《新基建思考及能源企業(yè)數(shù)字化實(shí)踐》深度全文
2020-08-12 09:18:29
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8月6日，以“科技賦能 變革創(chuàng)新——構(gòu)建智慧能源新生態(tài)”為主題的“2020能源企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展論壇”成功召開。
本次論壇由中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)商會(huì)主辦，中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)商會(huì)人工智能分會(huì)、信息化建設(shè)服務(wù)平臺(tái)承辦，國(guó)家信息中心、國(guó)家電網(wǎng)、美林?jǐn)?shù)據(jù)、中國(guó)海油、中國(guó)電力建設(shè)集團(tuán)、兗礦集團(tuán)共同支持。
美林?jǐn)?shù)據(jù)作為協(xié)辦單位受邀出席，公司高級(jí)副總裁劉宏分享《新基建思考及能源企業(yè)數(shù)字化實(shí)踐》主題內(nèi)容。
以下為正文：
第一篇章：理解新基建
各位朋友，大家好。我是美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司高級(jí)副總裁劉宏，今天我將分享關(guān)于《新基建思考及能源企業(yè)數(shù)字化實(shí)踐》。
首先，在理解“新基建”之前，我們需要了解什么“基礎(chǔ)設(shè)施”?；A(chǔ)設(shè)施有兩大特性，其一是基礎(chǔ)性，是必不可少的、不能直接形成價(jià)值。其二是平臺(tái)性，即泛在性和支撐性，更注重環(huán)境、生態(tài)的構(gòu)建。
其次，我們還需要了解傳統(tǒng)基建與數(shù)字基建。傳統(tǒng)基建，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)中基本的、需耗用大量資金和勞動(dòng)的固定資產(chǎn)建設(shè)。按建設(shè)用途分類的話，生產(chǎn)性建設(shè)項(xiàng)目包括工業(yè)建設(shè)、水利建設(shè)、運(yùn)輸建設(shè)等，非生產(chǎn)性建設(shè)項(xiàng)目包括住宅建設(shè)、衛(wèi)生建設(shè)、公用事業(yè)部建設(shè)等。
而數(shù)字基建是以科技為核心驅(qū)動(dòng)力的新經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，基礎(chǔ)是5G技術(shù)，5G是物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、萬(wàn)物互聯(lián)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和信息化的基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)基建重資產(chǎn)模式相比，數(shù)字基建更多是輕資產(chǎn)、高科技含量、高附加值的發(fā)展模式。
- 傳統(tǒng)基建與數(shù)字基建的關(guān)系
兩者之間到底是什么關(guān)系？我拿一個(gè)形象的比喻來(lái)說(shuō)明，傳統(tǒng)基建就好比人的骨骼系統(tǒng)、肌肉系統(tǒng)、循環(huán)系統(tǒng)；數(shù)字基建就好比人的神經(jīng)系統(tǒng)和大腦。
兩者首先是相輔相成的，傳統(tǒng)基建是更基礎(chǔ)的系統(tǒng)體系，在沒有強(qiáng)大神經(jīng)系統(tǒng)和大腦的情況下也能夠繼續(xù)生存，在短期內(nèi)不會(huì)被淘汰。但是數(shù)字基建一定是依附于傳統(tǒng)基建基礎(chǔ)之上的，不是替代，而是賦能。
數(shù)字基建給社會(huì)、企業(yè)帶來(lái)了改變生存方式的機(jī)會(huì)。例如，以前人類早先是穴居的、打獵為生，隨著智力的發(fā)展開始耕種、紡織、畜牧。這可以理解為一種新的賦能。這是因?yàn)樾碌纳窠?jīng)系統(tǒng)與大腦發(fā)育，創(chuàng)新出新的生存模式?，F(xiàn)在的數(shù)字基建也是期望探索更多的突破與創(chuàng)新。
當(dāng)然，新的生存方式的出現(xiàn)，必然會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)基建內(nèi)容的變化，一些傳統(tǒng)基建開始進(jìn)化，一些傳統(tǒng)基建開始退化。例如，人類奔跑能力開始退化，但手指卻越來(lái)越靈活；人類因?yàn)槌允焓硨?dǎo)致消化能力的退化，但總體上人的健康與壽命更長(zhǎng)了。
我們可以理解數(shù)字基建是一次企業(yè)/社會(huì)的進(jìn)化過(guò)程，由猿向人的進(jìn)化過(guò)程。
新基建是數(shù)字基建+傳統(tǒng)基建的升級(jí)，既包括了數(shù)字基建的內(nèi)容，也涉及到了傳統(tǒng)基建的升級(jí)。
新基建涵蓋了7項(xiàng)內(nèi)容，三個(gè)層面的事情：神經(jīng)系統(tǒng)的構(gòu)建（5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)），大腦的構(gòu)建（數(shù)據(jù)中心、人工智能），循環(huán)系統(tǒng)的升級(jí)（城際高鐵&城市軌道交通、特高壓、新能源充電樁）。
這些給我們企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向：從企業(yè)的神經(jīng)系統(tǒng)、大腦、循環(huán)系統(tǒng)來(lái)考慮企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)的范圍。
