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    化繁為簡:精益C3S模型助力數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造

    2024-10-22 00:00:00史凱
    信息化建設(shè) 2024年8期

    C3S模型指導(dǎo)企業(yè)在面對不同類型的問題時,采用最合適的工具和方法,從而最大化數(shù)據(jù)的利用效率和價值創(chuàng)造。通過運用C3S模型,企業(yè)可以在不同的業(yè)務(wù)場景中明確數(shù)據(jù)應(yīng)用的最佳路徑,避免無效的嘗試和資源浪費,加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)增長和創(chuàng)新

    如何從數(shù)據(jù)中獲取直接的業(yè)務(wù)價值,筆者在《精益數(shù)據(jù)方法論》中通過實踐,總結(jié)了精益C3S模型,將數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的場景分成四類,幫助企業(yè)的數(shù)據(jù)工作者化繁為簡,高效清晰地梳理出數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)造價值的通往迦南之路。

    從數(shù)據(jù)到價值的七大挑戰(zhàn)

    “迦南之地”原指《圣經(jīng)》中上帝應(yīng)許給以色列人的一塊富饒之地,象征著豐饒與希望。然而,由于種種原因,以色列人曾長期未能抵達這一應(yīng)許之地。在現(xiàn)代,“迦南之地”常被比喻為一片“難以到達的理想之地”。它代表著人們對美好未來的追求和期望,但因重重困難而難以實現(xiàn)。在大數(shù)據(jù)的世界里,也有一片“難以到達的迦南之地”——從數(shù)據(jù)到價值的轉(zhuǎn)換。這是因為盡管數(shù)據(jù)分析技術(shù)日益先進,但在實際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)的最終價值仍然高度依賴于業(yè)務(wù)人員的認知、經(jīng)驗和決策能力,導(dǎo)致從數(shù)據(jù)到價值往往存在以下七大挑戰(zhàn):

    挑戰(zhàn)一:數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和解讀的局限性

    數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景大部分是生成報表、駕駛艙等供人閱讀的內(nèi)容。這些工具可以展示復(fù)雜的數(shù)據(jù)圖表、趨勢分析和關(guān)鍵指標,幫助業(yè)務(wù)人員了解當前的業(yè)務(wù)狀況和市場動態(tài)。然而,這些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的方式本質(zhì)上是靜態(tài)的,讀懂這些數(shù)據(jù)背后隱藏的意義,主要依賴于業(yè)務(wù)人員的解讀能力。

    挑戰(zhàn)二:業(yè)務(wù)決策的復(fù)雜性

    盡管數(shù)據(jù)可以提供豐富的信息和洞察,但最終的業(yè)務(wù)決策仍需由業(yè)務(wù)人員來完成。這是因為數(shù)據(jù)本身并不能直接指示行動方案,它只是提供了一種參考。業(yè)務(wù)人員必須結(jié)合自身的認知、經(jīng)驗和對市場的了解,才能從數(shù)據(jù)中提取出有價值的見解并做出決策。

    挑戰(zhàn)三:認知和經(jīng)驗的局限性

    業(yè)務(wù)人員的認知和經(jīng)驗是決策過程中的關(guān)鍵因素。然而,每個人的認知和經(jīng)驗都存在局限和偏差。即使面對同樣的數(shù)據(jù),不同的業(yè)務(wù)人員也有可能得出不同的結(jié)論和采取不同的行動。這種主觀性和不確定性使得數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策過程充滿了變數(shù),無法保證每次都能產(chǎn)生預(yù)期的業(yè)務(wù)價值。

    挑戰(zhàn)四:數(shù)據(jù)工作者和業(yè)務(wù)理解的差距

    數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)人員之間的認知差距也是一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)科學(xué)家擅長數(shù)據(jù)分析和技術(shù),但可能缺乏對具體業(yè)務(wù)場景的深入理解。而業(yè)務(wù)人員雖然了解業(yè)務(wù)需求,但可能對數(shù)據(jù)分析的技術(shù)細節(jié)不夠熟悉。這種溝通和理解上的障礙,往往導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果難以有效轉(zhuǎn)化為實際業(yè)務(wù)決策。

