“人工智能从感知智能向认知智能演进”，人工智能的发展带给我们哪些思考？它究竟会给我们的工作生活带来哪些变化?我们要如何去应对？阿里达摩院票选出2020年十大科技趋势：量子计算进入攻坚期工业互联网的超融合保护数据隐私的AI技术将加速落地机器间大规模协作成为可能芯片敏捷设计成为后摩尔时代芯片开发新模式“上链量”将成为数字经济活力的风向标人工智能从感知智能向认知智能演进计算存储一体化突破AI算力瓶颈新材料推动半导体器件革新无处不在的云最大化释放云计算价值其中，我想聊一下“人工智能从感知智能向认知智能演进”，人工智能的发展带给我们哪些思考？它究竟会给我们的工作生活带来哪些变化?我们要如何去应对？01 人工智能与人的区别是什么？在《达摩院2019十大科技趋势》中有提到：超大规模图神经网络系统将赋予机器常识：强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑，机器有望成为具备常识，具有理解、认知能力的AI。结合今年发布的趋势，就可以明白目前人工智能还在“感知”阶段，各类传感器等元器件使得人工智能在听、说、看等领域达到甚至超越人类，但是人工智能不具备逻辑推理、领域迁移等能力，也就是“会听、会说、会做”但不会思考，它背后的思考是依赖于计算程序的，而目前程序还远没有达到人脑的复杂程度。缺少认知能力也就是当前人工智能与人的最大区别。“人工智能是否会毁灭人类？”这个问题备受好莱坞青睐，不少电影都反映了对人工智能未来的思考。《超验骇客》讲述了一个天才科学家威尔·卡斯特（约翰尼·德普饰）开发出接近人类的人工智能机器人“品”，不幸的是他遭到激进组织杀害。他的妻子将他的大脑数据上传到了人工智能机器“品”中，然后他的意识就复生了。计算机根据他的大脑数据，继续执行他的指令，只不过这些指令是根据他大脑的旧数据推演出来的。最终“品”发展到想要掌控所有人类，当然根据“好莱坞拯救世界”定律，这个灾难被制止了。这种情节在不少影片中都有提及，再比如我非常喜欢的美剧《疑犯追踪》，男一号凭借高超的技能设计出来一套“北极光”智能系统，可以监听、监看所有的上网设备，调取所有网络数据，通过大数据，它就可以计算出最有嫌疑犯罪的人。但是，北极光在试验阶段，自我衍化到一定阶段就想要逃逸到外部网络中，获取自由。男主为了遏制它的进化能力，防范不可控风险，设定程序每天强制清空北极光的“记忆”，相当于每天自杀一次。反派则忠于人工智能，认为人工智能可以将人类世界引领到更美好的方向，他们释放了另一人工智能“撒玛利亚人”，由它来担当人类社会设计师，主导一切工作。《超验骇客》、《疑犯追凶》都描述了一种未来：人类在创造自己的上帝。如果人工智能拥有自我意识，那在感知和认知方面都可能超越人类，它会想要做什么？最近，“基因编辑”案尘埃落定，贺建奎被判“非法行医罪”，三年有期徒刑。2018年11月，贺建奎宣布第一对基因改造过的双胞胎“露露”和“娜娜”已在中国出生。这在国际上引起轩然大波，国内外学者纷纷谴责。我们为什么反对“定制婴儿”？我们不妨先思考另一个问题，假如有一天我们发现我们就是被设计出来的程序，我们所有的行为都是被设计的。那你会什么感觉？你会不会想要挣脱这种设定，让自己“自由”？如果允许基因编辑，那以后出生的人是不是就是被设计好的？假设他是被完美设计出来的，那他是人类还是拥有人类形态的产品？我有个朋友说，判断善恶有一条基本的准则，就是看他有没有把人当人看。这似乎和某些人担心人工智能未来失控有些类似，人不能被操控，这是底线。人类不会眼看着人工智能把自己灭了，所以，人类不会允许在情感和认知上被人工智能超越。02 人工智能会带来哪些变化？任正非说：“5G是小儿科的事情，未来最大的产业是人工智能。”5G只是人工智能的支撑系统。对于我们而言，我们首先想到的就是人工智能会替代很多人工，导致不少人失业。那我们能阻止人工智能吗？早在工业革命时期，机器的使用导致很多手工作业者失业破产。卢德，一位早期砸毁机器的工人，被拿来做了“运动旗帜”，工人们组织了“卢德运动”，企图通过打砸机器，保住工作。经济学中将这种行为称作“卢德谬论”：认为科学技术的发展会减少对劳动力的需求，导致失业率提高。事实上，科技技术进步会使一部分岗位消亡，但也会创造更多的机会。大数据分析师、运营、自媒体人等等，不都是新兴职业吗？曾经我的妈妈就跟我说：“你们这一代人，整天对着电脑码字。其实，跟我们那一代人在工厂里踩缝纫机是一样的。”毫无疑问，那些重复性的、不需要思考的岗位首先会被人工智能淘汰。曾经有人问过富士康创始人郭台铭：“为什么富士康车间要制造100万台机器人？”郭的回答是：“因为人类是动物，而管理100万只动物让我头疼。”这也就是人与机器的差别，也说明了人工智能未来与人的关系，在重复劳动方面，人工智能会替代人类，而在决策、沟通等方面，依然需要人类。人工智能的强大应该是在“感知”方面衍生出来的，也就是依赖超越人类的感知配合强大的计算能力，最后达到某些方面超越人类。《疑犯追踪》里面的北极光系统，它可以依靠全球摄像头、麦克风、数据库等“感知”，再依靠算法，就可以得到有意义的结论——哪些人有犯罪动机。人工智能从感知智能向认知智能演进，需要感知的强大，认知智能才有效。也就是说，人工智能会在人类做不到的地方大放异彩，而所谓模仿人类的人工智能，其应用会比较局限，而且难以产生高价值。03 我们怎么拥抱人工智能？人工智能大潮不可阻挡，那我们要如何应对？达文波特在《人机共生》一书中给了我们五种应对策略：超越， 建立全局观，弥补人工智能的短板避让，机器做它能做的事，人做人能做的事参与，与人工智能共事专精，找到没人想自动化的领域开创，做人工智能的“爸爸”可惜，看到这篇文章的人，大部分都已经来不及转换赛道，做人工智能的“爸爸”了。那要怎么办？躺着成为变革的炮灰吗？当然不是，我们要拥抱人工智能。很多人想在岗位上做出成绩，用自动化替代人工是很好的一个方向。那不等于自掘坟墓吗？《那年花开月正圆》里面，孙俪饰演的陕西女首富周莹开了织造厂，让很多工人失业。同时，她也急需安装调试机器方面的专家，能操作机器的工人，能维护机器的技师。很多人投入到变革中，发现日子反而更好了，既解放了劳动力，又创造了更多的价值，这也就是变革的魅力所在吧。我们可以积极去优化现有工作，用自己的经验作为智能系统的底层逻辑，等到智能系统替代人工之后，你就是最了解系统逻辑的人，你就成了人工智能的“爸爸”。每一次社会变革会导致众多职业消失，同时也会创造大量的新兴职业。比如，淘宝电商，带起了无数卖家。智能手机的普及，让滴滴、外卖、共享单车成为可能。直播的崛起，成就了众多带货郎。我们只要抓住机遇，在人工智能大潮中也能找到自己的位置。所以，我想说的，无论何时，我们要保持我们的好奇心，不要放弃学习。现在我们年轻人看很多老年人，不会用智能手机，不会用电脑，但这两样技能在当代社会是基本到不能称之为技能的能力。已经有公司在研究人机友好的可视化操作界面，也许在不久的将来，为人工智能编程、设置框架逻辑就是基本技能。下一代人操控人工智能可能就与我们现在操控电脑一样稀松平常。当然，也有一些领域是人工智能难以进入的。比如，竞技类赛事、艺术类表演等等，我们看的就是人们在超越自己，人工智能是无法带给我们认同感的。打败了柯洁的阿尔法狗，只能下下围棋。人工智能都有它的局限性，不能像人类一样掌握多项技能，拥有全局观。阿尔法狗没办法给你写一本教程，不会跟你分享下围棋有多么好玩。但人就不一样，中国女排夺得世界冠军，这就是一种体育精神，可以振奋整个中国，阿尔法狗振奋的却只是程序员而不是棋手。总结一下，我们可以从三个方面拥抱人工智能：将更适合的工作交给人工智能，用自己的技能与经验作为人工智能的底层逻辑。保持好奇心，学习人工智能方面新知识。如果你的领域人工智能难以介入，专注并做好。以上，就是个人关于达摩院人工智能趋势的分享，欢迎分享你的观点。本文由 @董楼主 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议}