新基建是國(guó)家實(shí)力向更高層次進(jìn)化的基礎(chǔ)。是在構(gòu)建一個(gè)全新的生態(tài)環(huán)境，這個(gè)環(huán)境向企業(yè)提供了由“猿向人進(jìn)化”的機(jī)遇。國(guó)家通過(guò)新基建給企業(yè)提供了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境，讓企業(yè)具備構(gòu)建自身的神經(jīng)系統(tǒng)和企業(yè)大腦的機(jī)會(huì)。讓企業(yè)能夠完成進(jìn)化，也就是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程。
因此，可以看到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)的必要性。不進(jìn)化最終就會(huì)像猴子一樣要么躲進(jìn)深山，要么進(jìn)入動(dòng)物園。
第二篇章：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
當(dāng)前， 企業(yè)已經(jīng)不是簡(jiǎn)單人的群體，而是人、生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)物資、生產(chǎn)/市場(chǎng)環(huán)境等復(fù)雜對(duì)象的綜合體，這也意味著企業(yè)數(shù)字化考慮的是如何建立人與設(shè)備、物資以及環(huán)境之間“溝通”，并相互進(jìn)行“知識(shí)、規(guī)則”的學(xué)習(xí)、傳遞、執(zhí)行和度量。
這里提到的是“溝通”而不是傳遞，是讓設(shè)備、生產(chǎn)物資、環(huán)境“讀懂”人們的想法和意圖，并自動(dòng)的采取正確的操作。還有一層意思是這種人與設(shè)備、環(huán)境之間的交互是雙向的，而非一方被動(dòng)接受的。
信息化注重的是人與機(jī)器以及人通過(guò)機(jī)器實(shí)現(xiàn)人與人之間的信息交互。數(shù)字化的目標(biāo)則是如何讓沒有人干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器、人與環(huán)境、機(jī)器與環(huán)境、機(jī)器之間的自主交互。
信息化更多的是將機(jī)器作為信息傳遞和存儲(chǔ)的一種手段，而數(shù)字化則是希望機(jī)器來(lái)替代人類來(lái)獨(dú)立的完成工作。我們一般理解的狹義上的信息化只是數(shù)字化階段的初級(jí)階段，數(shù)字化的更高階段是人工智能階段。
信息化是圍繞“人”來(lái)開展的，數(shù)字化則是圍繞“機(jī)器”來(lái)開展的。主體發(fā)生了變化，所以意義也發(fā)生了變化。
一個(gè)企業(yè)要不要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？回答這個(gè)問(wèn)題需要理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義，數(shù)字化不僅帶來(lái)的是生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式的改變，最關(guān)鍵的是給企業(yè)經(jīng)營(yíng)者帶來(lái)企業(yè)發(fā)展的信心，以及更高層次的發(fā)展欲望。
例如，當(dāng)交通方式是以自行車為主的時(shí)候，活動(dòng)范圍可能就是一個(gè)城區(qū)；當(dāng)交通方式是以汽車為主的時(shí)候，活動(dòng)范圍可能就會(huì)擴(kuò)大到一個(gè)?。划?dāng)交通方式成為高鐵、飛機(jī)的時(shí)候，活動(dòng)范圍可能就會(huì)覆蓋全國(guó)。
所以，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先是以自己的戰(zhàn)略發(fā)展目標(biāo)為牽引，如果企業(yè)沒有更高的發(fā)展欲望，做數(shù)字化就沒有意義。（我一直就想在城區(qū)活動(dòng)，那么高鐵與飛機(jī)對(duì)于我就沒有必要）。
數(shù)字化中很重要的一點(diǎn)是具備“高智商”的智慧。人在衡量智慧時(shí)，通過(guò)觀察力、記憶力、抽象力、思考力、行動(dòng)力等多個(gè)維度進(jìn)行判斷。企業(yè)同樣如此，觀察力即企業(yè)信息采集能力、記憶力即信息存儲(chǔ)能力、抽象力即數(shù)據(jù)挖掘能力、思考力即數(shù)據(jù)應(yīng)用能力、行動(dòng)力即自動(dòng)控制能力，這是一個(gè)企業(yè)智慧的體現(xiàn)。
再進(jìn)一步對(duì)企業(yè)智慧的分解，其實(shí)就是我們現(xiàn)在大部分企業(yè)正在進(jìn)行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)作。信息采集能力對(duì)應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、信息存儲(chǔ)能力對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘能力對(duì)應(yīng)技術(shù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)中臺(tái)、自動(dòng)控制能力對(duì)應(yīng)云邊應(yīng)用平臺(tái)。
