华为的数字化转型与数据治理
导读:传统企业通过制造先进的机器来提升生产效率,但是未来,如何结构性地提升服务和运营效率,如何用更低的成本获取更好的产品,成了时代性的问题。数字化转型归根结底就是要解决企业的两大问题:成本和效率,并围绕“多打粮食,增加土地肥力”而开展。
举措1:实现“客户交互方式”的转变,用数字化手段做厚、做深客户界面,实现与客户做生意更简单、更高效、更安全,提升客户体验满意度,帮助客户解决问题。
举措2:实现“作战模式”的转变,围绕两大主业务流,以项目为中心,对准一线精兵团队作战,率先实现基于ROADS的体验,达到领先于行业的运营效率。
举措3:实现“平台能力”提供方式的转变,实现关键业务对象的数字化并不断汇聚数据,实现流程数字化和能力服务化,支撑一线作战人员和客户的全联接。
举措4:实现“运营模式”的转变,基于统一数据底座,实现数字化运营与决策,简化管理,加大对一线人员的授权。
举措5:云化、服务化的IT基础设施和IT应用,统一公司IT平台,同时构建智能服务。
基于统一的数据管理规则,确保数据源头质量以及数据入湖,形成清洁、完整、一致的数据湖,这是华为数字化转型的基础。 业务与数据双驱动,加强数据联接建设,并能够以数据服务方式,灵活满足业务自助式的数据消费诉求。 针对汇聚的海量内外部数据,能够确保数据安全合规。 不断完善业务对象、过程与规则数字化,提升数据自动采集能力,减少人工录入。
第一阶段:2007~2016年
持续提升数据质量,减少纠错成本:通过数据质量度量与持续改进,确保数据真实反映业务,降低运营风险。 数据全流程贯通,提升业务运作效率:通过业务数字化、标准化,借助IT技术,实现业务上下游信息快速传递、共享。
第二阶段:2017年至今
业务可视,能够快速、准确决策:通过数据汇聚,实现业务状态透明可视,提供基于“事实”的决策支持依据。 人工智能,实现业务自动化:通过业务规则数字化、算法化,嵌入业务流,逐步替代人工判断。 数据创新,成为差异化竞争优势:基于数据的用户洞察,发现新的市场机会点。
数据源:业务数字化是数据工作的前提,通过业务对象、规则与过程数字化,不断提升数据质量,建立清洁、可靠的数据源。 数据湖:基于“统筹推动、以用促建”的建设策略,严格按六项标准,通过物理与虚拟两种入湖方式,汇聚华为内部和外部的海量数据,形成清洁、完整、一致的数据湖。 数据主题联接:通过五种数据联接方式,规划和需求双驱动,建立数据主题联接,并通过服务支撑数据消费。 数据消费:对准数据消费场景,通过提供统一的数据分析平台,满足自助式数据消费需求。 数据治理:为保障各业务领域数据工作的有序开展,需建立统一的数据治理能力,如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等。
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