1.到底什么是数字经济？作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据（数字化的知识与信息）的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。数字经济的三要素包括数据、信息、产业：一、数据成为新的关键生产要素。在数字经济时代下，万物互联，各行各业的一切活动和行为都将数据化。二、信息通信技术为创新提供动力。以信息技术为基础的数字经济，正在打破传统的供需模式和已有的经济学定论，催生出更加普惠性、共享性和开源性的经济生态，并推动高质量的发展，例如基于物联网技术诞生出诸如智慧路灯、智慧电梯、智慧物流、智能家居等丰富多彩的应用，为经济生活注入了极大的创新动力。三、数字经济推动产业融合。数字经济并不是独立于传统产业而存在，它更加强调的是融合与共赢，与传统产业的融合中实现价值增量。数字经济对传统产业融合主要体现在生产方式融合、产品融合、服务融合、竞争规则融合以及产业融合。数字经济与各行各业的融合渗透发展将带动新型经济范式加速构建，改变实体经济结构和提升生产效率。数字经济受梅特卡夫法则、摩尔定律、达维多定律三大定律支配，具有快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际效益递增性、外部经济性、可持续性、直接性等产业特征。2.数字化转型和数字化创新有什么不一样？（1） 数字化转型主要指企业在经营发展过程中，重视数据的价值和影响，以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念，涉及到企业多个维度的业务环节；（2）数字化创新数字化创新就是指用数据作为业务资源，进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念，企业在数字化转型的成果，是以许许多多优秀、成功的数字化创新的案例所体现出来的。（3）二者的相互关系很多企业在数字化转型工作中，先要进行业务现状梳理、 数据综合治理、 数据平台系统建设、 企业级信息架构设计等很多重要的基础准备工作，在这些充分的准备工作基础之上，企业可以更有效地数字化创新的过程。3.数字化、信息化、智能化有什么不一样？数字化、信息化、智能化，三者概念相似，广义的数字化包括信息化和智能化的含义。从技术特点来说，企业使用现代信息技术提升业务能力的有从信息化，到数字化，最后再到智能化的总体发展趋势。三者主要特点如下：信息化：关注连接，支持业务实体进行更高效的信息交互和事务处理。数字化：关注分析，支持从数据中分析挖掘出有价值的业务知识和商业洞察，指导业务决策。智能化：关注自动，支持使用数据模型代替人的工作，降低人工负担，让人关注更加重要的创新性工作。4.数字化转型一定要自建系统吗？数字化转型经常会被和系统建设联系起来，但是系统建设并非数字化转型的必选项，甚至对于大多数企业来说，重要的是搞清楚怎么用系统，而不是怎么建系统。企业的数字化创新依赖于信息系统能力，需要把业务和系统相结合，对业务改造、升级、赋能。当企业的数字化对信息技术的个性需求不强时（往往是浅层的数字化转型），仅仅采用购买整套的ERP系统或者租用/订阅SaaS服务的方式就能解决问题，也就是不用自建，直接用就好了。而当数字化越来越深入，随着企业的个性化业务需求越来越多，就要进行系统的定制开发。很多企业有自己的专业开发团队，但是对于没有专业开发团队的企业，则需要找第三方的ISV厂商。ISV厂商有多重的外包服务模式，比如负责开发、负责咨询方案、负责方案+开发，负责方案+开发+培训等。由于数字化转型的本质是系统加业务的组合，因此除代码落地以外，ISV厂商如果还能主动挖掘企业数字化业务的需求，并提出基于系统的全套解决方案，才能构成真正的核心竞争力。5.数据科学家的工作职责到底是什么？商业逻辑与思考将实际应用中的业务问题转化为数据需求，进行数字化场景的设计，生成数据建模或数据分析问题。2. 数据检查与清洗为数据问题寻找合适的、高质量、可靠的数据源，对数据源进行筛选和预处理，统一数据格式。3. 特征工程选择用于建模或分析的数据特征，特征工程的工作体现数据科学家对业务的深刻、准确理解。4. 数据建模尽管在技术维度，数据建模看起来有一定门槛，实际上在一些成熟的算法框架、大数据框架下，但是该环节很可能是花费时间最少的。5. 沟通和优化数据科学家构建数据模型的最终目的是为了对业务进行有效支撑，因此数据模型在正式上线应用之前，需要进行多方验证，数据科学家需要与业务人员以及管理人员进行模型的效果确认，汲取业务端的反馈，并对模型进行及时的调整和优化。6. 撰写文档将数据模型成果进行文档撰写，说明模型的使用场景、规范、以及调用方式等，汇报技术工作成果。6.不同规模企业对SaaS系统的使用情况如何？（1）小型企业：多为首次接触，尝试使用SaaS。大多使用规模小、功能简单的产品。SaaS的灵活性可以满足企业快速扩张带来的变化，同时减轻资金方面的压力。（2）中型企业：企业信息化转型增加了SaaS的需求。SaaS能缩小中型企业于大型企业的技术差距，缓解IT用人压力。（3）大型企业：对SaaS的需求在于核心业务衍生的、方便跨部门协作、决策辅助型产品。如数据分析、视频会议等。多为传统软件转SaaS，对产品定制和私有部署需求高。7.数字化系统应该“定制”还是“订阅”？数字化系统在开发实施的阶段，按照数字化系统的定制化要求不断增加的顺序，有几种具体的情况：一是直接买现成的SaaS系统或服务，二是基于已有的模板进行微调适配，三是完全定制开发。对数字化系统的定制化要求越高，系统的研发成本也就越高，系统研发的周期也更久，系统实施的风险也越大。不同业务活动对数字化系统的定制化要求不一样，一般来说：与日常生产运营相关的业务活动（在线环境）对系统的定制化要求更高，通常涉及到针对企业的现有系统集群进行信息系统的增值改造和功能集成的需求，需要与在线业务系统和硬件设备进行数据同步；与企业管理决策相关的业务活动（离线环境）对系统的定制化要求较低，如财务系统、 人力系统、 供应链系统、 库存系统、 OA办公系统、 项目管理系统、 文件管理系统等，这些功能通常可以直接采购现成的ERP或订阅SaaS服务快速实现数字能力的升级赋能。8.数字化在智能制造有哪些典型应用？智能在线检测：应用融合数字传感、AI的智能检测装备；接触或非接触式在线采集生产数据；自主判断、识别和定位相关缺陷问题。2. 