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构建数据和模型驱动的企业 并为AI的下一章做好准备

2019-07-12 09:45:41来源:

当我向高管询问数据和模型驱动的组织是什么时,通常会说它是一个用数据做出决策的组织。他们太快错过了主要观点,即数据和模型驱动的企业利用数据做出所有业务决策。

数据和模型驱动的组织是一种企业,它培养了一种不断使用数据和机器智能技术来做出所有业务决策的文化。“数据驱动”是指以描述性方式利用业务内部和周围的所有当前数据。“模型驱动”更进了一步:人工智能(AI)算法和技术处理数据并将企业推向预测性的未来状态。这些是为您的业务增添真正价值的关键目标和决策。

如果您是商业领袖,我很确定您知道您的业务问题是什么。您可能还不相信的是,通过利用您目前拥有的数据,您将能够解决所有这些重大业务问题。

在与许多大型企业合作时,我发现情况就是这样。我仍然听到这样的话:“我有五大业务问题。其中三个可以用数据解决。第四和第五是不同的。“然后,我经常能够向他们展示如何通过数据解决剩余的问题。

这使我相信我们仍然存在一些关于数据的重大知识差距和意识问题。

使您的组织数据和模型驱动需要文化变革

当我与高管合作将他们的组织转变为“数字化”或模型驱动时,许多人并没有意识到我们不仅仅是在谈论流程的转变或获取新技术。我们谈论的是改变人们的思想,提供技能,并引领重大的文化和管理变革。

如果您的目标是改变您的组织文化,那么您需要从自己开始。例如,当面临商业决策时,许多高管试图预测下一个最佳步骤。他们问道,“好吧,我认为将来会发生什么?”

这种方法现在不相关,因为它不是数据驱动的。领导者必须开始改变他们的企业文化,改变他们的观点,从“我认为将来会发生的事情”的思维模式转变为“这就是我所知道的”。

“我所知道的”总是意味着回归数据,回归过去的趋势。通过确定当前趋势并根据数据确定可能的结果,您可以做出有效的业务决策。一旦您在自己内部实现了这种文化变革,您就可以开始改变整个组织。

领导者并不总是承认转型必须从最高层开始。人工智能的采用取决于人员,流程和组织文化;它主要不受数据和智能技术的驱动。您直接负责并负责所有这些。

将企业转变为数据和模型驱动的主要目标应该是使组织能够快速响应来自复杂技术的所有预测和信息。如果您的组织不够敏捷且敏捷,无法快速响应这些预测,那么您在AI应用程序中的投资就无法获得任何附加价值。

模型驱动世界中的有效管理

虽然它无疑需要转变思维方式并致力于通过挑战来改造组织,但我注意到一些趋势,我们已经注意到那些成功利用当前技术并将其组织转变为模型驱动的人。这些趋势包括:1)设定明确的目标,2)确定成功的样子; 3)在开始人工智能倡议之前提出正确的问题。

这种明确的方向使技术团队能够理解并将业务目标和问题转化为可解决的数据和建模技术。这表明了明确的商业直觉以及与非技术团队的最高业务目标和目标的一致性。

我总是向商业领袖解释,作为一名数据科学家,如果我的经理向我提供这三项投入,我的生活将会更加轻松。现在,我可以轻松地将业务问题转换为核心建模技术和数学,并对组织产生真正的影响。换句话说,我可以将业务问题转化为数据科学问题,并提供必要的技术,使管理人员能够做出有效的决策。

AI第2.0章:模型驱动的企业将技能放在核心位置

技术的承诺是明天比今天更好。在过去的十年中,技术取得了惊人的发展和进步,但这只是一个开始。起初,我们看到许多企业通过不同的技术进行各种实验。我们观察了云和AI驱动的应用程序的扩展。下一阶段或章节,我相信它将变得更具变革性,将围绕扩展AI并实现我们公司和生活中技术背后的承诺。

但要达到这一点,必须做一些事情:

•企业需要拥有一个业务平台(不仅仅是一个技术平台)来捕获数据,创建工作流程,管理周期和偏差,实现智能信息架构,最重要的是,能够为核心中的AI提供动力并扩展它。

•公司必须弄清楚他们的云权衡和环境。他们中的大多数人可能会转向混合架构以确保关键任务工作。这不是技术的结果,而是纯粹的业务需求。

•我们需要激发技术技能,并使社会准备好在我们企业内外使用这些技术。这意味着采用一些关于人们技能和获取方式的新范例。必须出现新的教育模式,以发展核心技能,而不仅仅是学位和证书。我们不仅需要提高技术人员的技能,而且需要考虑如何在这个数字AI时代发明新技能。

技术真正提供了各种奇妙的工具,但改变世界的是人。