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数据带来的竞争力
数据带来的竞争力
由于技术进步,在未来 10 年或 2020 年代,企业将增加一个新的竞争维度——“得数据者得天下”。

以往有不少企业错误地以为企业使用 OA 覆盖全部流程便是高度的数字化。试想某企业有数万个由 OA 串连起来的文档,其数字化粒度是文档, 而文档内容是必须通过人的识别才能理解及追踪,其数据的精细化程度其实是十分低的。相比之下,有些企业数字化粒度已经去到物料的属性、工艺及提前期或项目资源的依赖、负荷及成本等。后者的数据精细化程度远比前者高。

以往同样有不少企业使用项目、合同及绩效管理软件,但它们只注重项目计划、合同及绩效目标的编著,却忽略了项目计划、合同及绩效目标在执行中及执行后结果数据的真实性和一致性(大数据 5V 中的 VERACITY)。 而当今的机器学习(ML)是绝对分辨不了大话的(不然,法院也不需要有法官和律师了)。

在未来 10 年或在 2020 年代的竞争中,最理想的是企业既能有高度的数据精细化及真实性,又能让所有的企业功能使用统一的数据库, 意思是不同部门的人员所用的数据都是一致的。

““得数据者得天下”的重点是企业必须先处理好其数据的精细化、真实性及一致性,后续的分析及机器学习(ML)才会比得上竞争对手。否则,必然失败!
数据的真实性

数据的真实性,也就是数据 5V 中的 VERACITY,非常重要!


管理的关键是能令人们诚实,而选择管理系统的关键是要确保系统能防止数据的垃圾进垃圾出。如果人们知道信息是垃圾进垃圾出而且管理信息混乱不可靠,那么他们既可以选择诚实但对自己不利,也可以选择不诚实但对自己有利,故不少人会选择不诚实。


数据非真实性除了大大影响管理者的判断外, 也会导致分析及机器学习完全无效。


交易式数据输入


在没有使用电脑之前,人类先有纸质的表格,因此早期的企业软件是填表式的数据输入。意思是每个用户都以填电子表单的方式输入自己所作出的行动 (如请求、承诺、交付、验收等),而系统是用来存储每个独立行动及其审批结果的,但如果行动是基于另一个结构性对象或其子孙对象,如项目活动的资源、可交付成果或依赖,那么结构性对象及其子孙对象的行动就会混合在一人一张大表单输入上。每个人输入后必须通过人手来整合信息。


8MSaaS 无论行动是基于非结构性对象还是结构性对象,都是采用交易式的数据输入。意思是每个用户如同在银行柜员机做交易一般输入数据,而系统实时记录及完成交易,并作出审计跟踪。



除了增加人工处理的工作量外,填表式最大的问题是十分容易出现垃圾进垃圾出。当不真实的数据经过一次或多次人工处理及合并后,不真实性的程度会进一步扩大, 从而最终导致整体信息的完全虚假。


4 眼原则 (制作人及检测人) 的数据


4 眼原则(制作人及检测人)是信息系统授权的核心原则之一。该原则中的制作人及检测人,是指在每个交易至少需要有两个人来完成交易。其中一个人可能负责创建交易,而另一个人可能负责参与交易确认。


8MSaaS 的管理数据是基于 4 眼原则创建而成的,真实可靠。

数据科学低垂的果实

企业数据与消费者数据无论在可用数据源的数量上,还是在数据语义的复杂程度和分折所需的结构性及关连性的程度上,都有很大的区别。 消费者数据可来自多个数据源,以结构化和非结构化的形式呈现,关连性则多数要通过数据科家设计程式来处理。 而企业数据则一般存储在不与外部共享的企业数据库中,结构性及关连性的强弱则视乎企业在其系统实现一体化管理的能力而定,当然十分参差。不少企业拥有大量的电子文档(例如:合同文档、项目计划和绩效审查表单),这些都是非结构化的数据。但即便是它们的结构化数据,也往往存在以下问题:

  • 不可靠:缺乏数据输入/审阅双重检验机制,难以确保数据的准确性;
  • 缺乏数据审计跟踪机制,无法得知数据是何时生成和被更改的;
  • 不关联:由于在创建应用程序功能时没有一体化管理思维,从而导致数据分散不关联。


故自动生成和维护结构化的、可靠的及相互关联的企业数据,是企业数据科学低垂的果实。