法，所以我们只好自己动手，发明新的解决办法。” 这是亚马逊在十年前做的事情，当前的国内很多人工智能独角兽公司，对智能算法也有着深厚的积累和广泛的应用。可见，在企业数字化转型中，需要充分利用深度神经网络、深度强化学习等智能算法，利用无处不在的网络连通性和随处可达的客户界面，通过产品服务的自主计算和各项衡量指标，对自身的产品和服务以及用户反馈进行实时追踪，核实求证，从而推动进一步的智能化的极致体验的产品建设。 例如，通过多维度数据，在保护用户数据隐私的情况下，为每个用户个性化地从海量的商品中筛选和定制产品和服务；通过语音识别和自然语言处理等智能算法构建友好而便捷的客服系统；使用深度学习结合强化学习算法为用户提供最优的决策选择建议等等。 此外，在提供极致体验的产品和服务的同时，还需要利用数据流通和智能算法，打通对外的产品服务和对内的信息传递以及内部智能决策的通道。 五 内部的快速信息流转和信息共享 在很多企业，内部信息流动是不畅的，往往是条块割据、层级不通，除了具体负责此事的人知道，其他人能否了解，主要得看关系、看利益。一个很简单的信息流转，往往需要通过多个节点中转才能得以处理，其效率之低就可想而知了。 正是因为存在这样的问题，传统企业在启动数字化转型时，需要把数据打通、信息透明作为重点工作之一。在数字化时代，数据已成为企业新的核心资产。从这个意义上说，应当把数据视为企业整体的重要资源，而绝非任何人或任何部门的私人财产。因此，需要大力投入，建设企业内部信息共享和流转系统，实现数据打通、信息透明、以及全面的数据支撑，确保组织高效运转。 通过整理内部和外部的数据以及信息共享、优化信息处理的流程实现从数据的获取、处理和展示以及决策的全系列自动化配置，可以在实际的运营中，实现基于算法的自动决策。 六 智能决策，智能运营 充分利用机器学习、神经网络等智能算法，开发更多功能强大的智能管理工具，在常规性的日常经营问题上，可以实现自动分析、自动决策、智能推荐、智能定价，以释放组织精力，推动产品能力的持续提升。 例如在亚马逊，数据的收集和分析是实时的。如果有需要，团队成员可以看到每天、每小时、每分、每秒的数据。如果出现异动，系统会自动提示相关人员。这样就可以做到第一时间发现问题，第一时间解决问题。 可见，要从根本上实现传统企业的数字化转型，最重要的是需要利用网络和数字化技术，持续地创造价值。在内部要建立高效的协同和沟通机制，实现内部信息的高度共享。并且建立起以长期价值理念为基础的企业文化和价值观，弱化任何的短期利益、KPI。因为在整个数字化转型的实施过程过，需要投入巨大的资源去整合、梳理和建设服务系统，前期却不会有立竿见影的收效，只有目光长远，才能看到其后期所产生的巨大收益和几乎可以忽略不记的边际成本。 目前，人工智能技术已经发挥着巨大的效率和准确性优势，以至于到了让人思考人与算法之间的对立和互补等问题的程度。在企业的数字化过程中，也需要正确认识和对待数字化及智能算法的优势和特点，不应盲目的全部去依靠人工智能，也不需要对即将到来的数字化智能时代心怀恐慌。
企业致力于收集和存储大量数据，但通常只分析其中的一小部分。他们发现数据是新的货币，因为数据中隐藏着很多价值。他们正在利用数据科学和大数据分析工具从其“数据宝库”中提取价值。这有助于他们进行数字化转型。一些组织在这方面取得了巨大的成功，并不断创新、获得市场份额、增加价值(例如Amazon、谷歌、Facebook等公司)，而其他公司也在努力效仿。麦肯锡全球研究院于2011年5月发表了一篇开创性论文，名为“大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿”，使得大数据和分析开始引起人们的关注。根据谷歌公司的趋势分析(它提高了人们对关键词的搜索兴趣)，大数据和分析热潮在2016年6月达到了顶峰。而云计算一直持续受到人们的高度关注，因为越来越多的企业继续实施云计算技术，以提高业务灵活性、运营弹性、改进性能，以及更高的效率。数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并将成为一种永久的运营方式。人们可能会想知道，在大数据和分析达到发展顶峰之后将会变成什么样子。只要所公布的客户调查、供应商利益、分析师报告、收入来源等资料具有价值，那么企业都将采用大数据和分析来获取。调研机构Gartner公司2016年进行的一项调查报告表明，在过去五年中，企业对大数据和分析的投资一直在不断增长，但对其未来投资的兴趣似乎有所下降。这可能是由于这些投资获得实际收益的一种停顿。而Gartner公司的另一份调查报告显示，只有大约12%的大数据项目取得了可衡量的成果。然而，社交媒体、物联网(IoT)、智能手机、移动设备、游戏装备、可穿戴设备、传感器、无人机、远程监控器、精密医疗、精准农业、智能城市、智能建筑、自动驾驶汽车、远程控制车辆等技术将产生大量需要收集、汇总和分析的数据，以做出有用且有价值的决策。而使用传统方法和系统来人工分析数据是不可能的。来自大数据和分析的潜在价值每年达到数十亿美元。这被认为是一个保守的估计。因为麦肯锡公司2011年进行的调查报告仅仅占据了大数据潜在价值的一小部分。只有基于位置的数据的采用率和价值捕获率高达50%-60%，其次是美国零售业，达到30%-40%，制造业占20%-30%，美国医疗保健行业为10%-20%，欧盟公共部门为10%-20%。因此，大数据和分析的兴趣和投资在几乎所有行业都会增加，以捕捉大数据中隐藏的价值。预计在未来几年中企业对云计算的大数据会持续产生兴趣。数据安全随着越来越多的数据被收集、汇总、分析，并用于做出影响人们生活的决策，数据安全性成为人们最为关切的问题。数据治理需要处理从不同来源收集的数据高峰以及管理这些数据元素所涉及的风险的中心阶段。美国联邦、州、市和地方政府机构以及其他非营利性公共服务组织需要符合严格的保密性、完整性和可用性(CIA)规则，并且还要提供良好的治理、满足合规要求和管理风险(GCR)。人们一个常见的误解是，组织需要从不同来源收集的大量结构化和非结构化数据，包括外部来源(需要验证和风险评估)来开始分析。企业不需要大量数据来启动分析项目。可以从已有的“黄金标准数据”开始，并考虑单独使用这些数据或将其与其他内部数据集结合使用，以解决业务问题作为向决策者购买的概念证明的可能性。企业可以尝试和分析以前没有查看的不同变量，以确定相关性、因果关系和预测因素，谨慎发现，并避免重合。这是行业领域知识和专业知识发挥作用的地方。利用可用且经济实惠的计算能力、存储和网络容量，企业可以轻松地分析更多数据，以查看隐藏在数据中的模式和概率。基于业务需求，分析可用于描述性、诊断性、预测性、规定性的目的。物联网、传感器、操作技术、设备维护、精密医疗、电网、航运、物流、执法和精准农业正在越来越多地利用上述不同类型的分析来处理一个或多个业务问题，或根据需要来提供解决方案。大数据的需求大数据对不同的人意味着不同的事物。不同的IT分析师、商业领袖、顾问、学术研究人员、标准组织已经根据他们的观点定义了大数据，其中包括数量、速度、品种、准确性、复杂性等因素。虽然在大数据方面没有明确的共识，他们现有的能力在人员、过程和技术方面的处理能力太大了。就大数据和分析而言，人员是最难的部分。存在组织惯性、缺乏决策者的支持，以及难以找到正确理解分析的数据和业务领域的数据科学家等问题。同样，大数据分析师也很缺乏。世界各地的许多高校或认证机构都在提供数据科学和分析方面的新课程，以满足日益增长的需求。由于大数据领域是新兴行业，很难找到适合的专家，因此所谓的“大数据专家或数据科学家”被金融交易、银行、信用评级机构，以及信用卡公司等大型金融组织所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微软、亚马逊等行业巨头也求贤若渴，因为他们为这些人才提供了丰厚的薪酬、股票期权，以及更好的发展前景。在争夺同样的人才方面，美国的联邦、州、市和地方政府以及非营利组织都处于劣势。但是，一些具有深谋远虑的政府组织已经成功招募了一些优秀的大数据科学家。克服人才短缺的挑战为了克服数据科学家短缺的挑战，许多企业正在建立一个数据科学团队，其中包括具有大数据分析方面知识和专业知识的人员，以及行业专家，例如IT和业务领域。他们可以一起补充彼此的专业知识，互相协作并提出业务问题的解决方案。一个成功的大数据分析团队的一个重要特征是能够用商业术语讲述故事，并实现数据可视化，而这些数据可视化只需要很少的解释。这是一项非常特殊的技能，需要销售技能来完成交易。这些能力有助于建立数据科学团队或大数据和分析团队的可信度，以获得高级管理人员的支持，并将分析从一个业务领域扩展到另一个业务领域，并最终扩展到整个组织或企业。这些人员则是“翻译者”，他们可以从数据分析中获得结果，并将其置于商业术语中，以便企业能够理解和适应。数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并成为一种永久的运营方式。大数据和分析是私营或公共企业数字化转型的一个组成部分。因此，许多组织开始了数字化转型之旅，通过分析释放隐藏在大数据中的价值。今后将会有更多的组织效仿跟随。
数字化转型是近几年的又一个热点，热到任何企业不提数字化转型，就好像已经被这个世界抛弃一样。最近有些时候在和客户沟通的时候，发现客户经常提到的需求就是要“数字化转型”。但是当我想把需求细化时发现，客户心中的“数字化转型”真是千差万别。有的包罗万象、对准的是比肩苹果谷歌的超级公司；有的则是一个具体的IT工作任务，例如制定一次IT规划、编制一些数据治理标准等；有的目标更小，只是对某个已有IT系统的局部改进优化等等。
面对如此纷繁复杂的数字化转型，我不禁自问：
数字化转型真的就这么可大可小吗？
有些工作是这么多年来一直在做的，原来我们这么多年一直在做数字化转型？
数字化转型要花多大的代价，真的像圈里调侃的那样——不转型会死，转型就是找死吗？
笔者想结合这些年的工作经历，谈一谈对数字化转型的思考。个人拙见，入不得大雅之堂，权当酒后杂谈而已。
一、如何理解数字化转型
很多知名机构和专家给出过数字化转型的定义，在这里我引用我国中信联标准化技术委员会在T/AIITRE 10001-2020《数字化转型 参考架构》给出的定义：数字化转型是顺应新一轮 科技 革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。
实质上，数字化转型就是利用数字化技术对现有业务模式的颠覆、升级和创新。这就好像以前没有互联网技术，每个人的联系只能通过电话写信发电报，有了互联网大家可上网聊天可以发Email，邮政的业务被颠覆了；以前没有移动互联网，上网只能在PC终端，有了移动互联网可以随时随地获得信息，微信的出现颠覆了移动联通的短信业务；现在有了物联网和5G，接入互联网的终端不仅仅是手机，万物互联又会颠覆多少现存的业务模式呢。
