企業(yè)大腦要解決的問(wèn)題

我們了解了企業(yè)大腦是什么后，對(duì)如何認(rèn)識(shí)企業(yè)大腦有了一定觀(guān)點(diǎn)，那么管理信息系統(tǒng)與企業(yè)大腦有什么關(guān)系？企業(yè)智慧大腦要解決哪些問(wèn)題？本文講解企業(yè)大腦要解決的問(wèn)題。

1，數(shù)據(jù)如何治理？

企業(yè)內(nèi)有哪些數(shù)據(jù)資源，分散在哪些部門(mén)，由什么系統(tǒng)產(chǎn)生，它們的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一嗎？如何形成企業(yè)權(quán)威可靠的數(shù)據(jù)？

2，數(shù)據(jù)如何融合？

各種不同類(lèi)型、不同渠道獲取的數(shù)據(jù)如何匯聚起來(lái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合，做到集中、有序存放？

當(dāng)前，企業(yè)融合的數(shù)據(jù)主要包括三類(lèi)：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

圍繞企業(yè)具體業(yè)務(wù)指標(biāo)需求和高層決策需求，對(duì)以上三類(lèi)數(shù)據(jù)開(kāi)展不同顆粒度的數(shù)據(jù)匯聚和不同層次的挖掘分析?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是企業(yè)外部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)于分析企業(yè)生存環(huán)境、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和運(yùn)營(yíng)方向具有重要參考意義。

例如，股票交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)價(jià)格行情數(shù)據(jù)、物流供應(yīng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)是與企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括人力、財(cái)務(wù)、資產(chǎn)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、服務(wù)等方面。這部分?jǐn)?shù)據(jù)的分析對(duì)于降低企業(yè)成本、改善企業(yè)應(yīng)收、發(fā)現(xiàn)企業(yè)管理和安全隱患具有直接作用。在傳感器、移動(dòng)通信、大數(shù)據(jù)和新一代人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為制造業(yè)企業(yè)的重要資產(chǎn)，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析和挖掘成為企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)、保障生產(chǎn)安全、改進(jìn)制造工藝、改善產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。

3，信息如何揭示？

數(shù)據(jù)治理和融合完成之后，如何針對(duì)不同層次的用戶(hù)，直觀(guān)、有效地揭示有效信息，以協(xié)助管理人員及時(shí)地做出決策，改善業(yè)務(wù)流程？

4，數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)如何挖掘？

如何利用AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，形成更深入的業(yè)務(wù)洞察，發(fā)揮數(shù)據(jù)更大的價(jià)值？