We don’t know what we don’t know!

这句话可能是当前很多企业在面临数字化转型挑战时最真实的写照。“我们不知道,我们不知道什么”,因为数字化转型是一段旅程,也因为每个企业的需求不同、数字化道路不同,所以谁也不能提前预测未来的数字化转型之路应该是什么样的。

但是,这并不是说企业数字化转型是盲目或无章法可循的。恰恰相反,经过过去几年的实践和摸索,无论是从技术还是业务角度切入,关于企业数字化转型已经有一些经过验证的方法论。经过与客户、合作伙伴的共同创新和实践,华为云提出了企业全面云化、全栈智能的“三大关键”。

第一,全面拥抱云原生,加速云上创新,打造企业数字化转型、智能升级的底座;

第二,围绕数据全生命周期技术创新,激发数据潜能,让数据成为新的生产要素;

第三,充分释放AI生产力,使能全业务、全流程创新,打造企业智能升级的核心能力。

通常情况下,经过上述一系列改造和优化,企业就将基本构建起数字原生的基础架构,更好地实现业务的智能化发展。

数字化转型步入深水区

早在2019年,IDC在长期跟踪研究的基础上提出了“数字化转型已经步入深水区”的论断。以云为核心,改造并升级企业IT基础架构,这已经得到广大行业客户的高度认可。对于中国企业来说,随着业界对数字化转型的认识更加深入,转型不能仅仅停留在IT基础架构层面的变革,更要深入触及企业的核心业务、数据与信息、客户体验等,这样才能实现全面而彻底的转型。

随着企业业务转型的深入,云现在进入了稳定增长和平滑演进期。2021年4月,在深圳召开的2021“华为云TechWave全球技术峰会”首场峰会上,华为云再次强调了云原生2．0理念,并发布了分布式云全系列产品。

Gartner在预测2021年的重要科技战略趋势时就曾提到分布式云、人工智能工程化和超级自动化等关键趋势。Gartner认为,分布式云可以取代私有云,并为云计算提供边缘云和其他新用例,代表着云计算的未来。

云的持续演进为企业业务的转型奠定了坚实的基础。所谓企业数字化转型步入深入区,这个深入区很明显是指,企业要掌握利用最新的数字技术支持业务创新,打造更加灵活的适应未来的组织。

一方面是全球数字经济的蓬勃发展使然,IDC预测,2022年全球数字经济占比将达60%,而中国的数字经济占比更高,将达到65%;另一方面,由于疫情的催化作用,企业加快了数字化转型的步伐,中国企业的数字化转型呈现出一些新的特征和趋势。IDC指出,数据与智能日益受到重视,中台与生态的作用进一步凸显,软硬一体化打造新商业模式渐成主流……

与中国企业数字化转型发展趋势相一致,6月18日,在上海举行的华为云TechWave全球技术峰会(人工智能&数据)上,一系列数据和AI新品的推出,以及加速千行百业智能升级的计划和措施颇为引人瞩目。

让数据无处不在,让智能无所不及,企业究竟要如何做?

激发数据潜能,华为云早有准备

企业在数字化转型的不同阶段,需求不同、工作重点也不相同。比如,在数字化转型初期,企业可能以技术为出发点,建立并不断夯实云基座;在数字化转型中期,就迫切需要深入具体的业务场景,将IT与业务进行有机融合,进一步激发数据潜能,充分发掘数据的价值;在步入数字化转型的成熟阶段后,就需要以数字化为推手,以智能化为依托,促进业务、商业模式的创新等。

埃森哲发布的《2020中国企业数字转型指数研究》显示,2020年,只有11%的受访企业属于数字转型领军者,而大多数中国企业的数字化“隐性缺陷”在危机中暴露出来,其核心业务环节尚未全面数字化。

加速企业转型,就必须强化韧性、推进创新。增强企业韧性,一个具体表现就是在外部环境急剧变化时,企业要更多地依靠实时数据分析及洞察,实现主动预测,先于市场做出预判和预警。从促进业务创新的角度看,企业要通过打通数据,实现从销售到生产、供应的高效协同,以及产品与服务的快速迭代。而这一切才都离不开数据。

华为Cloud BU副总裁、全球Marketing与销售服务总裁 石冀琳

“企业要围绕数据这一核心生产要素,充分发掘数据价值,从单点技术创新,走向系统性的技术创新。”华为Cloud BU副总裁、全球Marketing与销售服务总裁石冀琳如是说。