本质上，数字化转型就是使用数字技术创建新的、或修改现有的业务模式，满足不断变化市场需求，提升客户体验的过程。用数字化技术对业务的重构。我们已经伴随着信息技术的发展，从纸张走向了电子表格，再到管理业务的智能应用。现在我们有机会利用数字技术重构我们的业务模式，这就是数字化转型的长期愿景。
二、数字化转型的关键点
对于诸多正在尝试和 探索 数字化的企业来讲，我认为不要一开始就过多地专注于各种花哨的技术，也不要一上来就尝试彻底的颠覆业务模式。在奔跑于数字化转型道路之前，先后退一步，询问自己的企业是否在做正确的事情，我们即将做的是否能够使企业变得更加敏捷、灵活和持续成长。
数字化转型始于价值，也终于价值。
当我们的企业不能通过数字化转型创造价值，或者更高效的创造价值，或者不能更好的创造被客户认可的价值，那么这种转型无论是不是数字化的，都不是企业所需要的。当企业想上一个中台，或者想上一套智能算法代替领导决策，我们都要想一下，客户是否会为一个拥有中台的企业生产出的产品多掏2块钱，或者领导是否愿意让计算机的逻辑处理代替签字笔。有些客户的项目，从提出的时候就注定是失败的，因为他没有搞清楚真正的需求是什么。
还是那句话，数字化转型必须为企业增加价值。这种价值可以是业务模式的变革带来的全新价值；也可以是某一方面的价值升级，例如客户体验的提高；甚至是现有价值的提效，例如从纸型文件到电子文档。是的，您没看错，不一定要用到云计算、智能算法、机器学习、区块链这些技术，把纸型文件电子化，用到的就是数字技术，而这当然属于数字化转型的工作内容之一。甚至我认为，如果真的有企业能把文档电子化工作做出成效，实现文档数据的统一管理和交互，这反而是数字化转型的一个很好的案例。
第二，了解企业的技术潜力。不要总问：“我们能上线多少新系统新技术？”而要问：“我们的技术真正能做什么，我们如何调整我们的业务和流程以充分利用我们的技术投资？”
有些企业并没有多么先进的技术噱头，但在数字时代却可以凭借先进的业务模式，击败了行业里的百年老店。这些企业都有一个特点，就是都在创造性、颠覆性地利用技术，而不是追求技术本身。
Netflix公司，早期只是一项邮购服务。邮政服务啊，这项技术从人类在马背上“一骑红尘妃子笑，无人知是荔枝来”的时候就存在了。Netflix 出现之前，人们选择租借电影的方式是去商店并在货架上翻阅磁带和光盘以寻找好看的电影。Netflix及时利用这么传统的技术，加上创新的业务模式，彻底颠覆了实体视频租赁业务。
现在，Netflix又进一步开发大规模流媒体视频，通过以极具竞争力的价格提供不断增长的点播内容库，颠覆了传统的广播和有线电视网络。数字化使 Netflix 不仅能够将视频内容直接流式传输给客户，而且能够前所未有地洞察观看习惯和偏好。它使用这些数据来告知从用户体验设计到内部工作室首播节目和电影开发的所有内容。这就是行动中的数字化转型，利用可用技术来告知企业如何运作。
看看我们身边的其他人，以前有多少下班回家打开电视，现在有多少打开的是流媒体。
技术就在那里，只是有人不会使用。数字化转型这个词，强调的是“数字化”，但根本还要落到“转型”，这个转型是业务模式的转型。
现在，是否还有人会说“领导让我们数字化转型，我们先建个中台吧”……
「链接」
20世纪80年代以后,我国地矿领域(包括地矿管理部门、学校、研究单位和生产矿山等单位)学习、研究地质统计学的活动方兴未艾。许多单位开始结合自身工作的特点,把学习、研究地质统计学的重点向生产应用方面转移。先后研制出一批水平较高,在全国范围内有较大影响的地质统计学软件。这批软件代表了我国八九十年代地质统计学软件研制的最高水平。开创了我国自己研制开发地质统计学软件的先河。
1.“CGES”地质勘探系统软件
该软件是在武警黄金指挥部引进加拿大“IGC”公司GEOLOG软件基础上由武警黄金地质研究所经过3年(1987~1990年)艰苦研制于1990年开发出来的。该软件结合我国地勘工作特点和编制地勘报告成果的要求,对英文版GEOLOG软件实施全面汉化开发。软件开发成功后,先后应用在河北省平泉县洼子店岩金矿、山东省招远市夏甸岩金矿、山东省栖霞县后奇岩金矿、山东省烟台市辛安河砂金矿及外夹河砂金矿等矿床的储量计算上,取得了满意的结果。随后开发出的“CGES”版本,在武警黄金指挥部所属地质队推广使用近10年,并被原化学工业部化学矿产地质研究所、有色总公司北京地质研究所和山东招远黄金集团公司地质队等单位购买应用。在黄金地质领域产生了较大影响。实践证明,由武警黄金地质研究所对“IGE”公司GEOLOG软件进行汉化、适合我国地勘工作特点的改造而研制成功的“CGES”中文地质勘探系统软件,完全适合在我国的地勘工作中使用。
该软件还作为国家“七五”项关项目的成果,于1991年1月通过了国家计委主持的专家评审鉴定,1992年在第二届全国电子信息应用展览会上,获得国务院电子信息系统推广应用办公室颁发的“优秀项目”奖。以后经“中国软件登记中心”审定核发了软件著作权证书,从而确认了该软件的技术合法地位。
1993年4月,在全国矿产储量委员会的支持下,国家武警黄金指挥部黄金第十四支队采用“CGES”软件提交了陕西省洛南县驾鹿金矿地质勘探储量报告,由陕西省矿产储量管理局审查通过。该报告是全国第一份采用地质统计学储量计算方法和自行开发研制的软件系统提交的储量报告。该软件对地质统计学在我国地质勘探工作中的推进与应用作出了很大贡献。
武警黄金地质研究所的李维明高级工程师是研制“CGES”软件的主要技术专家。“CGES”软件的研制成功,使李维明高级工程师成为我国汉化改造国外软件的先行者。
2.固体矿产勘查评价自动化系统(KPX软件系统)
KPX软件系统是我国地质矿产部与联合国开发计划署的合作项目,研发于1994年,1991年完成版本,1993年完成版本。
该“系统”以地质统计学储量计算为核心,紧密跟踪我国矿产勘查及储量分类规范(1999年以前即GB/T17766—1999颁布前的储量分类规范)完全适用于我国从矿产勘查到矿山生产整个矿产资源开发阶段的软件系统。应该说,它是一个颇具中国特色的勘查评价系统。这一特色清楚地标明在系统的基本功能与流程中(见图示)。
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
“KPX”研制成功后,原地质矿产部已在其所属的全国各省(自治区、直辖市)地矿部门全面推广应用,并向全国地勘行业推广。
3.三维普通克里格法程序系统(3DOK)和SMICKS系统
该两个软件均由北京科技大学地质系侯景儒教授领导的地质统计学研究组开发的,前一个软件为原冶金工业部第三地质勘查局312队所用。用于编写山西省灵邱县刁泉银铜矿床地质勘探报告。该报告由原全国矿产储量委员会办公室于1995年4月组织专家评审通过。
“SMICKS”软件系统属研究类软件,其内容为空间域多元信息协同克里格系统。
4.“GASOR”(储层地质统计分析系统)
“GASOR”系统是由西安石油学院计算机系王家华教授主持研制开发的。该“系统”以地质统计学中的随机建模理论、技术为基础理论和方法,用于建立地层构造模型、层模型、沉积相模型、物性参数模型、砂体厚度变化等模型,从而形成相应的三维定量地质模型。
这是一个很实用的储层随机建模软件系统,自1994年起,成功地应用于大庆、胜利、塔里木、辽河等油田。在这之后,与其他软件一起被集成“石油滚动勘探开发一体化应用软件技术”,由中国石油天然气集团公司开发生产局推广使用,在石油地质领域产生了较大的影响。
5.克里格技术矿山开发系统
该软件系统为江西德兴铜矿开发,用于该矿山的生产中。该矿山在生产管理中,以矿石品位的正确估计和局部块段储量计算为核心,对矿山开采实施管理,取得了很好的经济效果。
除上述地质统计学软件外,有关学校、研究院和地质队等还自行开发出供本单位使用的地质统计学软件,因影响范围较小,这里不一一列出了。列出的这些地质统计学软件基本上反映了我国20世纪八九十年代研制、应用地质统计学软件的情况和水平。这个时期,我国经济体制正处在由社会主义计划经济向社会主义市场经济转型时期,计划经济体制起着主导作用。从研发地质统计学软件这项工作来看,各级政府矿产资源管理部门、学校、研究院、设计院、矿山企业等国有单位起着决定性作用。进入21世纪以后,我国已是社会主义市场经济体制,矿产勘查市场十分活跃,矿产资源勘查开发投资主体多元化。在此背景下,地质统计学软件的开发应用,随着政府职能部门的变化和职能的转变,已无条件实施已有的地质统计学软件成果,因失去了稳定的管理与服务,很难再发挥作用,再研发就更难了。
地质统计学软件的研发,开始进入新的发展阶段。如果从时间上简单地划分,可分作两个发展时期。
第一时期(1985~1998年):
1985年是我国第一个地质统计学软件研发时期。
1998年为地质矿产部和全国矿产资源委员会撤销重组,国土资源部成立时间。这一时期是我国经济体制转型时期,但计划经济体制仍起着主导作用。作为主抓地质统计学这项新科学技术工作的全国矿产资源委员会撤销后,这项工作也就无条件实施了。所以把这一时期的终止时间定为1998年。
第二时期(1998年~至今):
这一时期,我国已是社会主义市场经济体制,进入市场自由竞争时期。地质统计学软件的研发主体呈现多元化,为实际应用而研发,成为这个时期的突出特征。许多有实力的矿山企业和经济实体,看到地质统计学在矿业经济中的巨大作用和活力,特别是在蓬勃兴起的数字化矿山中的作用,根据地矿领域和自身矿业企业的需要,多层次、多方位地进行地质统计学软件系统的研发与应用。
研发水平比第一时期有了长足的进步。当今,活跃于我国矿业市场、具有代表性和影响力的有两个软件系统:一个是Dimine数字化矿山软件系统;另一个是3DMine矿业工程软件。这是两个各具特色的软件系统。
Dimine数字化矿山软件系统是由中南大学数字矿山研究中心与长沙迪迈数码科技服务有限公司联合研发的。它在众多相关地质统计学软件中脱颖而出,代表着当前国内同类软件的领先水平。
该软件系统推出后,迅速在中国铝业公司、中国五矿集团公司、中铁资源集团有限公司、攀钢集团有限公司、中国核工业集团公司等近20家大型矿业集团得到推广应用。如今已经发展到近百座矿山,为这些矿山企业带来了显著的经济效益。该软件系统所以能够得到众多矿山企业的青睐,是与该软件系统紧密结合中国矿山特点的实用性和理论、技术上的先进性分不开的。
该软件系统以矿山企业的经济命脉——矿产资源储量为核心,把储量动态管理系统作为主系统,围绕着主系统开发出一系列适合中国矿山特点的系统软件,如矿山生产调度实时监控与动态报告系统等,这是很具特色的。
