數(shù)字化轉(zhuǎn)型新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)產(chǎn)品與服務(wù)認(rèn)定規(guī)范主要內(nèi)容

“企業(yè)面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是通過(guò)新的技術(shù)和業(yè)務(wù)，經(jīng)過(guò)技術(shù)改造業(yè)務(wù)、重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、推動(dòng)業(yè)務(wù)向前發(fā)展。融合通信將是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速器?！盜DC咨詢(xún)研究經(jīng)理崔凱表示。

圖為：IDC咨詢(xún)研究經(jīng)理 崔凱

崔凱表示，做好數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)該從五個(gè)方面著手。第一是領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)型，企業(yè)一定要從戰(zhàn)略層面支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型。第二是全方位體驗(yàn)轉(zhuǎn)型，包括用戶(hù)體驗(yàn)，包括員工體驗(yàn)，包括合作伙伴體驗(yàn)。第三是信息轉(zhuǎn)型。第四是運(yùn)營(yíng)模式轉(zhuǎn)型。第五是工作資源轉(zhuǎn)型，包括人力資源、合作伙伴資源的優(yōu)化。無(wú)論是哪一個(gè)方面，企業(yè)通信都可以發(fā)揮重要作用。而企業(yè)通信技術(shù)自身，也需要在‘融合’、‘云’、‘智能’以及‘開(kāi)放能力’四個(gè)方向進(jìn)行演進(jìn)，才能更好的匹配企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。

目前企業(yè)最大的挑戰(zhàn)在領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)型。“我國(guó)大部分企業(yè)在公司的決策層面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知上落后于全球平均水平。轉(zhuǎn)型要有大的思維和框架，是以自上而下的驅(qū)動(dòng)，包括組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式是否匹配。企業(yè)通信在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中處于關(guān)鍵的一環(huán)。要從‘融合’、‘云’、‘智能’以及‘開(kāi)放能力’這四個(gè)方向發(fā)揮重要作用。

首當(dāng)其沖的是要有一個(gè)融合的通信系統(tǒng)。崔凱表示：“除了通電話(huà)、視頻、短信、協(xié)作外，更多的是要以業(yè)務(wù)流程為主線(xiàn)牽引整個(gè)通信流程。以前的系統(tǒng)都是獨(dú)立的，每家提供獨(dú)立的功能，功能間沒(méi)有互通互動(dòng)，無(wú)法做到信息的共享?，F(xiàn)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)內(nèi)部的資源共享，把更多功能融合在一起。通過(guò)流程重新梳理功能，不是簡(jiǎn)單功能疊加，而是根據(jù)流程、業(yè)務(wù)的需求，在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、合理的場(chǎng)景、順暢的流程下調(diào)用這個(gè)功能，這是才是真正的融合?！?/p>

其次，利用云與業(yè)務(wù)深度融合。云是未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展方向。一方面，隨著包括3G、4G以及5G這些基礎(chǔ)設(shè)施的完善，企業(yè)上云的體驗(yàn)將越來(lái)越好。二是云計(jì)算的價(jià)格也在逐步下降?；A(chǔ)設(shè)施的完善將為通信提供一個(gè)非常好的平臺(tái)。云的彈性、按需分配等特點(diǎn)也非常適合企業(yè)通信的應(yīng)用，可以按需分配、按需支付費(fèi)用，此外，公有云、私有云、混合云的多種形式也和企業(yè)的需求有更高的契合度，更好把企業(yè)業(yè)務(wù)融合到一起，更好地實(shí)現(xiàn)內(nèi)部和外部的溝通。我們可以看到，傳統(tǒng)通訊更多集中在企業(yè)內(nèi)部，未來(lái)通訊的機(jī)會(huì)在企業(yè)和企業(yè)間，之后是企業(yè)到最終用戶(hù)，根據(jù)用戶(hù)需求重新構(gòu)建業(yè)務(wù)流程和解決方案。

