在最近几年中我们可以在各种场合看到数字经济、数字化…等等热词,恰好笔者毕业后参与到了一家传统行业公司的数字化转型项目,因此想聊聊我的一些浅显认识。

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前言

2021年3月11日,十三届全国人大四次会议表决通过了关于国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要的决议。也就是我们熟知的“十四五”规划。在规划的第五篇提到了:

提到了数字化的四个方面,分别是经济、社会、政府、数字生态。我觉得应该动态的去看待,文中用到的:“打造&新优势” ,“加快”,“提高”,“营造”。说明经济社会的方方面面都已经逐步的建立起来了一定的数字化或者说是信息化。
事实也确实如此:在“规划”发布的2021年初,我们的社会的方方面面可以说信息化程度很高了,例如:对抗新冠疫情所用到的健康二维码,行程大数据等等,这样的应用都实实在在发挥着重要价值,推动着社会的发展,在生活中我们可以方便快捷的完成线上支付,线上购物,似乎生活中的一切都可以在线上完成。企业中也早已建立起线上化的HR、ERP、CRM…系统,一切信息线上化。那这些就是终点了吗?当然不是!
当信息化不断建立起来后,有一个“副产物”,就像石油的提炼中也会产生许许多多副产物,但是石油的价值关键也可以说是这些副产物了,同样的信息化的副产物也非常的重要!相信大家已经猜到了,对就是“数据”。

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数据的价值

如果说石油是工业化的生命,那么数据就是数字化的生命。以往的关注点,可能在系统上,企业忙着建立各种各样的信息化系统,建立线上商品交易平台、线上交友平台、线上支付平台、建立线上地图、线上打车等等,生活中的方方面面都在往线上发展,从而也造就了现在生活中的大事小情都可以一部手机随时随地的完成。而这些线上化的沉淀,所带来的不仅仅是生活的便利,而且给我们带来了方方面面的数据信息,掌握这些数据,合理的应用就能更好地激发经济价值,以及效率的提升。
举几个例子:
栗子1
数据之于企业:
有一个线上的平台,可能是购物、音乐、视频等平台,在拥有一定用户后,用户在平台上产生了数据。使用这些用户相关的数据,比如用户填写的年龄、性别等属性信息,以及用户收藏、点赞等等信息,可以构建聚类,通过计算每个用户数据的相近程度(了解kmeans聚类模型、DBSCAN…)等方法,将用户
分群,并且通过研究不同group的用户的共同点,提炼出一个个标签,从而更加科学的了解用户。这就是我们所说的用户画像的一种方法。通过数据描绘出用户的样子之后,就可以针对性的提供一些营销策略,或是精准广告投放。对于很多以用户为核心的平台来说,更好的了解用户是非常必要的,数据的应用也会带来新的机遇。

栗子2:
数据之于社会
智慧城市

对于企业来说数据是新的机遇,甚至会是生命。同样的,数据之于城市,会迸发出新的机遇与未来。
我们可以畅想一下,城市管理中的问题,是否可以利用如今爆发式增长的数据来解决。比如说有一块大屏幕,可以实时监控城市每条路段的拥挤状况,并且可视化得呈现在屏幕上,甚至可以在几十分钟前就预测到某个路段会发生拥堵,并且将告警发送到比较近的交警处,以调配资源及时处理。
还有城市资源分配、协调的问题,随着人口的不断流入,城市的体量逐渐庞大,难免就会患上各种“大城市病”,可以利用数据的技术手段,建立起各项资源的物联网系统、数据中心,将各种公共资源使用情况等信息集中起来,进行监测、分析,帮助城市管理人员、规划人员更好的决策规划,提高城市运行效率,服务市民。
事实上这些畅想也正在实现或者已经实现。关于十四五规划中提到的数字政府,同样的在政府行政的过程中,数字化的应用也能带来效率的提升,由于笔者对于这方面的知识储备太少也就举不出例子了。

结语

例子很浅显意在抛砖引玉,帮助大家更好的发现生活中的数字化。社会的发展从自动化到如今的数字化,可以发现都是在谋求效率的提升,除了以上提到的数据分析类的应用外,现在的数据应用可能更多的集中在机器学习方向,例如自动驾驶,语音识别,自动翻译,客服机器人…等等。总之数据价值是无穷的,从数据中可以谋求效率的提升,可以做到比自动化更高的效率提升,因此数字经济也就这么火,也如此重要。就像起初流行的机械朋克,那是对自动化高效率的迷恋,如今流行的”赛博朋克:就是一种对数字化的追求与向往。

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