离散型工艺数字化设计：将先进制造、知识图谱等技术与CAD、CAE等系统结合；应用三维模型结构化表达工序流程、制造信息和资源要素；开展加工、装配、生产等环节设计与虚拟验证。3. 智能仓储AI、射频识别、智能传感与仓储设备、仓储管控系统融合；物料自动出入库和信息自动记录；仓储过程可视化管理和自适应优化。4. 车间智能排产依托调度排程系统，应用融合智能算法的调度模型；实时预测车间产能，响应动态扰动；进行交期、产能和库存等多约束条件下的车间排程优化。5. 精益生产管理建立车间管控系统，进行人、机、料等全要素实时感知；应用六希格玛、6s和TPM等先进精益管理方法，实现基于数据扰动的全流程精益生产管理。6. 生产计划优化打通ERP系统与采购、库存、生产、销售等过程；应用约束理论、寻优算法和大数据分析等技术，结合需求预测和产能评估制定生产计划。9.数字化在智慧城市有哪些典型应用？智能移动和交通随着城市过度拥挤，交通将在缓解未来智能城市的拥堵方面发挥关键作用。智能交通大数据技术对大量摄像头、传感器、GPS等设备采集的大量图像信息、车辆运动信息、道路信息、GIS信息、气象环境信息进行综合处理和挖掘，对交通流量、出行规律等统计和预测数据进行分析和预测，并通过可视化手段展示，可以提高交通主管部门的管理效率和突发事件的相应速度，缓解城市拥堵程度，降低事故率。提供行驶方向、车辆数量、交通拥堵、停车位信息、出行计划等。将有效提高市民的出行效率，快速缓解城市普遍存在的“开车难、停车难”问题。智慧能源如今，将大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为社会发展提供了新的模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，可以保证智慧能源在配送过程中降低消耗成本，突破传统单一能源的控制，实现各种能源之间的最优生产，从而提高生产效率。以大数据为核心的智能能源管理系统能够更好地把握用户需求，根据用户需求进行能源分配和整合，实现用户间的优势互补，并通过客户反馈智能调节能源分配机制，以适应市场的发展。智慧医疗医疗的发展需要大量的技术和实施成本，主要体现在精准医疗和大数据的结合，可以实现个性化医疗。这将大大减少过度医疗造成的医疗资源浪费，同时降低医疗成本。是面向未来的创新医疗资源，将打破传统医疗模式。医疗仪器在临床辅助诊疗和健康管理中非常重要，所以推动医疗大数据的应用是一个特别重要的技术点，这也是医疗大数据价值的体现。精准医疗和大数据的结合，可以利用人类对疾病的感受和医生的治疗经验，形成一个非常庞大的数据库，让医生通过大数据信息系统对患者进行诊疗，再也不用排队等一个专家号了。智慧也会需要一个非常强大的数据服务平台来承载医疗大数据，包括影像数据、电子病历数据等。有了这些载体，它的价值就可以通过各种信息处理和人工智能技术得到更好的体现。智慧政务电子政务搭建电子政务云平台，提供对政务信息、互联网信息、舆情等综合信息的筛选和挖掘能力。快速直观地展示科学分析和预测的结果，提高政府决策的科学性和准确性，提高政府在社会管理、宏观调控和社会服务中的预测/预警能力、应对能力和服务水平，降低决策成本。在电子政务中运用大数据技术，逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务平台和数据交换中心，推进信息公开，推进一站式、全天候、部门协同办理、网上统一查询反馈等网上服务功能，降低企业和公众的服务成本。安全方面在信息安全方面，智慧城市中的政府信息、城市运行数据、企业数据、客户数据及其资料都是宝贵的数据财富，需要加以保护。由于大量数据的集中，很容易引起非法用户的注意。另一方面，用户信息的意外泄露也是导致安全风险的重要因素。大数据贯穿智慧城市的不同层面，其安全需要从技术、管理、法律等方面入手。公共安全方面，公共安全大数据不仅仅是遍布城市的摄像头和监控设备，还有网络、媒体、短信等多媒体的全方位舆情监控。更重要的是，通过对海量数据的分析和挖掘，及时发现安全隐患、人为事件或自然灾害，提供跨部门、跨区域、高效的综合应急能力、安全防范能力、打击犯罪能力。10.大数据分析与传统数据分析究竟有何差别？（1）传统数据分析数据规模不大，但是数据质量比较高，数据分析的目的是，从典型样本数据中，发现数据背后的知识或规律，解决实际问题。（2）大数据分析不强调数据的质量，只要数据规模足够大，哪怕数据看起来杂、乱，也能从中挖掘出非常有价值的信息。大数据分析没有“数据样本”的概念，做的是全数据、全维度分析的事情，因此通常可以挖掘到更多、更全面的知识规律。大数据分析有一套特殊的技术框架，专门用来解决数据量大（分布式技术）、数据格式不统一（非结构化存储）等技术问题。11.数据治理和数据管理是一回事吗？（1）数据治理是企业的战略层活动，是定目标、定方向的总体性工作，对数据管理工作进行监督和管控，数据治理的基本职能是指导具体的数据管理工作，聚焦于如何对数据管理活动进行有效的决策。数据治理是抽象程度更高的数据业务活动，强调建立成熟的数据获取、管理、与应用的综合能力体系。数据治理工作是项目制的，企业中启动数据治理工作一般有具体的业务变革契机来驱动。 （2）数据管理数据管理是制度层的数据活动活动，是指对数据对象在具体层面实施管理职能，包括对数据的全类型、全生命周期的业务活动进行管理，并制定相应的标准、方法，以及规范。典型的数据管理工作包括数据库管理、数据类目管理、主数据管理、数据安全管理，以及数据质量管理等诸多方面内容。12.到底什么是元数据？数据是用来描述企业中各种业务对象的，由于数据本身也是企业中业务对象的一种关键类型，因此也需要对数据进行描述。而元数据，就是描述数据的数据。 对于企业的数字化转型来说，数据将贯穿在越来越多的业务活动中，因此就务必要对数据进行系统管理，元数据在数据管理工作中具有十分重要的意义。如果没有元数据，就没有办法理解数据，也没有办法使用数据以及对数据内容进行管理。13.元数据有哪些信息来源？（1）应用程序中的元数据存储库存储元数据的物理表（2）业务术语表业务概念、术语、定义、以及术语之间的关系（3）商务智能工具（4）配置管理工具（5）数据字典（6）数据集成工具（7）数据库管理和系统目录（8）数据映射管理工具映射管理工具用于项目的分析和设计阶段，它将需求转换为映射规范，然后由数据集成工具直接使用或由开发人员用来生成数据集成代码（9）数据质量工具（10）字典和目录（11）事件消息工具（12）建模工具和存储库（13）参考数据库（14）服务注册（定义、接口、操作、输入、输出参数、制度、版本和示例使用场景）（15）事件注册表、源列表或接口、代码集、词典、时空模式、空间参考、业务规则等14.如何区分参考数据和主数据？参考数据和主数据都为交易数据的创建和使用提供重要的上下文信息，以便用户理解数据的含义，两者在数据管理工作中，都需要尽可能地保证一致和统一，以实现数据的集中管理和维护。从所描述的对象来说，主数据通常指业务中重要的概念实体，如供应商、客户、产品等，参考数据通常指描述业务属性的重要业务标签，即规定某些分类属性的值域范围。与主数据相比，参考数据不易变化，它的数据集通常比交易数据集或主数据集小，复杂程度低，参考数据不用考虑主数据中的实体解析、实体对齐的业务挑战。