    挑戰(zhàn)五:動態(tài)變化的市場環(huán)境

    市場環(huán)境的動態(tài)變化是影響決策效果的重要因素。數(shù)據(jù)分析通?;跉v史數(shù)據(jù)進行預(yù)測和建模,但市場環(huán)境和業(yè)務(wù)需求是不斷變化的。過去的數(shù)據(jù)和模型可能并不完全適用于當前或未來的情況,這增加了決策的不確定性和風(fēng)險。

    挑戰(zhàn)六:資源和時間的限制

    數(shù)據(jù)分析和決策過程需要投入大量的時間和資源。業(yè)務(wù)人員在日常工作中,可能沒有足夠的時間去深入分析數(shù)據(jù)并結(jié)合實際情況做出全面的判斷。這種資源和時間的限制,使得數(shù)據(jù)的價值轉(zhuǎn)換過程更加復(fù)雜和困難。

    挑戰(zhàn)七:效益評估的困難

    即使做出了基于數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)決策,其效果和價值也不是立即顯現(xiàn)的。業(yè)務(wù)決策的效果往往需要經(jīng)過一段時間才能評估,而且還受到其他外部因素的影響。這使得數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的效益評估變得困難,增加了不確定性。

    應(yīng)對挑戰(zhàn)的四大舉措

    面對從數(shù)據(jù)到價值轉(zhuǎn)換過程中遇到的七大挑戰(zhàn),企業(yè)可以采取以下策略進行應(yīng)對,最大限度地提升數(shù)據(jù)驅(qū)動決OjFXVvWizrkDbbfpQuL906WV8eIiINORya+Xgtwi/Ic=策的有效性和效率。

    舉措一:將業(yè)務(wù)問題分級分類,匹配不同的數(shù)據(jù)產(chǎn)品

    不同業(yè)務(wù)問題的復(fù)雜性和重要性各有迥異,企業(yè)應(yīng)根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求,將問題分級分類,然后匹配相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案??梢詮囊韵滤牟介_始做起:第一步,根據(jù)業(yè)務(wù)目標和影響范圍,將業(yè)務(wù)問題的優(yōu)先等級分為為高、中、低三類。第二步,將業(yè)務(wù)問題按領(lǐng)域和特性進行分類,例如市場營銷、供應(yīng)鏈管理、客戶服務(wù)等。第三步,匹配數(shù)據(jù)產(chǎn)品,為每類業(yè)務(wù)問題選擇最合適的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和分析工具。例如,針對市場營銷問題,可以使用客戶細分和營銷效果分析的數(shù)據(jù)產(chǎn)品;針對供應(yīng)鏈管理問題,可以使用庫存預(yù)測和物流優(yōu)化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

    筆者曾經(jīng)輔導(dǎo)過一家零售企業(yè),指導(dǎo)其先對業(yè)務(wù)問題進行分級分類,選擇使用最合適的庫存優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決高優(yōu)先級的庫存管理問題,同時使用客戶反饋分析工具提升中優(yōu)先級的客戶滿意度,效果十分顯著。

    舉措二:將業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)技術(shù)充分融合,加強相互理解

    打破數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)人員之間的溝通壁壘,促進雙方充分融合和相互理解。采用精益數(shù)據(jù)編組的形式,組建由數(shù)據(jù)專家、業(yè)務(wù)人員和IT人員組成的跨職能團隊,確保每個項目都有多方參與。定期組織數(shù)據(jù)培訓(xùn)和業(yè)務(wù)交流活動,提升數(shù)據(jù)科學(xué)家對業(yè)務(wù)的理解,增強業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。設(shè)定共同的項目目標和關(guān)鍵績效指標(KPI),讓團隊成員有一致的努力方向。