在研发的储量动态管理系统中,以广泛通用的地质工程数据库为基础,建立三维矿体模型,进而得到块段模型、品位模型,进行地质统计学克里格估值。这一估值过程,能够随着生产探矿工作的进展,根据经济效益分析,对矿体进行动态固定,取得最佳的储量效果,这是该软件系统的又一大特色。此外,在矿体建立三维模型的过程中,能够很清晰地得到矿体空间形态及其与勘探工程网度之间的关系,这对于矿山寻找后备储量,制定矿山生产远景规划和指导矿山生产勘探,具有十分现实的意义。
同时,要特别提到的是,该软件系统的研发工作,吸取了我国以往研发和应用地质统计学软件,以先进的地质统计学理论为指导的经验和缺少稳定的研发力量及技术服务的教训,在研发力量和技术服务方面加大了力度,作了稳定扎实的安排。该软件系统的研制,以中南大学数字矿山研究中心和资源与安全工程学院雄厚的科研力量为依托,坚持组织稳定、研发人才稳定、研制资金稳定的三稳原则,从而保证了软件系统的先进性和技术服务的稳定性。
3DMine矿业工程软件是北京三地曼矿业软件科技有限公司在鞍山矿业公司和中国地质大学(北京)的合作指导下,研发成功的具有自主知识产权的软件系统。该软件以矿产资源储量计算作为主要功能模块,追踪我国现行的矿产勘查及矿产资源储量分类规范,把先进的地质统计学储量计算方法与传统的储量计算方法有机结合起来,比较好地解决了既能满足国际矿业领域对于地质统计学储量计算方法的需要,又能适应国内传统储量计算现状的要求。这在同类软件中很少见到,应该说,在我国矿产资源储量计算方面,这是一个创新范例,也是该软件的一个突出特点。此外,该软件另一个具有特色的地方,是它的实用性。这一特性集中地反映在该软件的块体模型上。
品位模型(也叫块体模型)是一种数据库的格式,是将数学地质与品位空间分布相结合的具体应用。这与传统储量计算的块段法不同,存储数据的时候更像内插替换一个值,而不是度量一个值。另外,一个主要的不同在于这个值具有空间参照性。第三个不同在于块体模型在打开的时候置于内存中,从而实现动态运作,许多复杂的地质属性,如各种等值线、界线等,只要需要均能够绘制出来。
当前矿业软件中引入块体模型概念是在空间上,在一定的范围内,确定一定尺寸的空间块体,相对应的块体有一个质心点,质心点上可以存储所有属性。在此基础上,进一步划分次级模块,并保证矿体边缘的块体尽可能地与矿体界线(曲面)相一致,从而得到准确的估值。该软件应用地质统计学方法,应用克里格法对品位分布进行估值,既实用又灵活,充分体现了估值技术的先进性。
块体模型的实用性和科学性,大大提高了矿产储量计算过程的可靠性,对于实现矿山设计及矿山生产科学化管理奠定了良好的基础。
该软件推向市场后,已在国内外许多矿山企业和地质部门得到应用,取得了良好的应用效果。
2021年的疫情极大提高了全社会对数字化的认识，以远程协作为代表的、基于数字平台运作的方式成为人们因为疫情而禁足时现实的选择。疫情极大地提升了整个国家社会治理技术的进步，整个社会在移动互联网和大数据的支撑下，以无死角无缝隙无断点的方式，实现了对人员流动的有效监控，国家治理能力迈上了一个新的台阶。
数字技术的巨大影响绝不仅仅局限于疫情之下人员流动这样的特殊阶段、特殊场景之下。企业的数字化转型的迫切性表现的更为突出。
每个企业都有自己的创新方式，但是近年来，数字化转型一直是对技术给全球企业带来的快速颠覆关键反应，同时也面临着挑战。对于大多数企业来说，数字化转型是由增长机会推动的，它不仅具有竞争力，面向未来的企业的战略，而且已成为生存的强制性和快速要求，企业实施强大的数字化转型战略，以保持领先于未来的中断。
一、什么是企业数字化转型
企业数字化转型，是指企业利用数字技术，将企业生产经营的某一个环节甚至整个业务流程的信息数据全部整合起来，形成有价值的数字资产，通过大数据，云计算等处理技术反馈有效信息，最终赋能到企业商业价值的过程。
二、企业做数字化转型的理由
1、能够提高工作效率
数字化转型能够让员工在部门与部门之间的沟通更加顺畅，让整个组织持续数据流，能够让客户的整个生命周期中从一个阶段到另一个阶段的无缝过渡，节省时间，提高效率。
2、提高透明度
数字化转型能够实时深入研究日常数据的能力使得业务的各个方面都能够稳定的运营。最重要的是，能够增加跨团队的透明度，看到运营的每一个阶段，快速解决问题。
3、降低成本
大多数企业都需要花费大量的金钱和时间来维护旧系统遗留的问题和产品，而数字化转型能够通过集成高效处理流程和快速识别问题，从而节省时间和金钱。
4、增加收益
数字化转型可以通过数据识别到当前业务流程中的缺陷，提高业务不同方面的透明度，员工和管理层可以通过模式识别，趋势评估和数据驱动型改进，从而实现最大限度地降低成本，轻松增加收入。
5、提高用户体验
数字化转型的成功与否核心是客户，提高了用户的体验，意味着转型有价值。所以，数字化转型能够通过系统查看并深入了解消费者消费流程，了解库存剩余，可用的服务和产品，节省销售，使得整体更清洁，更简单的购买流程。
6、提高竞争优势
企业之间的业务竞争是非常激烈的，通过数字化转型可以提前计划新系统所需的特性和功能，拨入企业擅长的内容以及可以改善业务的位置，从而改善业务基础设施，提高您在行业中的优势。
低代码如何助力企业数字化转型？
通过前边对数字化转型的讲解，大家应该明白这种转型改革并不是针对某个人、亦或是某个部门，而是企业整体所有员工的共同改革。这样一来有一个问题就出现了，数字化本身算是前沿的领域，很多技术、应用都只是局限在IT部门，像销售、市场、制造等部门可能并不了解数字化，也就很难在发展中提供足够的助力。
要知道数字化转型可是一个系统级的工程，如果没有企业整体的共同发展建设，那么是很难成功落地，并发挥巨大作用的。
通俗来讲，你可以理解为将企业业务场景的数据与流程搬至线上，通过数字化来运转与呈现；这一过程，大多数企业完成了从纸笔、Excel到使用CRM\ERP等管理系统、甚至定制开发企业应用的转型。
应用功能越来越多，成本却越来越高，而且使用起来也越来越繁琐，不同业务之间的数据不相通，业务也难以协同。这无疑与企业渴望通过数字化转型来降本增效的初衷相悖。所以低代码的各种应用及服务就开始大规模的发展起来，并成功在众多数字化转型企业中实现了价值。
低代码开发有哪些优势？
1、成倍增长的开发速度
除了从一开始就实现更快的开发之外，低代码平台还有可能通过每个项目加快软件开发生命周期。这是因为，每次开发人员构建新的代码块时，他们都可以将其存储下来，以便在下一个项目中复用。
2、解决开发商短缺问题
有经验的开发人员无法跟上对软件不断增长的需求。低代码开发通过提高生产力和促进公民发展来帮助应对这一挑战。
3、成本更低
传统的应用程序开发需要很高的费用，这主要是因为开发人员需要耗费很长的时间需要手工编写大量的代码，人力成本很高，但是使用低代码开发平台开发应用程序，只需要编写少量的代码，而且无需花费大量时间进行测试和修改，所以人力成本比较低，开发费用也比传统应用程序开发低，能够为企业节约一笔费用。
4、维护性更好
对于传统应用程序，维护和升级需要很长时间。开发人员必须手动修复错误并添加新功能。但是，通过低代码平台开发的应用程序，维护难度和代码量也较低，所以，可以提高系统的维护性。
5、频繁迭代以获得更好的解决方案
由于低代码可实现更频繁的迭代，因此在整个开发过程中可以更快、更频繁地实现反馈。这最终有助于确保解决方案更好地与组织及其客户提出的需求和期望保持一致。
数字化转型重塑企业竞争力！数字化转型经典案例|数字经济专题报告
数字化已经渗透到了 社会 的方方面面， 数据成为新的生产资源和财富来源，也带来全新的商业和思维模式。
数字化信息可共享、可重复使用、复制成本低，因此可以帮助企业形成自动化数据链，推动生产制造各环节高效协同，降低智能制造系统的复杂性和不确定性，改善组织效率。
更进一步而言，消费者主权持续崛起，需求从碎片化进入粉尘级，为了能够及时捕捉并快速响应客户的动态化需求，数字技术成为帮助企业提升敏捷性和洞察力的重要工具。
数字化浪潮下，企业数字化转型是提升生产效率、重塑商业模式的重要手段。
尽管企业数字化转型是大势所趋，然而， 如何成功实现数字化转型却是一道现实难题， 众多企业在数字化转型的门槛前望而却步，不知如何实现跨越。
在这种情况下，成功进行数字化转型的企业或可以提供一些参考借鉴。
我们从近些年来成功转型的企业中挑选6个经典案例以供参考借鉴。
福 卡 智 库
01
沃尔玛：利用数字化优化购物体验
世界500强巨头沃尔玛一直在借力 科技 发展，努力向技术和创新公司转型，为客户提供更加便捷的数字购物体验。
Jeremy King是沃尔玛的首席技术官，他表示沃尔玛2018年在技术上的支出为117亿美元，目前已将重点从“重新构建其电子商务业务”转变为“全面转型”，并制定了数字化转型预算来实现这一目标。
此外，沃尔玛还与微软、谷歌等巨头建立了战略伙伴关系，以助力自身转型。
具体而言，沃尔玛利用微软的计算能力来扩展其人工智能、机器学习和数据分析举措，并与谷歌合作进行语音购物。
沃尔玛将数字化贯穿于业务的各个方面：从供应链到销售、从客户服务到市场营销和商店运营，以提高公司运营和成本效率。
供应链数字化是沃尔玛全渠道战略成功必不可少的关键要素，可以使沃尔玛通过在线、移动设备和店内互动等多个方式为客户提供服务。
正如业内人士评论：“数字化转型没有魔法。沃尔玛所做的只是为消费者提供非常棒的购物体验;量身定制的出色的运输服务;良好的价格-他们只是这样做而已，并且没有做其他特别的事情。”
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02
江森自控公司：
提升支持数字战略的新能力
江森自控公司(Johnson Controls)在2018年聘请了南希·贝尔斯(Nancy Berce)担任首席信息官，为 科技 公司、 体育 馆和其他大型设施的楼宇运营自动化和安全来打造一个全新的IT运营模式。
贝尔斯表示，“这意味着采用一种“大投入，不后悔”的方法来使用现代技术，包括云计算和边缘计算、分析、网络安全、机器人流程自动化和区块链等，来为公司的自动化楼宇运营战略提供支持。”
江森自控公司一直在积极寻找合适的合作伙伴，会定期派员工到硅谷与初创公司、大型 科技 公司会面。贝尔斯与业务开发团队合作来寻找可支持数字战略的新能力。
“我想通过改变创新文化来获得价值，并将这种文化扩展到所有职能部门。”
贝尔斯表示，他们所面临的挑战就是能够找到各种技术的一个恰当的平衡，而这些技术可为客户提供所需的体验和安全性。
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03
海尔HR共享：持续升级，
创造最佳场景体验和最优运作效率
