현재 금융회사, 전자상거래 회사, 소셜 네트워크 회사, 물류 회사보다는 스스로를 기술 회사라고 부르는 기업이 점점 늘어나고 있습니다. 가까운 미래에는 제조 산업이든 서비스 산업이든 기업은 데이터와 알고리즘을 지원하는 사용자 중심의 기술 조직으로 변모할 것이라고 볼 수 있습니다.
그러나 디지털 트랜스포메이션은 단순히 첨단 기술을 이용해 디지털 제품을 만드는 문제가 아니라, 기술이 뒷받침하는 지능형 관리, 지능형 의사결정, 조직 구조와 문화 구성도 마찬가지입니다.
디지털 트랜스포메이션은 임의의 결정에 따라 사용자 데이터를 수집하거나, 대량의 사용자 정보가 축적되어 데이터를 위한 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. "죽은" 데이터에는 의미도 가치도 없기 때문입니다. 현재 일부 중소형 은행을 예로 들어보겠습니다. 그들은 많은 양의 운영 데이터를 축적했지만 거의 사용되지 않습니다. 그러나 개발 및 프로젝트 담당자는 일일 고객 서비스 피드백, 제품 설계, 운영 활동 및 위험 제어로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 실제로 데이터와 알고리즘을 기반으로 한 지능적인 의사결정은 대부분의 관리 및 일상적인 의사결정 작업을 완료할 수 있습니다.
디지털 혁신의 특징
미래는 모든 작업에 데이터 지원과 '지능적인 의사결정'이 필요한 디지털 세상이 될 것입니다. 이러한 지능적 의사결정은 다양한 기술적 수단을 사용하여 역동적이고 다차원적인 정보 수집을 기반으로 복잡한 문제를 독립적으로 식별, 판단, 추론하고 미래 지향적인 실시간 의사결정을 내리는 프로세스를 의미합니다. 자기최적화와 적응능력을 가지고 있습니다.
인공지능 시대에 데이터와 알고리즘은 비교할 수 없는 효율성 이점을 갖고 있다. Amazon을 예로 들면, 일상적인 경영과 전술적 의사결정은 물론 일상적인 업무까지 데이터 통계와 알고리즘으로 완성할 수 있어 거시적 의사결정 에너지와 전략적 역량을 대량으로 방출하여 관리자들이 집중할 수 있게 해줍니다. 장기적인 전략적 중요성과 더 큰 중요한 방향적 사고에 대해 설명합니다.
디지털 혁신을 통해 기업은 문제 식별, 솔루션 생성, 정보 수집, 결과 예측, 조치 피드백 등 의사결정 단계에서 포괄적인 도움을 받을 수 있으며 기업의 의사결정 역량을 향상시킬 수 있습니다. 지능적인 의사결정은 데이터 변환에서 피할 수 없는 추세입니다.
디지털화를 기반으로 지능적인 의사결정, 지능적인 관리, 지능적인 운영을 수행하는 방법
디지털 혁신을 수행하고 지능적인 의사결정을 실현하려면 첫 번째 조건은 다음을 믿는 것입니다. 데이터는 가치가 있으며 그 데이터는 우리가 세상을 인식하고, 알고, 이해하고, 심지어 합리적인 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
1. 디지털 사고와 개념을 갖습니다.
데이터는 차가운 기록이나 불필요한 비즈니스 액세서리가 아닙니다. 본질적으로 데이터는 인간이 세상을 경험하고 이해하는 수단이다. 사용자, 제품, 거래, 운영 등 비즈니스 시나리오의 모든 것을 데이터로 설명할 수 있습니다. 기업은 이러한 데이터를 사용하여 비즈니스를 이해 및 분석하고 의사결정을 내린 다음 이를 현실에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon에서는 "모든 것은 데이터로 뒷받침되어야 한다"는 말을 누구나 알고 있습니다.
2. 디지털 사고에 부합하는 조직 구조
디지털 조직에는 데이터 자원 구축, 핵심 데이터 통합, 데이터 모델 구축 등 데이터 업무를 담당하는 전담 인력이 있어야 하며, 그리고 데이터의 사용. 조직 구조 설계에 대해서는 AirBnb의 데이터 인프라 부서 및 데이터 과학팀에 문의할 수 있습니다.
