政府如何推动数字化转型、如何构建数字化经济
在数字化转型的这个前期阶段过程中,政府往往是相对来说拥有比较多的的数据来源,而且也有比较多的数据应用的场景,然后也有相关的一些数据应用的一些标准等等先倒性的优势,我觉得这是政府层面就是能够去积极推动,甚至在我们这行业可能更多地做很多示范一个特别好的地方,但是反过来因为我们也在给各个地方政府提供相应的试点性的解决方案,我们也发现不同于企业政府它有一些技术上面的不同的结构,比如说在企业的内部,尤其像互联网企业和一些新制造企业他们本身内部的信息化结构,实际上是伴随着企业的成长就已经有一些相关的技术基础,而在政府这边虽然我们做了大量的信息化相关的建设,但在数据化转型的过程中,往往牵扯到不同的数据类型、数据源和数据的标准乃至一些数据规范以及数据保密等等相关的内容。
在这个时候我们发现在整个的数据化过程中,如果把它分成三个不同的部分,一个是数据的获取,一个是数据的分析,最终是数据的应用,从这个层面上来看我们看到其实在政府数据化建设当中数据的获取往往是相对来说比较便捷的,而数据应用也是非常急迫的这个需求。但是在数据治理的中间这一层包括数据的分析,包括数据的汇总汇聚和数据的一些融合等等,这些其实是存在着非常多可以去推进的空间,因为我们相关的政府往往有数据的优势和数据应用的动力,但在中间这部分过程中我们发现某种意义上,两端的优势造成了中间这部分改造或者创新的趋势更强烈。
从我们自己的经验看来,我们的政府在相关的数据获取层面上有一定的便利条件,使得我们获取数据往往是一件比较容易的事情,但是这也造成了数据的汇集特别的繁杂。因为这里面包括不同类型的数据,像我们接触的包括不仅仅是这个已经结构化的数据,还包括了大量非结构化的数据,比如很多的历史的存档,纸质的材料,分散在各个地方大量的图像的数据,甚至包括音频的数据,这种非结构的数据,其实在相关的部门当中都有大量的沉淀。
我们政府部门其实用数据是用的非常早,但是在数据化这个层面上但是在数据结构话这个层面上有大量的工作可以做,实际过程中我们也遇到很多这样的问题,要连接各个不同的数据源和数据类型,这个时候数据中台在这样的政府数据化转型里面是特别重要的一个部分,因为它能够结合不同的数据源,结合不同的数据类型,把这些相关的重要的数字做重新的存储、分析、整合,这是非常必要的。
从底层的数据获取角度,从末端或者从上层的数据应用角度,某种意义上我们政府相关的应用其实牵扯到的方向很多,牵扯的内容也很多,我觉得实际上要比企业要更加复杂一点,这个时候就需要调用多种维度多种思路的数据分析方法,这个时候这个时候基于数据中台相关的应用如何能够快速的通过可视、可调、可配等各种方式把数据和我们最终的解决方案做快速的结合,这就成为一个非常重要的部分。我觉得数据中台在这个过程里面起了非常非常重要的作用,因为如果不是通过数据中台这种方式我们就需要有大量的技术人员,大量的辅助支持人员甚至包括数据分析的专业人员来去做这个事,而这些人员往往对实际业务的理解是需要一个过程。如何让我们实际的业务的层面的政府管理人员、政府决策人员更好地接触到数据,更好地利用数据、基于数据做出解决方案,其实是需要一套更便捷的系统来去做的,我想这个也是通过数据中台能够在庞杂的数据体系当中去快速的构建解决方案特别重要的部分,这也是我们在应用过程中,相关的政府部门最为乐见数据中台的一个应用。所以我觉得正是因为我们政府面对的数据、数据获取、数据源的相关的储备层面其实是非常的便捷的,而我们的数据应用又是非常的迫切的,那么在数据中台这个层面上就成为连接这两端非常重要的一个基础性的技术结构。
数据中台在转型时扮演什么角色
李全民:我了解国云数据中台是通过马晓东数字化转型这本书了解到的,这本书我是花了一口气读完的,尤其这个中台第一次让我感受到了战略人才技术的一次贯通,数据中台十年铸一剑这么好一个数字化转型的利剑,怎么能够快速的更大范围推向有需要的数字化转型机构和企业,给这些机构和企业带来数字化转型的加速发展。
张弓:其实我也是从马总这边的这个书(《数字化转型方法论》)里面了解了很多数字化建设的一些技术,特别是数据中台的一些核心的技术内容,从我的角度我期待有更多的面向数据系统的技术服务者和数据管理的执行者相关的科普干货,包括技术性的、概要性的介绍。
再一点,我希望看到更多的案例,因为这些案例有助于我们了解学习如何把技术放在不同的应用场景里面产生更大的价值。刚才我们也谈到说这种新的敏捷性的需求是现代社会对政府管理提出的新的要求,那么如何依据于数据更好的应对快速变化的社会环境,做出更好更高效的管理体系,这一定是基于数据系统的,这个数据系统其实是需要大量的案例来支撑的,有了这样的案例,我们还可以再进一步归纳一些核心的技术内核。
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