如今，新冠性病毒的防控工作已經(jīng)得到初步成果，新增和死亡病例在大幅減少，預(yù)計(jì)這場(chǎng)“抗疫”大戰(zhàn)將在4月底進(jìn)行收尾，如何有序復(fù)產(chǎn)復(fù)工已成為當(dāng)前最重要的工作!那么，作為掌控企業(yè)核心業(yè)務(wù)的CIO，該如何看待這次病毒帶來(lái)的影響?如何全面整合數(shù)據(jù)和資源，確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性?

從心態(tài)上進(jìn)行調(diào)整

“企業(yè)是否真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化，還是只做到PPT層面的數(shù)字化，越是在緊要關(guān)頭，越能暴露真實(shí)現(xiàn)狀。”Gartner研究總監(jiān)孫鑫認(rèn)為，疫情如大浪淘沙，退潮過(guò)后，誰(shuí)在裸泳，一目了然。在抗擊疫情過(guò)程中，企業(yè)業(yè)務(wù)肯定會(huì)短期受挫，但從CIO的角度來(lái)看，卻也是一個(gè)新的轉(zhuǎn)機(jī)，甚至可以說(shuō)是到了主動(dòng)出擊的緊要關(guān)頭。

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Gartner每年都會(huì)做一個(gè)CIO調(diào)查問(wèn)卷，其中會(huì)問(wèn)兩個(gè)重要問(wèn)題。第一，企業(yè)這些年在進(jìn)行哪些重大變革?并且，要對(duì)變革力度進(jìn)行從1到7的指數(shù)打分。第二，企業(yè)在進(jìn)行變革過(guò)程中，對(duì)業(yè)務(wù)造成了哪些影響?或者說(shuō)，經(jīng)歷了變革過(guò)后，是否改變了原來(lái)的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀?如果企業(yè)業(yè)務(wù)表現(xiàn)更健壯，則代表“Fit”，可以打3分以上;如果沒(méi)變化，則打3分以下。

這種業(yè)務(wù)衡量模型，同樣適用于處于新型冠狀病毒期間的企業(yè)。受疫情影響，很多企業(yè)不僅改變了業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，甚至改變了商業(yè)模式。比如：在過(guò)去，更依賴線下服務(wù)的麥當(dāng)勞、星巴克、KFC，APP的下載量增長(zhǎng)了43%，而一些原生的O2O企業(yè)，在疫情期間的增長(zhǎng)速度則更為迅猛。所以，在此種背景下，CIO必須要率先行動(dòng)，重新思考哪些技術(shù)、哪些應(yīng)用能幫助企業(yè)更好地推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

事實(shí)說(shuō)明，一些表現(xiàn)“Fit”的企業(yè)，都有一個(gè)共同的特征，那就是都會(huì)選擇數(shù)據(jù)分析作為推動(dòng)業(yè)務(wù)變革的重要技術(shù)。Gartner認(rèn)為，數(shù)據(jù)和分析是數(shù)字化平臺(tái)的核心，直接決定客戶體驗(yàn)，它也能對(duì)生態(tài)、IOT以及企業(yè)內(nèi)部基礎(chǔ)信息管理系統(tǒng)產(chǎn)生重大影響。

付諸行動(dòng)

那么，具體來(lái)說(shuō)，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析讓企業(yè)變得更數(shù)字化?孫鑫給出的答案是，CIO要確定短期和長(zhǎng)期目標(biāo)!

首先，短期內(nèi)，要獲取公開(kāi)、開(kāi)放的數(shù)據(jù)，幫助員工樹(shù)立信心。比如：可以利用一些公共數(shù)據(jù)幫到企業(yè)建立統(tǒng)一的信息源，讓員工理性看待疫情，做到有效防護(hù)，不過(guò)分焦慮，只專注于工作本身。很多公共數(shù)據(jù)在疫情期間全面開(kāi)放，就像“丁香園”一樣，很多開(kāi)放平臺(tái)就是通過(guò)丁香園開(kāi)放的API去獲得公開(kāi)數(shù)據(jù)。通過(guò)公共數(shù)據(jù)平臺(tái)，我們可以直接獲得數(shù)據(jù)，包括哪些地方有多少病例，有多少人確診，有多少疑似病例等等。