2008年，海尔HR共享成立，历经成长期、成熟期以及数字化转型三个发展阶段，数字化发展不断上台阶。目前，海尔HR共享现已拆除掉共享物理大厅，转型为数字化HR云大厅。
2020年，随着时代的发展和 科技 的进步，海尔HR共享决定进行数字化转型升级。
利用数字化、智能化技术，海尔HR共享要为用户创造最佳场景体验和创造最优运作效率。为此，海尔HR共享将线下传统的物理大厅打造成HR云大厅，将入职、离职、证明、公积金、合同等人力资源业务全部搬到了云端，为客户提供了零跑腿、领签字、零延误的服务体验。
海尔一直思考HR共享思考如何以数字技术实现人力资源服务和流程的数字化转型，绘画全新的HR运营模式和用户体验。
总之，经过海尔HR共享不懈努力，通过模式、技术和场景创新，实现了HR共享的数字化转型并持续升级。
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04
特斯拉：技术变革体验
在电动 汽车 领域，特斯拉无疑是制造商中数字化转型最成功的案例之一。通过将技术融入驾驶体验的各个方面，特斯拉已经成为 汽车 行业的变革推动者。
特斯拉以无数种方式颠覆了传统的 汽车 世界，例如，通过无线方式进行软件更新，为客户体验设定高标准。
特斯拉的成功主要在于在购车过程中淘汰任何中间商，且广泛使用数字技术重新定义 汽车 的制造和驾驶方式。
特斯拉的销售模式是直接面向消费者的，在该模式中，他们可以控制客户的购买体验，直接通过官方网站将 汽车 销售给消费者，而不是通过特许经销商。
此外，特斯拉的内部生产策略并没有遵循从第三方供应商那里采购组件的行业准则，这样一来，一方面提高了成本优势，另一方面帮助该公司快速创新。
特斯拉不断创新的速度使其在传统 汽车 制造商方面拥有主要优势，例如特斯拉推出Gigafactory以支持其预计的 汽车 需求。
现在，特斯拉的市值相当于3个丰田，在全球电动 汽车 销售中所占份额为18%。
软件测试和监视公司Eggplant的首席运营官Antony Edwards表示：“企业可从特斯拉学习的东西是，保持创新。那些认为数字与他们的市场或类别无关的人都应该再三考虑，然后潜心研究。”
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05
中国航发：数据集成贯通
中国航发全称为中国航空发动机集团有限公司，自组建以来，将信息化建设贯穿于产品论证、研发、智能制造、供应链、服务保障等全生命周期中，且取得了较好的成效。
例如，以数字样机和虚拟仿真为代表的产品设计赋能平台，不仅大幅度提升了航空发动机产品设计的设计效率和准确率，还加快了产品设计迭代过程。
此外，在产品制造方面，随着制造执行系统(MES)生产线的全面铺开使用，企业资源计划(ERP)系统的落地生根，产品制造流程已经实现产品数据、制造数据的集成贯通，以数字孪生为代表的先进智能制造技术正在生产线上发挥着日益重要的作用。
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06
中化集团：打造云链驱动增长
中化集团主要借力“66云链”进行数字化转型。
66云链由中化能源、中信兴业、宁波大榭管委会等共同投资设立，整合了危险品车辆、船舶、火车运行信息，以及应急管理、市场营收、异常预警、天气、大宗商品价格走势等实时数据，打破数据隔离，助力该企业真正把数据资产用起来，驱动增长。
目前，中化能源 科技 “66云链”已将近千家合法合规的危险品运输车队、20余家液体化工品库区、14家商检公司（CCIC、BV、SGS等）连接其中，可查询内贸液货危险品船舶6000余艘、全国1万多家危险品运输公司和近40万辆危险品车辆信息。
中化集团是国内目前唯一构建了覆盖仓储、车船运输的石化供应链数字基础设施公司，可提供车辆预约排队系统、车/船运输可视化系统、在线备案系统、仓储在线查询、数字提单等在线物流综合解决方案和区块链数字仓单产业金融解决方案。
参考文章：
《从务虚到务实：数字经济政策路线图（一）|数字经济政策专题》
《从务虚到务实：数字经济政策路线图（二）|数字经济政策专题》
《经济增长新动能！数字经济两大领域三大趋势|数字经济专题报告》
《全球经济低谷期新亮点！数字经济四大阶段三大特征|数字经济专题报告》
《数字经济政策大全之长三角政策图谱|数字经济政策专题》
《替代广东成为新高地！长三角数字经济发展有何亮点？丨数字经济专题报告》
近日，由《中国银行保险报》联合《中国农村金融》杂志发起的“2021中国银行业数字化转型案例征集”活动评选结果出炉。
作为业内领先的持牌机构，马上消费金融（下称“马上消费”）“基于多语境感知的在线智能客服机器人平台” 凭借独特的创新应用成果强势入选“年度数字化运营优秀案例”。
数字化运营获认可 深度践行“ 科技 让 生活 更轻松 ”
据悉，本次案例征集围绕信息安全、数字化服务、数字化营销、数字化运营、全面转型成果五个维度展开，征集200余个数字化转型案例，其中包含国有大型银行、股份制银行、城商行、农商行、消费金融等金融机构报送的各类案例。综合考量相关机构业务理念、技术创新、自主产权、项目效果、示范性及安全性等方面特点，专家组委会最终评选出60个案例，入选“2021中国银行业数字化转型优秀案例”名单。
此次“基于多语境感知的在线智能客服机器人平台”入选“年度数字化运营优秀案例”，不过是马上消费近年来在数字化道路上的一个具有代表性的缩影。
随着人工智能、大数据等数字技术的高速发展，智能化客服逐步成为金融机构的 探索 方向。
据相关报告指出，传统企业的客服多依托人工提供相应的咨询和服务，在销售过程中以“人海战术”为主要获客模式。统计显示，90％以上的销售通话时长小于60秒，客户销售普遍面临人力成本高、获客及运营效率低、数据分析能力薄弱等瓶颈，而智能客服基于AI技术则可以很好解决此类痛点。
马上消费作为一家 科技 驱动型金融机构，始终坚持以用户为中心，积极将人工智能投入实际运用，达到提升运营效率、降低综合成本的效果，为用户提供体验更好的服务。此次入选“年度数字化运营优秀案例”的“基于多语境感知的在线智能客服机器人平台”便是马上消费金融在数字化运营领域的典型代表。
数据显示，马上消费已实现100％自主智能客服，日均处理咨询量万，客户综合满意度为％，为用户提供7*24小时不间断个性化服务。
历经两个阶段 聚焦八大 创新点
为更好地提升客服服务质量，提升用户服务体验，马上消费客服中心发展大致经历了两个发展阶段：第一阶段是建立客服中心，依托传统客服软件（云呼叫中心+PC端在线IM软件）进行接待。在此阶段，马上消费依托大量人工客服进行对客服务，存在管理成本高、精细化运营难、客服人数逐月增长、系统孤岛等问题。
第二阶段便是“基于多语境感知的在线智能客服机器人平台”的正式上线，通过自研底层AI技术，包括自然语言处理技术、深度学习技术、机器学习技术等所创新推出的智能客服平台。其特点是稳定性强，可以解决复杂场景的交互问题，构建了能够在多终端多渠道24小时不间断随时响应客户问题并精准应答的智能客服中心。
值得关注的是，“基于多语境感知的在线智能客服机器人平台”具备八大创新点，包括适应冷启动、少样本情况下的用户语义理解模型，易用、可扩展、可配置、易维护的多轮对话引擎，精准的用户理解，智能学习的知识库，主动反问，关联上下文理解信息，多样化的回复，包含知识图谱的多语境理解等。
比如，针对客户少样本、冷启动的场景，该平台基于已积累的海量行业语料，预训练出业界最新提出的BERT 模型，不仅缓解了客户准备语料、维护知识库的压力，节省了大量的标注成本，加快客户冷启动的时间；基于易用、可扩展、可配置、易维护的多轮对话引擎，还极大减轻了对话设计模式的难度，增加了对话流程的可维护性，提高了对话流程的抽象程度。
笃行致远，创新不止。以 科技 为刃，马上消费正深度诠释着“ 科技 让生活更轻松”这一使命。
本文源自金融界资讯
文∕胡群豪 杨宝康 1990年，随着互联网和信息技术的迅速发展，数字化技术开始逐步应用于传媒领域，传媒产业迎来了第二次大发展、大繁荣。互联网传媒公司迅速崛起并不断侵占传统媒体的生存空间。 由于互联网信息受众广泛、获取渠道简单、易传播的优势，以及信息获取渠道的多样化，使得传统新闻类报业的生存状态及未来发展前景屡遭质疑。这种将社会当前的全部信息传播方式结合在一起、以互联为基本形式的数字技术，变革了社会各个领域的生产生活方式，促进了传媒领域中，从信息生产、信息传播，到信息接收等整个环节的巨大改变，彻底打破了传统的传媒产业格局，并逐步将技术影响力拓展到政治、经济、文化、教育等社会各个层面。 2006年，英国著名杂志社《经济学人》刊登了一则调查与分析类文章——《谁谋杀了报纸》。一经发行，即引起人们对数字化背景下，传统报业发展现状与后续发展方向的广泛担忧和探讨。数字化背景下，新闻类报业商业经营模式转型问题，随之成为当前传媒领域的重点话题和研究热点。 为了成功应对互联网媒体的巨大冲击，新闻类报业必须引导企业创新转型，转变传统的商业经营模式，获得并巩固原有的生存空间和市场地位。 基本范畴与理论回顾 （一）数字化 数字化这种说法，随着现实具体实践过程的持续深入及理论研究业绩的陆续获取，而逐步在其领域中被广泛应用。它的本质意涵及延伸含义，均持续地趋于繁杂化和规模化。与其密切相连的现代名词有：物联网、信息网、新网络平台、多媒体、讯息传送工艺等；与其密切相关的新生词、派生词汇有：数字科技、网络讯息、讯息系统、网络互动业务等。 维基百科刊物外语版把数字化（Digital）看作数字型体系，且认为其是属于一类利用间断性的分散数值的数学工艺。对比于数字型（模拟方式）之外的体系而言，此模拟体系启用不间断的有序变化数值，展示讯息的呈现方式。尽管数字形变化的图像曲线属于分散型，但其所展示的相关讯息，不但允许是分散型的（如阿拉伯数字、英文字母、电脑程序代号等），同时也允许是连续渐进型的（如发声变化、图像清晰度及连贯性、别种方式的连续形态）。采用数字讯息的基本属性是，并行性、立足于专属型的“程序描述性语言”、允许失当性发生和出现偏差、允许大量翻版、具备间断性。 总体来说，数字化概念的核心意义涵盖两项关键内容：一是规范化的数字型模式，其反映了讯息生成过程中数字展示工艺迥异于仿真工艺，具备一样的传播媒介、连续均匀的编码代号、无损伤翻版的属性；二是以网络媒介方式为主导的讯息传播模式，具备并行传递、网络通讯型构架的属性。 （二）商业模式转型 1. 商业运营模式的评析需针对某一专属条件 商业运营模式的评析需针对某一专属条件，如外界条件和竞争状况等。仅是在某一特定的外界条件下，研讨商业运营模式方可认为是恰当的。为此，应首先确认商业团体所面对的外界变化条件；其次应确定单位在复杂而严酷的市场竞争中所处的地位和角色。 