仿生型企业转型的技术核心 数据、人工智能会给企业带来业务的创新 ， 但无论是仿生型运营、个性化体验和客户关系、商业模式创新 ， 这些都是企业数字化在前端的产出 。 更重要的其实在背后的能力提升 。 想要成为这样的仿生型企业 ， 就要学会两条腿走路 ， 一条是技术 ， 另一条是组织和人才 。 今天智能决策峰会的主题也契合了这两条 ， 「乘云驾务」 ， 「乘云」是技术 ， 「驾务」就需要组织和人才 。
先简单的谈下技术 ， 在数据分析的技术方面有两个很核心要解决的问题 。
第一 ， 传统的信息系统是分散的 ， 数据与数据彼此割裂 ， 不同的业务数据在不同的系统中 ， 难以打通 。 我们要运用数字技术去解决的第一个问题 ， 就是打通割裂的系统数据 ， 让所有的业务数据可以在一个数据平台里统一管理、分析 。
第二 ， 通过数据分析平台要解决的与数据相关的三个环节的问题：一 ， 数据怎么取出来；二 ， 数据怎么存储、管理 ， 比如数仓、数据湖、数据的虚拟化等等；三、数据怎么用 ， 无论是BI还是更高级的分析工具 ， 或是数据可视化等等 ， 实际都在解决这个问题 。
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但我一直认为 ， 数据分析并不是某一个工具就能够搞定的 ， 很多人觉得企业建一个数据中台就能解决所有问题 ， 但数据中台实际也是由一系列工具构成的 。 数据分析其实是一条工具链实现的数据提取、管理、分析 ， 企业要将这些技术工具模块化 ， 并根据自己的业务需求、应用场景来灵活化组合 ， 搭建最适合自己的数据平台 。 这是仿生型企业转型的关于技术的第一个要素 。
第二个要素 ， 是要有领先的人工智能的算法 ， 以及算法的管理、生成等工具 ， 包括数据管理平台等 。
技术之外 ， 仿生型企业转型的重点在组织和人才 。 企业要如何在内部从组织管控来建立自己的组织模式 ， 更好的构建数字化的能力 ， 提升企业数据分析的能力 ， 培养数字化人才？
与建立数据分析能力相关的高管 从数据管理的归口上来讲 ， 对于拥有大量数据和有了数据分析需求的企业 ， 就要求企业上层要有组织管控能力 ， 即企业要设置高层的管理角色 。 这种针对数据管理的组织管控模式现在主要有三种 ， 其角色可能独存也可能并存 ， 甚至一个企业会三种角色共存 。
第一种角色是CDO（Chief Digital Officer） ， 越来越多企业在设置的首席数字官 ， 尤其是很多消费品企业 。 但我们也观察到 ， 很多传统的消费品企业往往是CDO和CIO（Chief Information Officer 首席信息官）并存的 ， 后端系统ERP等由CIO管理 ， CDO在一般在消费品企业的营销体系内 ， 包括来源于前端的渠道或产品数据 ， 由CDO负责 。 于是经常在数据获取和数据分析时CDO和CIO之间产生矛盾 ， 数据的治理模式上也有许多分歧 。
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