智能和通訊的融合。通訊與人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言翻譯、AR與VR等新技術(shù)的融合。我們現(xiàn)在看到了很多應(yīng)用：人臉識(shí)別在監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用；語(yǔ)音和圖像跟蹤在會(huì)議簽到場(chǎng)景中的應(yīng)用；通過(guò)面部識(shí)別感知參會(huì)者情緒的變化；通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別會(huì)議內(nèi)容快速轉(zhuǎn)變成會(huì)議紀(jì)要；實(shí)時(shí)翻譯讓不同國(guó)家人們之間的交流更加順暢；以及AR和VR在整合業(yè)務(wù)場(chǎng)景中將會(huì)發(fā)揮重要作用。這些新技術(shù)將提高我們的溝通效率，提升用戶(hù)的體驗(yàn)。

最后是“開(kāi)放”，要與產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行融合。企業(yè)主要有三個(gè)訴求：降低成本、提高效率、帶來(lái)新業(yè)務(wù)。通過(guò)開(kāi)放將企業(yè)更多的能力與業(yè)務(wù)相結(jié)合，為企業(yè)帶來(lái)更多的收入，這要求我們的通信系統(tǒng)一定不能是封閉的系統(tǒng)，一定要能被其他的業(yè)務(wù)調(diào)用，這方面我們已看到華為與科大訊飛等眾多企業(yè)的深度融合。

“現(xiàn)在我們處于融合通訊的階段，通訊會(huì)將更多的功能整合到一起，把更多的業(yè)務(wù)與通訊相結(jié)合。我們認(rèn)為之后才是創(chuàng)新的階段，通過(guò)連接、通過(guò)通信的手段和能力能創(chuàng)造出更多的業(yè)務(wù)，遠(yuǎn)程教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療、以及包括新零售，通信都有他的應(yīng)用場(chǎng)景與地位?！贝迍P進(jìn)一步解釋道。

華為同樣看到了在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中融合通信將帶來(lái)的市場(chǎng)機(jī)遇。正如華為云核心網(wǎng)產(chǎn)品線(xiàn)總裁馬海旭所言：“中國(guó)正處在一個(gè)關(guān)鍵的數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代，目標(biāo)是通過(guò)數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)人員、技術(shù)、組織、流程、業(yè)務(wù)的無(wú)縫銜接，幫助提高企業(yè)的辦公效率和生產(chǎn)效率。企業(yè)通信作為連接信息和實(shí)時(shí)決策的首要工具，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵使能技術(shù)之一。華為首先在業(yè)界實(shí)現(xiàn)了全融合，包括全業(yè)務(wù)融合，全媒體融合，全系列終端融合，全場(chǎng)景融合，滿(mǎn)足企業(yè)一站式通信與協(xié)作需求?！?/p>

“被集成”一直是華為秉承的生態(tài)戰(zhàn)略。華為企業(yè)云通信踐行“平臺(tái)+生態(tài)”的戰(zhàn)略積極與合作伙伴聯(lián)合開(kāi)發(fā)和探索創(chuàng)新。據(jù)了解，目前華為已經(jīng)發(fā)展了400多家合作企業(yè)，在教育、醫(yī)療、金融、平安城市等領(lǐng)域形成了有差異化競(jìng)爭(zhēng)力的行業(yè)化解決方案。

文章摘自 ：企業(yè)網(wǎng)D1net

“我們的很多城市規(guī)劃缺乏數(shù)據(jù)和理性支撐，應(yīng)該進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和虛擬的地理環(huán)境，把已有和新的規(guī)劃動(dòng)態(tài)地加載進(jìn)來(lái)，在此基礎(chǔ)上形成人口、交通、產(chǎn)權(quán)等多源數(shù)據(jù)集成。”中國(guó)工程院院士、中國(guó)城市科學(xué)院研究會(huì)副理事長(zhǎng)郭仁忠日前在第十一屆城市發(fā)展與規(guī)劃大會(huì)上對(duì)媒體如是說(shuō)。

