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联想田日辉:通过大数据来推动中国企业的转型升级
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2017-02-24 11 19



8月23日,GIEC2016全球互联网经济大会暨ECECHINA2016第七届中国电子商务博览会在北京国际会议中心盛大开幕,作为2016全球互联网经济大会的第二大版块大数据高峰论坛研讨会,大会邀请了几位大咖进行演讲。首先邀请的是联想集团副总裁田日辉。


田日辉:我们今天想讨论的题目是说,通过大数据来推动中国企业的转型升级。这是一个很大的题目,我们可以看到,中国是一个制造业的强国。工业是中国经济的最核心的力量,是我们的国之柱石。但是现在我们制造业,我们的工业体系也遇到了很大的挑战,随着互联网经济的发展,新的经济对很多产业有很大的影响,包括我们产品的质量,我们分销的渠道,我们产品对用户的认知,其实都面临着很大的挑战。我们从这些数据可以看出来,我们工业增速在这几年已经是持续下降。怎么样通过新经济的力量,通过互联网,通过大数据力量形成新的商业模式,推动我们的产业变革,推动我们新的经济增长点,这是我们整个国家,包括我们整个产业,不仅是互联网产业,包括我们的传统工业界都在深入关注的个问题。


其实国家在去年也发布了智能制造,中国2025年的总体规划。同时国内有很多其他的国家也在相应的有德国工业4.0在智能制造方面有很多的规划。在这里大数据怎么样发挥它的价值,怎么样推动我们企业的智能化和个性化的升级,是我们重点关注的领域。


谈到大数据,大数据和工业,尤其是智能制造它的关系,这是我们自己的认识,是说大数据是整个工业4.0时代是一个最核心的资产,是一个最核心的驱动力。在传统的价值链里我们关注的是产品,关注的是生产,关注的是怎么样到达用户。在新的价值网络带给我们很多新的商业模式,比如说我们的产品到达用户之后,我们可以通过数据了解用户对我们产品的使用模式。我们产品根据用户的需求能够自动地进行升级,能够智能化的进行个性化的改造,持续的互联网模式进行升级。这些都使得我们产品,包括我们跟用户的沟通渠道也从原来的单向的广播电视的广告模式,变到了通过社交媒体,各种新媒体来进行全方位的、深度的、互动的模式。整个过程中用户是驱动制造业,尤其是供给侧改革的核心的驱动力。我们怎么了解用户,怎么知道用户,这个就是大数据力量。


同时,我们知道用户的需求以后,怎么样能够个性化的满足用户的需求,怎么样能够有柔性的制造能力,能够在非常短的时间内能够给用户交付,根据用户的需求,个性化的定制给他交付,这也是对我们整个生产系统,对我们供应链系统,对我们的物流体系会有非常大的挑战。这里大数据也是核心价值。通过物联网,通过云计算这些技术我们可以非常清楚地了解到我们的产业线,我们的仓库,我们的供应链,我们物流里的每一个环节,进行最高效的优化。所以我们说大数据是贯穿这个产业的始终,是工业4.0一个企业的核心资产。这也是我们希望通过大数据来推动产业升级的一个核心的原因。


在大数据时代企业面临的挑战主要存在很多方面,因为对很多企业来说,它的原先生产系统,包括物流系统,包括跟用户接触的系统可能还没有很好的数字化,虽然这些体系都在运作,但是它没有很好的进行数据搜集。这些数据搜集需要新的设备,刚才说了有机器人,还包括一些工业的LOT的设备来进行帮助。数据来源的复杂度也是企业面临的特别挑战的问题之一。我们刚才讲到要真正的对企业的运作,对产品的质量有深度的提升,我们需要有企业内部的运作,包括ERP数据,包括产业链管理的数据,有各种用户使用过程中的数据,产品使用过程中的数据等等,这些多元的数据,它一方面来源复杂,它的数量大,而且是很多是非结构化的。这些数据如何统一的管理起来,能够做快速的实时响应,高性能进行分析,这都是企业面临的核心挑战。好处是说到目前我们的一些企业已经认识到这个问题,并且也在开始行动。