    筆者所服務(wù)的一家制造業(yè)500強企業(yè),組建了一支跨職能團隊的精益數(shù)據(jù)編組,組內(nèi)的數(shù)據(jù)專家與業(yè)務(wù)人員合作開發(fā)了一個信用風(fēng)險預(yù)測模型。通過定期的培訓(xùn)和交流活動,業(yè)務(wù)人員逐漸掌握了模型的基本原理,并在實際業(yè)務(wù)中有效應(yīng)用預(yù)測結(jié)果。

    舉措三:盡可能讓數(shù)據(jù)直接驅(qū)動業(yè)務(wù)動作,減少人為干預(yù)

    通過自動化和智能化手段,讓數(shù)據(jù)直接驅(qū)動業(yè)務(wù)動作,減少人為干預(yù),能有效提升決策的準確性和及時性。開發(fā)自動化的決策支持系統(tǒng),根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果自動執(zhí)行業(yè)務(wù)動作。利用實時數(shù)據(jù)流處理技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時分析和響應(yīng),減少延遲。引入機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù),提升決策的智能化水平,例如,自動調(diào)整庫存、動態(tài)定價、客戶推薦等,讓系統(tǒng)能夠自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化。

    筆者服務(wù)的一家電商企業(yè)開發(fā)了動態(tài)定價系統(tǒng),根據(jù)實時的市場需求和庫存水平,自動調(diào)整商品價格,從而提高銷售效率和利潤率。

    舉措四:將價值分解成更容易實現(xiàn)的步驟

    精益數(shù)據(jù)方法的核心舉措是快速找到能實現(xiàn)的最小業(yè)務(wù)單元價值,將宏大的業(yè)務(wù)目標分解為具體的、可操作的小步驟,逐步實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。這可以分成三步走:第一步,價值拆解,將整體業(yè)務(wù)目標分解為多個小目標,每個小目標對應(yīng)一個具體的行動步驟和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。第二步,里程碑管理,設(shè)定項目里程碑和階段性成果,逐步推進項目實施,在推進過程中及時調(diào)整策略和方法。第三步,敏捷開發(fā),采用敏捷開發(fā)方法,分階段交付數(shù)據(jù)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)改進方案,快速迭代和優(yōu)化。

    筆者輔導(dǎo)的一家制造企業(yè)希望通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式提升生產(chǎn)效率。面對這么宏大的目標,往往無從開始,于是在精益數(shù)據(jù)方法的指導(dǎo)下,利用精益數(shù)據(jù)價值樹的工具,將宏大的目標分解為多個具體步驟:首先,優(yōu)化原材料供應(yīng)鏈;其次,提升生產(chǎn)設(shè)備的維護和管理;最后,優(yōu)化生產(chǎn)流程。每個步驟都有明確的行動計劃和數(shù)據(jù)支持,從而逐步實現(xiàn)整體目標。

    上述這些策略不僅有助于企業(yè)提升數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的效率和準確性,還能幫助企業(yè)在復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)環(huán)境中找到通向價值實現(xiàn)的最短路徑。

    Cynefin框架:解決復(fù)雜問題的思維模型

    在現(xiàn)代管理和決策領(lǐng)域,Cynefin框架被廣泛認為是一種強有力的工具,能夠幫助人們識別、分析和解決各種復(fù)雜的業(yè)務(wù)和管理問題。學(xué)習(xí)Cynefin框架不僅能夠更好地識別問題、分析問題,還能夠幫助人們在應(yīng)對復(fù)雜性和不確定性時采取適當?shù)男袆?,從而更有效解決問題。

    Cynefin框架的起源和意義

    Cynefin是一個威爾士語單詞,發(fā)音為[k?-n?v-?n],字面意思是“棲息地”,但其實際含義更為豐富,強調(diào)理解問題所處環(huán)境和背景的重要性。Cynefin框架是由戴夫斯諾登(Dave Snowden)在1999年提出的,他將問題分為五個領(lǐng)域:簡單的(Simple)、繁雜的(Complicated)、復(fù)雜的(Complex)、混亂的(Chaotic)和無序的(Disorder)。

