現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)開始關(guān)注數(shù)據(jù)的積累，并將數(shù)據(jù)視為重要的資產(chǎn)，數(shù)據(jù)也的確在發(fā)揮著資產(chǎn)的價值和生產(chǎn)要素的作用，在推動了企業(yè)發(fā)展的同時，也相應(yīng)的給人類的生活帶來了重大的改變。

著名的戰(zhàn)略管理教授馬克斯?H?博伊索特在其2005年出版的著作《知識資產(chǎn)：在信息經(jīng)濟(jì)中贏得競爭優(yōu)勢》中指出，數(shù)據(jù)經(jīng)過人的解讀才成為信息，基于信息，人類獲得知識、建立知識體系，也就是說，企業(yè)之所以創(chuàng)新和發(fā)展，并不是因為企業(yè)掌握了數(shù)據(jù)和信息，而是因為企業(yè)掌握了大量的知識。

一旦積累了大量的知識，企業(yè)便獲得了競爭力。

反過來，如果沒有這個從數(shù)據(jù)到知識的探索過程，數(shù)據(jù)不一定會成為有效的生產(chǎn)要素，也就未必能給企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢。

如今，許多企業(yè)追求數(shù)據(jù)驅(qū)動，要做到真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動，僅僅靠積累數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，在此之上，還要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理、分類和解讀，從數(shù)據(jù)中獲得信息，從信息中積累知識。

也就是說，從數(shù)據(jù)到知識，還有很多工作需要做的，比如，對數(shù)據(jù)進(jìn)行探查和了解，對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，形成洞見和知識，從而指導(dǎo)決策和行動，也因此，數(shù)據(jù)便成為了一種生產(chǎn)力。

如何推動數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力，企業(yè)通常會通過一系列的數(shù)據(jù)項目來實現(xiàn)。

回到現(xiàn)實場景中，由于數(shù)據(jù)是伴隨著業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，所以它的規(guī)模是巨大的，邏輯是復(fù)雜的，形態(tài)是多樣的，是不是所有的數(shù)據(jù)都是有效的，這里面充滿了未知。

所以，這一系列的項目也是探索未知，尋找“真知”的過程。

01 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃項目

此類項目解決的是幫助企業(yè)探索數(shù)據(jù)應(yīng)用方向的問題。

企業(yè)在多年的業(yè)務(wù)運作和組織發(fā)展的過程中，積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能不能被當(dāng)做資產(chǎn)使用，能不能給業(yè)務(wù)帶來價值，企業(yè)往往是不清楚也不確定的，所以，企業(yè)需要借助一些方法和手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，尋找可能的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，如果數(shù)據(jù)應(yīng)用能最終反哺業(yè)務(wù)，給業(yè)務(wù)帶來價值，那么數(shù)據(jù)這項資產(chǎn)也得到了變現(xiàn)。

但是數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)不是百分百確定的事情，所以在戰(zhàn)略規(guī)劃項目里需要不斷探索可能性。

在開啟探索之前，先要明確的是數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，也就是數(shù)據(jù)工作的方向，這個工作之所以重要，是因為通過探索，可能會發(fā)現(xiàn)很多種可能性，但企業(yè)的資源畢竟有限，明確數(shù)據(jù)工作的方向能讓企業(yè)把有限的人、財、物配置到和方向一致的目標(biāo)上，只有所有的項目干系人，比如管理者、業(yè)務(wù)方、技術(shù)方對方向和目標(biāo)達(dá)成共識，在后續(xù)的工作中才有可能對做什么、不做什么達(dá)成一致。

明確了方向之后，第一項需要探索的內(nèi)容是數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，從業(yè)務(wù)的角度出發(fā)，向數(shù)據(jù)要價值，這個過程需要業(yè)務(wù)團(tuán)隊和技術(shù)團(tuán)隊合作，業(yè)務(wù)團(tuán)隊貢獻(xiàn)業(yè)務(wù)上下文，技術(shù)團(tuán)隊簡單分享相關(guān)的數(shù)據(jù)和智能技術(shù)，雙方共同探索出可能的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

有了場景，接下來需要探索的是數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)實可行性，這也是對數(shù)據(jù)應(yīng)用場景的收斂和優(yōu)先級排序，在諸多的應(yīng)用場景里面，探索出同時具備業(yè)務(wù)價值、有技術(shù)能力支撐且有數(shù)據(jù)可用的場景，也就是最具實現(xiàn)性的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，這個過程需要分析數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，比如，數(shù)據(jù)是不是存在，是不是可獲得，數(shù)據(jù)質(zhì)量是不是符合要求等，也要分析現(xiàn)有技術(shù)是否能支撐實現(xiàn)的可能性。

第三項探索的內(nèi)容是方案設(shè)計，要實現(xiàn)確定的最具現(xiàn)實可行性的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，設(shè)計方案可能會有多種，綜合業(yè)務(wù)方案、技術(shù)和數(shù)據(jù)架構(gòu)、可能的數(shù)據(jù)治理或運營策略，探索出最優(yōu)的那一套方案。