企業(yè)數(shù)字化全過(guò)程大概分為8個(gè)步驟，是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的過(guò)程。由業(yè)務(wù)數(shù)字化規(guī)劃開始——數(shù)據(jù)范圍——數(shù)據(jù)獲取——數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——數(shù)據(jù)質(zhì)量——分析建模/規(guī)則化、知識(shí)化——數(shù)字化執(zhí)行階段——數(shù)字化能力評(píng)估?？傮w來(lái)看，應(yīng)該是一個(gè)螺旋上升的模式。
第三篇章：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型第一步
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型第一步簡(jiǎn)單來(lái)講，就是讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素，而不是擱置在存儲(chǔ)器內(nèi)，是以數(shù)據(jù)價(jià)值釋放為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)管理。
數(shù)據(jù)管理鏈條大致分為數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及主數(shù)據(jù)識(shí)別、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)需求、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用。在每個(gè)環(huán)節(jié)上或多或少都會(huì)遇到一些難題。
例如，數(shù)據(jù)模型一直被重視，但沒有發(fā)揮應(yīng)用的作用。
例如，大家都忙于制定各種標(biāo)準(zhǔn)，最終發(fā)現(xiàn)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)更加艱巨。
例如，數(shù)據(jù)壁壘的修建速度往往快于我們的“拆遷速度”。
例如，擁有大量數(shù)據(jù)，但是業(yè)務(wù)人員不知道長(zhǎng)什么樣，在哪里，怎么用？
例如，數(shù)據(jù)分析工具種類繁雜，缺少統(tǒng)一套路。
從單一業(yè)務(wù)應(yīng)用視角更深層次的進(jìn)行理解，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對(duì)于兩端的業(yè)務(wù)需求以及數(shù)據(jù)應(yīng)用認(rèn)知優(yōu)先級(jí)最高，而把中間的數(shù)據(jù)獲取放到了較低的認(rèn)知優(yōu)先級(jí)。但對(duì)于系統(tǒng)化視角（即企業(yè)信息化部門視角），兩端與中間的各個(gè)環(huán)節(jié)都需要關(guān)注，目前最大的問(wèn)題在于數(shù)據(jù)整合，如何讓數(shù)據(jù)面向業(yè)務(wù)應(yīng)用時(shí)更加友善、便捷。
- 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理活動(dòng)
我們傳統(tǒng)的思路是統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型——數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定——主數(shù)據(jù)管理——數(shù)據(jù)質(zhì)量管理——數(shù)據(jù)應(yīng)用。但在大數(shù)據(jù)環(huán)境下其實(shí)變得很困難，因?yàn)榈谝粩?shù)據(jù)邊界是模糊的；第二點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源的廣泛性；第三是數(shù)據(jù)質(zhì)量認(rèn)知的多重性，不同的應(yīng)用對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量有不同的要求。這就導(dǎo)致了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理思路在大數(shù)據(jù)環(huán)境下捉襟見肘。
大數(shù)據(jù)環(huán)境下業(yè)務(wù)需求是首位的，緊接著是圍繞業(yè)務(wù)需求整理數(shù)據(jù)需求，再是基于應(yīng)用的數(shù)據(jù)融合，融合之后是數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，最后到數(shù)據(jù)應(yīng)用。
- 數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)過(guò)程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型
讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)要素最大的考驗(yàn)在于是否實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)過(guò)程的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而非人工實(shí)現(xiàn)方式。其中包括數(shù)據(jù)管理的自動(dòng)化與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的自動(dòng)化。數(shù)據(jù)管理自動(dòng)化主要是多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)、多源數(shù)據(jù)融合、有業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)質(zhì)量提升。知識(shí)發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化主要是縮短提取數(shù)據(jù)的路徑、自動(dòng)化的建模過(guò)程、已有經(jīng)驗(yàn)的快速分享。