    Cynefin框架的五個領(lǐng)域

    Cynefin框架將問題分解成五個領(lǐng)域,如圖1所示:

    簡單的(Simple):對于簡單的問題,存在可預(yù)測和可重復(fù)的因果關(guān)系,屬于“已知的已知”,即我們已經(jīng)知道所有需要知道的事情。這類問題通常都是不言自明的,有一個公認的、顯而易見的答案。解決簡單問題的步驟是:感知→分類→應(yīng)對。即先感受和識別問題,然后對問題進行分類,再根據(jù)分類來選擇應(yīng)對策略。

    例如,一個剛畢業(yè)的大學(xué)生處在職業(yè)發(fā)展的初期,想要積累工作經(jīng)驗。這是相對簡單的,只要遵循一些固定的工作流程,就能產(chǎn)生可預(yù)測的結(jié)果。

    繁雜的(Complicated):對于繁雜的問題,因果關(guān)系并不顯而易見,屬于“已知的未知”,即我們知道有些事情我們不知道。這類問題需要運用專業(yè)知識來分析。解決繁雜問題的步驟是:感知→分析→應(yīng)對。即先收集數(shù)據(jù)和相關(guān)信息,然后運用專業(yè)知識對它們進行分析,找出有效的應(yīng)對策略。

    例如,隨著大學(xué)畢業(yè)生積累了一定的工作經(jīng)驗,他們會遇到一些繁雜的問題,需要靠專業(yè)知識去解決。例如,一個工程師需要解決某個技術(shù)難題,必須通過數(shù)據(jù)分析和專業(yè)知識來找到最佳解決方案。

    復(fù)雜的(Complex):對于復(fù)雜的問題,因果關(guān)系是不可預(yù)測的,屬于“未知的未知”,即我們不知道有些事情我們不知道。只有在解決問題之后,才能將問題和解決步驟看清楚。解決復(fù)雜問題的步驟是:探索→感知→應(yīng)對。即先進行實驗、測試和探索,從而獲得感知和反饋,再根據(jù)反饋來制定和調(diào)整應(yīng)對策略,逐漸找到問題的解決方案。

    例如,一名經(jīng)驗豐富的管理者需要設(shè)計一項新的市場策略。這類問題的解決過程充滿不確定性,需要不斷嘗試、評估和調(diào)整策略,才能找到最佳的市場方案。

    混亂的(Chaotic):對于混亂的問題,沒有確定的因果關(guān)系,屬于“不可知的未知”,即存在不能獲知的情況,短期內(nèi)無法識別具體的模式。解決混亂問題的步驟是:行動→感知→應(yīng)對。即先快速選擇一個方案去行動,等形勢穩(wěn)定下來之后,再去分解問題,將問題轉(zhuǎn)化為復(fù)雜問題或者繁雜問題域。

    例如,一家企業(yè)在面臨突發(fā)危機時,需要快速做出決策,例如自然災(zāi)害后的緊急響應(yīng)。這時,立即采取行動是關(guān)鍵,隨后再根據(jù)形勢變化調(diào)整策略。

    無序的(Disorder):當問題的情況很不明朗時,我們可以認為它是無序的。在這種情況下,解決無序問題的步驟是:先確定問題所在的領(lǐng)域,然后再按照前面介紹的方法來解決。

    例如,一個初創(chuàng)公司在成立初期面對市場、技術(shù)和管理上的多重挑戰(zhàn),這種情況下需要先明確每個問題的性質(zhì),再采用相應(yīng)的策略進行解決。

