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典型的企业充斥着大量的数据。从科学文献到技术报告,从实验室笔记本到新闻报道,从结构化数据库到特定领域的词典和本体论;相关数据量逐年增加。这些数据大多是孤立的、未分类的,这使得它们无法访问。当这些数据被访问时,通常不会被索引,即使有访问权限,中国专利局官方网站,也很难发现它们。虽然这些数据的管理需要一个复杂的方法,这可能是昂贵的,但适当的程序将暴露出的未开发的商业价值要大得多,未来十年,系统开发数字资产的能力将被证明是领导者和落后者之间唯一最重要的区别。数字化转型之旅被称为"企业数据科学"因此,许多组织都在探索数字化转型之旅,我称之为企业数据科学。企业数据科学超越大数据计划,利用机器学习算法和云计算基础设施的最新进展,从企业的数字资产中提取所有可能的知识(即可操作的信息),并将其作为整个组织变革和价值创造的驱动力。"企业"一词将这一战略方针与被称为"数据科学"的领域区别开来,数据科学目前仅限于在个案基础上应用机器学习和统计数据,而不是旨在使整个企业的数字资产价值最大化的整体方法。这种方法有许多好处,从提高运营效率到发现新的机会。企业数据科学可以加速知识发现并促进知识在企业中的传播。这反过来又能带来实质性的价值创造。差不多十年前,我和Kirit Pandit写了一本书《支出分析:战略采购的窗口》。在这篇文章中,我们描述了一个系统化的费用分析方法是如何做到"不是一次性的,而是每年削减数百万美元的成本,注册版权需要什么资料,并不断提高采购和运营团队逐年节省额外开支的门槛。"企业数据科学的概念就是这种方法的概括,肖像权的内容,在过去的十年里,云计算和机器学习取得了巨大的进步,加速并加强了这一进程。以上的方法是如何与企业科学联系起来的。支出分析的主要挑战是将费用记录合并到一个单一的系统中,这样人们就可以发现"真相,全部真相,只有真相"。当然,如何申请版权保护,真相是特定商品、特定供应商、特定时间等的精确支出金额。该问题的解决方案基本上是以下四个模块的组合:数据定义和加载(DDL)模块数据扩充(DE)模块知识库(KB)模块分析模块当今许多追求企业数据科学的企业都面临着供应链问题。我们现在面对的是信息供应链,而不是物的供应链。企业拥有大量的信息源,而不是大量的ERP系统和其他资源。与不完整、不准确或不精确的费用记录不同,我们拥有许多类型的数据,这些数据可能具有相同的不良特性。与部门或地区之间可能不同的总账或商品层次结构不同,我们可能会有其他的参考结构,根据其来源的性质而有所不同(例如特定于领域的本体论)。从信息的角度来看,存在一个抽象的层次,其中问题是等价的,因此可以采用类似的解决策略。对于企业数据科学项目,DDL模块是一个基于云的信息获取模块,负责连接到数据源并加载数据。DE模块是一个通用的数据处理框架,允许您分析、综合、丰富甚至汇总数据。这里使用的术语"浓缩"不仅仅是数据扩充,还包括数据质量的元素,如结构、一致性和派生的数据引用方案。知识库模块是从您的所有数据中提炼出来的知识,这些数据经过集成、评估,可用于分析,并在企业的许多领域推动价值创造。分析模块现在将负责在项目完成的工作和企业执行的所有其他活动之间提供各种接口。可以提供给知识消费者的界面范围从原始数据访问到问答系统和数据科学笔记本。将企业数据科学作为信息来源战略方法的公司将获得丰厚的回报,并成为所在行业的领导者。不断学习:知识工程:数字化转型中新的商业价值加速器企业数据科学:从大数据时代向知识时代的转变

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