【51CTO.com原創稿件】數字化轉型的意義對于企業來說不言而喻，如何利用數據和人工智能產生業務創新，進而驅動轉型？業務價值難以衡量，數據質量難以把控，各種前沿技術讓人眼花繚亂，如何才能有效整合數據，利用新技術實現業務創新，驅動數字化轉型？

近日，記者采訪了國際領先的全球性軟件咨詢和交付公司ThoughtWorks數據和智能負責人史凱，對此進行了深入探討。

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ThoughtWorks數據和智能負責人史凱

“企業數字化轉型已經從流程驅動，進入了數據驅動”，史凱首先拋出了這樣的趨勢洞見。通過與眾多企業的高管的溝通，很多行業都希望從原來通過人的經驗和智慧去設計流程驅動業務，變成從內外部的數據中發現規律，發現創新，用數據本身去優化流程，去驅動轉型。但是行業里缺乏一套可以落地的，快速產生業務價值的數據驅動轉型創新的方法論。那么要想做到數據驅動，應該從哪里開始呢？

業務價值優先

很多企業在歷年的信息化建設過程中，擁有了大量數據，但不知道如何運用與發揮其價值。還有一些企業，缺乏足夠的技術實力，無法對數據進行更深入的操作，錯失了數據帶來的價值紅利。面對市場這些痛點，ThoughtWorks推出了精益數據創新體系(Lean Data Innovation)的方法論。

精益數據創新的核心理念源自精益思想。

所以，精益的五條核心原則：業務價值優先、建立價值流消除浪費，建立自動的流程，按需生產和持續改善被完全融入到了這個方法論中。

業務價值優先，就是所有的行為，工作都要產生對應的業務價值，這是精益思想的首要原則。傳統的數據創新的方法論，基本上都是從數據和技術現狀出發，而往往很多企業的數據現狀并不是很好，導致在數據現狀基礎上考慮可行性優先的場景會非常局限，所以ThoughtWorks提出的思想是，應該按照精益的思想，業務價值優先。

先不考慮數據現狀，全面梳理出可能的業務場景，然后構建從數據源到數據服務，再到業務價值應用的價值流，將這個過程中可復用的技術組件，數據處理能力抽象出來，沉淀到數據中臺，消除構建過程中的浪費，建立自動的從數據源到業務服務的價值鏈。

有的數據項目，在數據基礎架構構建好后，***件事就是全面的把各種源數據抽取，加載到數據湖中，不管這些數據有沒有用，先存起來。而精益的思想是，鏈接大于采集，建立起自動處理鏈后，根據業務需要來采集和處理數據，而不主動地向客戶推送不需要的服務。這意味著，當數據價值鏈建立好之后，要根據業務的需求，快速的響應前端的需求，是以滿足業務需要為度量，而不是以生產了多少數據產品，數據服務的量為度量。

以上就是精益數據探索體系的方法論的指導原則，它是區別于傳統數據方法的核心。比如，原來傳統的數據應用，大部分是以數據報表，商業智能的形式提供服務。各個公司開發了很多的報表，圖表，但是他們產生業務價值有多少呢？有多少報表被閱讀，被查看呢？這些價值是否被有效的度量呢？

精益數據創新體系能夠幫助企業從業務價值出發，圍繞數據和智能技術，探索所有可能的創新場景，制定數據中臺的架構和建設路徑。

驅動信息化走向數字化

史凱有近二十年企業信息化服務經驗，程序員出身，后從事企業IT戰略咨詢和實施工作，對云計算，大數據，企業架構，有豐富的實踐經驗。橫跨戰略思維與敏捷咨詢兩個領域，豐富的技術戰略架構和交付實施落地經驗，成功主導多個大型企業的數字化轉型從頂層規劃到實踐落地。他認為，信息化時代已經結束，進入數據驅動的數字化時代。

在2010年前的信息化建設時期，中國企業往往使用國外先進的管理經驗和軟件來賦能中國企業，用國外先進的***實踐、***流程來幫助中國企業建立起現代化的管理制度和流程。這個時期被稱為流程驅動的信息化建設時代，是關注內部，關注產品制造，以企業流程為核心的。

2010年以后， 隨著移動互聯網的高速發展，互聯網企業利用數字化技術獲取到用戶信息，直接接觸到用戶，這樣的情況讓傳統企業非常緊張，意識到企業不僅要關注內部的流程，還要關注客戶，關注整個產業鏈，關注全局的端到端的供應鏈。在信息化時代，研發之前只能通過市場調研、行業報告去分析，由于信息迭代很慢，研發過程就很慢。流程驅動的信息化已經不能滿足企業發展需求，此時，數字驅動的數字化轉型出現了。

