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探究大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和智能化的關(guān)系

智能制造 ? 來源:cc ? 2019-01-17 17:23 ? 次閱讀

公司年會讓我講講大數(shù)據(jù)。我就順便把大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和智能化的關(guān)系一起講了。寫的時候,我發(fā)現(xiàn)這里至少涉及意義和方法兩個層面的問題:意義層面談的是潛力和可能性,讓我們看得遠一點、不偏離大方向;方法層面談的是價值實現(xiàn)的具體做法,就是要如何處理好眼前的問題、讓技術(shù)與價值統(tǒng)一起來。兩個層面必須結(jié)合在一起,才能讓我們既看得清遠方的目標(biāo)、有勇氣不迷路,又邁得開腳下的步子、不要掉溝里。

下面,就從大數(shù)據(jù)開始講起。

從意義層面講,大數(shù)據(jù)的意義最終可以歸結(jié)到一點:提升決策的水平和智能化程度。決策者可以是人、可以是機器、可以是人機協(xié)同。大數(shù)據(jù)為什么可以提高決策水平和智能化程度?因為大數(shù)據(jù)提升人類獲得知識和信息的能力。孫子說“知己知彼百戰(zhàn)不殆”。關(guān)鍵在一個“知”字上。而用現(xiàn)在的語言來講,就是“知識”和“信息”。 在“知”的基礎(chǔ)上,社會和國家都可以管理得更好。從大的方面講,涂子沛老兄寫的《數(shù)文明》,認為數(shù)字化會把人類帶入新的文明、何老說未來的企業(yè)“利義”統(tǒng)一,都是因為“知”的更清楚了。而從小的方面講,企業(yè)管理可以“透明化”、從而減少跑冒滴漏、提高管理水平。按照老友胡總的觀點: 透明化可以解決企業(yè)管理的一大難題:“授權(quán)和受控的矛盾”——不授權(quán),下面沒有積極性;授權(quán)了,下面以權(quán)謀私。 當(dāng)然要做到上面這些,只有大數(shù)據(jù)是不夠的,還要有智能化——這里指的智能化,就是讓機器幫助我們把信息從浩如煙海的數(shù)據(jù)中找出來,否則人的精力要被大數(shù)據(jù)淹沒的。

大數(shù)據(jù)時代,獲得知識和信息的能力大幅度提升、發(fā)生了本質(zhì)性變化。

有人提出大數(shù)據(jù)的體量大是根本特征。但是,對獲取知識的角度說,體量大既不充分、也不必要。很多重復(fù)的數(shù)據(jù),有什么用???對應(yīng)用來說,充分必要條件是“樣本=全體”。這樣,就意味著大數(shù)據(jù)記錄了一切歷史,而一切的知識都蘊含于歷史。所以,筆者認為,大數(shù)據(jù)“了不起”的根本原因,是知識和信息的完整性顯著提高。

在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,人們強調(diào)“相關(guān)非因果”——如果不用考慮因果性,獲得知識的能力會顯著上升。而且,工業(yè)大數(shù)據(jù)對可靠性的要求很高,要取得可靠性必須借助因果性;而且,工業(yè)系統(tǒng)中相關(guān)非因果的情況比比皆是,很容易誤導(dǎo)人。為此,我提出一個“不糾結(jié)于因果”的提法:人類的很多經(jīng)驗和感性認識,就是不糾結(jié)于因果的。但是,要做到“不糾結(jié)于因果”是要有前提和邊界的,這個前提邊界往往需要人來把握,數(shù)據(jù)本身說明不了。

大數(shù)據(jù)還有個特點叫做“混雜性”。對此,我的理解是:能夠通過多個角度獲得知識,從而提高知識的質(zhì)量,防止出現(xiàn)一種所謂“過擬合”的現(xiàn)象——知識在一個范圍內(nèi)是對的,稍微一變化就不對了。

