你已經(jīng)聽(tīng)過(guò)這樣的大肆宣傳：數(shù)據(jù)是“新石油”，將推動(dòng)下一代業(yè)務(wù)模型的發(fā)展，并提高很多工作的效率。對(duì)于某些公司而言，這一愿景只在PowerPoint幻燈片中才能實(shí)現(xiàn)。而在西部數(shù)據(jù)公司，這已成為現(xiàn)實(shí)。在首席信息官兼數(shù)字分析辦公室(DAO)主管史蒂夫·菲爾波特(Steve Philpott)的領(lǐng)導(dǎo)下，西部數(shù)據(jù)正在通過(guò)一個(gè)靈活的平臺(tái)使其數(shù)據(jù)和分析功能可以面向未來(lái)，該平臺(tái)可以收集和處理數(shù)據(jù)，使不同利益相關(guān)者實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。

 

作為計(jì)算機(jī)硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器(HDD)的制造商和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)公司，西部數(shù)據(jù)已經(jīng)擁有精通技術(shù)的利益相關(guān)者，他們對(duì)利用數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、制造和全球物流方面的改進(jìn)有著無(wú)限的渴望。公司產(chǎn)品的性質(zhì)就要求工程師為新數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備設(shè)計(jì)出最高效的方案，同時(shí)還要在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)壓力下保持利潤(rùn)率。

 

在過(guò)去的幾年中，由于西部數(shù)據(jù)公司將三家公司合并為一家，這就需要保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和互操作性，因此史蒂夫及其團(tuán)隊(duì)采取了一個(gè)重要的行動(dòng)，以制定一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)以下目標(biāo)的數(shù)據(jù)策略：

 

•縮短決策時(shí)間

 

•提升運(yùn)營(yíng)效率，降低成本

 

•啟動(dòng)自助服務(wù)以增強(qiáng)人員能力

 

•以靈活的方式擴(kuò)大技術(shù)規(guī)模，但又不影響將來(lái)業(yè)務(wù)的敏捷性

 

為了實(shí)現(xiàn)這些業(yè)務(wù)目標(biāo)，西部數(shù)據(jù)公司團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于以下方面：

 

•推動(dòng)企業(yè)文化變革的管理和培養(yǎng)

 

•取得一系列的速效成果，以實(shí)現(xiàn)價(jià)值和建立信譽(yù)

 

•獲取數(shù)據(jù)科學(xué)技能和建立人才管道

 

•設(shè)計(jì)一個(gè)具有聯(lián)合運(yùn)營(yíng)模式的分析辦公室以擴(kuò)展其職能，可作出明智的抉擇，并側(cè)重于“單項(xiàng)工作而非所有工作”以保持工作勢(shì)頭

 

•在云端和邊緣技術(shù)方面進(jìn)行設(shè)計(jì)，并開(kāi)發(fā)面向未來(lái)的技術(shù)，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的管理和質(zhì)量

 

通過(guò)讓企業(yè)能夠改善協(xié)作能力，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，縮短獲取洞察力的時(shí)間，提高制造產(chǎn)量，并最終節(jié)省成本，該分析工作的進(jìn)程已顯現(xiàn)出重大回報(bào)。

 

 

高效的首席信息官必須利用組織內(nèi)的熱情去發(fā)現(xiàn)可能性，同時(shí)還要管理期望值，并灌輸一種信心，讓人們認(rèn)識(shí)到首席信息官所推薦的是一條最佳行動(dòng)路線(xiàn)。對(duì)于任何技術(shù)趨勢(shì)，其成熟度周期的頂峰都會(huì)帶來(lái)革命性變革的希望，但許多組織的實(shí)踐過(guò)程在本質(zhì)上則更具漸進(jìn)性。“并不是所有東西都是機(jī)器學(xué)習(xí)用例，”史蒂夫說(shuō)。他首先是查找公司要解決的一些問(wèn)題，然后才開(kāi)始專(zhuān)注于解決方案。

 

然后，史蒂夫和他的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了宣傳工作，以分享公司目前的數(shù)據(jù)和分析能力以及未來(lái)的機(jī)遇。其團(tuán)隊(duì)向具有不同技術(shù)能力的聽(tīng)眾進(jìn)行講述，以解釋公司如何可以更有效地利用數(shù)據(jù)和分析。

 

史蒂夫認(rèn)識(shí)到，盡管戰(zhàn)略性地利用數(shù)據(jù)的愿望非常強(qiáng)烈，但內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)家根本不足以實(shí)現(xiàn)公司的目標(biāo)。而在各個(gè)職能部門(mén)中各個(gè)孤立的分析能力團(tuán)隊(duì)間的競(jìng)爭(zhēng)也帶來(lái)了額外的挑戰(zhàn)。史蒂夫的團(tuán)隊(duì)會(huì)問(wèn)道，“我們是否能像職能分析團(tuán)隊(duì)那樣快速做出響應(yīng)?”