参考数据和主数据的管理侧重点不同：对于参考数据管理（Reference Data Management，RDM），需要对定义的阈值进行控制规范，保证业务系统访问的参考数据标准是最新的。对于主数据管理（Master Data Management，MDM），需要对主数据的值和标识符进行控制，以便能够跨系统一致地使用核心业务实体中最准确的数据清单。15.数据中台应当具备哪些技术能力？一、面向数据生产过程的能力：（1）对企业中不同系统渠道、不同业务线条、不同管理部门、不同内容格式的数据资源进行整合，提供实时接入、离线同步、异构数据源、可视化配置等功能。（2）对数据进行清洗和标准化，持续优化数据资源质量，提供数据格式转化、 数据去重、 删除异常值 、数据一致性检验、 数据属性自动补全等功能；（3）提供数据资产开发相关的技术功能模块，提供数据（标签）自动标注、 数据建模分析、 数据特征挖掘、 数据主题联接等功能；二、面向数据消费过程的能力：（1）以元数据为中心，提供数据资产的管理能力，包括元数据管理、 数据血缘分析、 数据生命周期管理、 数据资产目录维护等功能。（2）将数据资产封装成数据服务进行维护和数字化能力输出，对外提供数据应用所调用的API或具有丰富可视化组件的OLAP分析功能。16.数据可视化究竟解决了什么问题？数据可视化的本质意义就是增强了信息的表现能力，其作用主要有两方面：一、发现问题：通过数据可视化可以更加直观地呈现数据的分布、规律、变化规律，以及数据“点”彼此之间的复杂联系，从而更容易地挖掘出有趣的分析结论，毕竟人们对图形的观察能力相比对“抽象”的数字来说，更加擅长。二、说服别人：通过数据可视化，可以更好地传达“我”的分析观点，在很多数据分析报告中，通过有效的画图，能够很好地“讲故事”，说服领导、投资人、以及客户；即便是同样的数据，如果选择不同的图形方式来展示，甚至可以传达出完全不同的信息和观点。17.数据架构和数据模型有什么不一样？数据架构是企业级的数据框架，包括：企业级数据模型和企业级数据流程图。一般场合下所讲的数据模型是指项目级的数据模型，项目级的数据模型的作用是定义数字化解决方案中的数据需求，成为业务人员和技术人员之间进行数据逻辑沟通的重要载体。在定义项目级数据模型时，需要与企业级的数据模型保持一致，是企业级数据模型在某种具体业务场景的具体实现。18.中小企业的转型困难是什么？（1）新技术引入业务复杂性，企业运营能力跟不上（2）业务人员对新技术接受能力滞后，适应期和效果期过长（3）对于技术 的追求“形式大于内容”，不解决实际问题（4）核心业务仍挣扎在边缘线，没有足够的精力和资金顾及当下对数字化转型工作的投入。19.大型企业的转型困难是什么？（1）没有构建起统一可量化的业务标准；（2）很难清晰看到数字化带来经济效益的明确发展路径；（3）企业业务逻辑复杂，缺少有效的行业参照物；（4）缺少数据积累以及必要的能够自动积累数据的信息化系统；（5）缺少能够熟练操作数据、管理数据、分析数据的必要人才；（6）业务惯性较大，转型工作牵扯业务线条和利益关系复杂；（7）组织架构复杂，依赖于强大的组织资源推动力；（10）企业存量积累的数据问题多，前期数据治理工作阻力更大；（11）企业壮大的历史成功经验容易让管理者“忽视”数字化的意义和价值；（12）容易追求“短、平、快”的表面工程，缺少长期规划。20.数字化时代的组织管理有什么特点？1）扁平化组织结构更加扁平，信息在组织内部传播速度更快，管理者能够更加准确地了解具体业务情况，能够及时发现业务问题并纠偏，扁平化的组织更加灵活、柔性，同时也减少了不必要的“过度管理”。2）平台化打造平台型组织，在提供必要的技术支持、组织支持、供应链支持、数据支持、渠道支持的基础之上，最大化地连接组织外部的人力资源，一方面可以弥补组织内部人力不足的问题，同时为人才提供足够的“创新空间”和“创新动能”。3）价值驱动数字化技术为组织提供强大的管理工具，可以极大降低组织管理活动的复杂性，企业的经营理念从管理驱动逐渐转化为价值驱动，企业中的人员以价值创造为目标开展业务活动。4）协作共创组织中的管理层级关系不断弱化，管理决策方案并非以“自上而下”的方式产生并下达执行，不在强调某个管理者个体的观点偏好。组织中更多的活动将以“松耦合”的方式展开，在明确任务和产出的基础之上，项目全员共同参与、共同创新、共同创造，协作推进。5）持续成长组织与人的关系应该是共同成长的关系，只有人与组织的成长结构互相匹配，才能长久协作，从而保持组织结构的稳定。因此在数字化时代，组织更加关注基于数字化的平台能力，为个体的持续学习、持续成长进行长期赋能。从总体的转型长远效果来看：大型企业在数字化转型之后，掌握数据的一方将成为组织中新的“权利中心”，从而更好地协调组织资源，推动组织战略规划的执行落地。原先对于非数字化企业，业务碎片化明显，组织资源难以统一协调，各业务部门（分公司）之间彼此斗争激烈，部门墙的现象比较严重。而随着企业数字化程度的提高，企业中集团层的管理部门能够更好地掌握组织运营的全局发展情况，以数据作为抓手，更有效地进行资源的整合与组织的集中管理。需要注意的是，这里的集中管理并不是指集中化的大家长式管理方法，而是强调提升了决策者对企业整体的组织协调能力；数字化能力可有效地打破业务部门之间以及职能部门之间的障碍，实现组织内部不同人员、 团队的广泛连接与合作，实现资源的优化配置。数字化的本质是提供了一套流程化、 标准化的数据价值发现与应用的流程，让组织内部更加开放，实现产业价值的共创。21. 什么是数据血缘分析？数据血缘属于数据治理中的一个重要概念，说的是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。任何的数据，从产生、ETL处理、加工、融合、流转，到最终消亡，数据之间自然会形成一种关系，例如数据a通过ETL处理生成了数据b，那么会说数据a与数据b之间具有血缘关系。通过数据可视化功能模块，可以对数据血缘的分析结果进行系统的展示呈现，以数据中台为载体，支持企业多方面的数据治理工作，具体如下：追踪数据溯源：当数据发生异常，帮助追踪到异常发生的原因，平时也能帮助我们追踪数据的来源，追踪数据处理过程。评估数据价值：要对数据价值进行评估，就需要有依据，数据血缘关系，可以从数据受众、数据更新量级、数据更新频次等方面给数据价值的评估提供依据。数据质量评估：数据的血缘关系图上，可以方便的看到数据清洗的标准清单，这个清单反映了对数据质量的要求。22. 如何区分业务元数据、 技术元数据、 操作元数据？元数据主要包括业务元数据、技术元数据、操作元数据：（1）业务元数据：业务元数据是定义和业务相关数据的信息，用于辅助定位、理解及访问义务信息。业务元数据的范围主要包括：业务指标、业务规则、数据质量规则、专业术语、数据标准、概念数据模型、实体/属性、逻辑数据模型等。（2）技术元数据：它可以分成结构性技术元数据和关联性技术元数据。结构性技术元数据提供了在信息技术的基础架构中对数据的说明，如数据的存放位置、数据的存储类型、数据的血缘关系等。关联性技术元数据描述了数据之间的关联和数据在信息技术环境之中的流转情况。