数字创新

AI、大数据、人工智能都是数字化转型的工具，每个企业都要认真斟酌数字化战略，企业的数字化战略要充分接近企业的业务战略。

—红杉中国基金专家合伙人车品觉

我想把內容聚焦在数字的转型上。AI、大数据、人工智能都是一种工具，公司要想清楚自己的战略是数字化战略还是数据化战略。数字化和数据化，这两个词看起来很像，虽然数据化很重要，但不能代表数字化战略，数字化战略是更接近业务的战略。

做数据化战略或者数字化战略时，我们要清楚，现在最重要的是要安全地使用数据，在数据里提炼出价值。

“数据流通+机器学习+连接”造就了我们今天所看到的世界。

互联网和非结构化数据的应用对于数字经济来说都很重要。大部分公司讲数字战略时，不外乎三点：如何利用大数据、人工智能帮助企业提效？企业如何用数字技术来创新？如何把数据变成企业的战略资源？

要想把数据、人工智能的能力融入企业的决策系统里，就要让效率和数据结合，形成一个数据驱动的决策引擎，也可以说是一个数据引擎。数据越多，做出的决策就会越好，数据的循环本身会优化决策，这就形成了数据和决策的闭环。今天的自动化跟数据密切相关，比如无人驾驶汽车，就是自动化的具体表现。

数字转型和数据转型有差异，但也密不可分，同时引发出数据战略、数据治理等方向。智慧城市如果没有战略方向，就不能明确数据应该怎么治理。

当后台无法解决前台的问题的时候，才会有数据中台的出现。数据中台可以应用在智慧城市的建设中。公共数据作为城市数据的底盘，其实就是数据中台。

中台的作用是帮助我们治理数据，如果没有战略，没有治理方向，数据中台就仅仅是一项技术，技术无法从根本上解决问题，只有有方向、有数据、有方法论，才能用技术解决数据治理的问题，支撑智慧城市的战略。

如果企业要统计与2018年相比2019年电子类项目的交易量情况，我们以前会用环比、同比等统计方法来表示，而现在我们可以用深度分析的方法来表示，可以从多个维度解析数据、分析问题、找到方法，用数据说话，用数据驱动。例如，我们可以通过对数据的深度分析知道一双鞋卖得不好的原因是因为舒适度不够。

京东和阿里都提出C2M的电子商务模式，用数据告诉生产方应该生产什么样的产品，这需要对海量的数据深入分析，建立起数据生态。如何建立数据生态？要想做到全面“数据化”，建立数据生态，我们需要通过以下八个步骤完成：

第一，关注决策的过程，加强数据分析能力;第二，建立数据资源，整理数据标准;第三，形成管理规范，建设数据管理平台;第四，建立海量数据的深入分析能力;第五，建设外部数据的战略储备;第六，建立数据的外部创新能力;第七，推动自身数据的开放与共享;第八，完善数据产业的战略布局。

数据战略里有必不可少的“四大抓手”： 数据资源、数据技术、组织适配、机制护航。数据资源是数据战略的前提。有了资源后，企业才能开始慢慢琢磨用什么样的技术去使用数据，如果无法掌控和适配数据，数据孤岛是不会自己打破的。

企业要用“从内到外”和“从外到内”两大视角切入数据战略的制定。如果想要知道数据是什么样的，我们要从外往内看;如果想要解决公司问题，我们要从内往外看。这两个数据的视野是不一样的，前者会比后者容易。

智慧城市发展了这么久，国内很多城市已经渐渐开始明白数据底盘的作用和意义。我们以家庭为单位看水电气和人口流动之间的关系，基本可以知道一个城市里住在某个具体地方的人的很多行为模式，这就是数据底盘的一个体现。往往我们从外往内看的时候，就能慢慢觉察到什么是城市管理的数据要素，从而形成一个完备的战略观。

我们的论坛在粤港澳大湾区举办。大湾区的机会应该来自于粤港澳的三个数据孤岛之间的打通。

粤港澳大湾区和长江三角洲地区最不一样的地方就是具备丰富的数据，但数据孤岛的问题也更加明显，这是今天粤港澳大湾区最大的问题，也是最好的机会。

异类数据被打通后显现出来的价值更高。“9+2”城市群之间的数据互联互通非常困难，但成功之后的价值也更高。

我最后谈一谈我给大湾区的企业公司想象出的一个打破数据孤岛的方法。我们可以在让数据不走动，但算法走动的情况下解决这个问题，当数据孤岛真正被打通的时候，产生的力量并不仅仅是我们能简单描述的机会点。

具体地说，我们要建立数据共享交换机制，制定粤港澳大湾区跨境数据分级准则，非敏感类数据可供三地公开访问;专用数据在脱敏或严格保护后可供特定机构和人群访问;敏感数据在脱敏或严格保护后仅供个别机构访问，还要建立粤港澳大湾区数据共享交换目录和数据资源清单，明确数据源、数据质量要求、数据应用场景、数据传输路径、安全防护措施等基本信息。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）