大数据应用,从基础的原始数据清洗以后,我们一般的企业能够看到企业运营的一些报表,包括销量,渠道和质量等等的,各个领域的一些报表,这些报表只能告诉你已经发生了什么,就是历史上已经发生了什么。更进一步的企业会做一些多维的分析,它会通过,刚才讲ERP,还有质量等数据来综合的进行分析,为什么会发生这些问题,为什么销量会提升,为什么这个地区的用户会对你的产品有比较好的反馈,为什么你的新一代产品用户不喜欢,等等,为什么会发生?再更进一步,其实我们认为大数据最核心的价值还不仅在于已经发生的,以及为什么发生,而是说我们能够做精准的预测。这是在大数据应用里一个比较高级的使用模式。比方说我们可以通过产品在制造过程中的问题以及产品初始的用户反馈,来进行预测整个生命周期,你的质量状况,你的用户的反馈的状况,以及包括有些产品备件的状况。这些预测包括用户的需求量的预测,分产品、分地域需求量的预测,这些是大数据真正发挥价值的地方,对于一个企业它能够提前知道什么将会发生,发生到什么程度,然后让企业提前做好准备,使你的供应链和整个产品质量效益有一个比较大的提升。  


联想在我们刚才讲的体系里已经做了一些工作,我们今天就按照联想的例子跟大家分享一下,就是一个制造业企业,像联想是一个典型的高科技制造业企业,如何通过大数据来进行整个企业的转型升级和产品质量提升和用户体验的提升。我们大概是从2011年左右开始做大数据,从最早的应用的数据分析,到设备的质量的分析,到后来我们把整个联想的供应链,我们的渠道体系,生产体系的数据都整合在一起,形成了联想大数据平台,我们叫UDP。现在已经在全球包括联想在内和我们合作伙伴提供数据服务,包括设备的优化服务。从今年年初我们开始提供,把联想很多经验能够分享给我们合作伙伴,一些大型企业客户,来帮助它们提升产品和业务的价值。所以我们推出了LEAP,来为企业提供大数据产品的服务。


其实大数据大家听起来都很辉煌,但是要做好大数据是一件非常难的事情,我们花了五年的时间把联想的所有的业务体系,不同的大区,因为联想是全球化运营的企业,在全球190多个以后有分支机构,产品线也比较复杂,所有的数据,包括产品设计数据,供应链数据,呼叫中心的数据等等,这些数据需要整合在一起。整合在一起本身数据是不同的来源,不同的系统。因为大家知道联想也是信息化比较发达的企业。其实我们主系统有十几个,外挂的系统加起来有好几百个。这些数据源需要把它整合在一起,来进行深度的分析。这些分析不仅是包括企业内部的数据,也包括电商,包括品牌推广,包括我们的市场合同的一些数据,所有的这些数据整合在一起来进行统一的分析。这样才能避免数据孤岛的问题。所以我们的业务从消费者使用,从产品生产,到渠道,到分销,到业务运营,所有的这些都会由数据来驱动。


这样做的结果我们分成了几套体系,大数据驱动的业务优化体系,其中最核心的一个,就是客户为中心的经营体系。刚才我们也强调了,我们通过用户的在我们设备上,我们的PC,智能手机,包括服务器产品等等,他们使用模式的分析,来优化这些产品,来更好的了解用户的需求,来定制更好的产品。在用户购买的时候,我们通过社交的,新媒体的交叉推介,包括社交的客户关系管理来更好的到达用户。包括我们每一个产品和用户的接触点,从销售到市场,到呼叫中心,都是一个跟用户来持续沟通我们的产品,听取用户反馈的一个渠道。持续的运营分析,我们通过对用户的理解来持续的构建用户的画像。我们联想有一个系统,目前有一亿多注册用户,这些用户对我们产品的使用情况,无论是手机产品,PC产品,都会在整个联想里面有一个统一的分析来贯穿,来优化不同的产品。


从业务的本身的优化来讲,我们的大数据还推动从工厂到供应链,到销售渠道,到我们的代理,到用使用,整个一条龙的数据支持服务。我们可以看到这里面的这几个图,最左边这幅图是我们产品在全球不同的地域它的激活用户,就是在哪些地方使用这些设备。包括精度可以根据地理位置信息,可以精准定位到某个小区。这幅曲线图是说每个产品它的从工厂生产出来,到用户拿到手里多长时间会有哪些质量问题。包括这幅图是说在我们的店面里我们根据视频的分析,可以了解用户对哪些产品比较感兴趣,在哪个销售店面对哪个产品咨询的时间比较长,哪些是热点等等。包括用户在网上对我们产品的评价,也会通过我们一个系统来进行持续的关注和对用户的反馈。