“規(guī)劃不能解決城市所有問(wèn)題，但城市問(wèn)題肯定有城市規(guī)劃的影子。”郭仁忠坦言，規(guī)劃的科學(xué)性固然重要，但同時(shí)也存在連續(xù)性和周期性之間的矛盾，城市的發(fā)展速度往往很快，很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到20年以后的城市發(fā)展。

他用中國(guó)某個(gè)發(fā)達(dá)城市舉例，該城市規(guī)劃到2020年的面積為976平方公里。但現(xiàn)實(shí)情況是，在2014年的時(shí)候就已經(jīng)達(dá)到968平方公里，控制性詳細(xì)規(guī)劃超過(guò)了國(guó)家土地利用總體規(guī)劃。

“從很多城市來(lái)看，規(guī)劃已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于需求，內(nèi)部融合也出現(xiàn)問(wèn)題，我覺(jué)得規(guī)劃需要一個(gè)云平臺(tái)，要有層際控制，這樣才不會(huì)產(chǎn)生規(guī)模失控。”郭仁忠說(shuō)。“每天有成百上千個(gè)規(guī)劃師、若干個(gè)規(guī)劃院和項(xiàng)目組在同一個(gè)城市做規(guī)劃，不可能說(shuō)沒(méi)有矛盾。”郭仁忠表示，除了發(fā)展理念差別、缺乏過(guò)程控制以外，也受信息不對(duì)稱(chēng)、部門(mén)利益沖突以及外部干預(yù)等因素影響。

郭仁忠認(rèn)為，日益發(fā)達(dá)的計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)(ICT)將幫助城市規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型建立在線(xiàn)作業(yè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全過(guò)程實(shí)時(shí)感知和同步更新，并進(jìn)行量化分析和評(píng)估，相當(dāng)于所有規(guī)劃師和相關(guān)部門(mén)都在一個(gè)平臺(tái)共同工作，城市規(guī)劃轉(zhuǎn)型既是現(xiàn)實(shí)需求，也是未來(lái)趨勢(shì)。

雖然ICT可以將城市變得更加智慧、靈動(dòng)，但郭仁忠認(rèn)為，這并不意味著計(jì)算機(jī)就可以取代規(guī)劃師，只能是起輔助作用。“ICT更需要規(guī)劃的掌控，因?yàn)樵诳深A(yù)見(jiàn)的未來(lái)，思想和創(chuàng)意無(wú)法數(shù)字化。”

企業(yè)致力于收集和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，但通常只分析其中的一小部分。他們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是新的貨幣，因?yàn)閿?shù)據(jù)中隱藏著很多價(jià)值。他們正在利用數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)分析工具從其“數(shù)據(jù)寶庫(kù)”中提取價(jià)值。這有助于他們進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一些組織在這方面取得了巨大的成功，并不斷創(chuàng)新、獲得市場(chǎng)份額、增加價(jià)值（例如Amazon、谷歌、Facebook等公司），而其他公司也在努力效仿。

麥肯錫全球研究院于2011年5月發(fā)表了一篇開(kāi)創(chuàng)性論文，名為“大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新，競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿”，使得大數(shù)據(jù)和分析開(kāi)始引起人們的關(guān)注。根據(jù)谷歌公司的趨勢(shì)分析（它提高了人們對(duì)關(guān)鍵詞的搜索興趣），大數(shù)據(jù)和分析熱潮在2016年6月達(dá)到了頂峰。而云計(jì)算一直持續(xù)受到人們的高度關(guān)注，因?yàn)樵絹?lái)越多的企業(yè)繼續(xù)實(shí)施云計(jì)算技術(shù)，以提高業(yè)務(wù)靈活性、運(yùn)營(yíng)彈性、改進(jìn)性能，以及更高的效率。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要在組織層面上發(fā)揮作用，并將成為一種永久的運(yùn)營(yíng)方式。

