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企业的数字化转型转什么:“数据+算法+互联网=服务”

 ICT_League 2021-05-28

几年前,我参加一个湿地保护的项目时,拜访过不少的科学家,其中有一个科学家给我讲湿地的形成、构造、对环境的影响,讲湿地的植物、湿地的动物,讲湿地微生物,讲动植物之间的平衡对湿地环境的变化影响,讲某些动植物群落在湿地的极限大小时多少等等。
我们作为软件企业,他希望能与他们一起研究湿地的构造和机理,从而将湿地的变化规律(包括气候、物理、化学、生物、动植物的运动规律等等)模型化、然后把模型算法化、算法代码化,最终构建一个完整的数字湿地。


建立这样一个数字湿地有什么价值?首先,它可以改进对湿地保护的总体设计及周边项目和建设的快速审核、通过许可;其次,可以预测引入动植物和各类干预措施后,湿地的变化和影响;再次,通过虚拟现实技术可以进行更为复杂的环境梳理和细致的环境科研、教学等;最后,通过数字模型可以加快更多环境科研成果转化为实践。 
这个构建过程,用现在数字化转型时代的语言来描述就是,数据+算法+互联网=服务。
首先,通过对湿地运用物联网技术进行各类数据采集。
其次,在采集数据的基础上,建立我们的数字模型。这个数字模型需要实现几类功能:
1、描述:就是把在物理世界发生了什么,在虚拟世界中进行描述。比如,湿地的水草生长快了,造成鱼类死亡,从而影响其他物种的繁衍。生产速度有多快,已经长成什么样,可以全方位360度的观察。
2、监控和诊断:通过监控、检测数据,进行相关分析,了解为什么会造成水草生产快,原因有哪些等等,在不少领域,我们称之为根因分析。
3、展示和预测:如果不去干预,1个月,3个月,半年后会发生什么?这段湿地的水草发生的变化,在另一段是不是也会照单全收?通过预测告诉你将来可能会发生什么,然后通过一张图全面展示出来。很多地方,把这个展示叫做,大屏展示系统。实际上,展示的背后是预测系统,这才是根本。 
4、智能决策:就是在机器辅助下,采取什么措施,怎么办,给管理者、科研人员提供一个解决方案供参考。
在整个过程中,数字湿地可以帮助我们改进环境设备的研发效率、预测设备、药物、动植物植入湿地后的功能、进行湿地复杂的教学、加快科研成果的转化。
数字化时代与过去最大的区别在哪呢?这个问题很多人都问过,但是不是每个人都有清晰的答案的。
我认为,数字化时代与过去工业化时代或者更早的文明时代的最大差别,应该就是“认识世界的方法”发生了天翻地覆的变化。这也是我们很多人不理解90后,00后的地方,这些数字土著人从出生开始,他们就生活在这样一个时代,他们天生就与我们有着截然不同的思维方式。我们如果不能融入其中,我们就不得不面临被淘汰! 
人类社会认识世界的方法在一个世纪以来发生了很大的变化,它静悄悄的在潜移默化中发生,很多人直到今天可能都没有理解这些变化。
人类社会认识客观世界的方法论经历了理论推理、实验验证、模拟优化、大数据分析四个阶段的发展变化。
理论推理时期,天才科学家通过“观察+抽象”去认识这个世界,产生了诸如牛顿定律、相对论、几何、元素周期表等伟大的科学。
实验验证时期,我们需要对某一发明或创造进行一次次的实验来验证,这个时期,我们诞生了爱迪生、瓦特等应用科学家,我们为汽车做几十上百次的碰撞实验,为飞机机翼做无数次的风洞实验,为了尽量减少试验次数也能得到准确的实验结果,我们有了正交试验法。
模拟优化时期,算力的大幅提升,可以让我们在虚拟环境下去模拟、去实验、去发现物理世界的规律,然后再利用得到的规律反馈到现实世界,从而指导人们的实践和验证实验的结果。高铁、飞机、航天的迅速发展由此而生,我们已经不用再做数万小时的风洞试验,不用做大量的航天试飞实验,它们可以在虚拟环境下完成。我们通过数字世界的模拟结果,来优化我们的对象,选择最优的结果。
大数据分析时期,通过大数据发现物理世界新的规律。这个时期,突然涌现了大量的应用科学家,科技似乎从来没有这么快的出现在大众面前,各种应用、各种发明、各种创新让我们有些应接不暇。
表面上,这四个阶段不同,其实都是在“数据+算法”这样一个逻辑体系下的,只是随着社会大发展,数据采集和数据的存储量越来越大,超级计算机/量子计算等把算力提高到了前所未有的高度,互联网的普及以及带宽的神速扩展更加加速了这一过程。虚拟环境已经成为了另一个更为高效的“新试管”、“新实验室”、“新数学工场”、“新风洞”等等,新的实验方法论由此掀开了神秘的面纱。
“数据+算法+互联网”已经为我们构建了一个新的认识和改造世界方法论。在这样一个方法论的基础上,我相信,弯道超车是完全可能的,我也相信,我们的00后们会有更快更高的突破。
当今的虚拟环境已经可以对真实的生命进行模拟,已经为化学领域的大部分研究成果立下汗马功劳,已经能真实模拟出复杂的化学分子模型,已经能真实模拟桥梁的各种参数、已经能完成能源、气象、社会人口、医药、社会经济等诸多领域的模拟,更快获得比常规传统实验更准确的预测结果,大大减少繁琐而漫长的实验室操作。
我们的科学家和应用技术人才每天都在计算机构建的虚拟环境下实验,他们在虚拟环境和实验室、试管面前花费的时间已经几乎相同了。
所以,35岁被淘汰了,不冤!