2. 商业运营模式的基本特征是实现价值所得 网络运营企业所面对的，是相异类型的消费者是否已变革了原有产品结构或服务模式，新开拓和经营的商品结构或服务模式，应当囊括或富含何种价值取向，是应当属于商业运营机构，在其经营领域中所实施的、具有针对性和目标性的、社会产品及服务模式的整体性综合把握。 3. 商业运营模式的第二项基本要素是实现经营产品的保值升值 经营产品的保值升值，其中涵盖在完善运营成本组成以后，商业企业依托各类收益渠道进行盈利的手段，即获取经济收益的渠道。 4. 商业运营机制的基本结构管理层次 商业运营机制的“基本结构管理层次”，是指其战略运作结构。战略运作结构，涵盖其内部运作机构中保障经营价值获取的组成成分，关联到相关企业商业运营中组织模式、管理机制、操作人员等。 （三）媒介融合理论 在当今的报刊行业数字型运营模式转换的过程中，媒体之间彼此渗透学说极具价值性。数字型运作工艺让各类媒体模式达到彼此之间互为渗透，使电脑、信息传输和媒体行业以前的“井水不犯河水”、互为孤立的划分开始趋于交融。 1983年，美国马塞诸塞州理工大学普尔教授最先提出“媒介融合”理论，指出在媒体讯息传播行业中，由于相关科技水平的迅猛提高，各类传媒功能之间的界限划分已逐渐模糊。1995年，麻省理工大学庞帝教授进一步提出相关论点，说明媒介产业已逐步改变甚至替换了传统形式，声音、影像、文字的混合应用，为媒介数字化发展创造了无限可能，各种创新型节目迅猛发展，丰富了传媒领域的内容和形式。 新闻类报业商业模式转型的动因与必然性 （一）新闻类报业商业模式转型的内部动因 1. 技术发展的推动性 任何一轮经典的媒体产业技术变革，均可激发出新的媒体运作模式。 例如，平板印刷工艺，促成了平面型宣传媒体的蓬勃发展；电子传播型工业技术，促成了电子式讯息传播媒介的快速进步，由此掀开了有线广播、远程视频技术广泛应用的新篇章。 1990年以后，大数据采集技术和云计算科技的迅猛推进，使得社会上各式各样的新闻媒介井喷式涌出，传统的新闻型报纸行业亦向着如下若干目标进军：由“单方向”讯息传送，向着为“大众群体”传送消息模式转轨。以往的报刊杂志、有线、无线音频广播、影像电视等传播媒介，均为采取单维度的、集中型的传送模式，但与广大听众之间没有积极充沛的交流与配合。 数字型传播媒介的问世，尤其是网络型传播媒介的大力应用，人类社会的讯息传送，转入了消除集中型传送模式时期。专题论坛、新闻博客、社区型网络平台、微博讯息传送，让讯息媒介的传输方式更是趋于多重互动、听众感知等。 2. 社会交往型文化发展的需要 在数字型媒介发展的大趋势下，社会对多重性文化营养的渴望。数字型媒体传播，促成新的社会文化品质的产生，正像西方一位媒体专家所断言的：“一类新媒体的优点，必将促成一类新式生活文明的生成”。 讯息传播型媒体对社会文化品位的提升存在着独有的价值性。平板印刷术讯息传播媒体，促成了报纸传递、买卖、阅报的文化氛围，而随着当今数字型应用工艺的完善和进步，多类讯息传送媒介，还有讯息终端客户的扩展，使原有纸质型报纸讯息宣传开始转入“电子型浏览模式”“视图模式”，人们开始实行网络浏览新闻信息、感受丰富多彩的色彩与高清晰度的动态影像，获取随处可用的移动式视觉功能的便利感受。 （二）新闻类报业商业模式转型的外部动因 1. 受众需求的压力 受众的期盼和呼唤，是当今新闻报纸媒介转轨的重要外部动力因素。当今，多媒体快速发展下的受众，已不再满足于单一型的吸纳讯息形式，而更加看重信息的分类、时效、深度及广度。简言之，受众不再是信息的“接收者”，而是信息的“消费者”。随着传播媒介信息中心地位的消逝，市场化的传媒主体开始以经营者的姿态，重新针对媒体“消费者”进行定制化服务。 2. 替代品的威胁 以数字技术为终端的移动媒体，对纸质媒介构成了替代性的威胁。替代品，是指在功能上部分或者全部代替某一媒介产品的产品。网络媒体等新媒介的问世，给报纸的发展带来了替代性或部分替代性的威胁。网络媒体、手机媒体等移动媒体，以其多元化、可移动、互动性等方面的优势，形成了对纸质媒介的压力态势。 3. 媒介竞争的压力 当前，媒介竞争异常激烈，报业面临市场化与数字化的双重竞争压力。目前，市场竞争压力主要表现在两个方面： 与纸质媒介的竞争，包括综合类报纸的跨区域竞争、地域性报纸的市场争夺战等。由于报业的市场份额是有限的，这就决定了报业之间的博弈在所难免。北京作为我国经济、政治、文化中心的集散地，更是传媒进行角逐的场地，如《京华时报》《新京报》《北京晨报》等报媒。 与异质媒介的竞争，包括网络媒体，特别是独立的新闻门户网站的发展。截至2011年6月底，我国网络新闻用户规模达亿人、使用率达。互联网、移动网络，已成为现阶段年轻群体获取新闻资讯的重要信息来源。 新闻类报业商业模式转型的路径 （一）产品转型：报业产品的数字化与创新策略 数字技术下的新型媒体具有丰富的信息源和传播渠道，就新闻领域而言，智能手机、平板电脑、智能手环等多种科技型物品都可作为其表现载体。新闻呈现平台也不断创新，如谷歌、雅虎、百度等各大门户网站，腾讯、新浪，网易等新闻软件，一点资讯等各类移动新闻客户端。新闻类报业的产品转型必须以传统用户和数字用户的精确分析和定位为基础，细分受众的多样需，求以针对性地开发创新数字产品。具体有以下几个方面： 1. 以用户为中心 新闻类报业是以信息为核心产品的，为特定的用户群体提供实时的、具有权威性的资讯和相关解读。面对互联网媒体迅猛发展的浪潮，报业产品创新必须提上研究日程。 不同的新闻产品具有不同的特征，所面对的消费群体也并不相同，而产品的不同，也会导致传播平台、方式和频率的不同。因此，新闻类报业应积极考察老用户的使用心态和新用户的资讯需求，以用户需求为根本，变革传统新闻报业的形式产品和延伸产品。 形式产品，主要是指报纸本身，囊括报纸的结构、板块和纸张等。形式产品关系到报纸消费者对报刊的直接感受和第一印象。 延伸产品，主要是指能够为报纸带来盈利的附加服务，包含报业品牌、产品影响力和订阅等。新闻类报业的高质量产品，是获取受众最直接和最有效的方式之一。 2. 继承和巩固现有报业纸质产品的优势，以新闻内容为核心产品 对于纷繁复杂的互联网信息，因成本低、易于复制等特点，互联网新闻的获取渠道、信息可靠性、表述方式等逐步受到社会的质疑。由此而言，新闻类报业因其传统运营方式、品牌效应及专业性，而仍具有良好的发展空间。 当前，社会热议的报业生存问题并不是新闻问题，而是报业商业运营及其盈利危机。由于受众所需求的新闻资讯从未改变，因此，新闻类报业在数字化转型时，应坚持原有价值理念，坚持做好新闻，保证新闻信息的即时性、真实性、权威性，进而提升其竞争优势。同时，社会的快速发展，促使各项社会问题逐步凸显且日益复杂。新闻类报业赋有专业性的政策解读、调查报道等深度内容，仍具有广阔的应用市场和社会意义。 3. 促进形式产品和延伸产品转型 数字技术的飞速发展，带动了传统新闻报业的多元传播媒介，不断创新形式产品和延伸产品，引进数字技术。而数字产品的开发与推广，必须以新闻报纸和互联网两种不同的产品概念与营销方式为基础，准确定位，将传统优势与现代信息技术有效融合。 新闻类报业应积极打破原有物理和承载方式的限制，发展多种媒体形式，如文字、图片、音频、视频等。 新闻类报业构建互联网传播渠道，将传统的纸张接收端，发展为包含官方网站、应用app等在内的各种数字化产品。 新闻类报业应明确自身属性与核心内容，扩大对新闻资讯方面的投资，借助多媒体形式，实现多种新闻信息服务功能，跨越平台的无线对接。 （二）盈利转变：盈利模式的数字化与多元变现 1. 内容付费 权威的新闻机构在当代社会仍具有重要作用，其新闻内容、获取渠道、新闻品质、新闻解读的有效性和专业性，都远高于网络信息推送平台，仍展示出重要的市场价值。新闻类报业可在探索优势新闻产品的同时，积极深入研发，发展精品，推出内容付费。国际上类似的例子也有很多，如《华尔街日报》《金融时报》等财经商业报纸。 内容变现盈利模式在我国的许多证券投资服务企业也都有所体现，如通过互联网软件工具、移动终端和官方网站等产品，推送新闻信息、经济行情解读、投资趋势报道等，用户付费即可查看。然而，金融财经杂志具有其特殊意义，难以复制到普通意义上的新闻商业报纸。一般而言，普通报纸的信息专业性和帮助性较弱、可替代性却强，因此用户是否愿意付费获取新闻资讯，就成为普通报业必须高度重视的问题。 由此可见，新闻类报业必须持续提供真正优质、真实可靠、充分解读的信息，形成优势特色，提升新闻专业性，继而才能向数字化收费产品转型。在其转型初期可采取开放性与封闭性相结合方式，如对于新用户，每月设置一定的免费阅读额度，而对于预定用户，则需针对其浏览量提供多种可供选择的收费方式。 3. 活动营销 为推动产业发展、构建报纸品牌，新闻类报业可定期举办消费者沙龙、讲座，或其他商业活动。活动营销既能充分运用报业的平台资源优势，又可通过数字化传播平台广泛宣传，成本低而效果显著。 （三）组织创新：管理制度优化与结构调整 1. 调整组织结构 结合互联网技术特性和产业特点，调整新闻类报业组织结构，建立一支反应快速、行动力和专业性较强的编辑和记者团队，构建流程简单且执行有效的运营机制。 媒介融合理论指导下的新闻类报业数字化转型与数字化产品，会涉及不同领域的多样化工作内容，因此，不应设立严格的限制，可将不同业务人员予以混合，强化纸质媒介编辑与互联网平台编辑的沟通与交流。同时，整合其他工作人员，共同为新闻报纸、官方网站、新闻手机客户端等产品服务。在保证权威新闻报道的同时，附以丰富的图片、音频和视频资料，获取更好的用户体验和视觉效果。 2. 优化管理制度 传统新闻类报业数字化转型，即意味着报业工作方式、工作流程、运营模式与主要产业的转移调整，其业务领域和媒介平台的扩展，使得企业的组织架构更为复杂，甚至需要结合具体的转型目标，进行适当的重构和组建。因此，为加强不同层面工作人员的交流及互动，强化转型效果，需从管理方式和规章制度方面予以改革，细化命令执行范围和操作流程，优化工作人员生产分工，进而保障和提高工作效率和充分协作。 传统新闻类报业作为工业化时期社会发展的产物，开创了传媒产业百年辉煌的历史。但数字技术的迅速崛起与不断发展，改变了社会以往的信息获取方式，传统新闻类报业也面临生存危机。 然而，机遇与挑战始终是并存的。数字化背景下，新闻类报业必须努力进行行业模式转型，在发展新闻产业、保持传统优势和权威的同时，创新产品、改革盈利模式、优化组织结构，实现传统新闻类报业在新产业经济环境下的成功“自救”，维护新闻信息的社会价值，促进新闻类报业的创新发展。
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试
在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
