数据思维应用：提升决策力与业务创新的关键策略

数据思维应用：数字化转型的核心驱动力

在当今这个快速变化的时代，数字化转型与智能化改造成为了企业发展的重要方向。然而，尽管这个话题被广泛讨论，许多企业在实际落地过程中依然面临重重困难。如何有效地将数字化和人工智能落实到业务中，成为了众多企业高层、中层及业务骨干亟待解决的问题。本文将围绕“数据思维应用”这一主题，深入探讨数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理以及成功案例，帮助企业在纷繁复杂的技术中找到关键点，提升转型成功率。

王明哲：《数字化的顶层思维和智能化的底层原理》

【课程背景】数字化转型与智能化改造的概念虽然一直被热炒，却很难完成落地。相信您并不是第一次听到“数字化”和“人工智能”这样的名词，但却很少有人能够具象清晰地把这些名词解释清楚。想要理解数字化转型背后的三大思维？想在纷繁复杂的数字化转型技术中找到关键点？想要理解人工智能的五大底层套路？想要了解数智化转型案例以及背后的经验教训？所有答案将在课上揭晓！【课程收益】掌握数字化转型背后的3个顶层思维掌握智能化的2大底层原理及6大套路掌握2套数字化转型落地方法论理解数字化转型的“最佳案例模板”【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】规上企业（规模达到一定程度）的高层、中层以及业务骨干，各级政府相关领导。【课程时间】0.5-1天（6小时/天）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%4、工业领域AI落地的7大场景销量预测产品质量检测耗品寿命预测设备预测性维护场地巡检智能排产及调度工艺参与自动优化案例：某著名汽车品牌销量预测，焊接故障检测，刀具寿命预测，大型设备故障预测，电力行业巡检，百度AI物流调度最优化案例，某污水处理厂工艺优化三、数字化转型实战1、如何帮企业“提质、增效、降本、增收”数字质量产业数字化转型供应链数字化数字化营销人力数字化案例：中国航天数字质量，美的制造业供应链数字化，一汽数字化营销，吉利汽车人力数字化。2、数智化的成功经验和失败教训企业数字化转型的黄金定律数字化转型成功的三大要素数字化转型成功的最大阻碍数字化转型的顶层规划法数字化转型的项目突破法案例：桥水资本数字化案例，三一集团数字化案例，金风科技数字化案例等

王明哲 培训咨询

数字化转型的顶层思维

数字化的概念导入

数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度结合。根据“十四五”规划，数字化转型不仅仅是技术层面的更新，更是业务与IT的深度融合，这一过程要求企业从传统的思维模式中跳脱出来，重新审视自身的业务流程与运营模式。

数字化顶层思维框架

数字化转型的成功依赖于三种顶层思维：精益思维、编程思维和数据思维。

• 精益思维：通过梳理业务流程，识别出数字化的切入点，以降低成本和提高效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，使得数字化项目能够顺利实施，提升成功率。
• 数据思维：重视数据的价值，利用数据分析驱动业务决策，从而展望数字化转型的终局。

例如，通过精益思维可以帮助企业识别出在生产流程中存在的浪费，从而通过数字化手段进行优化。编程思维则使得团队能够更好地理解和应用数字化工具，最终实现业务目标。

数字化技术基础设施

数字化转型离不开技术基础设施的支持。解除计算机的能力封印，充分发挥数据的应用潜力，是数字化成功的关键。

• 基础设施：如云计算和大数据技术，可以为企业提供强大的计算能力与数据存储解决方案。
• 数据应用：企业应关注如何将数据从“搬金砖”的阶段转向“挖金矿”，挖掘数据背后的真正价值。

以谷歌的云计算和华为的5G技术为例，这些技术的应用不仅提升了企业的运营效率，也为数字化转型提供了有力的支持。

数字化转型的必经阶段

数字化转型通常经历三个必经阶段：Digitization、Digitalization与Digital Transformation。

• Digitization：实现无纸化办公，数字化数据存储。
• Digitalization：通过高效化手段提升业务运作效率。
• Digital Transformation：实现无人化管理，通过智能化手段进行自动决策。

每个阶段都有关键技术的支持，比如在人员绩效智能评估系统的案例中，我们可以看到如何通过数据分析和人工智能技术实现绩效管理的优化。

智能化的底层原理

人工智能的底层原理

人工智能技术的实施离不开其底层原理的支持。理解这两大原理能够帮助企业更好地将人工智能技术应用于业务中。

• 逻辑固化：通过知识的固化使得机器能够模仿人类的思维过程。
• 知识抽取：机器通过不断学习和训练，从大量数据中提取有价值的信息。

例如，在预测男生是否会受女生欢迎的案例中，通过机器学习技术，可以借助历史数据进行有效预测。

人工智能的六大底层套路

人工智能的应用具备六大底层套路，企业在应用时可以根据具体需求选择合适的套路。

• X-Y pairs：通过知识抽取进行数据分析。
• Y→X：生成各种推荐系统。
• X1-X2 pairs：进行精准的匹配与推荐。
• X only：聚类算法的应用。
• Y only：超越人类的表现。
• Dot & Line：构建知识图谱，助力信息的整合与应用。

人工智能的落地方法

企业在实施人工智能时，可以遵循六步落地法。这些步骤帮助企业在复杂的环境中找到适合自身发展的路径。

• 价值驱动或数据驱动：明确企业的目标和方向。
• 机器学习与数据模型：选择合适的模型进行数据分析。
• 行业专家与客观事实：结合专业知识与实际数据进行决策。
• 行政可行性与最大门槛：确保方案的实施在可行的范围内。

例如，在工业领域，AI的应用可以通过销量预测、设备预测性维护等场景实现显著效果，这些都属于人工智能落地的有效案例。

数字化转型实战

企业如何“提质、增效、降本、增收”

企业在数字化转型过程中，需要不断优化自身的业务流程，以实现“提质、增效、降本、增收”的目标。

• 数字质量：通过数字化手段确保产品质量的稳定性和可靠性。
• 供应链数字化：提升供应链的透明度和效率。
• 数字化营销：通过数据分析提升市场营销的精准度。
• 人力数字化：优化人力资源管理，提升员工的工作效率。

如中国航天的数字质量管理、美的制造业的供应链数字化、吉利汽车的人力数字化等案例均展示了数字化转型的成功实践。

数智化的成功经验与失败教训

在数字化转型的过程中，企业需总结成功经验与失败教训，以避免在转型过程中走入误区。

• 数字化转型的黄金定律：明确目标、合理规划、有效执行。
• 成功的三大要素：技术、管理、文化。
• 最大阻碍：缺乏有效的顶层规划与执行力。

通过对桥水资本、三一集团、金风科技等企业的案例分析，我们可以发现，数字化转型的成功不仅依赖于技术的先进性，更需要管理层的支持与文化的转变。

总结

在数字化转型与智能化改造的浪潮中，数据思维的应用成为了企业成功的关键。企业只有通过顶层思维的指导、底层原理的理解以及实战经验的总结，才能在复杂的数字化环境中立于不败之地。未来，随着技术的不断进步，数据思维将继续推动企业的数字化转型，为企业的发展注入新的动力。