【华为数据之道学习笔记】1-1非数字原生企业的特点

       非数字原生企业的数字化转型挑战
        软件和数据平台为核心的数字世界入口,便捷地获取和存储了大量的数据,并开始尝试通过机器学习等人工智能技术分析这些数据,以便更好地理解用户需求,增强数字化创新能力。部分数字原生企业引领着云计算、大数据、人工智能技术的发展,推动了数字化时代的发展。在这些数字原生企业中,整个企业的战略愿景、业务需求、组织
架构、人员技能、管理文化、思考方式都是围绕着数字世界展开的。
       与数字原生企业不同,非数字原生企业在成立之时,基本都是以物理世界为中心来构建的。绝大部分企业在创建的时候,是围绕生产、流通、服务等具体的经济活动展开的,天然缺乏以软件和数据平台为核心的数字世界入口,这也就造成了非数字原生企业与数字原生企业之间的显著差异。所以在数字化转型过程中,非数字原生企业面临着更大的挑战。

1、 业态特征:产业链条长、多业态并存

非数字原生企业,特别是大中型生产企业,往往有较长的业务链路,从研发到销售全产业链覆盖。
华为公司在构建面向客户价值流的过程中,同样形成了从研发到销售、供应、交付、运维的长链条,同时产品类型包括电信基站、服务器、CPU、电脑、手机、耳机等,横跨多个产业。这在某种程度上造成了各条块分割、业务组织强势、变革困难、变革复杂度极高等问
题。

2、运营环境:数据交互和共享风险高

非数字原生企业,特别是注重实物生产、交易的大中型企业,还面临着场景复杂的特点,比如交易复杂、风险周期长、内外部风险多等。
华为公司的服务对象从运营商、企业客户到个人消费者,服务范围和雇员遍布全球100多个国家和地区,需要严格遵守各个国家和地区
的进出口管制措施、环保条例、安全隐私法规等。这些业务形态上的特点,导致包括华为在内的诸多非数字原生企业对数据共享(特别是
生产、销售侧数据的对外共享)有更多顾虑,更容易形成客观上的“数据孤岛”。

3、 IT建设过程:数据复杂、历史包袱重

非数字原生企业普遍有较长的历史,组织架构和人员配置都围绕着线下业务开展,大都经历过信息化过程。很多制造型企业随着不同
阶段的发展需求,保留着各个版本的ERP软件和各种不同类型的数据库存储环境,导致数据来源多样,独立封装和存储的数据难以集中共享,也不敢随意改造或替换,IT系统历史包袱沉重。
目前,华为公司的主业务流程中存在几千个系统模块,有多版本的ERP、多种集成方式,系统间存在大量复杂的集成和嵌套。各业务领域开发了上千个应用系统模块,包含上百万张物理表、几千万个字段,这些数据又分别存储在上千个不同数据库中,共享困难;数据链路呈“长网”状,典型链路达12层以上,部分链路甚至高达22层。

4、 数据质量:数据可信和一致化的要求程度高

基于业务特征和运营环境的特点,非数字原生企业对数据生成质量有更高的要求。数据产生时的质量高低不仅直接影响产品质量,而且直接影响整个内部业务的运作效率和成本。例如,华为公司会对合同录入质量进行严格度量和控制,以确保下游各环节能够及时、准确、完整地获得所需数据,并在整个端到端链条中对异常数据进行严格监控。数据质量要求严格,需要配置多重精确规则,基于客观事实多重校验,确保数据可信、一致。
非数字原生企业在消费数据时对数据质量的要求也更高,一般会更聚焦于与业务流程相关的特定场景,更关注业务流程中问题的根因和偏差,数据挖掘、推理、人工智能都会聚焦于对业务的理解,面向业务去做定制化、精细化的算法管理,因此消费数据时的质量容错空间非常小。
     上面所列出的非数字原生企业的特点,是我们基于华为的发展和对行业的认知所总结的,包括对非数字原生企业存在的问题和历史包袱等的表述,只是管中窥豹。

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