第四項探索的內(nèi)容是項目規(guī)劃，也是落地規(guī)劃，此階段需要評估長期目標(biāo)和短期目標(biāo)，資源和能力，探索出實現(xiàn)最小可行性產(chǎn)品（MVP：minimum viable product）的落地計劃，這個計劃的優(yōu)勢在于快速產(chǎn)出重要結(jié)果，快速衡量價值。

總結(jié)一下，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃類項目會經(jīng)歷一個自上而下、由方向到行動的規(guī)劃過程，這也是一個充滿探索和發(fā)現(xiàn)的過程，所以，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃類項目是一類典型的探索項目。

02 數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)代化項目

此類項目解決的是數(shù)據(jù)孤島、遺留數(shù)據(jù)資產(chǎn)的問題。

項目主要提供的是基礎(chǔ)支撐性質(zhì)的工作，比如架構(gòu)設(shè)計與升級，數(shù)據(jù)平臺開發(fā)和運維，以及數(shù)據(jù)組織架構(gòu)的設(shè)計與協(xié)同（Data Mesh)等。

大部分企業(yè)存在煙囪式系統(tǒng)建設(shè)，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，信息孤島嚴(yán)重等問題，這在一定程度上導(dǎo)致了企業(yè)級的信息共享困難，也就是說，雖然有數(shù)據(jù)在，但是系統(tǒng)打不通，數(shù)據(jù)拿不到，或者，即使是拿到了數(shù)據(jù)，但是加工處理流程不順暢，導(dǎo)致數(shù)據(jù)成了遺留資產(chǎn)，不能被盤活，數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)不出來，也就無法實現(xiàn)資產(chǎn)的變現(xiàn)。

數(shù)據(jù)平臺的現(xiàn)代化，從技術(shù)上來講，無論是從零開始設(shè)計開發(fā)，還是升級改造，都需要進(jìn)行一系列的探索與評估，以符合現(xiàn)代化平臺對于先進(jìn)性與科學(xué)性的要求，比如，數(shù)據(jù)通道對接數(shù)據(jù)源的方式上是否更加方便，比如，存儲技術(shù)是否更加高級，建模方法是否更先進(jìn)，數(shù)據(jù)服務(wù)是否更加多樣化，比如，數(shù)據(jù)處理的流程是否可監(jiān)控可測試，更易于維護(hù)等。

所有這些工作，都是為了讓數(shù)據(jù)更快更容易的產(chǎn)生價值。

此外，在解決數(shù)據(jù)孤島問題上，對于數(shù)據(jù)源的接入，也充滿了探索，比如，數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的，歸屬于誰，背后有怎樣的邏輯關(guān)系，存在哪些數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，有沒有標(biāo)準(zhǔn)，各種權(quán)限問題，這些都會決定數(shù)據(jù)能否被使用，以及能否被有效使用，只有做了探索，有了相對清晰的認(rèn)知，在數(shù)據(jù)變現(xiàn)的問題上才會設(shè)定相對合理的認(rèn)識和期望。

和平臺現(xiàn)代化相關(guān)的還有一個問題，那就是數(shù)據(jù)工作的分工和協(xié)同問題，簡單講就是數(shù)據(jù)組織架構(gòu)問題，當(dāng)組織的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景很多，業(yè)務(wù)域也劃分相對明確，但是提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)任務(wù)出現(xiàn)堆積，數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊成為瓶頸時，需要探索新的分工和協(xié)作模式，比如，業(yè)務(wù)團(tuán)隊承接數(shù)據(jù)開發(fā)的工作，數(shù)據(jù)團(tuán)隊負(fù)責(zé)基礎(chǔ)設(shè)施工作，雙方協(xié)作以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的理、采、匯、管、用，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)價值變現(xiàn)。

在組織發(fā)展的過程中，隨著數(shù)據(jù)的不斷累積，各部門對數(shù)據(jù)的訴求也會越來越高，所以跨部門協(xié)作會變得越來越普遍，業(yè)務(wù)團(tuán)隊和數(shù)據(jù)團(tuán)隊的邊界也會越來越模糊，這種面向未來的分布式的數(shù)據(jù)組織架構(gòu)值得嘗試和探索。

總結(jié)一下，數(shù)據(jù)平臺的現(xiàn)代化是一個綜合性的概念，無論從規(guī)劃設(shè)計到落地實現(xiàn)，從基礎(chǔ)設(shè)施到團(tuán)隊架構(gòu)，要支撐數(shù)據(jù)更快更容易的變現(xiàn)，需要做許多探索和優(yōu)化的工作，所以，數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)代化項目也是探索性質(zhì)的項目。