原有的主數(shù)據(jù)治理方法是指人工的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)收集梳理，人工的業(yè)務(wù)系統(tǒng)主數(shù)據(jù)映射關(guān)系梳理以及通過(guò)管理手段的標(biāo)準(zhǔn)及主數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，這是一種大統(tǒng)一的思路。美林提出的思路是基于算法的自動(dòng)歷史數(shù)據(jù)識(shí)別與基于業(yè)務(wù)規(guī)則+AI的跨系統(tǒng)主數(shù)據(jù)自動(dòng)融合，采用先融合再統(tǒng)一的思想。
對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也是如此，采用融合統(tǒng)一的思路。收集各業(yè)務(wù)系統(tǒng)自身存在的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行映射融合，確保標(biāo)準(zhǔn)之間是能夠相互翻譯的。最終實(shí)現(xiàn)基于智能化融合算法的快速數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制訂，以用促管的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理以及自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用評(píng)估。
- 大數(shù)據(jù)模式下數(shù)據(jù)治理關(guān)鍵點(diǎn)之?dāng)?shù)據(jù)模型管理
美林提出的思路是基于算法的自動(dòng)歷史數(shù)據(jù)識(shí)別與基于業(yè)務(wù)規(guī)則+AI的跨系統(tǒng)主數(shù)據(jù)自動(dòng)融合，采用先融合再統(tǒng)一的思想。大家都知道模型管理的重要性，但模型管理最大的問(wèn)題在于表里不一，兩張皮。雖然制訂了標(biāo)準(zhǔn)，但做不做又是另一回事。因?yàn)槿斯ぴO(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)模型是離線文檔、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)是手工梳理、人工的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)庫(kù)表結(jié)構(gòu)離線比對(duì)、通過(guò)管理手段要求業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)改造，種種原因?qū)е仑灅?biāo)難以成效。
美林?jǐn)?shù)據(jù)提出的方案是基于知識(shí)圖譜技術(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型的存儲(chǔ)與展現(xiàn)，自動(dòng)提取表結(jié)構(gòu)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)表關(guān)系，自動(dòng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的匹配度識(shí)別，自動(dòng)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)與現(xiàn)實(shí)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的映射關(guān)系。并通過(guò)自動(dòng)化的差異感知與動(dòng)態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)版本管理確保標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行保持持續(xù)有效。
- 大數(shù)據(jù)模式下數(shù)據(jù)治理關(guān)鍵點(diǎn)之?dāng)?shù)據(jù)云圖
在數(shù)據(jù)模型管理之后如何讓業(yè)務(wù)人員用起來(lái)。這里就需要數(shù)據(jù)云圖，數(shù)據(jù)云圖包括數(shù)據(jù)地圖和業(yè)務(wù)地圖兩部分，兩者需要融合。以數(shù)字化形式提供業(yè)務(wù)全貌，提供業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)，提供業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)的訪問(wèn)入口。以業(yè)務(wù)為入口，提供與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)全貌，提供數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，提供數(shù)據(jù)寬表用于數(shù)據(jù)分析。類似于高德地圖，使用者不需要懂背后的原理，只需要掌握使用方法。同時(shí)，業(yè)務(wù)、模型、數(shù)據(jù)其實(shí)是三張皮的事情，需要三者相互融合，以數(shù)據(jù)云圖的形式清晰的展示企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為企業(yè)業(yè)務(wù)人員提供一種基于業(yè)務(wù)視角來(lái)獲得數(shù)據(jù)服務(wù)的全新渠道。
我的分享到此結(jié)束，謝謝！
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