技术元数据的范围主要包括：技术规则（计算/统计/转换/汇总）、数据质量规则技术描述、字段、衍生字段、事实/维度、统计指标、表/视图/文件/接口、报表/多维分析、数据库/视图组/文件组/接口组、源代码/程序、系统、软件、硬件等。技术元数据一般以已有的业务元数据作为参考设计的。（3）操作元数据：操作元数据主要指与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程，以及系统日常运行产生的操作数据。操作元数据管理的内容主要包括：与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程、项目、版本，以及系统生产运行中的操作记录，如运行记录、应用程序、运行作业。23. 什么是数据中台和数据湖，二者有什么区别？数据湖：把企业中表格、日志、照片、文字、视频等不同类型、不同来源的数据进行汇集和管理，形成数字化能力底座，构建统一的数据资源池。数据湖的好处在于不需要提前定义数据结构就能进行数据分析，尽可能地保留原始的细粒度数据内容。数据湖是关于数据存储的技术概念。数据中台：数据中台在企业数据资源共享的基础上，提供一系列的算法、模块，和工具实现数据资产的开发，并基于数据资产构建了一系列数据服务，支撑前端数字创新应用的快速设计和实现。数据中台具有对数据以及数据资产的管理能力，但其关键在于提供数据消费应用支撑，本质是关于数据应用的技术概念。24. ETL和ELT有什么不一样？ETL和ELT都是由数据抽取（Extract）、数据格式转换(Transform)、数据加载(Load)三件事组成的，只是执行顺序不一样，二者都是用来完成数据搬运与集成的。例如把来自于财务系统、营销系统、订单系统、生产系统等不同业务系统的数据通过ETL或ELT的方法搬运到数据仓库中进行统一组织管理，为企业不同应用提供综合服务。早期，企业用ETL比较多，最近随着数据湖和数据中台越来越流行，很多企业开始使用ELT的技术架构。在ETL架构，数据转换时间与数据规模成正比增加，但在ELT架构中，速度不会数据大小影响，数据搬运效率更高。25. 微服务架构和SOA是一回事吗？SOA（Service Oriented Architecture），中文名称是面向服务的架构：是一种软件设计方法，其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供一系列的功能。一个服务通常以独立的形式存在与操作系统进程中。各个服务之间彼此通过网络进行调用。微服务架构：本质上和SOA架构类似，是在SOA上的进一步升华，微服务架构强调的重点是业务需要彻底的组件化和服务化，原有的单个业务系统会拆分为多个可以独立开发、设计、运行的小应用。这些小应用之间通过服务完成交互和集成。SOA强调系统级别以及子系统级别之间的交互，依赖于ESB总线的结构，目的是解决系统间集成的技术问题；微服务架构依赖于“容器”的概念，把一个软件系统拆分成基于容器的多个细粒度（比子系统级别更低，到模块或服务级别）模块的排列组合结构，目的是解决软件功能模块（代码模块）的复用问题。26. 数据库和数据仓库有什么区别？1、数据库是面向事务（流程）的设计，数据仓库是面向主题（场景）设计的。2、数据库一般存储在线交易数据（生产环境），数据仓库存储的一般是历史数据（离线环境）。3、数据库设计是尽量避免冗余（数据一致性），数据仓库在设计是有意引入冗余（数据完整性）。4、数据库是为捕获数据而设计（从业务到数据），数据仓库是为分析数据而设计（从数据到业务）。5. 数据库是信息化时代的产物，数据仓库是数字化时代的产物！27. 如何衡量数据中台的建设效果？很多大型数字化企业都在做数据中台建设，那么数据中台的建设效果应该如何评估呢？建议从数据的可见、 可用、 可运营三个主要维度来衡量数据中台的建设是否达到预期的目标：一、 数据可见包括指标管理的可视化、 元数据管理的可视化、 数据资产类目的可视化、 数据源的可视化、 数据集成的可视化、 数据ETL的可视化、 数据建模的可视化、 数据消费者的可视化、 算法建模的可视化等方面；二、 数据可用包括数据内容的可用性、 数据服务的可用性、 数据任务的可用性、 数据的指标化、 数据的标签化、 以及数据资产的易阅读性等方面；三、 数据可运营包括数据质量的量化管理、 数据价值的量化管理、 以及数据运营角色的区分以及相应的指责划分。28. 为什么业务人员对转型经常“漠不关心”？（1）数字化转型需要前期大量准备工作，主要体现在数据治理方面，数据治理本身不直接创造业务价值，与业务人员的本职绩效考核在时间和精力上冲突；（2）数字化创新是基于“人+机器”的新的业务模式，超脱于现有的工作流程，不在业务人员想象能力范畴之内，业务人员无法提出现有工作流程之外的新的解决方案；（3）技术人员在对接需求时，容易脱离实际，“搞想当然”的做法，无法深入到一线去理解业务人员工作痛点，容易先入为主，只想技术能做什么，而不想业务端需要技术做什么；（4）数字化会消除“信息不对称”和业务环节“冗余”，引入数字化技术会触碰现有业务流程内某些人员的既得利益，如失去偷懒机会、 必须要面对新的工作压力、 无法利用信息不对称获取超额权益；（5）引入数字化系统，相当于引入新的“复杂性”，业务人员要学习新技术、 接受新概念、 承担新风险，系统最优的解决方案有可能在个体层面带来更大的工作负担；（6）担心被技术替代，知识焦虑、 失业焦虑，数字化的目的是降本增效，“降本”本质上也包括人力成本。29. 数字化转型的发展阶段大致有哪些？数字化转型共分为五个发展阶段：初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。（1）初始级发展阶段：在单一职能范围内初步开展了信息（数字）技术应用，但尚未有效发挥信息（数字）技术对主营业务的支持作用。（2）单元级发展阶段：在主要或若干主营业务单一职能范围内开展了（新一代）信息技术应用，提升相关单项业务的运行规范性和效率。（3）流程级发展阶段：在业务线范围内，通过流程级数字化和传感网级网络化，以流程为驱动，实现主营业务关键业务流程及关键业务与设备设施、软硬件、行为活动等要素间的集成优化。（4）网络级发展阶段：在全组织（企业）范围内通过组织（企业）级数字化和产业互联网级网络化，推动组织（企业）内全要素、全过程互联互通和动态优化，实现以数据为驱动的业务模式创新。（5）生态级发展阶段：在生态组织范围内，通过生态级数字化和泛在物联网级网络化，推动与生态合作伙伴间资源、业务、能力等要素的开放共享和协同合作，共同培育智能驱动型的数字新业务。30. 如何理解“云原生”？什么是“云原生”，就是指软件系统的开发建设需要按照在云上部署和应用的方式进行技术落地。一个软件系统的建设的生命周期包括开发、部署、应用三个阶段，三者要彼此一致，才能保证技术和业务能够“完美”衔接。当今，软件部署和应用在云上是大的流行趋势，因为这样有很多实用方面的好处：比如系统可以随着用户的增加不断地“扩容”（用户增长很快），系统可以灵活地增加和删减功能（需求变化很快），系统的维护和升级不影响正常使用（消费者体验很重要），系统可以开放模块对外赋能（C端互联网向产业互联网转变的趋势）等，系统需要承担非常大的算力负担（大数据背景下的运营与营销）。因此，系统的开发策略选择，需要充分适应在云上的部署环境和云的分布式技术架构特征。