 

為了成功地對(duì)西部數(shù)據(jù)公司的分析能力進(jìn)行轉(zhuǎn)變，史蒂夫必須建立一個(gè)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，構(gòu)建并啟用一些所需的技能，并提供一些可擴(kuò)展的工具來(lái)釋放平民數(shù)據(jù)科學(xué)家的能力。他還必須向精通技術(shù)的業(yè)務(wù)合作伙伴表明，他可以提高業(yè)務(wù)部門(mén)的價(jià)值，而不會(huì)成為官僚主義和瓶頸。史蒂夫指出，通過(guò)實(shí)施以下措施，“我們證明了，我們通常比職能分析團(tuán)隊(duì)能更快地做出響應(yīng)，因?yàn)槲覀兛梢岳梅治龉δ軜?gòu)建模塊更靈活地來(lái)組合不同解決方案。”

 

 

史蒂夫和他的團(tuán)隊(duì)信奉的口號(hào)是“成功孕育機(jī)遇”。這個(gè)被稱(chēng)為“高效能計(jì)算”小組的IT團(tuán)隊(duì)，并非去要求數(shù)千萬(wàn)美元的預(yù)算和夸大期望值，而是追求快速取得成果以建立信譽(yù)。在找到了數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)源之后，該團(tuán)隊(duì)根據(jù)用例是否為可解決的最有效點(diǎn)，同時(shí)又能清楚地展現(xiàn)增量?jī)r(jià)值，而對(duì)各種用例進(jìn)行了優(yōu)先排序。

 

例如，該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為DefectNet的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，以找出硬盤(pán)介質(zhì)表面的測(cè)試失敗模式。初步測(cè)試結(jié)果表明，有望通過(guò)介質(zhì)表面的空間分布對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。然后，過(guò)程工程師可以跟蹤與制造工廠(chǎng)內(nèi)中上游設(shè)備相關(guān)的模式。從最初的構(gòu)思原型開(kāi)始，該解決方案就逐漸發(fā)展形成規(guī)模化，然后擴(kuò)展到計(jì)量異常檢測(cè)中的用例。現(xiàn)在，生產(chǎn)中的每個(gè)介質(zhì)表面都要經(jīng)過(guò)該應(yīng)用程序進(jìn)行分類(lèi)，而且該解決方案可作為一個(gè)平臺(tái)，被多個(gè)工廠(chǎng)用作圖像分類(lèi)應(yīng)用程序。

 

在開(kāi)發(fā)用于模擬工廠(chǎng)中物料移動(dòng)和配送的數(shù)字化雙胞胎時(shí)，也采用了類(lèi)似的測(cè)量方法。最初的解決方案?jìng)?cè)重于在西部數(shù)據(jù)公司晶圓制造業(yè)務(wù)中模擬物料的移動(dòng)。通過(guò)智能配送而實(shí)現(xiàn)的遞增價(jià)值提供了支持和動(dòng)力，從而可以通過(guò)一系列學(xué)習(xí)周期來(lái)發(fā)展該解決方案。一個(gè)適用范圍狹小的原型再一次成為了一個(gè)平臺(tái)解決方案，目前可為多個(gè)工廠(chǎng)提供支持。這種方法的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是：在新工廠(chǎng)的部署工作會(huì)重復(fù)使用80%的原有已開(kāi)發(fā)的資產(chǎn)，而僅剩下20%需要根據(jù)具體現(xiàn)場(chǎng)情況進(jìn)行定制。

 

 

在其團(tuán)隊(duì)贏得可以為組織帶來(lái)幫助的聲譽(yù)后，史蒂夫成立了數(shù)字分析辦公室，其使命是“大規(guī)模加快分析工作，以更快地創(chuàng)造價(jià)值。”由數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、業(yè)務(wù)分析師和學(xué)科專(zhuān)家組成，該團(tuán)隊(duì)旨在為企業(yè)提供聯(lián)合分析能力。數(shù)字分析辦公室與也擁有自己的數(shù)據(jù)科學(xué)家的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作，解決具體的難題，這通常涉及將分析能力投入生產(chǎn)中，將這些能力規(guī)模化，以及確保其具有可持續(xù)性。

 

數(shù)字分析辦公室會(huì)跨多個(gè)職能部門(mén)開(kāi)展工作，以找到哪些部門(mén)在為相同的目標(biāo)開(kāi)發(fā)不同的解決方案，同時(shí)會(huì)使用不同的方法，獲得不同的結(jié)果。在企業(yè)支持的方法和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，可使業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)更快地獲取洞察力，并會(huì)創(chuàng)造更高的價(jià)值。

 