데이터 자산은 조직 내에서 완전히 이동 가능해야 하며 데이터 기술은 완전히 개방적이어야 합니다. 동시에 데이터팀과 비즈니스팀이 분리될 수 없도록 보장해야 합니다. 조직은 비용 센터이자 데이터 자산 관리를 담당하는 통합 데이터 "대형 및 중형 플랫폼"을 구성해야 하며, 비즈니스 부서에는 일련의 데이터 애플리케이션 "소형 프론트 데스크"를 구성해야 합니다. 비즈니스 부서는 데이터를 기반으로 신속하게 업무를 수행하고 가치를 찾아야 합니다.
3. 디지털 소프트웨어 및 하드웨어 인프라
데이터 처리 기술에서는 데이터의 생성, 수집, 저장, 처리, 계산, 마이닝, 분석, 표시, 적용 및 관리가 포함됩니다. .전체 공정 기술. 데이터 처리, 계산, 마이닝 및 분석 부분에는 인공지능(AI) 기술이 포함되는 경우가 많습니다. 그러면 데이터 시각화 애플리케이션을 통해 사람들은 데이터를 이해하고 사용할 수 있습니다.
그 중에서도 특히 인공지능 알고리즘이 중요하다.
기본 스마트 칩 및 컴퓨팅 프레임워크를 기반으로 인공지능 알고리즘은 좋은 결과를 얻었으며 지능형 음성, 시각적 이미지, 자연어 및 지능형 의사 결정과 같은 분야에서 널리 사용됩니다. 이러한 지능형 알고리즘을 기반으로 다양한 시나리오의 제품과 서비스를 애플리케이션 계층에서 구축할 수 있습니다.
4. 외부 제품 및 서비스
디지털 "기하급수적 조직"에서는 친숙하고 지능적인 사용자 인터페이스가 중요한 특성이며 기업이 제공하는 외부 제품으로 이해될 수 있습니다. . 제품 및 서비스. 데이터와 알고리즘을 기반으로 하는 디지털 기술은 고품질 제품과 서비스 구축에 대한 강력한 지원을 더 잘 제공할 수 있습니다.
베조스가 2010년 주주들에게 보낸 서한에는 “랜덤 포레스트 알고리즘, 베이지안 추정 방법, RESTful 서비스, 가십 프로토콜(Gossip Protocols), 최종 일관성(eventual Consistency), 데이터 샤딩(Data Sharding)”이라는 문장이 있습니다. 샤딩), 안티엔트로피(anti-entropy), 비잔틴 결함 허용(byzantine quorum), 삭제 코딩(erasure Coding), 벡터 클럭(Vectorclock) 알고리즘... 아마존 회의실에 들어서면 마치 들어왔다고 생각할 수도 있다. 컴퓨터 과학 강의를 잠깐 봤는데, 소프트웨어 아키텍처에 관한 최신 교과서를 살펴보면, 고성능 트랜잭션 시스템, 복잡한 렌더링 및 객체 캐싱, 워크플로우를 사용하여 Amazon에서 사용하지 않는 아키텍처 패턴이 거의 없다는 것을 알 수 있습니다. 대기열 시스템, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석, 기계 학습 및 패턴 인식, 신경망 및 확률적 의사 결정 및 기타 다양한 기술이 있지만 당사 시스템 중 상당수는 컴퓨터 과학 연구 결과가 최신이 아닌 경우가 많습니다. 우리의 건축가와 엔지니어들은 학문적 연구에서 다루지 않은 영역을 탐구해야 합니다. 왜냐하면 우리가 직면한 많은 문제는 교과서에서 찾을 수 없기 때문에 스스로 해결해야 하기 때문입니다. 새로운 솔루션을 만들어내세요.”
이것이 10년 전 아마존이 했던 일입니다. 국내의 많은 인공지능 유니콘 기업들도 지능형 알고리즘을 심층적으로 축적하고 폭넓게 적용하고 있습니다. 기업의 디지털 전환에서는 심층 신경망 및 심층 강화 학습과 같은 지능형 알고리즘을 최대한 활용하고, 유비쿼터스 네트워크 연결 및 접근 가능한 고객 인터페이스를 활용하고, 독립적인 계산 및 다양한 측정을 사용하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 자체 제품 및 서비스는 물론 사용자 피드백에 대한 실시간 추적 및 검증을 수행하여 궁극적인 경험을 위한 지능형 제품 구축을 더욱 촉진합니다.