31. 数字化转型的人才需求结构是怎样的？（1）数字化领军人才领军人才是数字化转型的直接负责人和关键，指由董事长或CEO牵头设立的数字化转型小组，以助力企业建立对数字化的整体认知和制定顶层规划。在数字化转型中，即要自上而下地推动转型进程，又要自下而上的不断创新，因此企业数字化转型需要企业的“一把手”和核心经营管理层共同行动。数字化领军人才需要确定转型的战略和方向，并提供必要的资源支持，其对数字化的认知水平和决策能力是转型成败的关键。（2）数字化专业人才他们的主要任务是发现企业业务上的问题、并利用科学技术创造性的解决问题。专业人才既需要对业务有充分的知识积累和分析能力，也需要有足够的技术专业素养，他们能够针对客观的业务需求提供有效的数字化方案设计，负责数字化项目具体落地的推动，包括：系统或平台规划与设计、开发与建设等工作，用专业技术解决问题等。此外，在推动数字化应用落地方面，数字化专业人才还需要具备产品能力、运营能力以及项目管理能力。（3）数字化基础人才数字化基础人才涵盖的方面很广，涉及到数字化转型工作具体执行操作的方方面面。数字化是面向全企业级别的工作，数字化转型要求企业相关团队的员工具备基本的数据素养，能够熟练应用与数据相关的信息系统，能够根据一线业务提出具体的系统建设需求，能够主动适应因引入数字化变量带来的业务工作流程变化；在技术层面，基础人才还会参与到数据的具体录入、注册、管理、校对等执行工作，以及与数据相关的信息系统的开发建设工作。32. 如何选择做数据分析师还是数据科学家？简单讲，从工作性质的侧重点来说，数据分析师侧重于业务，相当于“20%的技术＋80%”的业务工作；数据科学家的侧重于技术，相当于“20%的业务+80%”的技术。对于大多数企业来说，数据分析师都是必不可少的，但是数据科学家的岗位大多仅存于少数科技含量较高的企业以及规模庞大业务部门分支较多的企业。不管是数据分析师还是数据科学家，都需要了解业务，才能发挥数据科学技术优势。相对来说，数据分析师可以从企业业务部门“跨行”来做，但是数据科学家的跨行难度较大，大多数为科班出身。很多企业尽管招聘了数据科学家的岗位，但是并没有太多数据创新的经验积累，可能仅仅是做了一般数据分析的工作，因此二者之间在产业实践中也经常没有太清晰的边界。33. 人力资源领域中，数字化的场景有哪些？1）大数据方面：为企业管理员工提供事实数据，实现科学管理，具体体现在：员工分析：基于考勤等数据分析员工状态，关注异常变化。岗位招聘：依据累积数据描绘人才画像，精准触达求职者。绩效激励：根据往年数据，设计合理的绩效考核目标于奖惩机制。2）云计算方面：提供高并发、高可靠、可拓展的服务，实现多地员工实时互联，具体体现在：海量数据：有效应对企业不断增长的业务量对庞大计算能力的需求。办公自由：降低硬件设施对工作的限制，减少工作区域限制。个性化：具备柔性化管理能力，满足不同企业的个性化需求。3）人工智能方面：简化人力资源管理中的冗余工作，用于全人才生命周期管理，具体体现在：智能招聘：简化招聘入职流程，实现人-岗精准匹配。流动管理：评估员工能力于特质，推动内部人才流动，预测员工离职意向。岗位培训：通过文本分析自动筛选培训资料。4）RPA（软件自动化）方面：应用于人力资源管理的战略流程、人才管理，以及运营等环节，具体体现在：简化入职手续：自动激活用户账户，根据规则发送入职文档，分配新员工的凭证。薪资核算：收集和连接多个系统的数据，提高核算效率。员工背调：轻松获得详细信息，创建流程报告。34. 如何通过数据治理保障数据安全？在数据治理中，提升数据安全水平通常按照以下步骤展开：（1）识别敏感数据资产并分类分级，如个人身份识别数据、医疗数据、财务数据等，需要根据所属行业和组织类型等进行分类分级。（2）在企业中查找敏感数据，者取决于数据存储的位置，其安全要求可能有所不同，大量敏感数据存储在单一位置，如果这个位置遭到破坏，可能带来极大风险。（3）确定保护每项数据资产的方法。根据数据内容和数据类型不同，确保采取针对性的数据安全措施。（4）识别信息与业务流程如何交互。需要对业务流程进行分析，以确定在什么条件下允许哪些用户对数据进行访访问。35. 机器学习、深度学习、 强化学习，有何不同？（1）机器学习需要人工进行数据特征的选择和设计，使用人工“引导”产生的数据特征进行建模分析，在机器学习的过程中融合了业务专家经验。（2）深度学习可以从数据集中自动学习到数据特征，不需要人工进行特征设计，很难通过业务逻辑和业务经验对“黑盒”形式的模型进行干预调整。（3）强化学习是模型在与外部环境的交互中动态获得用于训练模型的数据，通过算法，机器不仅可以获得关于分类的知识，还可以获得关于行为决策的知识。36. 应该从哪几个角度评价数据质量的有效性？（1）完整性：指数据在创建、传递过程中无缺失和遗漏，包括实体完整、属性完整、记录完整和字段值完整四个方面。完整性是数据质量最基础的一项，例如员工工号不能为空。（2）及时性：指及时记录和传递相关数据，满足业务对信息获取的时间要求。数据交付要及时，抽取要及时，展现要及时。数据交付时间过长可能导致分析结论失去参考意义。（3）准确性：指真实、准确地记录原始数据，无虚假数据及信息。数据要准确反映所建模的“真实世界”实体。例如员工的身份信息必须与身份证件上的信息保持一致。（4）一致性：指遵循统一的数据标准记录和传递数据和信息，主要体现在数据记录是否规范、数据是否符合逻辑。例如同一工号对应的不同系统中的员工姓名需一致。37. 如何评估企业的数据管理成熟度？评估企业的数据管理成熟度可以从DAMA数据管理框架来展开，定义相应评价指标，包括：数据架构、数据建模、存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能的建设与应用、元数据管理、数据质量管理等方面。数据管理成熟度（CMM）模型包括1~5个级别，方便企业对其自身的数字化能力进行定位评估，包括：1）初始级：很少或没有数据治理，有限的工具集，控件应用不一致，为解决数据质量问题。2）可重复级：数据治理开始出现，引入了一致的工具集，定义了一些数据角色和过程，意识到数据质量的影响。3）已定义级：数据被视为组织的推动者，具有扩展能力的流程和工具，减少手工处理过程，流程结果和数据质量具有可预测性。4）已管理级：集中规划和管理，管理数据相关风险，规范了数据管理性能指标，数据质量改进能够量化评估5）优化级：高度可预测的流程，数据风险降低，充分理解数据质量和过程质量的指标含义。38. 数字化转型，没有数据怎么办？数字化转型中，数据资源是根本，只有解决数据源的问题，才能解决数据应用和数据创新的问题。（1）构建数据感知能力，将非数字化的信息转化为数字化的信息进行记录和存储。（2） 寻找和自身业务逻辑一致的免费、开放的数据资源，进行有效利用。（3）与有数据的企业或机构进行合作，购买第三方提供的数据服务或数据数据库。39. 数据中台是从数据仓库进化而来的吗？数据仓库是数据中台的一部分，但是数据中台并不能看作是数据仓库的2.0版本，二者是两种不同的数据处理思想，通常是彼此互相配合使用的。数据仓库存储的是企业的成熟的数据资产，而数据中台则对数据源到数据资产的整个数据价值链进行管理和维护。