如果還要增加一條的話,我建議增加:信息的完整性。避免人們得到錯誤、誤導(dǎo)人的片面信息。

有了知識和信息以后,決策的方式可以根據(jù)實際情況來定:信息來了,可以利用人腦中的知識決策,也可以讓擁有知識的計算機來自動決策。沒有知識,可以從數(shù)據(jù)中獲得。而計算機中的知識,可以比過去更加豐滿、充分。從而提高決策質(zhì)量。

這樣,理論的部分就講完了。下面遇到的問題就是方法問題了:我們在企業(yè)里面如何推進大數(shù)據(jù)。

我們知道:從技術(shù)邏輯上講,智能決策就是把信息感知(認知)、(基于知識的)決策和執(zhí)行過程有機地統(tǒng)一起來。但是,這個邏輯的實現(xiàn),有賴于價值的實現(xiàn)——這樣做為什么能創(chuàng)造價值。這一點,是IT的人員不知道的。

于是,創(chuàng)造價值的問題,要轉(zhuǎn)移到另外一個領(lǐng)域來考慮:從業(yè)務(wù)人員的角度看問題。業(yè)務(wù)人員要知道:什么地方有價值、價值如何實現(xiàn)。這兩個問題搞清楚了之后,數(shù)字化方法所謂的“感知”,就是用數(shù)據(jù)感知業(yè)務(wù)需求;所謂的“決策”,就是價值的計算;所謂的“執(zhí)行”,就是價值的實現(xiàn)。這樣,才能把技術(shù)可行性和經(jīng)濟可行性結(jié)合在一起。這個過程,叫做“IT和OT的融合”。換句話說,是把業(yè)務(wù)人員腦子中的知識,變成計算機的知識。

然而,這件事落地,還要考慮更深層的問題:人自己知道,過去為什么不做?換句話說:為什么現(xiàn)在有機會呢?

現(xiàn)在有機會,意味著過去沒有做好。過去為什么沒做好——因為過去看不清、反應(yīng)不及時??床磺宓脑蛴泻芏啵?、沒有量化的數(shù)據(jù)、不能實時看清;2、涉及到多個部門的優(yōu)化,信息得不到;3、涉及到個人利益,數(shù)據(jù)有問題。有困難才有機遇。在我看來,大數(shù)據(jù)解決第一類和第二類問題,互聯(lián)網(wǎng)解決第二類問題;咨詢和診斷解決第三類問題。當(dāng)然,解決這些問題可能涉及到很復(fù)雜的邏輯。但如果有了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),我們不怕:可以讓計算機去做啊。只要人能把問題說清楚,機器不嫌麻煩的——這其實就是智能化。

通過智能化,提升企業(yè)的管理水平。這里的價值有多大呢?我們的調(diào)研發(fā)現(xiàn):由于管理不當(dāng)造成的損失,一般企業(yè)都有10%~20%。這些價值損失,就是智能化工作的價值所在。

這個損失是理論上的。但能不能找出來,關(guān)鍵看利益關(guān)系。而利益關(guān)系的處理,關(guān)鍵又靠領(lǐng)導(dǎo)。這件事是個硬骨頭,如果領(lǐng)導(dǎo)不給力,這部分價值就挖掘不出來——為什么有些企業(yè)把智能化搞成了自動化——因為領(lǐng)導(dǎo)不給力。

所以,如果智能化搞得好,有個前提條件:找個風(fēng)氣好、領(lǐng)導(dǎo)能力強的企業(yè)去搞。恩格斯說過一句話,值得我們思考:“何一門科學(xué)的真正完善,在于數(shù)學(xué)工具的廣泛應(yīng)用?!边@句話也可以反著理解:企業(yè)不發(fā)達到一定的程度,數(shù)學(xué)的用處是看不到的。所以,業(yè)務(wù)精益化才會促使人們把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)問題。工作才好做。只有在這種地方搞智能化,才會有真正的機會。沒有一流的用戶,就沒有一流的技術(shù)。這些都是有深刻教訓(xùn)的。

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原文標(biāo)題:從大數(shù)據(jù)到智能決策:意義與方法

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