就大數(shù)據(jù)、分析和人工智能而言，價值不是來自收集數(shù)據(jù)(甚至也不是來自于從中獲取的一些洞察)，價值來只有一個來源：行動。

我在90年代中期開辦了第一家公司，那時我做了大多數(shù)首次創(chuàng)業(yè)的企業(yè)家都做過的事——訂購名片。

實際上，我首先得選址并訂購一部手機。畢竟，沒有手機，我無法訂購名片。然后要建立一個會計系統(tǒng)、做法律文書工作、建一個網(wǎng)站。當(dāng)然，還寫了一個很長的商業(yè)計劃。

我把該做的事情都做了，唯獨漏了一件事：講述我的故事并銷售我的解決方案。

但和往常一樣，我太過沉溺于機制而忽略了目的。我花了一段時間才站穩(wěn)了腳跟。

最近由O'Reilly和Cloudera聯(lián)合舉辦的Strata Data Conference會議讓我想起了這種強有力的學(xué)習(xí)經(jīng)歷。

有如此多的大數(shù)據(jù)和分析空間(還有，人工智能市場正日益與之發(fā)生相撞)仍然專注于機制。

誠然，機制很重要。但機制并非所有這些學(xué)科存在的原因。就大數(shù)據(jù)、分析和人工智能而言，價值不是來自收集數(shù)據(jù)(甚至也不是來自于從中獲取的一些洞察)，價值來只有一個來源：行動。

大數(shù)據(jù)：第一步就走錯了?

我可能從一開始就過度關(guān)注機制。我可以很好地總結(jié)大數(shù)據(jù)背后的精神：收集一切，稍后再進行整理。

重點是建立海量數(shù)據(jù)湖，這些數(shù)據(jù)胡收集一切可以想象的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在某種程度上是有用的。但這種方法難以維持。

認知決策平臺diwo的首席技術(shù)官Satyendra Rana認為：“(這種方法)是錯誤的。你無法贏得這場戰(zhàn)斗。數(shù)據(jù)不斷地增長，你會沉入湖底，無法在表面遨游?！?

很多組織都得出了同樣的結(jié)論。此外，IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)，他們必須改變自己的思維方式，專注于運營和變革方面的成果，以揭示大數(shù)據(jù)和人工智能計劃的真正價值。

SAP Leonardo的副總裁David Judge解釋說：“心態(tài)轉(zhuǎn)變至關(guān)重要。我們的客戶有兩條路可走。第一條路是優(yōu)化——自動化并削減人工活動。然后，有些人(專注于)創(chuàng)建新的業(yè)務(wù)模式(與數(shù)據(jù))，這些模式更具變革性。做得最好的公司往往兩者兼顧。”

這傳遞出來的信息很明確。當(dāng)你真正的目標(biāo)是從所有這些數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價值時，只關(guān)注機制是不夠的。因為這陷入了丐詞邏輯的毛病：你如何從數(shù)據(jù)中獲得價值?

通過行動實現(xiàn)價值

diwo的Rana解釋說：“數(shù)據(jù)毫無價值。只有當(dāng)人們在語境中使用數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)才會創(chuàng)造價值。當(dāng)數(shù)據(jù)投入使用時，這就是價值產(chǎn)生的源頭。因此，責(zé)任不在數(shù)據(jù)創(chuàng)建者身上，而是在價值創(chuàng)造者身上，后者要決定如何利用數(shù)據(jù)。”

從表面上看，當(dāng)很多權(quán)威人士將數(shù)據(jù)稱為新的石油或貨幣時，Rana的說法似乎背道而馳，這種新的石油或貨幣似乎具有固有的價值。但當(dāng)組織進一步從事大數(shù)據(jù)、分析和人工智能時，人們發(fā)現(xiàn)Rana的說法是有道理的。

通用電氣的數(shù)據(jù)副總裁兼首席數(shù)據(jù)官Diwakar Goel解釋說：“當(dāng)我們開始使用大數(shù)據(jù)時，我們只是想做一些快速而簡單的分析并獲得一些見解。最初的價值在于揭示這些洞察。但后來我們意識到，這些洞察并沒有改善業(yè)務(wù)。因此，我們需要使這些洞察可操作化，同時將這些洞察轉(zhuǎn)化為行動，你希望將這些洞察提供給能夠?qū)嶋H采取行動的人?！?

事實上，就傳統(tǒng)的對大數(shù)據(jù)采取數(shù)據(jù)優(yōu)先的方法而言，正是這種缺乏以行動為導(dǎo)向的業(yè)務(wù)重點成了老大難，

連續(xù)數(shù)據(jù)平臺Iguazio的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Asaf Somekh解釋說：“數(shù)據(jù)湖是以IT為導(dǎo)向的。數(shù)據(jù)湖正在實現(xiàn)一個章程，以建立一個存儲組織所有的數(shù)據(jù)的平臺。數(shù)據(jù)湖無關(guān)乎改善業(yè)務(wù)成果，也不是商業(yè)計劃?！?