人們可能會(huì)想知道，在大數(shù)據(jù)和分析達(dá)到發(fā)展頂峰之后將會(huì)變成什么樣子。只要所公布的客戶(hù)調(diào)查、供應(yīng)商利益、分析師報(bào)告、收入來(lái)源等資料具有價(jià)值，那么企業(yè)都將采用大數(shù)據(jù)和分析來(lái)獲取。調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司2016年進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查報(bào)告表明，在過(guò)去五年中，企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)和分析的投資一直在不斷增長(zhǎng)，但對(duì)其未來(lái)投資的興趣似乎有所下降。這可能是由于這些投資獲得實(shí)際收益的一種停頓。而Gartner公司的另一份調(diào)查報(bào)告顯示，只有大約12%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目取得了可衡量的成果。然而，社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、智能手機(jī)、移動(dòng)設(shè)備、游戲裝備、可穿戴設(shè)備、傳感器、無(wú)人機(jī)、遠(yuǎn)程監(jiān)控器、精密醫(yī)療、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能城市、智能建筑、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、遠(yuǎn)程控制車(chē)輛等技術(shù)將產(chǎn)生大量需要收集、匯總和分析的數(shù)據(jù)，以做出有用且有價(jià)值的決策。

而使用傳統(tǒng)方法和系統(tǒng)來(lái)人工分析數(shù)據(jù)是不可能的。來(lái)自大數(shù)據(jù)和分析的潛在價(jià)值每年達(dá)到數(shù)十億美元。這被認(rèn)為是一個(gè)保守的估計(jì)。因?yàn)辂溈襄a公司2011年進(jìn)行的調(diào)查報(bào)告僅僅占據(jù)了大數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的一小部分。只有基于位置的數(shù)據(jù)的采用率和價(jià)值捕獲率高達(dá)50%-60%，其次是美國(guó)零售業(yè)，達(dá)到30%-40%，制造業(yè)占20%-30%，美國(guó)醫(yī)療保健行業(yè)為10%-20%，歐盟公共部門(mén)為10%-20%.因此，大數(shù)據(jù)和分析的興趣和投資在幾乎所有行業(yè)都會(huì)增加，以捕捉大數(shù)據(jù)中隱藏的價(jià)值。預(yù)計(jì)在未來(lái)幾年中企業(yè)對(duì)云計(jì)算的大數(shù)據(jù)會(huì)持續(xù)產(chǎn)生興趣。

數(shù)據(jù)安全

隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被收集、匯總、分析，并用于做出影響人們生活的決策，數(shù)據(jù)安全性成為人們最為關(guān)切的問(wèn)題。數(shù)據(jù)治理需要處理從不同來(lái)源收集的數(shù)據(jù)高峰以及管理這些數(shù)據(jù)元素所涉及的風(fēng)險(xiǎn)的中心階段。美國(guó)聯(lián)邦、州、市和地方政府機(jī)構(gòu)以及其他非營(yíng)利性公共服務(wù)組織需要符合嚴(yán)格的保密性、完整性和可用性（CIA）規(guī)則，并且還要提供良好的治理、滿(mǎn)足合規(guī)要求和管理風(fēng)險(xiǎn)（GCR）。

人們一個(gè)常見(jiàn)的誤解是，組織需要從不同來(lái)源收集的大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括外部來(lái)源（需要驗(yàn)證和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估）來(lái)開(kāi)始分析。企業(yè)不需要大量數(shù)據(jù)來(lái)啟動(dòng)分析項(xiàng)目?？梢詮囊延械摹包S金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)”開(kāi)始，并考慮單獨(dú)使用這些數(shù)據(jù)或?qū)⑵渑c其他內(nèi)部數(shù)據(jù)集結(jié)合使用，以解決業(yè)務(wù)問(wèn)題作為向決策者購(gòu)買(mǎi)的概念證明的可能性。企業(yè)可以嘗試和分析以前沒(méi)有查看的不同變量，以確定相關(guān)性、因果關(guān)系和預(yù)測(cè)因素，謹(jǐn)慎發(fā)現(xiàn)，并避免重合。這是行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)發(fā)揮作用的地方。利用可用且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的計(jì)算能力、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)容量，企業(yè)可以輕松地分析更多數(shù)據(jù)，以查看隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和概率?；跇I(yè)務(wù)需求，分析可用于描述性、診斷性、預(yù)測(cè)性、規(guī)定性的目的。物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、操作技術(shù)、設(shè)備維護(hù)、精密醫(yī)療、電網(wǎng)、航運(yùn)、物流、執(zhí)法和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)正在越來(lái)越多地利用上述不同類(lèi)型的分析來(lái)處理一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題，或根據(jù)需要來(lái)提供解決方案。

