提升数据思维应用能力，助力决策与创新

数据思维应用：数字化转型与智能化改造的必由之路

在当今快速发展的数字经济时代，数字化转型与智能化改造的概念已经成为企业发展的重要战略。然而，尽管这些名词频繁被提及，却很少有人能够清晰地理解其内涵与实际操作。本文将围绕“数据思维应用”这一主题，探讨数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理以及如何在企业中有效实施这些理论，最终实现提质、增效、降本、增收的目标。

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

一、数字化转型的顶层思维

1. 数字化的概念与重要性

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是企业战略的重新定义。从国家的十四五规划来看，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的有效融合。数字化转型的本质是业务与IT的深入融合，只有将数据有效转化为业务价值，才能实现真正的转型与升级。

2. 顶层思维框架的构建

在数字化转型过程中，企业需要建立科学的顶层思维框架，主要包括以下三个方面：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提升业务效率。
• 编程思维：掌握计算机的语言，能有效提升数字化项目的成功率，降低实施风险。
• 数据思维：强调数据的价值，推动企业从数据中发掘潜在的商业机会。

3. 数字化技术基础设施的关注要点

在实施数字化转型时，企业应关注以下技术基础设施：

• 计算能力：解除计算机的能力封印，提升数据处理的效率。
• 数据应用：有效利用数据资源，进行数据挖掘与分析，推动业务创新。

例如，谷歌的云计算技术和华为的5G网络，都是促进企业数字化转型的有力工具。

4. 数字化转型的三大必经阶段

企业在进行数字化转型时，需要经历以下三个阶段：

• Digitization：实现无纸化办公，构建基础的信息平台。
• Digitalization：通过高效化的流程优化，提升运营效率。
• Digital Transformation：实现无人化的智能业务运营，推动业务的全面升级。

5. 核心技术的应用与案例分析

数字化转型的成功不仅依赖于技术的应用，更需要结合企业的实际情况进行深入分析。例如，某企业通过人员绩效智能评估系统，实现了对员工绩效的精准评估与管理，极大提升了人力资源的使用效率。

二、智能化的底层原理

1. 人工智能的基础原理

人工智能的应用离不开其底层原理，主要包括两大方面：

• 逻辑固化：通过知识的固化，使机器能够“学习”并逐步提升其决策能力。
• 知识抽取：通过对大量数据的分析，提取出有价值的信息，进行有效应用。

2. 人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能的六大底层套路为企业提供了丰富的思路：

• X-Y pairs：用于知识抽取的应用。
• Y→X：生成万物的过程。
• X1-X2 pairs：推荐与匹配的算法。
• X only：聚类算法的应用。
• Y only：超越人类的决策能力。
• Dot & Line：构建知识图谱，提升智能化水平。

3. 人工智能的六步落地法

在实施人工智能的过程中，企业需要遵循以下六步落地法：

• 价值驱动或数据驱动：确定项目的核心价值，确保数据的有效利用。
• 机器学习与数据模型：结合实际业务，建立合适的数据模型，提高决策效率。

例如，某大型工程机械企业通过人工智能技术，实现了故障预测的精确化，降低了维修成本，提升了设备的使用效率。

4. 工业领域的AI落地场景

在工业领域，人工智能的应用场景丰富多样，包括但不限于：

• 销量预测：通过数据分析，提前预测市场需求。
• 产品质量检测：提升生产流程中的质量管理能力。
• 设备预测性维护：降低设备故障率，延长使用寿命。

这些应用不仅提高了企业的生产效率，也为企业的可持续发展提供了强有力的支持。

三、数字化转型的实战经验

1. 提质、增效、降本、增收的实施路径

企业在推进数字化转型时，目标应明确，主要包括：

• 数字质量的提升：通过数字化手段，确保产品质量达标。
• 供应链数字化：优化供应链流程，提高整体效率。
• 数字化营销：利用数据分析，提升市场营销的精准度。

例如，中国航天通过数字质量管理，实现了产品质量的全面提升，而美的则通过供应链数字化，降低了运营成本。

2. 数智化的成功经验与教训

企业在数字化转型的过程中，应该总结成功的经验以及失败的教训，主要包括：

• 数字化转型的黄金定律：明确转型的目标和路径，避免盲目跟风。
• 成功的三大要素：包括团队、技术与文化的有效结合。
• 最大的阻碍：往往来自于传统思维的束缚，企业需要打破固有的思维模式。

通过对桥水资本、三一集团等企业数字化转型案例的分析，我们可以看到，成功的转型不仅依赖于技术的优势，更需要企业在战略层面的深度思考与规划。

结论

在数字经济时代，数据思维的应用对于企业的数字化转型与智能化改造至关重要。通过建立科学的顶层思维框架，掌握人工智能的底层原理，以及有效实施数字化转型的实践经验，企业能够在复杂的市场环境中找到自己的定位，实现可持续发展。拥抱数字化转型，未来的企业必将在数据的海洋中乘风破浪，驶向更为广阔的蓝海。