专家认为，从表面上看，“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注，但从深层次看，传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响着学术期刊的生存和发展。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇， “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。
对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设； 五是善于知识分析工具的开发与利用； 六是加强技术的研发和投入。
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谈到数字化转型，我们首先要清楚的认识数字化转型能为企业或业务条线带来什么？并且能够上下一心达成共识。如有必要，甚至从文化上也要同步调整。 业界比较认可的看法是通过用新技术、新架构、新方法对传统业务进行解构与重塑，从而达到降本增效、提升体验，挖掘现有业务价值的效果，甚至带来颠覆性的业务创新和管理理念。 所以转型是真正目的，数字化仅是一种手段，我们所有的出发点都要围绕创造业务价值、解决业务痛点出发，所以在符合企业或业务条线当前阶段的背景下，如何规划数字化转型的实施路径可谓是重点之一。 当今提出较多的是数字化转型三阶段理论，概括来讲，就是从线下到线上，从信息化迈向数字化，从数字化提升到智能化，这个过程基本上在业界达成了共识，而一些成功的案例，比如大部分电商企业的发展史，还比如一些知名高端制造业的企业，几乎无一例外沿着这个轨迹发展。但过程中势必存在不同的用户群体，他们具备不同的视角，那么他们对各阶段的诉求重心也会存在差异，但每个阶段都是下一个阶段的基础，很难跳跃两个阶段，直接进入下一个阶段，或者完全反向发展，这可以说是数字化转型三阶段的根本。 所以说不同的企业或业务条线所处的阶段不同，那么就要根据自身的情况，对侧重点有所倾斜，而不是与大多数企业或业务条线的工作保持一致。发力的时机不对，那自然就无法达到预计的效果了。 那么我们首先来看第一阶段的线上化，他能给我们带来什么？我们又该如何去做呢？ 从开展业务角度来看，线上化可以将制度、流程在系统上以标准化的方式呈现，如何按业务场景将各功能模块各业务分支串联起来，同时提供自动化的监控和规则判断，提高业务开展的效率，帮助流程上不同的用户协同办公，加强过程监控和合规化管理。统一业务条线的管理风格和制度流程，为各业务主管赋能。 从采集数据的角度来看，线上化丰富和完善了数据采集的方式和维度，标准线上流程的单一来源保障了数据唯一性，通过流程的限定和数据标准的约束，保障了数据的准确性，同时又能对所有节点的数据进行留痕和存储，无论是静态的客观数据，还是大量的用户行为数据以及管控数据。另外，还能建立各数据源接入的接口，为接入大量外部数据源做好准备。以上这些都将是开展数据分析挖掘，以数据驱动业务的重要基础。 从接入渠道的角度来看，线上化拓宽了业务开展渠道，从原来的中后台客户端、前台展现网页端的分离，到前中后一体化，统一在网页端上操作，再到大量的移动场景和应用，为用户提供了更为宽广和便捷的接入途径。既方便了用户使用、提升了满意度，也提高了系统的使用频度，从而采集到了更多的数据，也提高了数据更新的时效性。 而想合理地达成以上目标，线上化至少需要做到以下四点：业务流程化、数据标准化、权责明确化、操作高效化。 业务流程化，通俗来讲，就是要完成一个工作，一共分几步，每步有什么输入和产出，产生什么结果，最后如何响应形成业务闭环等等。其中每个环节都要设计通知机制，串联起整个流程。另外，除了常规流程外也要考虑到各种特殊情况的处理，给予管理上一定的弹性。 数据标准化，在线上化的伊始，就应该将数据标准作为设计的指导标准，从而为将来的数据分析打下良好基础。简单来说大致可以分为定义标准术语、统一数据类型、定义码值（枚举值），尤其是消除码值的二义性，制定关键数据的编码规则，校验规则，建立主外键和实体间的关联关系、设计主数据，融入企业数据标准的整体规划等等。 权责明确化，无论是从功能还是权限上，都应该做到最小授权原则，岗变权变，除了对数据安全的保障外，也能对业务开展带来方便，职责内的用户做该做的事，不用担心避嫌。而说到数据安全，近几年全社会已经愈发重视，远到国外facebook、雅虎个人信息泄密带来的不良影响，近到我国多家科技公司由于数据安全隐患问题关停。而很多传统企业前几年为了快速开展系统建设和信息化的进程，这块也是相当薄弱和疏于管理。而数据安全中灵活多变的权限管理可谓重点之一，而这块也是线上化的重要组成部分。 操作高效化，可以分成几块来看，一是如何通过业务流程的重构，将原先冗长的工作开展简化，减少中间节点。甚至对哪些工作线上开展，哪些工作回到线下也是可以根据实际情况调整，而非一概而论。二是借助一些规则，对一些工作节点通过系统自动化处理来提高效率和准确度。三是如何借助一些智能化的设备来替代人工操作。这些都是提效的可行方案。 通过对线上化的层层剖析，我们也发现线上化、数据化、智能化三个阶段并非完全独立，也不是说完成了某个阶段就再也不需要去迭代和优化了。他们除了是后者的基础外，之间也存在了指导、支撑和执行的关系。 比如上文中提到的数据标准化，就是数据治理体系的重要部分，可以说他是贯穿了整个数字化转型的工作，是各阶段的基础工作。 而通过线上化带来的操作高效化，也将进一步释放业务条线的操作型工作量和精力，能将条线员工更多的精力放在业务分析和数据挖掘上，不断丰富业务条线的数据维度，而数据分析的不断深入，通过数据发掘问题，也能进一步反过来对线上化进行迭代优化。通过数据驱动，来进一步优化我行的管理制度，提升用户体验。 那么要实现三阶段间的互相帮衬和快速迭代，显然平台的配置能力（灵活性）和扩展水平将是基础中的基础，没有这个基础，三阶段间的指导、支撑和执行将很难闭环，无法循环迭代。没有这个基础，无法支撑灵活多变的业务场景，提高应对未来不确定性、快速响应各类变革需求的能力。而这也是在线上化建设阶段要解决的重点问题之一。 我们可以再来回顾下下图，对于数字化转型的目的、三阶段的关系以及始终贯穿三阶段的工作开展是否就更为清晰了呢。如果需要的话，我们还可以对数据化、智能化两个阶段同样进行深度的剖析，从而对他们所能带来的价值以及实施前提具有更深入的认识。 我们再来看看某业务系统，经过若干年的不断迭代和优化，确实具备了一定的线上化和数据化程度，但受限于当年的技术框架以及管理理念。从当前的业务现状和需求看，要快速跟上业务变化，满足业务需求，达到降本增效、提升体验，挖掘业务价值的目标越来越难。 我们通过上文中的剖析来对现有系统做个比较，发现现有系统确实存在了不少问题，比如通知机制、规则监控的缺失导致的协同办公能力较弱，比如流程节点设计问题，以及技术框架的约束，导致数据采集维度缺失和不同步问题，比如渠道单薄带来的易用性问题。比如数据标准不完善带来的数据质量问题，比如权限管理的粗放带来的权限放大和数据安全问题，比如规则引擎、智能化设备欠缺导致的操作型事务依然无法完全释放和低效问题。最后，不够先进的技术框架在配置能力和扩展水平以及系统性能上已经落后，无法支撑未来的快速迭代和扩展，很多业务在无法流程化的搬到线上，只能通过线下开展业务线上台账补录的方式，也是数据质量下降的因素之一。同时目前这套技术框架，也不符合软件国产化、开源及去IOE的大方向。 综上，人力系统目前虽然具备一定的线上化和数据化程度，但显然线上化的基础还没有打好，人力条线无论是从业务和技术上看都还处在线上化的阶段，那将数字化转型的地基“线上化”作为人力条线现阶段的重点工作则更为合适，投入产出比也将更大。当然在这个阶段，适当的开展一些数据化工作，进行一些数据探索，来指导线上化工作的开展也是大有裨益的。 最后，大家要意识到，数字化转型其实并非一条康庄大道，所以我们既要有自己的目标和规划，同时也要看到风险并考虑如何规避，最后，我们来看一个不怎么成功的案例来给大家一点提示和启发。 某非银行抵押贷款提供商，前几年大力开展数字化转型，尤其是人工智能项目。但公司投入了大量成本和时间，最后却并未带来任何正向的收益。经过公司管理层和咨询公司的深入剖析，发现数据问题是人工智能项目达不到预期目标的主要原因。根据麦肯锡公司去年秋天发布的一份调查报告，限制人工智能技术应用的两大挑战与数据有关。 许多公司很难获得全面及标准的数据来训练他们的机器学习算法。如果数据没有通过线上流程采集，并通过系统约束标准化、结构化，工作人员就必须花费大量时间进行数据清洗，这可能反而会延迟项目或导致项目失败。可以说用不完善的数据形成的数据分析不会给决策带来帮助，反而会带来误导。而如何采集和标准化、结构化数据也正是线上化阶段的重点。 其他导致项目失败的还有诸如数据集成问题、未处理的非结构化数据等则体现的就是数据化阶段需要解决的问题了。 从这个例子我们也可以看到，在数字化转型的持久战中，如果步子迈太大或者跟随市场热度跳跃式发展，非但无法达到预期效果，还有可能给企业带来损失。 数字化转型，为我们的企业发展带来了更宽广的想象空间和指导方针，但同时也是荆棘丛生，充满了艰难险阻和未知风险，可谓任重而道远。
时代的变迁令人目不暇接， 1998年门户网站开始兴起，中国正式开始进入互联网时代，正逐步向物联网和量子时代进化，数字化、平台化、生态化等各种商业模式层出不穷，颠覆着各行各业，制造业也不能幸免。随着工业互联网、数字工厂、智能制造等不断被应用到生产和制造领域，数据挖掘、机器学习、人工智能等技术不断被应用到管理和交易环节，以及共享平台、智能财务的建设，制造业的商业模式和经营管理触及前所未有的革新机遇。
海尔集团是一家全球型的家电制造业品牌，目前已从传统家电产品制造企业转型为开放的创业平台，实现了数字化、平台化与生态化的转型。 面对物联网时代的机遇和挑战，该集团按照“物联网时代智慧家庭生态平台”的定位，推进从电器向平台化的转型，即从制造产品到孵化创客转变，通过人单合一模式持续驱动全球转型落地，建立以小微为基本单元的全球保障体系，打造以社群经济为中心，以用户价值交互为基础、以诚信为核心竞争力的后电商时代共创共赢生态圈，成为物联网时代的引领者。
回望海尔集团30多年来的 历史 ，可谓是企业转型升级的典范。