可見，信息化和數字化的***區別在于信息化是以人的業務流程為核心，軟件只是工具，用來局部優化業務。而數字化構建了一個與物理世界平行的，以數據為原子的數字化世界。在數字化世界里，物理世界的所有信息、流程、用戶全部被建模，在數字化世界里面完成所有的業務，只不過把這個結果指令發送到物理世界去生產、操作。簡而言之，信息化時代是人使用軟件，重要的決策還是人去做。在數字化時代，用后臺的大數據、人工智能等技術，打通了各個業務的數據，構建了各種各樣的智慧模型，由軟件、數字化的工具去驅動人做事情，所以說大部分的決策已經不是由人在做，而是數字在做。

精益數據創新咨詢與傳統的戰略咨詢有很大的不同，它是快速的，一般在3周左右；它是落地的，要基于數據資產分析可行性；，它是敏捷的、迭代的，能夠快速產生業務價值。可以幫助企業更好地規劃、利用數據去產生業務的創新，并且精益敏捷的建設企業數據能力，最終成為數據驅動的智慧企業。

做行業的賦能者

精益數據創新體系從2017年推向市場以來，已經服務了眾多企業，包括金融、汽車、能源、制造等行業。

經過實踐檢驗，證明這個方法論可以很好地指導企業從業務價值出發，從數據的視角構建企業中臺。目前精益數據探索咨詢服務已經迭代了3個版本，為超過8個大型企業服務，鑒于此，史凱近日被國際數據領域權威機構Data IQ評選為——數據領域最有影響力100⼈，數據行業的賦能者。

DataIQ是一個專注于數據領域的咨詢機構，每年從行業中選取100個對數據領域有突出貢獻的從業人士，分為數據賦能者（Data Enabler）和數據巨人（Titan）。史凱最終榮幸的被選為數據賦能者，其中很重要的原因就是因為他和團隊設計的精益數據創新體系，是在行業里有落地實踐，被驗證的，專注在數據創新領域的方法論。

五步走，實現精益數據創新體系

如何實現精益數據創新體系？

精益思想的***個原則就是每一個產品、每一個業務、每一件事情都有一個特定的業務價值。所以數據和智能創新的***步是要明確地知道要實現的業務價值是什么。第二，把這些價值點優化成一個價值流，消除無價值的點。第三，構建數據處理鏈，加速價值的流動。第四，業務價值拉動，而不是數據模型驅動。第五，持續迭代、優化，持續人工智能。

對應這個體系有一個輕量級的數據戰略咨詢服務，稱之為Lean Data Discovery（數據探索咨詢服務），不同于傳統的咨詢服務產出的PPT報告，Lean Data Discovery融合了戰略、精益、設計思維和數據工程、數據科學，在快速迭代中分析具體數據，驗證算法，能夠幫助企業快速識別價值，定義哪些是高優先級的價值，并完成高優先級價值的技術驗證，***規劃有優先級的、可落地的實施方案和計劃。

數據中臺：實現精益數據創新體系的架構方法

對于時下火熱的數據中臺，史凱也有自己的看法。

首先數據中臺之所以這么火，是因為業務人員對過去傳統的數據創新的方法、數據的利用不滿意。原來的數據倉庫，天天做報表，響應很慢，數據應用開發效率很低，所以業務人員對數據中臺非常關注，希望數據中臺能夠給業務提供更快速的數據服務。

而做數據的技術人員原來是在數據平臺、數據倉庫這樣的方法和體系下工作，離業務太遠，他們處于一種被業務人員“逼著走”被動的工作狀態，業務提出需求時，有數據就可以做，沒有數據就做不了。

所以，不管是業務人員還是技術人員，對于傳統的數據創新、數據應用的方法都不滿意，急需聚合和治理跨域數據，將數據抽象封裝成服務，提供給前臺以業務價值的新的方法和平臺，也就是說讓前臺開發團隊的開發速度不受后臺數據開發的影響。這就是數據中臺承載的使命。

前面說到精益數據創新體系中包括數據中臺的架構方法，正是因為數據中臺承載了企業所需要具備的數據能力：數據資產的規劃和治理、數據資產的獲取和存儲、數據資產的共享和協作、業務價值的探索和分析、數據服務的構建和治理、數據服務的度量和運營，具備了這六種能力，企業才具備成為數據驅動的智能企業的基礎。

精益數據創新體系在多個行業進行實踐，參加的數據從業人士普遍反饋比較新穎，不再是從“有什么數據“出發，而是從”業務愿景“出發，將數據從一開始就和業務關聯起來，不局限于數據的現狀和質量，從而能夠面向未來做設計。

關于未來對于精益數據創新體系的設想，史凱說，這套方法論體系是基于ThoughtWorks的精益、敏捷的方法論基礎上，加入了數據的視角構成的。將會把這套方法論開源，并且建立培訓、認證體系，從而讓更多的企業能夠更加方便，更加快速的利用這樣的方法來產生創新，推動數據行業的發展。

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