データインテリジェントオペレーション（企業のデジタル化の結末とは？インテリジェントオペレーションとデータで駆動するデジタル企業の構築）

企業のデジタル化の終焉？インテリジェントな運用とデータによって駆動するデジタル企業を構築する

▲

フォローしてスターを付ける【CIO】

他のCIOに加わる

▲

最近、デジタルトランスフォーメーションの最終結果は何かという議論をする記事を多く見かけます。データオペレーターになるという人、デジタル意思決定になるという人、フルリンクマーケティング統合になるという人…さまざまな意見が次々と出てきます。デジタル変革は、製品形態、販売チャネル、ビジネスモデル、運用メカニズム、組織文化、開発戦略のアップグレードを伴う、企業にとって必要な道です。最終的な結果は、業界、企業、規模、戦略などのさまざまな要因によって異なる場合があります。最終的な目標を語るにはさまざまな視点がありますが、データオペレーターとして行動するにせよ、デジタル意思決定を実現するにせよ、その核心はデータの徹底した活用と制御にあります。この記事では、マクロ的な観点から、企業のデジタル化の最終的な結果は何なのかという答えを示します。 ——インテリジェントな運用とデータ駆動型のデジタル企業を構築します。

現在、新世代の人工知能は、科学技術の飛躍的な進歩、産業の最適化とアップグレード、そして生産性の全体的な飛躍的向上を促進するための重要な原動力となっています。デジタル経済の発展を深化させる中核的な原動力として、データ要素は生産などのさまざまなリンクに統合され、生産方法、ライフスタイル、社会統治の方法に大きな影響を与えています。このような状況において、企業が高品質な開発へと進むためには、デジタル変革を加速し、インテリジェントな運用とデータ駆動型開発を実現することが避けられない選択となっています。

インテリジェントな運用とデータ駆動は、デジタル企業の重要な特性です。その中で、インテリジェントオペレーションには、インテリジェントビジネスオペレーション、自然なヒューマンコンピューターインタラクション、スマートナレッジ生成、セマンティックアプリケーション生成など、エンタープライズサービスにおける4つの主要な方向性があります。データ駆動型エンタープライズ サービスには、主に DaaS (データ アズ ア サービス) と dSaaS (データ アプリケーション サービス) の 2 つの形式があり、プレゼンテーション レベル (レポートなど)、分析レベル (ビジネス分析など)、制御レベル (リスク警告など)、意思決定レベル (インテリジェントな価格設定など)、イノベーション レベル (製品最適化など) の 5 つのレベルの包括的なデータ サービスを企業に提供できます。

デジタル企業の具体的な特徴は何でしょうか?以下では、インテリジェントな操作とデータ駆動の 2 つの側面について紹介します。

インテリジェント運用とは、ビッグデータや人工知能などのテクノロジーを活用して、企業の運用プロセスを自動化およびインテリジェント化し、運用効率を向上させ、コストを削減し、顧客エクスペリエンスを向上させることを指します。インテリジェントオペレーションは、ビッグデータとAIテクノロジーの助けを借りて、企業がデジタルイノベーションを実現し、業務効率を向上させ、競争上の優位性を強化するよう総合的に導きます。

企業における AI の 4 つの応用シナリオを例に挙げます。

• インテリジェントなビジネス運営：インテリジェントなマーケティング、インテリジェントな顧客サービス、インテリジェントな調達、インテリジェントな製造、インテリジェントな財務、インテリジェントな人的資源、および企業全体のその他のインテリジェントなビジネスと機能管理など。
• 自然化された人間とコンピュータの相互作用：人間とコンピュータの相互作用を実現する将来の企業サービスシステムを指し、元のグラフィックスとインターフェースから自然言語に移行し、より人間中心でより自然になります。
• インテリジェントな知識生成:ビッグモデルのインテリジェントな知識生成に基づいて、企業内のさまざまな知識資産を活用して、従業員に便利に力を与えることができます。
• セマンティック アプリケーションの生成:標準システムを採用するだけでなく、企業は大規模モデルの「セマンティック アプリケーション」を使用して、独自のパーソナライズされたアプリケーションを迅速に構築できます。

まとめると、インテリジェント運用は企業のデジタル変革プロセスにおいて大きな利点があり、企業の運用効率を大幅に向上させ、コストを削減し、顧客満足度を高め、コンテンツの普及を最適化し、競争力を高めることができます。絶えず変化する市場競争と顧客ニーズに直面して、企業は AI の重要性を十分に認識し、AI 技術の開発と応用に積極的にリソースを投資し、市場開発の新たなトレンドに適応する必要があります。

データ駆動型、データを使用して意思決定と行動を推進します。これは、企業が直感や経験に頼るのではなく、データに基づいて事業運営や戦略計画を策定し、意思決定の精度を高め、問題解決を加速させることを意味します。主な特徴は主に以下の点に反映されています。