华为云在挖掘数据潜能方面能够为行业用户提供哪些支撑和助力呢?首先在设计理念层面,华为云提出了“DIGITS”,包含集成、治理、智能、可信、搜索&发现,决策六大要素,旨在围绕数据全生命周期构建云原生数据平台,实现数据的全域整合、统一治理和内嵌智能,基于可信数据驱动业务决策;其次,在产品和平台方面,华为云数据使能平台DAYU融入了DIGITS理念,能够为用户提供一站式的大数据解决方案,另外,华为云最新的FusionInsight智能数据湖可提供湖仓一体的数据底座,包含Serverless数据湖探索DLI、统一数据平台MRS、数据仓库DWS、数据湖治理中心DGC、可信智能计算云服务TICS等;再次,在咨询和服务方面,华为云与普华永道成立了联合事业部,双方在云基础设施和咨询服务方面的优势叠加,能够持续为政企客户实现数据资产化提供助力;最后,在与业务场景结合方面,华为云在数据赋能业务创新和高效运营方面找到了多个突破口,比如为传统制造企业建设统一的数据平台和数据视图;帮助金融行业实现风控能力的提升;为互联网企业提供360°画像个性推荐,实现精准营销等。

对数据的利用和数据价值的挖掘是很多中国企业在数字化转型过程中的短板。有的企业想做数据挖掘,但苦于没有数据积累;也有企业虽然有数据,但数据质量不高,且没有经过系统梳理、整合和清洗。好在中国的企业用户现在都认识到了数据的重要性,在数据的收集、整理,以及数据湖、仓的建设和使用上表现出极强的意愿。太平洋财险信息技术中心研发部副总经理叶郁介绍说,大数据、AI等新技术正推动着太平洋财险业务和产品的转型与重塑,提升了经营风控、个客风控、反欺诈等风险治理能力。

释放AI生产力,华为云给你剂良方

有了云基础设施提供的强大算力,以及高质量的业务数据,释放AI生产力就不会是一句空话。石冀琳也反复强调了通过AI构筑企业智能升级核心能力的重要性和必要性。

埃森哲研究指出,企业数字化转型的目标不应仅局限于降本增效,还要不断提升运营的智能性、敏捷性和可扩展性,快速适应市场的变化。打通研发、生产制造和供应链,改造业务流程与模式,用智能化创造出新价值,这是企业数字化转型进入更高层次的核心目标与任务。

但是不可否认,实际上在制造、能源、油气、医疗等传统行业,AI的渗透率并没有想象的那么高。

瓶颈究竟在哪里呢?华为云语音语义创新Lab主任袁晶博士归纳出以下三方面原因:

首先,根据行业场景和应用的需求,必须将客户遇到的业务问题转化成一个AI可以解决的问题。但由于行业场景众多、需求各异,加之企业中既懂业务又懂AI的人才稀缺,所以AI与实际业务之间的鸿沟难以弥合。

其次,在将业务问题转化成AI问题之后,就要高效解决AI问题,这就离不开AI算法与AI模型。但从技术上看,AI应用一直存在着高门槛,AI的工程化或者说泛化能力亟待加强。

最后,即使能够有效解决AI问题,这之后,还要将AI部署和应用于实际生产中,如何与企业的制度、流程、组织、文化等相适应,也需要一个磨合和优化的过程。

问题就摆在眼前,华为云又有何良方呢?

举例来说,华为云ModelArts实现了全流程极简开发,通过一站式AI开发能力和丰富的行业套件,将行业知识快速转化为资产。将行业中存在的问题转变成AI可以解决的问题,对华为云ModelArts来说可谓手到擒来。

再比如,刚刚发布不久的华为云“盘古大模型”带来了AI生产方式的变革。袁晶博士介绍说,盘古大模型是全球现有最大的预训练模型,它沉淀了大量行业知识和数据,实现了AI模型的通用、泛化和规模复制,尤其是在中文自然语言学习和计算机视觉领域处于业界领先,可有效解决AI的跨领域泛化问题。在医学药物研究领域,华为云助力中科院上海药物研究所开展药物筛选,短时间内可完成上千万次的模拟计算,将药物筛选效率提升10倍。

在AI技术上持续创新,在场景化AI解决方案的实践上不断积累,华为云已在互联网、工业、电商等众多场景中,帮助行业客户提高AI开发效率、降低AI开发门槛、释放AI生产力,取得了累累硕果。

结语

最后,还是要重复那句话——企业数字化转型是一段旅程,虽没有一定之规,并且需要根据变化不断进行调整和修正,但是拥抱云原生、激发数据潜能、释放AI生产力应该是大多数企业都必经的主干道。

实现IT和业务的高效协作,以数字化和智能化为推手,实现业务的转型升级与创新发展,这既是企业努力的目标,也是华为云的用武之地。