知識流動鍊告訴你“資料”的重要性

陳春花老師的一場線上演講《激活自我：讓知識為自我賦能》中，提到陳述事實的資料，經過加工處理後形成資訊，通過鑒别後的資訊形成知識，通過行動得以驗證的知識并給予決策便是智慧，這就是知識流動鍊。

在這資訊爆炸的時代，這個充滿知識的時代，人們對知識充滿渴望，卻又應接不暇；我們進入了不确定的時代，疊代加快，不斷出現新增知識，我們卻又認知盈餘，出現選擇障礙；碎片化資訊碎花化時間導緻時間稀缺；同時，對知識驗證的要求也越來越高。以上這些導緻了我們感到：深深的焦慮和安然的孤獨！

怎麼解決這種狀況呢？唯有“知識”可面向未來！那麼作為企業，是否擁有知識呢？怎麼成為一個知識驅動的企業呢？

自上而下建構資料戰略

建構資料戰略這一計劃，是為了監督和改善企業内外資料的擷取、存儲、管理、共享和使用方式。資料戰略是為了将資料更有效的轉為知識，為企業提供決策，為業務成功奠定基礎。是以在制定戰略的時候，重要的是考慮現有的以及未來的業務和技術目标和計劃。對待資料戰略要像對待其他有形價值資産一樣重視，而不僅僅是某個系統或程式的副産品。

資料源的甄别

回到“知識流動鍊”，知識最主要的來源：陳述事實的資料！那麼，企業所需的資料從哪裡來呢？以下為主要的資料來源，對于企業一定要做甄别，是否是有效的資料，對轉化知識有用？

1. 存檔資料：舊系統建立的表單和語句的掃描版本。
2. 内部文檔：本地化大量檔案或者應用程式建立的資料，例如文字處理檔案，電子表格，HTML頁面，PDF檔案等。
3. 多媒體檔案：數字化的圖檔，視訊和音頻檔案。
4. 營運和分析資料庫：一些有IT技術部門将資料存儲在SQL，NoSQL和/或Hadoop環境中。
5. 應用管理系統資料：例如ERP，HR，CRM，PoS和内容管理系統裡面的資料。  
6. 社交媒體資料：來自社交媒體平台的非結構化文本，可用于品牌情感分析。
7. 傳感器資料：借助物聯網（IoT）技術，連接配接到智能裝置的傳感器可以提供地理位置、溫度、噪聲、機器參數，可進行識别資料。
8. 公開網絡資料：包括來自公開行業網站和政府資源公開資料，涉及交通、金融、股市和政府健康資料等衆多主題。
9. 機器日志資料：這是在機器中捕獲的資料，通常涉及伺服器和移動裝置上的活動。

存儲、處理、分析資料，形成有價值的資訊

• 通路，管理和存儲資料：科技的發展提供了快速通路海量、多類别的資料所需的速度、功能和靈活性。除了可靠的通路，企業還需要用于內建資料，確定資料品質，提供資料治理和存儲以及為分析的方法。某些資料可能存儲在本地、或者傳統資料倉庫，也有需要通過雲計算的解決方案，使資料上雲端甚至是上區塊鍊端。
• 分析處理資料：借助資料分析方法與技術工具，将資料進行分析處理，獲得加工修飾後的資料。确定資料的關聯性，進行資料清洗融合，打破資料孤島、混亂、分散性，提高資料的流動性；一系列的操作都是圍繞從資料中獲得有價值的資訊，以及資料洞察力。資料分析處理在整個流動鍊中是非常重要的一步，直接導緻知識的擷取，決策的方向。

資料驅動為導向

擁有可信任的資料源，做可信任的分析，提供可信任的決策，保持企業在知識時代的競争力，企業需要抓住資料的全部價值并以資料驅動為導向提供有價值的資訊轉為企業知識資産。至少從提升業務的角度來看，資料驅動的價值顯而易見。

• 驅動決策：通過資料來幫助拍闆，包括産品改進、營運優化、營銷分析和商業決策等。我們有了資料，就能判斷哪些管道轉化的效果更好，哪些功能樣式更加受使用者歡迎。這也就是我們常說的 BI（商業智能），通過資料來支援決策。
• 驅動産品智能：所謂智能，把它歸結為這麼一種模式：我們有了一定的資料基礎，然後在上面套一個算法模型，再将得到的資料結果回報到産品中。這樣，産品本身就具有了學習能力，可以不斷疊代。比如個性化推薦，通過采集許多使用者行為資料，在這個基礎上訓練使用者興趣模型，然後給使用者推薦資訊，再将使用者的使用資料回報到模型中。智能是一種學習能力，産品智能就是AI（人工智能）概念。

知識的生産力日益成為經濟與社會成功及整體經濟表現的決定性因素。企業擁有的資料量以及處理方式直接影響企業擁有的知識資産。瞬息萬變的資料資訊知識時代，探碼科技已經為你準備好了資料采集分析處理的先進産品與技術，探索Dyson分布式網絡資料采集系統，為你資料準備而服務。

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