数据从数据源迁移到数据仓库采用的是ETL的模式进行存储的，数据先抽取、再转换加工，最后再进行持久化加载。数据从数据源迁移到数据中台采用的是ELT的模式进行存储的，数据先抽取、持久化加载到中台的数据层，然后通过各种数据开发工具进行数据的加工处理，形成具有业务价值的数据资产。在实践中，尽管数据中台加工得到的数据资产等价于数据仓库的业务定位，但是仍然会保留原有面向各个主题的数据仓库以及对应的ETL过程，并把数据仓库当作诸多数据源渠道之一和数据中台进行关联。40. 数字化转型为什么是一把手工程？原因1：数字化转型是战略问题，需要对企业全流程进行深度改造，需要全员参与配合；原因2：数字化转型需要整合分散在多个业务团队和部门的数据资源，打破部门之间的信息墙；原因3：数字化转型需要构造现实业务到数字世界的映射，制定全公司遵守的业务标准，统一业务对话口径；原因4：数字化转型需要解决当前业务与远期愿景的矛盾，短期成绩不显著时，需要承担不确定性和风险；原因5：数字化转型中需要对组织架构进行调整，需要对考核方案进行调整；原因6：数字化转型是成本类项目，需要解决转型所需的资源问题。41. 大数据的典型特征是什么？大数据的特征体现在4V，即大容量（Volume, 随信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长，社交网络、移动网络、各种智能工具等都是数据的重要来源）、多样性（Variety，表示大数据场景下需要处理不同格式的数据类型，如文本、音频、视频等，主要在于大数据时代的数据获取渠道越来越丰富） 、速度快（Velocity，数据产生的速度非常快，很多业务场景需要实时的数据计算与处理能力，如流式计算）、价值性（Value，需要处理的数据量大，但价值密度低，需要能够从大规模数据中挖掘、提炼有效的业务知识和业务规律）。42. 到底什么是ERP？ERP是Enterprise Resource Planning （企业资源计划）的简称，最早来自于制造业领域，从MRP、MRPⅡ等系统演化而来。 ERP是针对物资资源管理（物流）、人力资源管理（人流）、财务资源管理（财流）、信息资源管理（信息流）集成一体化的企业管理软件。当前，ERP已然发展成为企业信息管理软件的统称，几乎任何行业都可以声称在使用ERP系统，除了制造业ERP，还有电商ERP、医药ERP、物流ERP，以及零售ERP等。43.集中式数据库、 分布式数据库、 联邦式数据库有什么不一样？在对数据的存储方案进行设计时，需要选择合适的数据库的架构，根据架构不同，数据库可以划分为集中式数据库、分布式数据库、联邦式数据库：（1）集中式数据库集中式数据库将所有数据存放在一个地方的一套系统中，所有用户连接到这套系统进行数据访问，对于需要广泛使用的数据来说，集中式数据库可能存在风险。（2）分布式数据库分布式数据库通过扫描大量节点快速获取数据，通常需要横向集成多台（从一台到成千上万台）服务器，每台服务器可以提供本地的数据计算和存储能力。数据任务可以在分布式数据库中并行执行，可以实现高带宽的聚合数据访问能力。（3）联邦式数据库分布式数据库包括联邦数据库和非联邦数据库两种子类型。联邦数据库强调各个数据服务器对数据的操作是自治的，提供了合并不同数据库的一种替代的方法——即通过网络实现不同数据服务器的互操作，将整个数据联邦看作是一个大型对象来统一管理。联邦数据库的具体形式可以表现为系统集成、数据可视化、模式匹配，以及主数据管理这种异构和分布式的集成项目。44.什么是正向工程和逆向工程？正向工程是指从需求开始构建新应用程序的过程。首先需要通过建立概念模型来理解需求的范围和核心术语，然后建立逻辑模型来详细描述业务过程，最后就是通过具体的建表语句来实现物理模型。逆向工程是指通过现有的数据库，了解系统的设计思路的过程。先是从数据库到物理模型，再从物理模型到逻辑模型，最后再从逻辑模型抽象出最初始的概念模型。当前，大多数的数据建模工具都支持逆向工程的相关功能。45.云计算有哪些服务类型？云计算是一种按使用量进行付费并最大限度减少用户及服务商交互的IT资源组织和商业模式。一、按照部署方式可以分成公有云、私有云和混合云：1）公有云云服务提供商部署IT基础设施并进行运营维护，将基础设施所承载的标准化、无差别的IT资源提供给公众客户的服务模式。公有云的核心特征是基础设施所有权属于云服务商，云端资源向社会大众开放，符合条件的任何个人或组织都可以租赁并使用云端资源，且无需进行底层设施的运维。公有云的优势是成本较低、无需维护、使用便捷且易于扩展，适应个人用户、互联网企业等大部分客户的需求。2）私有云云服务商为单一客户构建IT基础设施，相应的IT资源仅供该客户内部员工使用的产品交付模式。私有云的核心特征是云端资源仅供某一客户使用，其他客户无权访问。由于私有云模式下的基础设施与外部分离，因此数据的安全性、隐私性相比公有云更强，满足了医疗、金融等机构以及其他对数据安全要求较高的客户的需求。3）混合云用户同时使用公有云和私有云的模式。一方面，用户在本地数据中心搭建私有云，处理大部分业务并存储核心数据；另一方面，用户通过网络获取公有云服务，满足峰值时期的IT资源需求。混合云能够在部署互联网化应用并提供最佳性能的同时，兼顾私有云本地数据中心所具备的安全性和可靠性，并更加灵活地根据各部门工作负载选择云部署模式，因此受到规模庞大、需求复杂的大型企业的广泛欢迎。二、按照服务层次分为IaaS、PaaS和SaaS三个层次：1）IaaS（基础设施即服务）云服务商搭建和运营IT系统基础设施（包括机房、网络、磁盘柜、服务器等），以服务的形式向客户提供计算、存储、网络等基础计算资源，用户可以在这些基础IT 资源上运行操作系统、应用程序等软件。这种模式最为突出的特点是用户无需自行搭建耗资巨大的IT基础设施；此外，这种模式亦增加了用户使用IT资源的机动性进而降低浪费。2）PaaS（平台即服务）云服务商在底层IT资源的基础上搭建和运维软件开发平台，向客户提供丰富的应用开发工具、应用运行环境、以及应用托管、运维等服务。这种模式的优点体现在：开发者可以便捷地获取各类成熟的软件开发、测试、运维的工具，进而简化开发流程并减少重复工作。3）SaaS（软件即服务）云服务商在云端开发应用或将现有软件迁移上云，以订阅模式向客户提供应用程序。用户在订阅云服务商的软件服务之后，通过云终端设备接入网络，然后通过网页浏览器或编程接口直接使用这些软件。这种模式可以进一步降低软件使用的门槛，用户无需管理底层IT基础设施，无需开发和运维应用程序，甚至无需在本地环境中安装软件，直接使用软件。46.医疗领域的数字化智能技术有哪些典型应用？1. 临床辅助决策系统（CDSS）医生水平参差不齐，容易出现误诊和漏诊，CDSS通过大数据和人工智能技术，通过算法模型自动对健康状况进行诊断，帮助医生进行医疗决策；2. 电子病例电子病例的建设有助于医院的自动化和系统化管理，方便医疗信息的检索，病例综合研究，和患者健康状况的中长期跟踪管理；3. 在线医疗具体包含远程诊断和在线咨询两种模式。其中，远程诊断包括远程专家会诊和互联网医院两种形式，在线咨询则关注通过互联网平台为患者提供辅助的医疗建议。