大數(shù)據(jù)的需求

大數(shù)據(jù)對(duì)不同的人意味著不同的事物。不同的IT分析師、商業(yè)領(lǐng)袖、顧問(wèn)、學(xué)術(shù)研究人員、標(biāo)準(zhǔn)組織已經(jīng)根據(jù)他們的觀點(diǎn)定義了大數(shù)據(jù)，其中包括數(shù)量、速度、品種、準(zhǔn)確性、復(fù)雜性等因素。雖然在大數(shù)據(jù)方面沒(méi)有明確的共識(shí)，他們現(xiàn)有的能力在人員、過(guò)程和技術(shù)方面的處理能力太大了。就大數(shù)據(jù)和分析而言，人員是最難的部分。存在組織慣性、缺乏決策者的支持，以及難以找到正確理解分析的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)家等問(wèn)題。同樣，大數(shù)據(jù)分析師也很缺乏。世界各地的許多高?；蛘J(rèn)證機(jī)構(gòu)都在提供數(shù)據(jù)科學(xué)和分析方面的新課程，以滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的需求。

由于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域是新興行業(yè)，很難找到適合的專(zhuān)家，因此所謂的“大數(shù)據(jù)專(zhuān)家或數(shù)據(jù)科學(xué)家”被金融交易、銀行、信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，以及信用卡公司等大型金融組織所吸引。此外，谷歌、Facebook、LinkedIn、雅虎、微軟、亞馬遜等行業(yè)巨頭也求賢若渴，因?yàn)樗麄優(yōu)檫@些人才提供了豐厚的薪酬、股票期權(quán)，以及更好的發(fā)展前景。在爭(zhēng)奪同樣的人才方面，美國(guó)的聯(lián)邦、州、市和地方政府以及非營(yíng)利組織都處于劣勢(shì)。但是，一些具有深謀遠(yuǎn)慮的政府組織已經(jīng)成功招募了一些優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)科學(xué)家。

克服人才短缺的挑戰(zhàn)

為了克服數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺的挑戰(zhàn)，許多企業(yè)正在建立一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，其中包括具有大數(shù)據(jù)分析方面知識(shí)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)的人員，以及行業(yè)專(zhuān)家，例如IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)域。他們可以一起補(bǔ)充彼此的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，互相協(xié)作并提出業(yè)務(wù)問(wèn)題的解決方案。一個(gè)成功的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的一個(gè)重要特征是能夠用商業(yè)術(shù)語(yǔ)講述故事，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，而這些數(shù)據(jù)可視化只需要很少的解釋。這是一項(xiàng)非常特殊的技能，需要銷(xiāo)售技能來(lái)完成交易。這些能力有助于建立數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)或大數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)的可信度，以獲得高級(jí)管理人員的支持，并將分析從一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域擴(kuò)展到另一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并最終擴(kuò)展到整個(gè)組織或企業(yè)。這些人員則是“翻譯者”，他們可以從數(shù)據(jù)分析中獲得結(jié)果，并將其置于商業(yè)術(shù)語(yǔ)中，以便企業(yè)能夠理解和適應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要在組織層面上發(fā)揮作用，并成為一種永久的運(yùn)營(yíng)方式。大數(shù)據(jù)和分析是私營(yíng)或公共企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)組成部分。因此，許多組織開(kāi)始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅，通過(guò)分析釋放隱藏在大數(shù)據(jù)中的價(jià)值。今后將會(huì)有更多的組織效仿跟隨。