    精益C3S模型:數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的四條路徑

    在Cynefin框架的基礎(chǔ)上,精益數(shù)據(jù)價值C3S模型把數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于業(yè)務(wù)問題的處理過程中,按照價值創(chuàng)造的路徑,將業(yè)務(wù)問題分成四個象限:復(fù)雜問題挖掘(Complex)、組合數(shù)據(jù)分析(Complicated)、混沌問題定義(Chaos)和清晰問題回答(Simple)。每個象限內(nèi)的業(yè)務(wù)問題類型和分析方法有所不同,通過精益數(shù)據(jù)價值C3S模型,數(shù)據(jù)工作者能夠有章可循,按部就班地實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價值的轉(zhuǎn)換,如圖2所示:

    清晰問題回答(Simple)

    有唯一準確的答案,能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中直接查詢到結(jié)果。例如,哪個單品的銷量最好?當前的任務(wù)是否完成?采用的數(shù)據(jù)分析方法比較清晰,包括簡單統(tǒng)計分析、報表生成、儀表盤展示等。

    單品銷量排名:一家超市希望了解各單品的銷售情況,通過生成銷售報表和儀表盤,就可直接展示每個單品的銷量排名,幫助管理層快速做出決策。

    組合問題分析(Complicated)

    多個清晰問題的組合,有復(fù)雜規(guī)律的確定性因果關(guān)系。例如,如何提升某個單品的銷量?哪些SKU(最小存貨單位)的銷量最好?采用的數(shù)據(jù)分析方法比較復(fù)雜,包括多變量分析、回歸分析、時間序列分析等。

    一家食品公司希望提高某款新產(chǎn)品的銷量,通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場推廣活動、季節(jié)性因素等,使用回歸分析找到銷量提升的最佳策略。

    復(fù)雜問題挖掘(Complex)

    沒有確定性規(guī)律的因果關(guān)系,需要不斷分解和探索的業(yè)務(wù)價值。例如,如何提升收入?如何提升客戶的滿意度?采用的分析方法一般是探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)、高級統(tǒng)計分析和機器學(xué)習(xí)算法來發(fā)現(xiàn)潛在模式和規(guī)律。

    一家零售公司希望提升整體收入,需要分析多種因素,如市場趨勢、消費者行為、促銷活動效果等,并使用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測哪些策略最有效。

    混沌問題定義(Chaos)

    適合那些問題模糊不清,需要進行頂層設(shè)計的系統(tǒng)性問題。例如,戰(zhàn)略方向是什么?采用的數(shù)據(jù)分析方法包括戰(zhàn)略規(guī)劃、頭腦風(fēng)暴、情景分析等。

    初創(chuàng)科技公司希望明確未來的發(fā)展戰(zhàn)略,通過市場調(diào)研、競爭對手分析、技術(shù)趨勢預(yù)測,進行情景分析和頭腦風(fēng)暴,找出最適合的發(fā)展路徑。

    精益C3S模型與DIKW模型的關(guān)系

    DIKW 模型

    DIKW模型(Data—Information—Knowledge—Wisdom)是信息科學(xué)中的一個經(jīng)典模型,用于描述數(shù)據(jù)、信息、知識和智慧之間的層次關(guān)系。這一模型有助于理解如何從原始數(shù)據(jù)逐步提煉出有價值的信息、知識,最終升華為智慧,如圖3所示:

    數(shù)據(jù)(Data)

    數(shù)據(jù)是最基礎(chǔ)的層次,指的是從物理世界中記錄的原始事實和數(shù)字。這些數(shù)據(jù)通常是未經(jīng)處理的,沒有經(jīng)過分類、過濾或解釋。數(shù)據(jù)的特點是數(shù)量龐大、形式多樣(如數(shù)字、文本、圖像等)、沒有直接意義。例如,溫度傳感器每秒記錄一次溫度值,這些溫度值就是數(shù)據(jù)。

    信息(Information)

    信息是經(jīng)過處理和整理后的數(shù)據(jù)。通過分類、過濾和結(jié)構(gòu)化,使數(shù)據(jù)具有特定的意義和上下文。信息的特點是提煉后的數(shù)據(jù)、有規(guī)律和結(jié)構(gòu)、具備一定的意義。例如,將溫度傳感器的原始數(shù)據(jù)按時間順序整理,并計算每日的最高溫度、最低溫度和平均溫度,這些統(tǒng)計結(jié)果就是信息。

