企业数字化转型始于数据和模型

2020-07-31 17:31 来源: IT168网站 原创
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  受疫情影响,全球经济下滑,如何快速恢复业务增长,扭转当前局面?各家企业都寄希望于企业数字化转型。问题是,什么是企业数字化转型?

  从概念来看,企业数字化转型是指建立在数字化转换(Digitization)、数字化升级(Digitalization)基础上,进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。即企业要对其业务系统进行系统性、彻底的重新定义,全面改造原有的组织架构、流程、业务模式等,让企业变得更有活力。说白了,企业数字化转型的核心内容是,从数据转型开始。

  那么,具体而言,企业数字化转型应该从何处入手?

  “企业数字化转型要想成功迈出第一步,首先要选好转型方向,结合实际业务情况规划任务和目标。”迈斯沃克软件(MathWorks)首席战略师Jim Tung认为,企业数字化转型其实没有“范本”可寻,更不是“一锤子买卖”,而是一个持续演进、不断发展的过程。因为企业一旦选择了模型、数据分析等数字化技术,就意味着企业可以根据业务的发展状态,选择最适合的应用工具和流程,让企业始终处于技术最前沿领域。

  简单理解,企业数字化转型更强调“实用性”,企业对事件可行性有着更加清楚、全面的了解,进而做出更贴合企业业务的任务计划,制定出具体的执行步骤,最终才能给企业带来焕然一新的改变。所以,数字化转型并非选择一套解决方案就万事大吉,企业要清楚为什么要选择一套工具,如何把人员和技能进行更好的排列组合。一般来说,更具“实用性”的数字化转型,可以推动企业业务向前发展,并且支撑企业总的战略目标。

  以数据模型构建为例,企业要想通过系统工具的使用,获得更大的数据价值,首先要应对数据类型的挑战,要整合来自传感器、图片、计算机视觉、语音等各方面的数据,包括来自生产制造过程中的数据以及其他应用系统上的数据。现代数据管理系统让企业应用复杂性成倍增加,外加很多信息孤岛现象,企业需要一致化数据访问体验。不管是在云端、本地或者在员工自己的终端上,都要实现数据共享。特别是处于现代业务环境中的用户,数据量越来越大,企业需要更完备的解决方案来实现数据管理,进而成功进行数字化转型。

  作为数学计算和模型设计领域的引领者,MathWorks开发的MATLAB和Simulink在计算生物学、芯片设计、控制系统、图像处理与计算机视觉、数据科学、物联网、机器人、机器学习、信号处理、无线通信等领域均有广泛应用。 MATLAB提供了完整的工作流程,可以帮助用户快速训练、验证和部署深度学习模型,用户可以专注任务本身,而不是语法或者复杂的代码。Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具,可用于多域仿真以及基于模型的设计,支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。尤其在数字化转型当下,MATLAB/Simulink能给用户带来数据获取与处理、智能算法开发、智能算法部署等自助系统开发和应用的全流程体验。由于MATLAB/Simulink在自动驾驶系统开发、自动控制机器人、智能语音识别及智能制造系统中有多年经验以及完整解决方案,因此被广泛应用于汽车、工控、电力电子等领域。

  “MATLAB/Simulink更像是一个桥梁,工程师可以通过专业的平台把人工智能技术应用于他们的业务领域。” Jim Tung强调,一个有效的数字化转型计划需要考虑人员的技能,流程和技术的变化。MathWorks最大的优势是能提供从本地IT到云以及嵌入式系统能力。同时,MathWorks也支持与其他人工智能框架的互操作或集成。

  正如Jim Tung所言,人工智能技术只有应用到具体的工作流程中,才能发挥真正的业务价值,比如:可以让IT和OT系统的连接变得更紧密。当然,对于处于数字化转型中的企业来说,除了技术、工具、流程,企业还要建立一个共享数据、共享模型的文化。只有拥有数据转型的意识,企业的数字化转型目标才更贴合实际,才能朝着正确的方向不断前行。

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责任编辑:bozhihua
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