大数据在数字化转型三阶段中的关键发展点

本文是数字化转型及影响系列文章中的第五篇，将介绍数字化的四大技术支柱 ：云计算、大数据、移动互联网、业务网络中的第二个支柱大数据。

德国工程院的数字化三阶段

德国工程院ACATECH将数字化分为三个阶段：

第一阶段：工业4.0阶段，2011-2013年提出并完善，工业4.0将重构产品制造过程和工作场所，主要是物联网技术应用于工厂，核心特点是智能、连接、去中心和自治。

第二阶段：智能服务世界阶段，2013年提出，智能服务世界将重构商业模型和商业生态系统，研究数字经济的商业模型，特点是数据驱动，基于平台和“一切皆服务”。

第三阶段：自治系统阶段，2015年提出，自制系统将重构社会、法律、伦理，研究数字化对社会的影响，数字化将无所不在。

本文将根据这三个阶段的特点，通过大数据在这三个阶段的应用重点，​展开对大数据的讨论。

工业4.0阶段的特点集成，包括横向集成，纵向集成和端到端集成。而集成的本质是在不同维度打通数据壁垒，实现数据的集中汇总而实现数据的可获得性和可共享性。这个阶段是数据的智能应用​的基础。

智能服务的世界阶段的特点是​智能赋能。在这个阶段重新思考商业模式和生态系统的本质是利用数据的智能化对商业模式和生态系统的颠覆​。在这个阶段，主要的商业模式将是基于平台，实现业务的服务化，为了保证服务化阶段的效率，借助数据实现智能化，为基于平台的生态赋能​。这个阶段大数据的价值在于通过数据洞察实现智能化，​大数据开始规模化创造价值。

从数字化转型的阶段看，现阶段主要处于智能服务​世界的发展阶段。

自治系统阶段的特点将是智能化的最高境界，智能化大规模替代人的决策工作，对于数字化而言，这种模式还属于未来​。

Gartner的大数据很好地表述了这三个阶段的对应关系

对于大数据的作用，Gartner提供了​大数据作用的图。

根据Gartner的报告，数据首先可以通过分析了解发生了什么，并进一步诊断为什么发生【在发展初期，需要人来根据数据分析做处理】；当数据积累了经验之后，基于数据可以预测未来，基于预测就可以建议用户未来的行动，而这个过程自动化后，就可以实现设备自治。这些功能主要是工业4.0阶段大数据的作用。

而大数据在初步智能化后，以自动化的数据服务+流程服务为主，并提供有人交互的产品服务。这个阶段智能服务为平台用户赋能，实现决策支持，这是​智能服务世界的主要作用。

随着大数据、人工智能技术不断完善，决策可以自动执行后，将会实现数据、产品、流程的自动化。这个阶段将实现自主化。

对于大数据的作用，最早的数据是作为技术的配置工具而出现的​。数字化（当时还是企业软件）技术通过流程​实现组织的业务优化。

而随着数据成为新的要素，数据的价值逐渐增大，最后发展到由数据驱动技术、流程和组织的变革​。

当数据可以逐渐提到组织中人的工作时，将会向自主化过度。​