    知識(Knowledge)

    知識是對信息的理解和解釋,基于經(jīng)驗、學(xué)習(xí)和推理形成的一種能力。知識幫助我們理解信息的背景、意義和應(yīng)用。知識的特點是對信息的抽象和總結(jié)、需要經(jīng)驗和專業(yè)知識、有助于決策和行動。例如,根據(jù)溫度信息,氣象學(xué)家能夠理解氣候模式,預(yù)測未來的天氣變化。這種能力就是知識。

    智慧(Wisdom)

    智慧是知識的升華,能夠基于深刻的洞察和判斷做出最佳決策和行動。智慧不僅依賴于知識,還包括道德和倫理的考慮。智慧的特點是知識的應(yīng)用和運用,包含價值判斷、能夠指導(dǎo)長期戰(zhàn)略和行動。例如,氣象學(xué)家在預(yù)測到極端天氣后,不僅發(fā)出預(yù)警,還提出具體的防災(zāi)減災(zāi)措施,從而保護人民的生命和財產(chǎn)安全。這種綜合判斷和行動能力就是智慧。

    C3S模型是DIKW模型的逆向工程,就是將復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題,通過數(shù)據(jù)分析的工具,層層分解成客觀的、清晰的數(shù)據(jù)問題,從而最快從數(shù)據(jù)中獲得業(yè)務(wù)價值。精益數(shù)據(jù)價值C3S模型通過將業(yè)務(wù)問題分成復(fù)雜問題挖掘、組合數(shù)據(jù)分析、混沌問題定義和清晰問題回答四個象限,幫助企業(yè)在數(shù)據(jù)分析過程中有針對性地選擇分析方法和工具,從而更有效地創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值。每個象限對應(yīng)的業(yè)務(wù)問題類型和分析方法不同,企業(yè)可以根據(jù)具體需求,選擇最適合的方法進行分析和決策,如圖4所示:

    對于清晰問題,可以直接采用報表、儀表盤、KPI工具、管理駕駛艙或者通知消息等數(shù)據(jù)工具,讓用戶最直接的獲得確定的答案,從而指導(dǎo)業(yè)務(wù)操作。

    對于組合問題,提供統(tǒng)計分析工具、時間序列分析工具等方法,幫助業(yè)務(wù)一層層分解組合問題到簡單清晰問題,從而獲得最佳答案。

    對于復(fù)雜問題,則需要借助探索性數(shù)據(jù)分析工具、機器學(xué)習(xí)模型或者A/B測試工具,來不斷試探,尋找最優(yōu)解的可能性。

    而對于混沌問題,則可能第一步并不是從數(shù)據(jù)出發(fā),而是要從戰(zhàn)略出發(fā),從場景出發(fā),尋找到業(yè)務(wù)價值點,然后再分解成復(fù)雜問題、組合問題和清晰問題,最后得出最優(yōu)解。

    C3S模型指導(dǎo)企業(yè)在面對不同類型的問題時,采用最合適的工具和方法,從而最大化數(shù)據(jù)的利用效率和價值創(chuàng)造。通過運用C3S模型,企業(yè)可以在不同的業(yè)務(wù)場景中明確數(shù)據(jù)應(yīng)用的最佳路徑,避免無效的嘗試和資源浪費,加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)增長和創(chuàng)新。這不僅提升了數(shù)據(jù)分析的效率,還促進了企業(yè)整體決策水平的提高,使數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得更加科學(xué)和高效。

    (作者系中國特色數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論創(chuàng)始人。暢銷書《精益數(shù)據(jù)方法論——數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型》唯一作者,中國計算機學(xué)會數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)架構(gòu)SIG主席、數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心副主席、公眾號《凱哥講數(shù)字化》作者,為企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢培訓(xùn)輔導(dǎo)教練服務(wù)。)

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