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从人工智能到自我实现,“马爸爸”5要点揭示数据需求论 
   作者:nEqual   时间:2018-08-09 10:30:40          nEqual® 数据智能需求层次理论  

编外:小米上市前夕,nEqual® 首席执行官 邬剑 响应雷军分享了《nEqual® 是谁,nEqual® 为什么而奋斗》,引起了很多同事和行业伙伴的共鸣。近日,邬剑针对企业数字化转型,结合人工智能的认知与应用提出了一个生动形象的观点:nEqual® 数据智能需求层次理论。希望能够帮助企业解读和认知数据在企业未来发展中的重要性,以及当下应该如何应对数字化转型。


以下为邬剑分享的内容:


在《人工智能时代》一书中,智能时代领军人、硅谷连续创业者杰瑞·卡普兰指出:智能时代的到来,给人类社会带来了两大灾难性冲击:持续性失业与不断加剧的贫富差距。虽然作者把他描述为灾难性的冲击,但是书中也给了面对冲击的解决方案和策略,这也是未来人工智能时代的机遇和未来社会的样子。这些策略和解决方案源于人到机器、以及决策权的转移,而驱动这些颠覆性变化、贡献最大的非“数据”莫属。

 

直白的说,人工智能时代到来,即将改变和颠覆的是一种生活模式、商业模式、乃至一种社会形态和一个时代。不言而喻,数据随之成为所有企业的命脉,无论当下是否要进行数字化转型,绝大部分企业都已经意识到“数据”这种有形资产的宝贵价值,这也成了人工智能时代驱动下企业的“基本生理需求”。

 

美国心理学家亚伯拉罕·马斯洛在《人类激励理论》中将人类的需求从低到高分为五个层级:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。在数据和人工智能的实践过程中,nEqual® 将其形象的总结为 nEqual® 数据智能需求层次理论nEqual® Data Intelligence Needs,简称 nEqual®DIN 理论。



基础构架的价值,相当于温饱对于人类的重要性


 


现在很多企业的管理者已经意识到数字化转型以及数据资产的重要性,但是仍有很多企业茫然于如何找到转型的最佳突破口,以及行之有效的数字化转型战略和布局。在 nEqual® 看来,数字化转型中的第一步就是帮助企业重新梳理数据的管理架构,让数据可以交互贯通的管理。nEqual® 针对人工智能的“基本生理需求—数据管理”提出了一套柔性数据链的理论,所谓柔性数据管理就是按需进行数据的流通和整合,做到数据的可挖掘、可视化、可查询、可应用。

 

遵循马斯洛需求理论通俗的理解:假如一个人同时缺乏食物、安全、爱和尊重,通常对食物的需求量是最强烈的,其它需要则显得不那么重要,基础构架则是如此。也就是说,我们在数据资产的管理层面—基础构架是基石,就是为后续数据商业价值变现按所需要的“安全管理”、“决策支持”、“激活应用”及“人工智能”做好强大的核心保障。现在很多企业有丰富的线上、线下消费者繁杂且丰富的触点数据,这些数据具有海量、且非结构化、半结构化特点,能够实现高效的采集与整合、归⼀化这些数据是数据管理的必要。只有完善且强大的基础构架,企业的数字化转型才有成功可谈。


安全是人类生存的保障,对于数据来说更是如此



马斯洛认为,整个有机体是一个追求安全的机制,人的感受器官、效应器官、智能和其他能量主要是寻求安全的工具,甚至可以把科学和人生观都看成是满足安全需要的一部分。数据的应用和管理也是如此,没有安全的技术机制,从数据本身来看,数据的保密性、完整性、隐私相关都无法得到保护;从数据防护和处理来看,是否有强大的数据备份能力、异地容灾能力、抵抗黑客、病毒等能力,都有可能为数据安全带来隐患;数据存储的安全则需要保障数据在系统运行之外的可读性,杜绝商业机密等的泄露。也就是说,当人类实现了温饱和安全的生存环境,也就是拥有了能够更好的生存、生活下去的基础和保障,才能够有去追求爱、尊重和自我实现的资格和能力。


人人都需要情感和归属感,数据的情感体现在决策的支持上



人人都希望得到相互的关心和照顾。感情上的需要比生理上的需要来的细致,它和一个人的生理特性、经历、教育、宗教信仰都有关系,这就是马斯洛对于人类追求“情感和归属感”的需求解读。在 nEqual®DIN 数据需求理论中,数据在得到科学的存储和安全保障后,下一个需求层级就是价值的发挥,首要体现就是“决策支持”。在美国,职业经理人都耳熟能详的一句话“无测量、无管理”,意思是说,管理的前提是可以量化、估算被管理的事物。管理最重要的就是决策,而决策需要依赖充分的信息。在企业的数字化转型中,从小到一个营销 Campaign 策略决策,大到管理层的商业战略决策,都是需要有形且可量化的数据作为核心决策依据的。这也就是nEqual® DIN 数据需求理论中“决策支持”的需求。


企业对数据需求的更高体现是商业价值和变现能力


 

一般来说,某一层次的需要相对满足了,就会向高一层次发展,追求更高一层次的需要就成为驱使行为的动力。也就是说在这个阶段,人类的需求从“情感和归属”升级到了“尊重需求”。企业对于数据的需求和应用也是一样,决策支持后,企业需要让数据更好的为商业服务,激发数据变现的能力—“数据的激活”,数据激活让数字化转型的价值和成功进一步得到体现,企业数字资产得到了真正的“尊重”。

 

企业追求商业价值,对数据的尊重,使每一个商业场景离不开数据的支持与决策。沉淀下来的数据资产就像大脑控制中心,参与着企业所有商业场景的每一个细微。数字化转型的成功,离不开数据的激活,应用到商业闭环中,为企业铸就核心的竞争壁垒,创造更大的商业红利。


企业对于数据的第五层需求:人工智能的实现,让未来更像过去!



就像人的终极需求“自我实现”一样,企业对数据的终极需求和目的是人工智能,或者说是数据智能化应用,例如:智能化洞察和决策,如世界杯期间,数据的智能可以支持自己国家惜败之后,哪个区域有更多纸巾的需求;而在胜利的国家,哪个区域对香槟的价格有怎样的敏感波动。杰瑞·卡普兰在《人工智能时代》中提到,人工智能就是让人类的“未来像过去一样”。简单可以理解为,未来在人工智能的加持下,我们的工作和生活都变得非常简单和便捷,就像我们祖父的年代,并没有钱包的概念,而现在的我们有了智能手机也不再需要钱包。当然,如果真的实现“让未来像过去”,但同时保持着简单和便捷的工作和生活,还需要一段时间的发展。这也正是我们要从当下就开始注重数据的积累、企业数字化的应用乃至转型,未来我们才能更好的迎接数据智能时代赋予企业的“自我实现”。


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