前面我谈了湿地保护。其实这个方法现在几乎用在了任何一个领域。总结一下就是:实际场景—-数据采集—-规律化—-规律模型化—-模型算法化—算法代码化—代码软件化—软件服务化—-服务场景化。如此循环,正反馈或负反馈,完成对实体世界的作用和影响。
我自己在ICT领域一路走来,从IT运维、金融科技、智慧城市、智慧校园等实际物理场景,一直到今天的更为底层的数据治理、数据资产安全、实体行为分析、认知分析等,无不有意或者无意的遵循了这样一条路径。 
今天看来,我们今天所看到的物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能、工业软件等技术,都是未来数字化终极版图的一个碎片。我一直从事的ICT技术发展及应用的过程,就是不断把这个碎片化的模块拼一个幅完整版图过程,我就是拼图人。
作为拼图人,我能做的还是坚持“Help You Do Different!”,帮助我的客户、用户实现他们与众不同的版图,取得他们的成功!
今天,“数据+算法+互联网=服务”将是你不得不去理解的数字经济的本质。企业转型,就是向数字经济转型。所以,数据将成为生产要素,成为重要的生产力。
要确保这个生产要素稳定可靠的运行,数据资产安全治理与安全防护就是企业数字化转型的保障。关于这一点,我们在很多场合都反复提及过,也与很多企业、金融、政府、教育的同行和客户反复的交流和大量的实践过。只有做好这一点,我们才能放心的走在数字世界的大道上!
未来的业务在哪?
数据是,算法是,这两方面的业务可能的表现形式更多的用服务来体现,工具和产品的占比将会越来越小。数据采集、数据治理、数据分类、数据分级、数据加密、数据销毁等等从数据诞生的那一刻到数据被销毁的最后一刻,无时无处都有服务!
服务更是,服务包括四个层次:一是描述这个世界的服务(发生了什么?),二是诊断这个世界的服务(为什么发生),三是预测这个世界的服务(将会发生什么?),四是进行决策服务(应该怎么办?),最后实现优化资源配置效率的服务。这五个方面的服务,可以在任何一个场景任何一个企业任何一个客户中都能发现和找到。 
作为未来的企业,我们务必从这样一种全新的认识和改造这个世界的方法论来运作我们的业务和我们的企业。
作为职业从业人员,我们也务必调整自己的知识和能力,重新认识和修订我们对待工作、对待世界的方法论。

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