隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，企業(yè)所遭遇的挑戰(zhàn)日益多元化和復(fù)雜化，新型數(shù)字系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析平臺等如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)。在這一變革性背景下，“Garbage In, Garbage Out”原則的重要性日益凸顯。若輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量拙劣、充滿錯誤，即便依托最尖端的技術(shù)和最強大的平臺，所得結(jié)果也將難以達到期望。數(shù)據(jù)，作為人工智能不可或缺的要素，是構(gòu)建和訓(xùn)練人工智能模型的基礎(chǔ)，其質(zhì)量直接決定了模型運算的精確度。對此，昕諾飛(中國)投資有限公司數(shù)字化負責人王益民表示：“在熱情擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型和人工智能的同時，企業(yè)必須保持清醒的頭腦，深刻認識到數(shù)據(jù)治理在整個過程中的核心作用。”
數(shù)據(jù)治理在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的價值
在多數(shù)企業(yè)中，真正被挖掘并發(fā)揮出其潛在價值的數(shù)據(jù)，猶如冰山一角，占比不到總量的10%。這意味著，高達90%的數(shù)據(jù)淪為“沉默數(shù)據(jù)”，未被深入探索與利用，從而錯失了轉(zhuǎn)化為企業(yè)智慧資產(chǎn)的寶貴機會。王益民指出，我們的智能制造工廠持續(xù)不斷地輸出海量數(shù)據(jù)，然而，面對這如潮水般涌來的數(shù)字信息，企業(yè)目前仍難以全面洞察其背后蘊藏的深厚價值。
企業(yè)應(yīng)該清醒的認識到，大量數(shù)據(jù)已經(jīng)融入企業(yè)的整個商業(yè)循環(huán)中。隨著ICT數(shù)據(jù)的不斷流轉(zhuǎn)，以數(shù)據(jù)為處理對象，以ICT平臺為生產(chǎn)工具，以軟件為載體，以服務(wù)為目的數(shù)字化生產(chǎn)模式已逐步成為普遍商業(yè)模式，數(shù)據(jù)的價值也在這一過程中得以體現(xiàn)。
“數(shù)據(jù)已不僅僅是一種資源，它已經(jīng)演變成為推動企業(yè)增長的重要服務(wù)。通過數(shù)據(jù)交易，企業(yè)能夠探索并實現(xiàn)新的利潤增長途徑。”王益民深入談到，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心——業(yè)務(wù)優(yōu)化與業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)的角色顯得尤為關(guān)鍵。無論是洞察行業(yè)動態(tài)，還是選擇競爭優(yōu)勢賽道，數(shù)據(jù)都是企業(yè)制定策略、做出明智決策的堅實基礎(chǔ)。
正因如此，數(shù)據(jù)治理對企業(yè)來說具有舉足輕重的意義。它的重要性遠超一般的項目執(zhí)行、平臺搭建或表面上的轉(zhuǎn)型舉措，應(yīng)當被置于企業(yè)發(fā)展的核心位置。如果忽視了數(shù)據(jù)治理這一根本，那么企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向和最終結(jié)果很可能會偏離初衷，無法達到預(yù)期的效果。
數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)治理之旅的起點
在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，數(shù)據(jù)分析扮演著引領(lǐng)者的角色。面對海量的數(shù)據(jù)，企業(yè)首先需要明確分析的目標：我們關(guān)注的核心績效指標(KPI)是什么?期望數(shù)據(jù)分析帶來哪些實質(zhì)性的成果?為達成這些成果，需要哪些關(guān)鍵數(shù)據(jù)作為支撐?對這些問題的精準回答，將為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供準確的參考。
同時，深入理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)同樣不可或缺。企業(yè)需細致探究數(shù)據(jù)的類型、內(nèi)容及準確性，因為每一類數(shù)據(jù)都擁有其獨特的價值和屬性。在人工智能的廣泛應(yīng)用背景下，大數(shù)據(jù)處理不僅要求篩選出有價值的信息，更需進行精細化的數(shù)據(jù)清洗，這包括統(tǒng)一不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)格式、調(diào)整字段長度和類型等，以確保數(shù)據(jù)的準確與一致。完成數(shù)據(jù)清洗后，緊接著就是數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，此過程中，企業(yè)可借助E-R圖對數(shù)據(jù)進行描述、組織及操作。
數(shù)據(jù)對企業(yè)的價值不言而喻，但如何直觀的展示數(shù)據(jù)的趨勢、質(zhì)量和實用性仍是關(guān)鍵。因此，企業(yè)還需要借助數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，以清晰直觀的方式洞察數(shù)據(jù)內(nèi)涵。數(shù)據(jù)可視化擁有多種常見表現(xiàn)形式(如餅圖和直方圖)，在人工智能領(lǐng)域，散點圖和擬合圖被廣泛應(yīng)用;在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，熱圖(如熱詞圖)則成為常見選擇;對于數(shù)據(jù)層級的深入分析，樹形圖則顯得尤為實用。“這些圖表類型旨在更高效地呈現(xiàn)和分析數(shù)據(jù)，都是我們在數(shù)據(jù)可視化中常用的工具。”王益民強調(diào)。
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