其次，從長(zhǎng)期來(lái)看，要培養(yǎng)企業(yè)及員工的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。Gartner認(rèn)為，數(shù)據(jù)分析有不同模式，不同的分析方式帶來(lái)不同的結(jié)果。如果是基于新聞平臺(tái)做的分析，是Descriptive Analytics(描述性分析)，這種分析只能解釋發(fā)生了什么，不能解決為什么發(fā)生的問(wèn)題。而如果能解決為什么發(fā)生，那就是Diagnostic Analytics(診斷性分析)，比如：這個(gè)區(qū)域?yàn)槭裁磿?huì)有那么多的病例，或者說(shuō)從A城到B城為什么不能去，都能找到答案。另外，還有很多企業(yè)會(huì)做預(yù)測(cè)性分析，包括可以預(yù)測(cè)明天這個(gè)城市有多少病例產(chǎn)生，會(huì)對(duì)企業(yè)造成哪些影響等等。但前提是，所有分析和預(yù)測(cè)都要來(lái)源于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和好的員工素養(yǎng)，而數(shù)據(jù)素養(yǎng)的積累是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，需要通過(guò)正確的數(shù)據(jù)分析方法，甄別出哪些分析更具實(shí)際意義。

其三，選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具。目前，有些企業(yè)用的是儀表盤，有些企業(yè)則采用一些固定的報(bào)表，員工如果輸入自己家里的地址，或者自動(dòng)式檢索自己的地址，就可以知道附近有多少病例發(fā)生。如果企業(yè)再發(fā)散一下，除了地理維度的分析，能不能做成一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，讓用戶去做互動(dòng)?這樣即使疫情結(jié)束，也依然能發(fā)揮業(yè)務(wù)價(jià)值。實(shí)際上，很多企業(yè)都缺少這種利用現(xiàn)代化技術(shù)和工具的能力。

其實(shí)，除了普通的數(shù)據(jù)分析方法及工具，我們可以借鑒很多高科技的手段，比如：圖譜分析(Graph Analytics)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)分析公司TigerGraph就能提供這種分析方式，通過(guò)“點(diǎn)+邊”的形式，讓數(shù)據(jù)分析更全面、更立體。而不像傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，只存一張表，用“行”的形式去把數(shù)據(jù)存好。圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)包括很多點(diǎn)，而“點(diǎn)數(shù)據(jù)”包括人、機(jī)場(chǎng)、醫(yī)院等很多物理屬性。就像玩游戲，根據(jù)玩家的年齡、玩游戲的等級(jí)，然后我們根據(jù)這些屬性進(jìn)行人物畫像。還有銀行的反欺詐業(yè)務(wù)，也會(huì)遇到同樣的場(chǎng)景。比如：A為了洗錢，不會(huì)把錢直接打給B，而是通過(guò)六、七層人的關(guān)系最終給到B，如果用圖分析的方式，就可以繪制出一張完整的關(guān)系圖譜，了解到A跟B到底是怎樣一種關(guān)系。疫情分析也一樣，利用圖分析的形式可以把人與人之間的關(guān)系、行為編織出來(lái)，從而準(zhǔn)確找到已經(jīng)感染的人，然后把被感染區(qū)域直接切斷，防止進(jìn)一步感染。

其四，積極鼓勵(lì)企業(yè)內(nèi)部員工參與到Data for Good(數(shù)據(jù)向善)項(xiàng)目，讓他們了解到有哪些公開(kāi)的數(shù)據(jù)資源，有哪些競(jìng)賽項(xiàng)目以及開(kāi)源工具可以做數(shù)據(jù)分析，給他們足夠的時(shí)間去參與公益性的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，甚至可以跟HR的機(jī)制結(jié)合起來(lái)，幫助員工成長(zhǎng)。

在這次疫情期間，很多數(shù)據(jù)分析廠商開(kāi)放了各種平臺(tái)及工具，Gartner把這一切總結(jié)為“數(shù)據(jù)向善”。已經(jīng)有越來(lái)越多的企業(yè)正在跨越純粹的商業(yè)屬性，把自己的軟件以開(kāi)源的方式開(kāi)放出來(lái)，愿意通過(guò)數(shù)據(jù)分析影響整個(gè)社會(huì)發(fā)展。

以TigerGraph為例，在全中國(guó)以及全球處于疫情感染的緊要關(guān)頭，TigerGraph對(duì)中國(guó)公共事業(yè)部以及科研機(jī)構(gòu)開(kāi)放了圖數(shù)據(jù)庫(kù)，讓我們更好地甄別出傳染源在哪里，或者如何去切斷源，這比簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)更有意義，更能有效地減少疫情發(fā)生。再比如：阿里的天池大數(shù)據(jù)競(jìng)賽平臺(tái)，做為公益行為，開(kāi)放出一些公開(kāi)的數(shù)據(jù)源，并且愿意拿出一些獎(jiǎng)金來(lái)激勵(lì)數(shù)據(jù)科學(xué)家或者是社會(huì)上一些有很深數(shù)據(jù)分析能力的人來(lái)參與其中，從而推動(dòng)數(shù)據(jù)向善項(xiàng)目的發(fā)展，為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步作出更大貢獻(xiàn)，包括解決這種疫情期間的各種突發(fā)問(wèn)題。另外，還有很多社區(qū)也在做類似的事情。比如在GitHub，就有一個(gè)“武漢2020”的公益組織，主要的形式就是利用分析型人才，通過(guò)開(kāi)源技術(shù)收集數(shù)據(jù)，解決疫情中出現(xiàn)的一些具體問(wèn)題。