经过这么多年的实践,其实我们是通过在大数据的,我说在战斗中成长。因为实际上大数据是一个一个战役,整合不同的数据,做不同的分析,优化不同的业务,持续的闭环。这样一个持续优化的过程。我们通过五年多的实践,我们也有很多方面的积累,包括人员方面的积累和数据方面的积累,等等。现在我们在全球有八个数据中心。因为用户和设备数据必须是存在本地,比如中国用户数据是需要存在中国的,美国的需要存在美国的,所以我们在全球有八个数据中心。每天新增用户量有30TB。通过这些持续的数据的积累,也为我们的企业的成长和对用户的理解不断的加深。


最后,跟大家汇报一下,通过这几年的积累,我们形成的联想的企业大数据平台,它的核心的功能。我们叫六大产品线,最底下的叫数据采集和转换。这个意思是说我们可以从各种渠道来搜集数据,包括互联网,就是很多网站、很多电商,包括社交,也包括设备本身,就是应用里面来搜集用户使用的数据。另外一个重要的数据来源,是我们的企业内部的ERP等等的应用系统,你的销售数据,你的工厂制造数据等渠道的数据。这个都是通过底下的数据采集和转换套件统一整合到大数据平台。


大数据计算平台主要用里做计算和存储的优化。我们可以支持各种计算模式,包括实施的模式等等,来支持业务的分析。


数据能力开放平台包括了资源开放和分析,和数据工厂。这个实际上是帮助企业来把自己的数据整理好,并且能够和它的上下游企业,包括联想,像联想这样的可以跟上下游,供应商或者渠道来进行数据交换、合作。我们的合作企业包括互联网公司们也跟我们有充分的合作。


大数据应用分析套件,给大家提供可视化的分析和各种算法的整合。很重要的一块我们叫数据资产管理平台。刚才说了要做好大数据,必须把从各个方面来的数据进行整合。这里数据会有非常多的冲突,所以我们数据资产管理平台要进行数据的清洗,原数据管理,主数据管理和数据安全的管理,包括数据隐私的保护。


最右边的平台是数据运维和监控,这是来保证我们系统高效运行的。这些是计算引擎,我就不详细讲了,大家有兴趣的话可以看一下我们发的白皮书。


Leap平台,它的最核心的特征有六大特征:首先,全源数据整合能力,快速汇聚各类数据。这是我们这么多年实践经验的一个深度的总结。因为刚才讲了我们要做企业级的大数据分析,必须把各种数据非常快的整合在一起。我们已经做了很多的支持数据接口,可以支持各种数据库,各种应用系统,包括各种的公共的云的业务系统,都可以通过我们的数据接口,非常方便的进行整合,只要通过拖拉拽的工作就可以完成很复杂的工作。


第二,高性能的数据存储和计算,来数据的存储和分析,支持海量的数据存储和流处理和实时的分析。


第三,一站式的开发应用环境。我们知道大数据分析非常复杂,有很多的算法,有大量数据的清洗工作,我们提供的工具能够让数据整合,让可视化的工作,包括各种算法的应用优化都可以在一个工作环境里非常快速的进行。


联想在全球构建了八个数据中心,这是联想的企业特点,但是我觉得对于我们很多的其他的中国企业也是非常有价值的,尤其是随着一带一路的发展,很多企业要走出去,全球化的数据管控和大数据的支持,我们有很多经验可以跟企业客户来进行分享。


最后一个特点,就是我们平台全自动的智能运维,可以快速的构建大数据平台和让IT人员非常深度的了解到大数据平台的运营的状况。


为了帮助企业做好大数据,我们也提供端到端的服务。包括联想本身也有非常强大的服务器硬件和存储,我们提供大数据的应用管理的平台,尤其是大数据资产管理,整个一站式服务可以帮助企业快速构建大数据服务,实际上对企业最有价值的就是通过大数据怎么样优化业务,怎么样来提升业务价值。所以我们提供很多咨询的服务,包括数据平台的管控,大数据如何使用来提升业务价值,包括业务咨询和技术咨询。


总结:联想大数据希望能够成为企业大数据战略的一个“赋能者”,通过我们数据平台给我们的用户提供技术能力,来发掘企业的业务价值,最后形成一个更高层次的生态,业界共建大数据新的生态圈,以此来推动中国制造的升级和中国产业的升级。

  

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。


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