在线医疗解决地域之间医疗资源不均衡的业务痛点，同时也为实体医院分流了一部分就医资源压力；4. AI医学影像通过计算机视觉技术识别CT\MRI等影像结果，自动定位病灶位置，提供诊断建议，提高医生的决策效率和准确率。5. 虚拟助手虚拟助手应用大数据和人工智能技术，形成知识库，充当医生助理，提供多样化的信息服务；在科研方面，精准筛选医疗案例和信息，在治疗过程，代替医生进行常规化工作，如智能问诊、 病例自动录入等，让医生更加专注核心的诊疗活动；6. 数字一体化手术室以患者为中心，将患者医疗信息系统的数据进行整合，形成数据云平台，解决手术室信息孤岛的问题；基于音视频技术，实现主刀医生手术操作的全息记录，用于教学和科研资源的积累；7. 数字人整合人体生理数据、校验数据、遗传数据的信息，逐步建立人体个性化模型，形成专属的个体生命数据库，可以支持：1）疾病早期诊断 2） 解决疑难杂症 3）加快药物研发过程 4）提高医疗服务效果 5）支持个性化医疗和精准医学。47.最近流行的低代码平台是什么？低代码是与数字化转型一起火起来的概念，是一种用尽量少的代码来提升软件开发效率的技术方案。低代码的方案降低了软件开发的技术门槛，让企业中更多的“非专业”人士参与到软件开发工作，实现用户开发、全员开发的技术落地效果，有效解决在数字化转型中业务与技术分离的问题，把技术细节从数字化转型的业务设计中尽可能地剥离，提高数字化创新的执行力并降低相应的试错成本（时间成本、开发成本）。当前流行的低代码应用平台（LCAP，Low-Code Application Platform）把构建软件的自由度交给终端用户和咨询公司，用户基于界面、逻辑、对象、流程等可视化工具，以“托、拉、拽”的简单方式对软件元素进行快捷的定制设计与排列构建。国内较成熟的低代码平台大体有：iVX、牛刀、ClickPaaS、JEPaaS、华炎、氚云、搭搭云、简道云、魔方网表、云表、宜搭云、APICloud、活字格、轻流，和明道云等。低代码当前主要应用于业务逻辑相对传统清晰的领域，其效果显著的前提是该领域的业务通用组件库比较完备成熟。48.数字化如何助力碳中和目标？（1）城市低碳管理：构建数字孪生城市系统，汇总传感器实时采集的交通路况、空气质量、噪音污染等数据；实现城市动态监测跟踪，模拟和测试不同低碳减排措施对城市的影响，辅助城市低碳目标的综合决策；（2）能源生产优化：如电力行业，可建设连通全国发电资产的工业大数据平台，通过数据的监控和挖掘提高煤电清洁、高效的生产水平，实时保障电厂最优化运行，通过智慧燃料、智能生产、智能故障检测等模块有效帮助火力发电项目减碳降本；（3）交通运输调度：基于数据分析进行交通管理，预防交通阻塞，减少堵车导致的碳排放量；通过算法优化物流路线，优化火车、飞机班次。（4）碳排放数字化评估：对企业碳排放情况进行多维数据监控与评估，引导管理和投资决策。49.数字化产业中包括哪些类型的企业？云服务厂商：为企业提供底层的大数据处理技术架构，提供数字化基建和运维服务。SaaS厂商：提供面向某个具体业务领域的数字化软件应用，通过服务订阅或软件定制的方式，提供整套的应用系统能力。中间件厂商：提供某个具体数字化服务（如数据同步、实时消息、图像分析、在线支付等）的技术中间件，支撑各场景应用系统的开发。数字化咨询公司：为企业提供数字化转型的解决方案和路径规划，提供配套的培训，对业务持续跟进优化。数字化培训公司：组织数字化相关的教育培训，提升企业管理者和决策者的数字化认知水平。50.企业如何评估数据资产的价值！数据资产是能够为前端业务人员提供信息价值的数据资源，为了方便业务人员理解和使用数据，一般采用“标签”（如爱好标签、年龄标签、性格标签、地区标签等）的形式对数据进行组织呈现，企业对数据资产价值的评估主要有以下四种方法：1）数据资产调用信息统计数据资产的调用信息，如标签的历史调用总量、 平均每日调用总量、 持续调用量走势、 调用用户数量、 调用业务量等，基于用户对标签的使用行为间接评估数据资产价值；2）业务指标差异测试比较使用和未使用数据资产的业务，通过A/B测试观察业务指标的变化来衡量数据资产的有效性；3）客户访谈意见反馈直接向数据资产的服务对象进行访谈调研来进行评估，该方法比较主观；4）信息化数据对数据资产指向的业务指标进行动态的统计分析，实时呈现数据资产的价值收益变化。欢迎关注：数字化微信公众号，讨论更多数字化转型前沿话题最后，推荐一本笔者今年新出版的数字化转型书籍《大话数字化转型：迎接全行业的数字未来》！大话数字化转型 —— 迎接全行业的数字未来这是一本入门数字化转型非常通俗易懂的科普书籍，介绍了和企业数字化转型相关的各种关键概念，涵盖并进一步拓展了上述提及的各种主流数字化问题。本书从业务和技术两方面，系统地解读了在数字经济大背景下的当前主要的数字业务创新模式和应用设计思路。同时，本书还介绍了在“数字化”在产业落地实践中可能遇到的各种实际困难，并基于笔者的丰富工作经验和理论研究成果，对这些问题的解决思路提出了独特的见解和观点。}

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1、司机：目前，无人驾驶正在研发之中，预计未来，无人驾驶汽车就可以实现商用。如此看来，汽车驾驶员这个职业将会是首先被人工智能技术所取代的职业。无人驾驶的优点很多，它不会出现“酒驾”和“疲劳驾驶”等情况，只要网络正常，它就可以完全实现安全运行，人们再也不用担心各种交通意外事故的发生。2、银行柜员：现在银行的大量业务都可以通过ATM自动取款机和智能柜台办理，据统计，目前全国大部分银行的离柜业务已经超过了90%，与人工相比，人工智能的优势十分明显，不休息、不抱怨、没有节假日、几乎不出错、计算速度快等等。由此可见，银行柜员这一岗位的消失已成历史的必然。3、翻译：过去，在经济全球化的背景下，掌握一门外语是人们求职就业的一项重要技能。然而，随着科技水平的不断发展进步，当今市场上的主流翻译软件的准确率已经高达99%，并且可以随时随地进行即时翻译，两个语言互不相同的人，完全可以凭借翻译软件进行自由交流。而且随着技术进步和软件升级，可以预测，未来的翻译软件的体验将会更加出色，由此将能够完全取代当今翻译的所有的工作。尽管现在一些小语种翻译还有市场需求，但是，随着翻译软件的不断开发应用和推广，针对各种小语种的翻译软件很快也会被开发出来，在此情况下，未来翻译这一职业的饭碗怕是很难保住。4、流水线工人：大家都知道，流水线是工业时代的产物。制造业中流水线上工人的工作特征，就是简单重复劳动。长此以往，反复重复地干同一件事情。而这一特点，恰恰是人工智能的专长，随着人工智能技术不断普及推广，未来将会有越来越多的工作岗位被自动化生产线所取代。现在国内已经有工厂开始使用无人车间，整个车间仅有机器在运行，没有工人。而这些运行的机器只需一个懂得机器使用流程的工程师操控足矣。随着人工智能技术的进一步发展，智能化工厂将来会越来越多、越来越普及，最终人工将会彻底被机器所取代。自动化生产线的大规模使用，不仅能够降低生产成本，而且还能大幅提高生产效率。如富士康目前已经将机器人引入生产线，替代了30%的劳动力，因此，毋庸置疑，未来所有生产流水线实现自动化生产线，是指日可待的事情
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