為了贏得更多關(guān)注，數(shù)字分析辦公室組織了一次黑客馬拉松活動(dòng)，將90名工程師分成23個(gè)團(tuán)隊(duì)，他們花了三天的時(shí)間為一個(gè)具體用例來(lái)制定解決方案。然后，一個(gè)評(píng)審小組對(duì)方案陳述進(jìn)行打分，對(duì)用例所獲得的評(píng)分進(jìn)行排名，然后為最有前途的項(xiàng)目給予資金支持。

 

除了利用黑客馬拉松活動(dòng)來(lái)產(chǎn)生新的需求外，業(yè)務(wù)合作伙伴還會(huì)為數(shù)字分析辦公室?guī)?lái)新的想法。這些想法將提交給分析指導(dǎo)委員會(huì)，以確定其業(yè)務(wù)價(jià)值、優(yōu)先級(jí)以及是否批準(zhǔn)成為新舉措。然后，一項(xiàng)新舉措會(huì)在一系列沖刺過(guò)程的“快速學(xué)習(xí)周期”中進(jìn)行迭代，以向指導(dǎo)委員會(huì)展示其價(jià)值，然后決定是否維持或擴(kuò)大資金支持。這使西部數(shù)據(jù)公司可以明智地做出抉擇，并側(cè)重于“單項(xiàng)工作而非所有工作”以保持工作勢(shì)頭。

 

 

史蒂夫說(shuō)：“要做好準(zhǔn)備，但要提醒一下：數(shù)據(jù)科學(xué)家將是限制因素，而并非技術(shù)。”他在西部數(shù)據(jù)公司的數(shù)字化進(jìn)程的早期就認(rèn)識(shí)到，他需要在頭腦中將培養(yǎng)技能的問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

 

理想的數(shù)據(jù)科學(xué)家是受好奇心所驅(qū)使的，并會(huì)超出數(shù)據(jù)的單一維度或平面來(lái)提出“如果……會(huì)怎樣”的問(wèn)題。他們可以理解和構(gòu)建算法，并具備業(yè)務(wù)流程中的課題專(zhuān)業(yè)知識(shí)，因此他們知道在哪里尋找獲取洞察力的細(xì)微蹤跡。史蒂夫發(fā)現(xiàn)，這些獨(dú)角獸僅占公司中數(shù)據(jù)科學(xué)家的10%，而另外90%的數(shù)據(jù)科學(xué)家則必須與學(xué)科專(zhuān)家配對(duì)，以將理論知識(shí)與業(yè)務(wù)流程知識(shí)結(jié)合起來(lái)才能解決問(wèn)題。

 

雖然將這些人配對(duì)在一起并非不可能，但是效率很低。作為回應(yīng)，史蒂夫并沒(méi)有問(wèn)如何培訓(xùn)或雇傭更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家，而是問(wèn)：“我們?nèi)绾螛?gòu)建自助服務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)功能，而它僅需要具備類(lèi)似SQL的技能?”西部數(shù)據(jù)公司開(kāi)始探索谷歌和亞馬遜公司的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)功能，該機(jī)器學(xué)習(xí)功能可產(chǎn)生更多的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。該愿景是為了抽象出在設(shè)計(jì)算法時(shí)所涉及的更復(fù)雜的技能，以便可以培訓(xùn)業(yè)務(wù)流程專(zhuān)家自己進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)研究。

 

 

許多組織都采取了錯(cuò)誤的步驟，即僅就技術(shù)來(lái)制定數(shù)據(jù)策略。這種方法的局限性在于，企業(yè)會(huì)承擔(dān)過(guò)度設(shè)計(jì)解決方案的風(fēng)險(xiǎn)，并且難以快速產(chǎn)生價(jià)值，而當(dāng)產(chǎn)品上市時(shí)，該解決方案可能已過(guò)時(shí)。史蒂夫意識(shí)到了這種風(fēng)險(xiǎn)，然后指導(dǎo)他的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)一種技術(shù)架構(gòu)，該架構(gòu)可提供核心構(gòu)建模塊，而無(wú)需鎖定某一單個(gè)工具。這種適用于特定用途的方法使西部數(shù)據(jù)公司能夠通過(guò)一個(gè)靈活的平臺(tái)讓其數(shù)據(jù)和分析功能面向未來(lái)。此架構(gòu)的三個(gè)核心構(gòu)建模塊是：

 

1.利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集數(shù)據(jù)

 

2.利用分析平臺(tái)處理數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)

 

3.通過(guò)嵌入在業(yè)務(wù)功能中的數(shù)據(jù)加快創(chuàng)造價(jià)值

 

 