예를 들어, 다차원 데이터를 통해 사용자 데이터의 개인 정보를 보호하는 동시에 음성 인식 및 자연어 처리를 통해 수많은 상품에서 제품과 서비스를 각 사용자에게 개인화하고 맞춤화할 수 있습니다. 지능형 알고리즘은 강화학습 알고리즘과 결합된 딥러닝을 사용하여 사용자에게 최적의 의사결정 제안 등을 제공하는 친절하고 편리한 고객 서비스 시스템을 구축합니다.
또한 최고의 경험을 갖춘 제품과 서비스를 제공하는 동시에 데이터 순환 및 지능형 알고리즘을 사용하여 외부 제품 서비스, 내부 정보 전송 및 내부 지능형 의사 결정을 위한 채널을 열어야 합니다. .
5. 신속한 내부 정보 흐름 및 정보 공유
많은 기업에서 내부 정보 흐름은 원활하지 않고 단편적이고 계층적인 경우가 많습니다. 이 문제를 아는 사람과 다른 사람이 그것을 이해할 수 있는지 여부는 주로 관계와 이해 관계에 달려 있습니다. 매우 간단한 정보 흐름은 처리되기 전에 여러 노드를 통해 전송되어야 하는 경우가 많습니다. 효율성이 낮다는 것을 상상할 수 있습니다.
전통적인 기업이 디지털 혁신을 시작할 때 데이터 통합과 정보 투명성을 핵심 과제 중 하나로 삼아야 하는 것은 바로 이러한 문제 때문입니다. 디지털 시대에 데이터는 기업의 새로운 핵심자산이 되었습니다. 이런 의미에서 데이터는 특정 개인이나 부서의 사유 재산이 아닌 기업 전체의 중요한 자원으로 간주되어야 합니다. 따라서 조직의 효율적인 운영을 위해서는 데이터 통일성, 정보 투명성, 종합적인 데이터 지원을 달성하기 위해 기업 내 정보 공유 및 유통 시스템 구축에 많은 투자가 필요합니다.
내부 및 외부 데이터와 정보 공유를 구성하고 정보 처리 프로세스를 최적화함으로써 데이터 수집, 처리 및 표시에서 의사 결정까지 모든 범위의 자동화된 구성을 달성할 수 있습니다. 실제 운영 자동화된 알고리즘 기반 의사결정을 가능하게 합니다.
6가지 지능적 의사결정, 지능적 운영
기계 학습, 신경망 등 지능적 알고리즘을 최대한 활용하여 일상적인 비즈니스 문제에 대해 더욱 강력한 지능적 관리 도구를 개발하고, 자동 분석, 자동 의사 결정, 지능형 추천, 지능형 가격 책정을 실현하여 조직의 에너지를 방출하고 제품 기능의 지속적인 개선을 촉진할 수 있습니다.
예를 들어 Amazon에서는 데이터가 실시간으로 수집되고 분석됩니다. 필요한 경우 팀원은 일별, 시간별, 분별, 초별 데이터를 볼 수 있습니다. 이상이 발생하면 시스템이 자동으로 관련 담당자에게 메시지를 보냅니다. 이런 방식으로 문제를 최대한 빨리 발견하고 해결할 수 있습니다.
전통 기업의 디지털 트랜스포메이션을 근본적으로 실현하기 위해서는 네트워크와 디지털 기술을 활용해 지속적으로 가치를 창출하는 것이 가장 중요하다고 볼 수 있다. 높은 수준의 내부 정보 공유를 달성하려면 내부적으로 효율적인 협업 및 커뮤니케이션 메커니즘을 구축해야 합니다. 그리고 장기적인 가치 개념을 바탕으로 기업 문화와 가치를 확립하여 단기적인 관심과 KPI를 약화시킵니다. 왜냐하면 디지털 트랜스포메이션의 전체 구현 과정에서 서비스 시스템을 통합하고 정리하고 구축하기 위해 막대한 자원이 투자되어야 하기 때문입니다. 그러나 장기적인 관점에서만 볼 수 있는 것은 초기 단계에서는 즉각적인 결과가 나오지 않기 때문입니다. 이후 단계에서 생성되는 막대한 이익과 거의 무한한 이익은 무시됩니다.
현재 인공지능 기술은 인간과 알고리즘 사이의 대립과 상보성 같은 문제를 생각하게 할 만큼 효율성과 정확성 측면에서 큰 장점을 발휘해 왔다. 기업의 디지털화 과정에서 디지털화와 지능형 알고리즘의 장점과 특징을 정확하게 이해하고 다루는 것도 필요하다. 인공지능에 맹목적으로 의존할 필요도 없고 다가올 디지털화 시대를 두려워할 필요도 없다. 디지털 지능.