海尔集团成立时正值改革开放初期，那时国内企业还没有能力自己研发生产技术和生产设备，基本都是从国外引进，包括该集团。那时还处在物资匮乏时代，家电供不应求，很多企业为了扩大规模，只注重产量而不注重质量。海尔集团没有盲目上产量，而是严抓质量，实施全面质量管理，提出了“要么不干，要干就干第一”的企业理念。这一阶段，海尔集团专心致志做冰箱，在管理、技术、人才、资金、企业文化方面有了可以移植的模式。在一次营销事件中，海尔集团将检查出来的76台有问题的冰箱当场砸毁。这一砸，局外人看到的是“浪费、败家”，实际却砸醒了该集团员工“零缺陷”的质量意识，砸出了中国冰箱史上第一枚质量金牌。 如今，作为中国家电的领军企业，中国家电领域80%的国际标准专家、80%的国际标准提案来自海尔。
到了90年代，海尔集团的冰箱产品已经家喻户晓，国家政策方面鼓励企业兼并重组， 海尔集团也适时开启了多元化的转型，先后兼并了国内十八家企业， 使企业在多元化经营与规模扩张方面，进入了一个更广阔的发展空间。当时，家电市场竞争激烈，质量已经成为用户的基本需求。在竞争品牌纷纷打质量战时，该集团在国内已经开始生产冷柜、空调、洗衣机、彩电、电脑和手机等其他品类的产品，进行了广泛的品类延伸，又一次转型成功，成为了中国家电第一品牌。
2001年,中国加入世界贸易组织（WTO），国际市场打开，该集团又抓住时机，开启了全球化的转型。 这一阶段，该集团积极 探索 海外市场，先在美国建厂试水，取得美国市场的认可之后再进军日本。相关数据显示，截止目前，该集团已在全球建立了10个研发中心、21个工业园、24个海外制造基地和61个营销中心，并构建起研发、生产和销售“三位一体”的本土化运营模式。在这一模式下，海尔集团能够融入当地市场及文化及时准确地获取用户需求及潜在需求，并依托全球领先的技术、产品研发优势及整合全球优势资源的能力来满足用户需求。这使海尔集团成为全球各地消费者都认可的全球化品牌。
2012年，互联网以前所未有的速度席卷着 社会 生活的方方面面，海尔集团适时再一次转型，从传统传统制造家电产品的企业转型为面向全 社会 孵化创客的平台，转型成为互联网企业，进行网络化战略转型。 这次转型颠覆了原来自成体系的封闭系统，把海尔及其员工变成了网络互联中的节点，互联互通各种资源，打造共创共赢新平台，实现相关各方的共赢增值。海尔为此从战略、组织、员工、用户、薪酬和管理六个方面进行了颠覆性 探索 ，打造出一个动态循环体系，加速推进互联网转型。在战略上，建立以用户为中心的共创共赢生态圈，实现生态圈中各攸关方的共赢增值；在组织上，变传统的自我封闭到开放的互联网节点，颠覆科层制为网状组织。在这一过程中，员工从雇佣者、执行者转变为创业者、动态合伙人，目的是要构建社群最佳体验生态圈，满足用户的个性化需求。在薪酬机制上，将“企业付薪”变为“用户付薪”，驱动员工转型为真正的创业者，在为用户创造价值的同时实现自身价值；在管理创新上，通过对非线性管理的 探索 ，最终实现引领目标的自演进。
2019年，互联网进入深水区，产业互联网开始兴起，海尔集团再一次进行转型，目标由互联网公司转型成为“平台+生态”型公司，实施生态品牌战略。 海尔将财务、人力、法务、信息管理等传统职能部门进行了彻底颠覆，将各部门壁垒取消，整合成一个共享平台。目前，海尔大共享平台涵盖了财务共享、人力共享、商务法务、资金税务、信息化、集团大学等9个子平台，在加速创客小微孵化的同时，也保障了职能部门整体“活而不乱”。在产业创新方面，海尔聚焦于白电转型平台、投资孵化平台、金融控股平台、地产产业平台和文化产业平台五大平台。白电转型平台通过社群平台、互联工厂、智慧生活平台等，以超前迭代为支点，成为物联网时代智慧家庭的引领者。 海尔为创客提供包括制造体系、物流体系、创投孵化体系、人力资本体系等一系列创业资源，让创客在开放的平台上利用该集团的生态圈资源实现创新成长。 在企业管理方面，海尔集团 探索 实施“人单合一”模式，激发企业创新创业活力，“人单合一”模式中，“人”指员工，“单”指用户需求，“人单合一”就是每个员工都直接面对用户需求，创造用户价值。在这种模式下，海尔集团实现了“企业平台化、员工创客化、用户个性化”，引领企业开启全新的时代。海尔集团集团董事局主席、首席执行官张瑞敏曾说：“海尔集团正在建立一个无边界的生态系统来共创共赢。”
平台化只是海尔集团 探索 未来模式的一个阶段，平台这个概念其实已经发生了迭代。 传统时代，在市场获利的往往只是品牌方；互联网时代，“价格战”让电商平台、入驻平台与用户三方存在博弈状态；到了物联网时代，海尔集团通过交互获取的“需求网络图谱”为生态各方服务，因此海尔集团平台上聚集了来自全球的生态资源，围绕用户共同建设生态品牌。
另外“易付宝”和“资金通”等资金平台都在不断优化升级。其中，基于互联网模式的“资金通”平台，利用新模式、新技术链接资源与用户，实现了资源整合、无感体验的需求定制和无缝安全、全面实时的智慧链接。“资金通”平台通过风险评估模型、敏感性分析、用户画像、KPI资金指标等，形成资金大数据，制定资金解决方案，降低金融风险，实现高效的融资、全球结算、结售汇现金池管理，从而为小微赋能增值。此外， 海尔集团大共享平台还搭建了融资社群、外汇社群、现金池社群、创客社群、客户社群、政府社群等生态，不断整合全球资源，进行资源池化管理。 通过社群经营，创新开放的体系，将生态圈上的各个价值点进行编织，形成价值网，实现用户价值最大化。如海尔集团采用“人单合一”的模式，建生态、建平台，构建整个模块化、全生命周期服务，实现了共创、共治、共享。
如今， 海尔集团已经不仅是一家家电制造企业，还是一个开放的物联网生态平台。2019年6月，海尔入榜“2019年BrandZ 全球最具价值品牌100强”，成为BrandZ 历史 上第一个也是唯一一个进入百强的物联网生态品牌，品牌价值为亿美元，再一次成功的实现了企业的转型升级，并且带动整个中国家电产业不断转型升级。
单从制造业领域来看，三一重工、海尔、美的等企业均已完成数字化转型并开始变现转型成果。调查显示，在智能装备、医疗器械等行业，客户服务已成为企业最大的营收增长来源。
服务数字化的重要性可见一斑，如何通过售后服务精细化管理，提升客户综合满意度及对服务付费的意愿？
希望以下更适合中大型规模企业的制造业数字化转型案例可对数字化时代洪流下的企业发展有所增益。
1.浙大台州研究院
台州市最大的科创平台，由浙江大学与台州市政府合作共建的应用型科研院。
新匠手协同浙大台州研究院，为旗下联合华中数控、杰克智能打造的首条基于数字孪生的转子轴柔性化智能生产线，提供数字化售后服务技术支持，并亮相玉环国际机床展，赋予智能化装备更好的服务保障，助力产品获取客户信赖，进一步提升企业销量与增收。
2.源创智控
源创智控作为中国建筑智能化产品与解决方案的先行者，由浙江中控建筑智能事业部发展而来。
主营自动化、智能化及节能优化的产品与解决方案，旗下OptiSys系列产品已连续13年入选全国十大楼控品牌，业务涵盖公用工程、智慧园区、智能建筑、工业节能等领域，服务客户遍及阿里、华为、中国石油、绿地集团等世界500强及大型国企。
新匠手携手源创智控，为其构建全新的售后服务数字化管理体系，解决其集成商服务质量不高、自营服务网点分散导致的服务效率问题，以及服务人员管理考核难、成本高等痛点，极大助力源创将服务产品化的商业模式进程，让服务为企业创收成为现实。
3.应敏科技
应敏科技是智慧检测行业引领者、国家高新技术企业。
作为一家专业的数智化实验室一站式解决方案提供商，自主研发了9大系列、200多种自主研发实验室检测设备、检测辅助装置及数智化软件系统，承接了国内数百家检测实验室项目规划建设工程，已积累包含国家电网在内的600+大型国企及研究机构客户案例。
新匠手协同应敏科技，创建一套标准化的数字化售后服务管理体系，以实现远程服务、自助服务、现场服务相结合，实现运营数据分析与服务流程可视化管理，挖掘数据资产价值，通过售后服务数字化构建科学运营体系，成为应敏科技未来平稳高速发展的保障。
4.陀曼智能
浙江陀曼智能科技股份有限公司主要从事高端齿轮数控机床、轴承车削自动生产线、智能制造软件及服务等业务，产品遍及全国、东南亚、欧美等地，如何落地数字化服务，让服务为公司带来更大的价值，一直是陀曼的关注重点。
新匠手基于“1+3”数字化落地方案即SaaS系统、售后服务数字化咨询、工业短视频培训服务，从服务请求、服务派单、服务报价、服务处理、客户评价回访、到工单、员工绩效数据分析，将服务数字化智能化，每月缩减现场售后服务数量达30人次，售后服务响应时间平均缩短10小时，全年可节约百万级人工差旅成本。
1、市场竞争加剧
2020年10月，著名的科学杂志《自然》刊登了一篇研究论文，论文中指出人类生产制造出的物质已经超过了地球上所有生物质量的总和，并且这种增长速度还在不断加快。
随着物质生活的丰裕，人们对企业提供的产品和服务的要求也在不断提高。短短几十年时间，人们对产品和服务的需求经过了从无到有，从有到多，从多到好，从好到优的变化，甚至有不少人群已经开始将需求转变为新颖和个性化。
数据可视化-派可数据商业智能BI
随着物质增长的加快，人类的人口增长速度反倒开始持续减缓，预计在2100年前达到峰值，这就导致市场从增量变为了存量。面对这种新局面，企业为了满足日益变化的用户和市场需求，只能被迫选择转型，寻求新的突破。
2、数字化程度加深
随着新一代信息技术的普及应用，社会数字化程度不断加深，逐渐成为当下乃至未来的时代标志，预示着人类“第二空间”的腾飞发展。
根据中国互联网络信息中心最新的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2021年12月，我国网民规模已经达到亿，其中手机上网比例为，另外还有以下信息：
3、数据价值凸显
随着数字化深入社会底层，涉及人类生活工作的方方面面，其所产生的总体数据量有了巨幅增长，数据本身也成为构建现代信息、数字社会的重要元素。根据国际数据公司（IDC）预测，2025年时中国产生的数据量预计将达，在全球中的比例为。
在长期的实践中，人们发现数据不只是人类活动产生的附加品，还是促进人类活动发展、优化和改变的重要元素。这主要是因为，数据背后蕴含着丰富的信息量，只要将数据转化为信息，就能通过数据促进信息的增长和交换，创造数据价值。
IDC《2021年上半年中国商业智能软件市场数据跟踪报告》中显示，随着数字化增长，数字化相关技术、服务市场也在不断提升，仅2021年上半年中国商业智能市场规模就达到了亿美元，将前两年20%的增长速度拉高到了。
商业智能BI-派可数据商业智能BI
从商业智能我们就可以看出数据在现代社会的价值，因为商业智能是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案，它可以打破数据孤岛，利用数据仓库整合不同来源的数据，并通过ETL和数据模型进行规范处理，然后以图形化手段，进行数据可视化分析，将数据转化为信息和知识，为业务和管理人员提供决策信息支撑。
4、数字经济增长
