对话凯哥：探究精益数据创新体系的真谛

• 数字化转型的意义对于企业来说不言而喻，如何利用数据和人工智能产生业务创新，进而驱动转型？业务价值难以衡量，数据质量难以把控，各种前沿技术让人眼花缭乱，如何才能有效整合数据，利用新技术实现业务创新，驱动数字化转型？
• 近日，记者采访了国际领先的全球性软件咨询和交付公司ThoughtWorks数据和智能负责人史凯，对此进行了深入探讨。

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• “企业数字化转型已经从流程驱动，进入了数据驱动”，史凯首先抛出了这样的趋势洞见。通过与众多企业的高管的沟通，很多行业都希望从原来通过人的经验和智慧去设计流程驱动业务，变成从内外部的数据中发现规律，发现创新，用数据本身去优化流程，去驱动转型。但是行业里缺乏一套可以落地的，快速产生业务价值的数据驱动转型创新的方法论。那么要想做到数据驱动，应该从哪里开始呢？
• 业务价值优先
• 很多企业在历年的信息化建设过程中，拥有了大量数据，但不知道如何运用与发挥其价值。还有一些企业，缺乏足够的技术实力，无法对数据进行更深入的操作，错失了数据带来的价值红利。面对市场这些痛点，ThoughtWorks推出了精益数据创新体系(Lean Data Innovation)的方法论。
• 精益数据创新的核心理念源自精益思想。
• 所以，精益的五条核心原则：业务价值优先、建立价值流消除浪费，建立自动的流程，按需生产和持续改善被完全融入到了这个方法论中。
• 业务价值优先，就是所有的行为，工作都要产生对应的业务价值，这是精益思想的首要原则。传统的数据创新的方法论，基本上都是从数据和技术现状出发，而往往很多企业的数据现状并不是很好，导致在数据现状基础上考虑可行性优先的场景会非常局限，所以ThoughtWorks提出的思想是，应该按照精益的思想，业务价值优先。
• 先不考虑数据现状，全面梳理出可能的业务场景，然后构建从数据源到数据服务，再到业务价值应用的价值流，将这个过程中可复用的技术组件，数据处理能力抽象出来，沉淀到数据中台，消除构建过程中的浪费，建立自动的从数据源到业务服务的价值链。
• 有的数据项目，在数据基础架构构建好后，第一件事就是全面的把各种源数据抽取，加载到数据湖中，不管这些数据有没有用，先存起来。而精益的思想是，链接大于采集，建立起自动处理链后，根据业务需要来采集和处理数据，而不主动地向客户推送不需要的服务。这意味着，当数据价值链建立好之后，要根据业务的需求，快速的响应前端的需求，是以满足业务需要为度量，而不是以生产了多少数据产品，数据服务的量为度量。
• 以上就是精益数据探索体系的方法论的指导原则，它是区别于传统数据方法的核心。比如，原来传统的数据应用，大部分是以数据报表，商业智能的形式提供服务。各个公司开发了很多的报表，图表，但是他们产生业务价值有多少呢？有多少报表被阅读，被查看呢？这些价值是否被有效的度量呢？
• 精益数据创新体系能够帮助企业从业务价值出发，围绕数据和智能技术，探索所有可能的创新场景，制定数据中台的架构和建设路径。
• 驱动信息化走向数字化
• 史凯有近二十年企业信息化服务经验，程序员出身，后从事企业IT战略咨询和实施工作，对云计算，大数据，企业架构，有丰富的实践经验。横跨战略思维与敏捷咨询两个领域，丰富的技术战略架构和交付实施落地经验，成功主导多个大型企业的数字化转型从顶层规划到实践落地。他认为，信息化时代已经结束，进入数据驱动的数字化时代。
• 在2010年前的信息化建设时期，中国企业往往使用国外先进的管理经验和软件来赋能中国企业，用国外先进的最佳实践、最佳流程来帮助中国企业建立起现代化的管理制度和流程。这个时期被称为流程驱动的信息化建设时代，是关注内部，关注产品制造，以企业流程为核心的。
• 2010年以后， 随着移动互联网的高速发展，互联网企业利用数字化技术获取到用户信息，直接接触到用户，这样的情况让传统企业非常紧张，意识到企业不仅要关注内部的流程，还要关注客户，关注整个产业链，关注全局的端到端的供应链。在信息化时代，研发之前只能通过市场调研、行业报告去分析，由于信息迭代很慢，研发过程就很慢。流程驱动的信息化已经不能满足企业发展需求，此时，数字驱动的数字化转型出现了。