在尋找價值時，請不要揪著技術(shù)背景不放

因此，在設(shè)法實現(xiàn)價值運作時，人們要從業(yè)務(wù)角度而不是技術(shù)角度來看待事物，這非常重要。

這可能比想象得更難。

我去了今年的Strata會議，那時我是帶著自己對人工智能的偏見與會的。我確信，人工智能將迫使行業(yè)重新以商業(yè)價值為中心——我覺得這些東西早已不復(fù)存在。

然而，我對人工智能的關(guān)注也不過是另一種技術(shù)背景而已。我也沒有看到業(yè)務(wù)的視角，只關(guān)注更閃亮的新技術(shù)。

對于我們這些已經(jīng)在科技行業(yè)工作一段時間的人來說，這是一個很難打破的習(xí)慣。

事實上，組織可以從很多形式的大數(shù)據(jù)、分析和人工智能投資中獲得很多商業(yè)價值。訣竅就是專注于如何更好地使那些行動密切相關(guān)的人采取行動。

流分析和時序數(shù)據(jù)的應(yīng)用就是很好的例子，這些例子表明組織如何在遠未完全實現(xiàn)人工智能之前就能實現(xiàn)這一價值。

Striim的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Steve Wilkes解釋說：“流處理和流分析是使機器學(xué)習(xí)可操作化的重要組成部分。如果你可以使數(shù)據(jù)科學(xué)家處在上游并使他們可以使用流處理......那么他們就可以構(gòu)建模型，然后將該模型注入數(shù)據(jù)流......并進行實時預(yù)測和分析?！?

隨著企業(yè)沿著人工智能的道路發(fā)展，它們不能錯過途中任何能夠采取行動的寶貴機會，這同樣很重要。

時序數(shù)據(jù)庫公司Timescale的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Ajay Kulkami解釋說：“(還在發(fā)展中的)第三個步驟是人工智能和機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，在這個領(lǐng)域里，你可以預(yù)測將要發(fā)生的一切。第一個步驟是收集數(shù)據(jù)，但是在這兩個步驟之間還有一個中間步驟，那就是使用數(shù)據(jù)來監(jiān)控正在發(fā)生的事情......然后從監(jiān)控轉(zhuǎn)向可觀察性。這就是我們首先要實現(xiàn)的地方，以便你能夠?qū)崟r地查看業(yè)務(wù)發(fā)生了什么?！?

使你的數(shù)據(jù)有意義

然而，從大數(shù)據(jù)的歷史的，回顧性分析方面的價值主張到以行動為中心的價值主張的所面臨的挑戰(zhàn)在于這增加了賭注。而且，這些行動越接近實時，風(fēng)險和回報就越大。

在這個數(shù)據(jù)促進行動的世界里，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，以及理解如何使用這種準(zhǔn)確性來做出決策或采取行動成了一項戰(zhàn)略要務(wù)。

diwo的Rana解釋說：“決策制定涉及到做決策的人以及用于做出這些決策的數(shù)據(jù)，因此，認知系統(tǒng)需要對兩者都進行建?！粌H僅是數(shù)據(jù)。”

隨著賭注的增加，人們必須理解數(shù)據(jù)本身，這成了實現(xiàn)價值的關(guān)鍵能力和途徑。

通用電氣的Goel分享道：“當(dāng)你攝取大量數(shù)據(jù)時，你會創(chuàng)建大量的‘暗數(shù)據(jù)’，即你所不了解的數(shù)據(jù)。這就是Io-Tahoe這樣的公司發(fā)揮作用的地方。這些公司提供數(shù)據(jù)洞察。在根據(jù)數(shù)據(jù)分析獲得洞察之前，你必須了解數(shù)據(jù)本身?！?

然而，更重要的是，理解數(shù)據(jù)的需求已經(jīng)超出了數(shù)據(jù)沿襲和數(shù)據(jù)治理的范疇。在情境中理解你的數(shù)據(jù)以及其與其它數(shù)據(jù)的關(guān)系(當(dāng)你根據(jù)這些數(shù)據(jù)采取行動時，尤其是這樣)，這變得十分重要。

Goel闡述道：“數(shù)據(jù)攝取基本上是破壞性的。當(dāng)你將數(shù)據(jù)放進數(shù)據(jù)湖時，你將失去數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)集的價值與其說在于數(shù)據(jù)，不如說在于關(guān)系。這是(工具)可以提供幫助的地方。這些工具可以幫你重建以前就存在的關(guān)系，并幫你發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系?！?

數(shù)據(jù)和人工智能的未來

我從Strata大會得到的一大啟發(fā)是，數(shù)據(jù)行業(yè)正在走向成熟。雖然該領(lǐng)域的一些技術(shù)公司仍然堅持傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)精神，并且仍然專注于機制和技術(shù)方面的細枝末節(jié)，但更多的技術(shù)公司認識到，結(jié)果以及對重要數(shù)據(jù)采取行動的能力才是重要的。

人工智能的不斷發(fā)展無疑將在這種成熟過程中發(fā)揮重要作用——并且由于人工智能在未來幾年內(nèi)將牢牢扎根，它可能會使行業(yè)再次發(fā)生變化。

作為會議報道的開始，由SiliconANGLE Media舉辦的企業(yè)技術(shù)實況訪談節(jié)目CUBE舉辦了一場名為人工智能的未來(The Future of AI)的活動。在此期間，SiliconANGLE的研究主管Peter Burris這樣總結(jié)了人工智能的未來：“人工智能的目標(biāo)是為了讓更多數(shù)據(jù)發(fā)揮作用?！?

他接著解釋說，這樣做涉及到這樣的做法——更高效地捕獲數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為價值——然后再使用數(shù)據(jù)。他解釋說，隨著我們?nèi)找孓D(zhuǎn)向人工智能，使用我們新獲得的寶貴數(shù)據(jù)，我們將需要努力應(yīng)對人工智能所帶來的各種后果。

Burris解釋說：“由于有了這樣的行動概念，我們不得不考慮一種新的系統(tǒng)。這種新的系統(tǒng)將被稱為代理系統(tǒng)(Systems of Agency)?！?

系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)并以組織代理的身份對其發(fā)揮作用，這種想法現(xiàn)在才剛剛變成現(xiàn)實。然而，毫無疑問，所有的道路都指向了這樣的目的地。

因此，隨著企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者漸漸走上這條道路，他們必須始終如一地專注于數(shù)據(jù)的價值，這表現(xiàn)在他們采取行動的能力上。