03 企業(yè)級人工智能應(yīng)用項目

此類項目解決的是通過人工智能改進(jìn)決策的問題。

前面講到數(shù)據(jù)戰(zhàn)略項目是幫助企業(yè)探索數(shù)據(jù)應(yīng)用的方向和可能性，數(shù)據(jù)平臺項目提供支撐性質(zhì)的工作，這兩種工作的價值都是通過智能應(yīng)用體現(xiàn)的。

企業(yè)期待基于數(shù)據(jù)探尋價值，基于歷史預(yù)測未來，基于已知推斷未知，歸根結(jié)底是希望從數(shù)據(jù)里面發(fā)掘洞見和知識，希望這些洞見和知識進(jìn)一步指導(dǎo)行動，幫助企業(yè)做出最優(yōu)決策，這些決策可以是幫助企業(yè)創(chuàng)新，找到新的業(yè)務(wù)增長點，也可以是提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)開展的效率，降低運營的成本，這些都是數(shù)據(jù)在反哺業(yè)務(wù)，也是數(shù)據(jù)通過給業(yè)務(wù)帶來價值不斷變現(xiàn)，數(shù)據(jù)應(yīng)用便是常見的價值展現(xiàn)形式。

人工智能改進(jìn)決策通過兩種常見的形式實現(xiàn)。

一種是決策科學(xué)，多用數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)，典型的場景是用數(shù)據(jù)的方式回答客戶提出的業(yè)務(wù)問題，呈現(xiàn)形式是一個分析報告或者某種可視化的結(jié)果，在這報告或者結(jié)果的背后，可能需要數(shù)據(jù)分析師對歷史數(shù)據(jù)做研究，對市場做調(diào)研，對各種數(shù)據(jù)做匯總、歸類、對比，用來解釋一種原因，并基于邏輯關(guān)系或者分析總結(jié)對未來做出不同程度的預(yù)測和判斷，也可能需要數(shù)據(jù)科學(xué)家基于大量數(shù)據(jù)開發(fā)算法模型，并通過執(zhí)行模型得出一種參考結(jié)果，來輔助決策。

無論是人工分析還是模型的自動化執(zhí)行，都需要對數(shù)據(jù)、算法、實現(xiàn)方式，甚至結(jié)果進(jìn)行大量的探索和調(diào)整，才能獲得決策科學(xué)的結(jié)果。

另外一種改進(jìn)決策的方式是智能產(chǎn)品，這是在決策科學(xué)的基礎(chǔ)上加入了工程化的內(nèi)容，如果說決策科學(xué)的工作在很大程度上需要人工來完成，那么智能產(chǎn)品則完全把分析決策的過程交給了機(jī)器，由程序來執(zhí)行邏輯運算、統(tǒng)計分析和模型運行，并自動生成結(jié)果，輔助或者代替人類做決策，它可以是一個獨立的應(yīng)用產(chǎn)品，也可以是嵌在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的某個模塊，可以不停歇的運行，也可以由某個動作觸發(fā)。

智能產(chǎn)品的實踐需要借助一定的技術(shù)和工具實現(xiàn)，這里面也充滿了探索，比如，工具和服務(wù)形式的選擇，比如，模型如何訓(xùn)練、發(fā)布、反饋、優(yōu)化以及調(diào)整，這些工作既是算法、平臺層面的探索，也是工程實踐層面的探索。

總結(jié)一下，企業(yè)級人工智能應(yīng)用是數(shù)據(jù)變現(xiàn)的呈現(xiàn)形式，它通過對多個領(lǐng)域的探索，和對多個學(xué)科知識的整合，將數(shù)據(jù)以業(yè)務(wù)價值的形式呈現(xiàn)，它既是一種探索，也是一種價值驗證。

所以，企業(yè)級人工智能應(yīng)用項目也是探索性質(zhì)的項目。

綜上，按照分類，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃項目、數(shù)據(jù)平臺現(xiàn)代化項目、企業(yè)級人工智能應(yīng)用項目，是三種典型的數(shù)據(jù)項目，每種類型的項目雖然內(nèi)容和分工不一樣，但它們服務(wù)于同樣的目標(biāo)——把數(shù)據(jù)這種生產(chǎn)要素變現(xiàn)，給業(yè)務(wù)帶來價值。

這個變現(xiàn)的過程，沒有固定的模式和答案，需要組織從策略、技術(shù)和商業(yè)三個層面，進(jìn)行綜合考慮和決策，過程中既需要對業(yè)務(wù)流程和規(guī)則進(jìn)行探索和梳理，也需要將數(shù)據(jù)、工程、商業(yè)等不同的學(xué)科知識進(jìn)行整合，最終完成從數(shù)據(jù)獲取到價值變現(xiàn)的過程，也是幫人類帶來智慧的過程。

從這個意義上講，所有的數(shù)據(jù)工作都帶著探索的性質(zhì)，所有的數(shù)據(jù)項目也都是探索項目。