• 可见，信息化和数字化的最大区别在于信息化是以人的业务流程为核心，软件只是工具，用来局部优化业务。而数字化构建了一个与物理世界平行的，以数据为原子的数字化世界。在数字化世界里，物理世界的所有信息、流程、用户全部被建模，在数字化世界里面完成所有的业务，只不过把这个结果指令发送到物理世界去生产、操作。简而言之，信息化时代是人使用软件，重要的决策还是人去做。在数字化时代，用后台的大数据、人工智能等技术，打通了各个业务的数据，构建了各种各样的智慧模型，由软件、数字化的工具去驱动人做事情，所以说大部分的决策已经不是由人在做，而是数字在做。
• 精益数据创新咨询与传统的战略咨询有很大的不同，它是快速的，一般在3周左右；它是落地的，要基于数据资产分析可行性；，它是敏捷的、迭代的，能够快速产生业务价值。可以帮助企业更好地规划、利用数据去产生业务的创新，并且精益敏捷的建设企业数据能力，最终成为数据驱动的智慧企业。
• 做行业的赋能者
• 精益数据创新体系从2017年推向市场以来，已经服务了众多企业，包括金融、汽车、能源、制造等行业。
• 经过实践检验，证明这个方法论可以很好地指导企业从业务价值出发，从数据的视角构建企业中台。目前精益数据探索咨询服务已经迭代了3个版本，为超过8个大型企业服务，鉴于此，史凯近日被国际数据领域权威机构Data IQ评选为——数据领域最有影响力100⼈，数据行业的赋能者。
• DataIQ是一个专注于数据领域的咨询机构，每年从行业中选取100个对数据领域有突出贡献的从业人士，分为数据赋能者（Data Enabler）和数据巨人（Titan）。史凯最终荣幸的被选为数据赋能者，其中很重要的原因就是因为他和团队设计的精益数据创新体系，是在行业里有落地实践，被验证的，专注在数据创新领域的方法论。
• 五步走，实现精益数据创新体系
• 如何实现精益数据创新体系？
• 精益思想的第一个原则就是每一个产品、每一个业务、每一件事情都有一个特定的业务价值。所以数据和智能创新的第一步是要明确地知道要实现的业务价值是什么。第二，把这些价值点优化成一个价值流，消除无价值的点。第三，构建数据处理链，加速价值的流动。第四，业务价值拉动，而不是数据模型驱动。第五，持续迭代、优化，持续人工智能。
• 对应这个体系有一个轻量级的数据战略咨询服务，称之为Lean Data Discovery（数据探索咨询服务），不同于传统的咨询服务产出的PPT报告，Lean Data Discovery融合了战略、精益、设计思维和数据工程、数据科学，在快速迭代中分析具体数据，验证算法，能够帮助企业快速识别价值，定义哪些是高优先级的价值，并完成高优先级价值的技术验证，最后规划有优先级的、可落地的实施方案和计划。
• 数据中台：实现精益数据创新体系的架构方法
• 对于时下火热的数据中台，史凯也有自己的看法。
• 首先数据中台之所以这么火，是因为业务人员对过去传统的数据创新的方法、数据的利用不满意。原来的数据仓库，天天做报表，响应很慢，数据应用开发效率很低，所以业务人员对数据中台非常关注，希望数据中台能够给业务提供更快速的数据服务。
• 而做数据的技术人员原来是在数据平台、数据仓库这样的方法和体系下工作，离业务太远，他们处于一种被业务人员“逼着走”被动的工作状态，业务提出需求时，有数据就可以做，没有数据就做不了。
• 所以，不管是业务人员还是技术人员，对于传统的数据创新、数据应用的方法都不满意，急需聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的新的方法和平台，也就是说让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。这就是数据中台承载的使命。
• 前面说到精益数据创新体系中包括数据中台的架构方法，正是因为数据中台承载了企业所需要具备的数据能力：数据资产的规划和治理、数据资产的获取和存储、数据资产的共享和协作、业务价值的探索和分析、数据服务的构建和治理、数据服务的度量和运营，具备了这六种能力，企业才具备成为数据驱动的智能企业的基础。
• 精益数据创新体系在多个行业进行实践，参加的数据从业人士普遍反馈比较新颖，不再是从“有什么数据“出发，而是从”业务愿景“出发，将数据从一开始就和业务关联起来，不局限于数据的现状和质量，从而能够面向未来做设计。
• 关于未来对于精益数据创新体系的设想，史凯说，这套方法论体系是基于ThoughtWorks的精益、敏捷的方法论基础上，加入了数据的视角构成的。将会把这套方法论开源，并且建立培训、认证体系，从而让更多的企业能够更加方便，更加快速的利用这样的方法来产生创新，推动数据行业的发展。