其五，可以采用增強(qiáng)型分析激發(fā)員工對(duì)數(shù)據(jù)分析的興趣。增強(qiáng)分析，是Gartner在2019年提出的十大創(chuàng)新技術(shù)之一，其主要作用是幫助企業(yè)以非常低的數(shù)據(jù)分析門檻去做更深層次的分析，也就是說(shuō)把數(shù)據(jù)分析的門檻降到更低，讓用戶能夠以無(wú)感知的形式，或者說(shuō)是不用寫代碼、不用拖拉拽的形式就可以去把數(shù)據(jù)分析做出來(lái)。你可以通過(guò)搜索引擎直接進(jìn)入關(guān)鍵字的形式，就可以自動(dòng)出現(xiàn)一些圖形、圖表來(lái)解答想問(wèn)的問(wèn)題。

針對(duì)疫情，每個(gè)人每天都在看數(shù)據(jù)，但無(wú)非是打開(kāi)某個(gè)媒體平臺(tái)看一下有多少新增數(shù)據(jù)，這樣只作為一個(gè)單純的數(shù)據(jù)消費(fèi)者，并沒(méi)有真正提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)。所以，企業(yè)要引入增強(qiáng)型分析的能力，讓員工僅通過(guò)語(yǔ)音、打字的形式就可以和數(shù)據(jù)溝通，幫助員工了解到數(shù)據(jù)分析可以幫助他，甚至可以推進(jìn)他的工作。

增強(qiáng)分析可以幫助員工節(jié)約更多時(shí)間，把一些重復(fù)的工作或者很重的活，交給機(jī)器來(lái)做，而員工主要去想一些業(yè)務(wù)問(wèn)題。增強(qiáng)分析不需要很深的技術(shù)背景，重點(diǎn)是幫助我們?nèi)プ鲎詣?dòng)化，而不是說(shuō)取代人。我們依舊需要人的思維、人的想法去做更好的決定，但是增強(qiáng)性分析可以讓人類去利用工具，尤其在我們技術(shù)能力不夠強(qiáng)的時(shí)候，幫助我們?nèi)プ龇治觥?/p>

比如：阿里有一個(gè)工具，可以用AI技術(shù)每天去做海量CT掃描的行為，并且甄別出哪些CT有問(wèn)題。如果醫(yī)生去看這些片子，每天要花大量的時(shí)間，AI的形式能大大提高工作效率。等于是把看片的過(guò)程實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，最終要做決定的還是醫(yī)生，只是幫助醫(yī)生節(jié)約大量時(shí)間，快速做出診斷結(jié)果。

其六，企業(yè)也應(yīng)該借此機(jī)會(huì)，積極思考如何利用自身的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)參與并開(kāi)始自己企業(yè)的“數(shù)據(jù)向善“項(xiàng)目，這不僅可以幫助到社會(huì)，也同時(shí)體現(xiàn)了企業(yè)自身的社會(huì)責(zé)任。

以中國(guó)聯(lián)通大數(shù)據(jù)公司為例，他們就利用了自身基站的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合了多項(xiàng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，生成了“健康U碼”，健康U碼”的出現(xiàn)極大程度上幫助到了企業(yè)和政府?dāng)?shù)字化管控疫情及支持復(fù)工。一個(gè)小小的二維碼背后，不僅有海量的數(shù)據(jù)，位置分析，實(shí)時(shí)分析，嵌入式分析并且以自服務(wù)，簡(jiǎn)單易用的方式讓用戶可以使用，最后在不影響用戶隱私的情況下以可視化的形式嵌入在微信中做出了呈現(xiàn)。

總之，這次疫情是一個(gè)很好的變革機(jī)會(huì)，會(huì)極大地激發(fā)出企業(yè)和員工對(duì)于數(shù)據(jù)的興趣，如果時(shí)機(jī)把握得好，企業(yè)會(huì)快速轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，甚至成為真正的數(shù)字化企業(yè)。CIO應(yīng)該審時(shí)度勢(shì)，快速行動(dòng)起來(lái)!