• データ中心の戦略的思考:データ主導型の企業は、データを戦略的意思決定と日常業務の中核要素とみなします。戦略的な計画から日常業務まで、すべてのデータはビジネスの成長と競争上の優位性を促進する貴重なリソースと見なされます。
• 部門横断的なデータコラボレーション:企業内のさまざまな部門や機能間で緊密なデータコラボレーションが実現します。従業員間で効率的なワークフローが形成され、データのスムーズな共有と適用が実現しました。
• リアルタイムの分析と対応:リアルタイムのデータ分析ツールを活用することで、市場の変化や顧客のニーズに迅速に対応できます。リアルタイムのデータストリーミングにより、企業はビジネスの状況を即座に把握し、情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができます。
• 製品とサービスを継続的に最適化:企業はデータを使用してユーザーのニーズを理解するだけでなく、データを通じて製品とサービスを継続的に最適化します。製品デザインの改善、ユーザーエクスペリエンスの向上、機能の強化などが含まれます。
• データ駆動型イノベーション機能:これらの企業はデータを活用して新しい市場機会を模索し、新しい製品やサービスを開発します。データ分析を通じて、企業は市場動向に関する洞察を獲得し、潜在的なビジネス成長ポイントを発見することができます。
• 社内のデータ文化を育成する:企業内では、データは文化や考え方として捉えられています。従業員は一般的にデータの重要性を受け入れ、評価しており、データに基づいて意思決定や行動を起こす意欲を持っています。
• データ ガバナンスとセキュリティに重点を置く:関連する法律や規制に準拠しながら、データの正確性、整合性、セキュリティを確保するための厳格なデータ管理ポリシーとプロセスを確立します。

これらの特性が組み合わさって、データ駆動型企業の中核的な特徴が形成され、競争の激しい市場環境で優位を維持し、イノベーションと成長を推進し続けることが可能になります。データ化が進むにつれて、その潜在的なリスクを無視できなくなることに注意する必要があります。データへの過度の依存は、プライバシー漏洩、データの偏り、データ品質の問題、データの独占などの深刻な結果につながる可能性があります。こうした結果は、企業の評判や信頼性を損なうだけでなく、企業の長期的な競争力を脅かす可能性もあります。企業は、データの目的と範囲を明確にすることで、不必要なデータ収集を避けるための予防措置を講じることができます。データのセキュリティとプライバシーを確​​保するために高度なテクノロジーと管理方法を採用する。データのクリーニング、検証、キャリブレーションなどの方法を使用して、データの精度と信頼性を向上させます。

インテリジェントな運用とデータ駆動型のデジタル企業になるにはどうすればよいでしょうか?以下の 4 つの提案は参考までにご覧ください。

1. 戦略目標を明確にし、変革計画を策定する:まず、企業は業務効率の向上、顧客体験の最適化、イノベーション能力の強化など、デジタル変革の戦略目標を決定する必要があります。第二に、戦略目標に基づいて、詳細なデジタル変革計画を策定し、企業に適したデジタル技術を選択し、デジタル変革のロードマップとスケジュールを決定し、さまざまなタスクと責任者などを明確にします。

2. データ インフラストラクチャの構築:データの収集、保存、処理、分析のためのシステムを含む完全なデータ インフラストラクチャを確立します。企業が包括的かつ正確にデータを収集および分析できるようにし、インテリジェントな運用とデータ駆動型のための強固なデータ基盤を提供します。

3. デジタル人材の育成：企業はデジタルスキルや思考力を持つ人材を積極的に育成し、導入する必要があります。社内研修と外部採用を通じて、データ分析、機械学習、人工知能などのスキルを持つチームを構築し、デジタル変革のための人材保証を提供します。

4. データ ガバナンスとセキュリティを確保する:デジタル変革プロセス中、企業はデータ ガバナンスとセキュリティに注意を払う必要があります。データの正確性、整合性、セキュリティを確保するために、健全なデータ管理システムとプロセスを確立します。同時に、当社は顧客のプライバシーと企業データのセキュリティを保護するために、関連する法律や規制を遵守します。

企業にとって、真のデジタル化は、単に目の前のローカルな問題を解決するためのツールではなく、インテリジェント システムの革命的なアップグレードでなければなりません。それは、経営概念、戦略的思考、経営および運営計画、企業組織、研究開発革新、意思決定実行、およびその他のソリューションの凝縮と有機的な組み合わせです。このデジタルミラーシステムは、まるで生物のように、継続的に新たな知性を生み出します。包括的なデジタル化により、将来的には企業が大きく変化するでしょう。

過去の経験と合わせると、インテリジェントオペレーションとデータ駆動は単なる技術の変化ではなく、企業理念と文化の昇華でもあることが分かります。企業は、従来の製品中心のアプローチから顧客のニーズと経験を中心としたアプローチに、経験に基づく意思決定からデータ分析に基づく科学的な意思決定に移行する必要があります。変換の最終的な結果は一意ではなく、事前に決定されているわけでもありません。それは多様で進化し続ける絵画のようなもので、その微妙なタッチと広範囲にわたる影響を完全に予測することは困難です。上記の解釈は単なる可能性の一つにすぎません。

企業のデジタル化の最終的な結果についてどうお考えですか?ぜひ記事の下にメッセージを残して、あなたの意見を共有してください。

終わり

以前の推奨事項

なぜこの「デジタル化」はますます混乱を招いているのでしょうか?

CentOS のサポート終了はどのような影響をもたらすでしょうか?

私たちはデジタル変革を遂げているのでしょうか?まだデジタル化に取り組んでいますか?

デジタルトランスフォーメーションにおいて、情報システムが「使いやすい」とされる基準は何でしょうか？

国有企業が次々とデジタル技術企業を設立している。これは伝統的な IT 企業に対する次元攻撃となるのでしょうか?

CIO開発センターについて

「CIO 開発センター」は、中国の CIO の専門能力開発に熱意を持つ CIO グループによって 2005 年に設立され、「中国の CIO の力を結集し、CIO の商業的価値を高める」ことを目指しています。学術・経験交流、知識・概念の推進を通じて、専門規範の向上、成長環境の改善、チームの質の向上を促進し、それによって情報応用レベルの向上を促進し、CIOメカニズムの構築と改善を促進することを目的としています。

この記事はCIO開発センターの許可を得て転載したものです。