第一步是能夠收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并定制成符合每個(gè)公司業(yè)務(wù)模型的方式來(lái)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。例如，西部數(shù)據(jù)公司擁有重要的制造業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)需要亞秒級(jí)的延遲以在邊緣進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)處理，而其他業(yè)務(wù)功能則可以為核心業(yè)務(wù)提供云端存儲(chǔ)。在這兩類(lèi)業(yè)務(wù)工作中，西部數(shù)據(jù)公司每天在其分析環(huán)境中使用80-100萬(wàn)億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，而更多的分析計(jì)算能力會(huì)推向邊緣。該公司還會(huì)基于必須要進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)的頻率，優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置，將數(shù)據(jù)和技術(shù)堆棧脫離。如果該數(shù)據(jù)一年僅需要幾次，那么最好的低成本選擇是將其存儲(chǔ)在云端。西部數(shù)據(jù)公司的公用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)會(huì)跨越所有生產(chǎn)環(huán)境中的流程，并且其結(jié)構(gòu)可通過(guò)各種類(lèi)型的處理功能來(lái)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。

 

此外，隨著西部數(shù)據(jù)公司的用例越來(lái)越多地依賴(lài)于低延遲，顯而易見(jiàn)，他們需要將基于云端的大數(shù)據(jù)功能更靠近于產(chǎn)生數(shù)據(jù)的位置。西部數(shù)據(jù)公司希望通過(guò)提供自助服務(wù)架構(gòu)來(lái)為用戶(hù)群體提供支持。為此，該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)并部署了一個(gè)稱(chēng)為大數(shù)據(jù)平臺(tái)邊緣架構(gòu)的PaaS(平臺(tái)即服務(wù))，該架構(gòu)使用西部數(shù)據(jù)工廠(chǎng)中的云原生技術(shù)和DevOps最佳實(shí)踐。

 

 

利用要進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)，西部數(shù)據(jù)公司提供了一套工具，該工具允許其組織提取、管理和維護(hù)主數(shù)據(jù)。從開(kāi)源的Hadoop到多并行處理、NoSQL和TensorFlow，數(shù)據(jù)處理功能是基于用例的復(fù)雜性以及數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度和種類(lèi)而量身定制的。

 

盡管這些技術(shù)會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展，但西部數(shù)據(jù)公司將繼續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量。在西部數(shù)據(jù)公司，每個(gè)人都要對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量負(fù)責(zé)。為了培育這種文化，IT團(tuán)隊(duì)組建了一個(gè)數(shù)據(jù)管理小組，該小組會(huì)在進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量交付過(guò)程中查找、訓(xùn)練和指導(dǎo)數(shù)據(jù)管理員。由于有了明確的數(shù)據(jù)資產(chǎn)所有權(quán)，對(duì)數(shù)據(jù)集的信任度和其價(jià)值就可以提高。

 

除了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量具有所有權(quán)之外，數(shù)據(jù)管理小組還負(fù)責(zé)平臺(tái)決策，例如如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以便使多個(gè)利益相關(guān)者可以正常工作。

 

 

在具體場(chǎng)景中所應(yīng)用的數(shù)據(jù)會(huì)將數(shù)字和字符轉(zhuǎn)換為信息、知識(shí)、洞察力，并最終產(chǎn)生行動(dòng)。為了在業(yè)務(wù)流程(無(wú)論是查看過(guò)去數(shù)據(jù)，查看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù))中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值，西部數(shù)據(jù)公司開(kāi)發(fā)了逐步升級(jí)的四層功能：

 

•可視化

 

•臨時(shí)查詢(xún)和預(yù)測(cè)性分析

 

•人工智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)智能

 

•人工智能驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)

 

通過(guò)以這種方式設(shè)置分析服務(wù)產(chǎn)品，業(yè)務(wù)合作伙伴可以使用正確的工具來(lái)完成相應(yīng)的工作。數(shù)字分析辦公室并沒(méi)有明確地告訴人們?cè)撌褂媚姆N工具，而是側(cè)重于在該指導(dǎo)原則下使用適合于特定用途的工具集：所構(gòu)建的任何東西都應(yīng)具有一個(gè)清晰、安全和可擴(kuò)展的路徑來(lái)啟動(dòng)，并具有重復(fù)使用的可能性。

 

該平臺(tái)的重用能力大大地縮短了規(guī)模化擴(kuò)展和業(yè)務(wù)提升的時(shí)間。

 

在整個(gè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，針對(duì)公司如何利用數(shù)據(jù)分析作為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源，史蒂夫·菲爾波特和數(shù)字分析辦公室已幫助西部數(shù)據(jù)公司提升了思維方式。聯(lián)合運(yùn)營(yíng)模式、新的數(shù)據(jù)科學(xué)工具以及致力于數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理使公司能夠打造自己的未來(lái)，同時(shí)專(zhuān)注于解決核心業(yè)務(wù)問(wèn)題，而不管技術(shù)潮流如何變化。

 

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