互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据、区块链等新一代信息技术引发了新一轮的科技革命，将数字化建设传播到众多领域，也让数字经济全面开花，在传统经济增长乏力的当下，承当起了国民经济增长的重要支柱。
与此同时，数字经济因为自身的特性，为社会人群构建了一套新颖、互联、线上、跨界的数字空间，为传统的产业经济焕发了第二春，催生出了不同领域的新型经济，为数字经济的多样性作出了证明。
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对于中国来说，数字经济既是经济转型增孕育了一大批极具开展潜力的互联网企业，成为激发创新创业的驱动力量。数字经济还是构建信息时代国家竞争新优势的重要先导力量。在信息革命引发的世界经济幅员重构过程中，数字经济的开展将起着至关重要的作用。众创、众包、众扶、众筹等分享经济模式本身就是数字经济的重要组成局部。
数字经济， 作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。数字经济，作为一个内涵比较宽泛的概念， 凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用， 推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。在技术层面， 包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术。在应用层面，“新零售”、“新制造”等都是其典型代表。
数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度快、辐射范围广、影响程度深，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
-请根据全部给定材料(仅限给定材料)，围绕“在数字时代构建广东发展新优势，把广东建设成为全球领先的数字化发展高地”的主题，自拟题目，撰写一篇议论文。(50分) 要求: (1)文章主题与给定材料联系紧密，思想性强; (2)论点鲜明，论据确凿，论证严密; (3)结构完整，条理清晰，行文流畅; (4)篇幅在800-1000字。 (请根据上述要求书写即可，格式无要求，字数一般在1000字左右) “世异则事异,事异则思变。”构建教字时代是推动数字化发展的内在要求，要坚定不移，不能毕其功于役。要坚持统筹规划，加快构建数字化服务体系，大力打造数字政府。顺应时代的发展，才能回应时代的命题。 政企强合作，打造数字政府，孵育数字化发展的良好环境。改革是发展的内在动力。广东在数字化道路上走在国家前列，大力地推进数字化政府改革建设，通过政企合作、管运分离、服务下沉等，利用科技创新等手段科学统筹整合资源，构建了电子政务服务体系。如广东为了建立政务服务终端平台所推出的“粤省事、粤政易”与”粤商通”等APP，提高了行政办事会务效率，简化群众的办事流程，实现了多方位、多角度的各领域应用一体化式的全网通办。而广州市在政务服务体系更加起到示范作用，组合优质资源，政务部门深度协作，切实把数字化发展建立在数字政府建设基础上，引领政府职能、便民利民、数字办公等同步提升。 企业转型升级，加强生态文明建设，拉动数字化发展的动力引擎。“十三五”时期是数字化发展的关键期和窗口期。加快企业转型升级，区块链大力发展被并列为开局起步之年重点任务，我们要拿出抓铁有痕，踏石有印的劲头，坚持全省“一盘棋”,先“立"后"破"。近年来，广东省通过三链协同推动软件产业发展,大力引导中小微企业数字化升级出台了一系列优惠扶持政策，大幅提升人才待遇，增加基础研究投入，与生态文明建设相结合，为发展提供不竭动力。破除数字化发展梗阻,统筹“立新”与破旧”需要两手抓，两手都要管都要硬，实现发展方式生态化、智能化转型，推动广东省向制造强省过渡，实现人与自然和谐共生。 建立智慧城市、实现精准防疫，激发数字化发展的生机活力。增进民生福址，全面提升人民幸福感、获得感是数字化发展的根本目的。人民群众是历史的创建者，决定着党和国家命运的基本力量。因此，应民生之呼、解民生之忧无疑是推动国家长治久安的唯一路径。古人云:“利民之事，丝发必兴"。建设智慧城市正是这幅"大写意”里不可或缺的一笔，做好智能化建设，提高市民生活品质，优化市民出行方式为市民提供安心防疫服务，对于我们绘就这幅画卷而言具有“造化”之功。因此，必须用心书写每一笔，完成"智慧为民、人民至上”的历史新画卷。 “知者行之始,行者知之成”。一个时代有一个时代的命题，一代人有一代人的时代使命，要认识责任，承担使命，落实行动，让数字时代的构建推动广东成为全球数字化发展的先行者。
企业致力于收集和存储大量数据，但通常只分析其中的一小部分。他们发现数据是新的货币，因为数据中隐藏着很多价值。他们正在利用数据科学和大数据分析工具从其“数据宝库”中提取价值。这有助于他们进行数字化转型。一些组织在这方面取得了巨大的成功，并不断创新、获得市场份额、增加价值(例如Amazon、谷歌、Facebook等公司)，而其他公司也在努力效仿。麦肯锡全球研究院于2011年5月发表了一篇开创性论文，名为“大数据：创新，竞争和生产力的下一个前沿”，使得大数据和分析开始引起人们的关注。根据谷歌公司的趋势分析(它提高了人们对关键词的搜索兴趣)，大数据和分析热潮在2016年6月达到了顶峰。而云计算一直持续受到人们的高度关注，因为越来越多的企业继续实施云计算技术，以提高业务灵活性、运营弹性、改进性能，以及更高的效率。数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并将成为一种永久的运营方式。人们可能会想知道，在大数据和分析达到发展顶峰之后将会变成什么样子。只要所公布的客户调查、供应商利益、分析师报告、收入来源等资料具有价值，那么企业都将采用大数据和分析来获取。调研机构Gartner公司2016年进行的一项调查报告表明，在过去五年中，企业对大数据和分析的投资一直在不断增长，但对其未来投资的兴趣似乎有所下降。这可能是由于这些投资获得实际收益的一种停顿。而Gartner公司的另一份调查报告显示，只有大约12%的大数据项目取得了可衡量的成果。然而，社交媒体、物联网(IoT)、智能手机、移动设备、游戏装备、可穿戴设备、传感器、无人机、远程监控器、精密医疗、精准农业、智能城市、智能建筑、自动驾驶汽车、远程控制车辆等技术将产生大量需要收集、汇总和分析的数据，以做出有用且有价值的决策。而使用传统方法和系统来人工分析数据是不可能的。来自大数据和分析的潜在价值每年达到数十亿美元。这被认为是一个保守的估计。因为麦肯锡公司2011年进行的调查报告仅仅占据了大数据潜在价值的一小部分。只有基于位置的数据的采用率和价值捕获率高达50%-60%，其次是美国零售业，达到30%-40%，制造业占20%-30%，美国医疗保健行业为10%-20%，欧盟公共部门为10%-20%。因此，大数据和分析的兴趣和投资在几乎所有行业都会增加，以捕捉大数据中隐藏的价值。预计在未来几年中企业对云计算的大数据会持续产生兴趣。数据安全随着越来越多的数据被收集、汇总、分析，并用于做出影响人们生活的决策，数据安全性成为人们最为关切的问题。数据治理需要处理从不同来源收集的数据高峰以及管理这些数据元素所涉及的风险的中心阶段。美国联邦、州、市和地方政府机构以及其他非营利性公共服务组织需要符合严格的保密性、完整性和可用性(CIA)规则，并且还要提供良好的治理、满足合规要求和管理风险(GCR)。人们一个常见的误解是，组织需要从不同来源收集的大量结构化和非结构化数据，包括外部来源(需要验证和风险评估)来开始分析。企业不需要大量数据来启动分析项目。可以从已有的“黄金标准数据”开始，并考虑单独使用这些数据或将其与其他内部数据集结合使用，以解决业务问题作为向决策者购买的概念证明的可能性。企业可以尝试和分析以前没有查看的不同变量，以确定相关性、因果关系和预测因素，谨慎发现，并避免重合。这是行业领域知识和专业知识发挥作用的地方。利用可用且经济实惠的计算能力、存储和网络容量，企业可以轻松地分析更多数据，以查看隐藏在数据中的模式和概率。基于业务需求，分析可用于描述性、诊断性、预测性、规定性的目的。物联网、传感器、操作技术、设备维护、精密医疗、电网、航运、物流、执法和精准农业正在越来越多地利用上述不同类型的分析来处理一个或多个业务问题，或根据需要来提供解决方案。大数据的需求大数据对不同的人意味着不同的事物。不同的IT分析师、商业领袖、顾问、学术研究人员、标准组织已经根据他们的观点定义了大数据，其中包括数量、速度、品种、准确性、复杂性等因素。虽然在大数据方面没有明确的共识，他们现有的能力在人员、过程和技术方面的处理能力太大了。就大数据和分析而言，人员是最难的部分。存在组织惯性、缺乏决策者的支持，以及难以找到正确理解分析的数据和业务领域的数据科学家等问题。同样，大数据分析师也很缺乏。世界各地的许多高校或认证机构都在提供数据科学和分析方面的新课程，以满足日益增长的需求。由于大数据领域是新兴行业，很难找到适合的专家，因此所谓的“大数据专家或数据科学家”被金融交易、银行、信用评级机构，以及信用卡公司等大型金融组织所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微软、亚马逊等行业巨头也求贤若渴，因为他们为这些人才提供了丰厚的薪酬、股票期权，以及更好的发展前景。在争夺同样的人才方面，美国的联邦、州、市和地方政府以及非营利组织都处于劣势。但是，一些具有深谋远虑的政府组织已经成功招募了一些优秀的大数据科学家。克服人才短缺的挑战为了克服数据科学家短缺的挑战，许多企业正在建立一个数据科学团队，其中包括具有大数据分析方面知识和专业知识的人员，以及行业专家，例如IT和业务领域。他们可以一起补充彼此的专业知识，互相协作并提出业务问题的解决方案。一个成功的大数据分析团队的一个重要特征是能够用商业术语讲述故事，并实现数据可视化，而这些数据可视化只需要很少的解释。这是一项非常特殊的技能，需要销售技能来完成交易。这些能力有助于建立数据科学团队或大数据和分析团队的可信度，以获得高级管理人员的支持，并将分析从一个业务领域扩展到另一个业务领域，并最终扩展到整个组织或企业。这些人员则是“翻译者”，他们可以从数据分析中获得结果，并将其置于商业术语中，以便企业能够理解和适应。数字化转型需要在组织层面上发挥作用，并成为一种永久的运营方式。大数据和分析是私营或公共企业数字化转型的一个组成部分。因此，许多组织开始了数字化转型之旅，通过分析释放隐藏在大数据中的价值。今后将会有更多的组织效仿跟随。