麻省理工學(xué)院首席數據官及信息質(zhì)量研討會(huì )于上周正式舉行——受疫情影響，此次會(huì )議照例采取線(xiàn)上形式。虛擬會(huì )議效果良好，甚至吸引到全球更多受眾的廣泛參與。實(shí)際上，我還沒(méi)見(jiàn)過(guò)哪場(chǎng)技術(shù)會(huì )議能夠像Netflix一樣吸引到觀(guān)眾整整一個(gè)周末的熱情參與，其中也出現了不少有趣且值得關(guān)注的重要問(wèn)題。雖然大家還是希望能親赴麻省理工參會(huì )，不過(guò)虛擬形式也不錯，至少比停辦好得多。

　　虛擬會(huì )議的一大核心優(yōu)勢，在于吸納全球各地的主講人帶來(lái)精彩內容。我自以為已經(jīng)對麻省理工研討會(huì )相當了解，過(guò)去14年間也已經(jīng)多次親身參與。但此次來(lái)自臺灣的開(kāi)幕式主講人Audrey Tang確實(shí)觸及了我的認知盲區。根據資料，Tang曾是一位編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)者，專(zhuān)門(mén)從事過(guò)黑客工作，后來(lái)又擔任蘋(píng)果公司顧問(wèn)。尤其讓人意味不到的，是她是一位變性者，主動(dòng)選擇成為女性。在此次演講中，她談到臺灣地區如何采用一系列創(chuàng )新手段以跟蹤人群接觸、活動(dòng)定位以及口罩分配，同時(shí)努力避免外來(lái)游客受到感染。面對這樣一位典型的非傳統技術(shù)領(lǐng)導者，我們不禁要為臺灣方面的創(chuàng )新魄力點(diǎn)贊。

　　從某種程度上講，德勤可以算是此次會(huì )議的贊助商。德勤方面組織了一支主題演講小組，其中幾位來(lái)自創(chuàng )新企業(yè)客戶(hù)的代表介紹了不少數據管理創(chuàng )新案例。雖然這些議題從表面上看關(guān)注數據統一，但實(shí)際上還涉及眾多更為廣泛的主題。兩位客戶(hù)發(fā)言人分別來(lái)自戴爾（公司供應鏈數據分析與自動(dòng)化主管Aditya Ramachandran）以及健康保險巨頭Anthem首席分析與數據官Ashok Chennuru。德勤咨詢(xún)公司首席數據官Juan Tello也探討了德勤在與客戶(hù)合作方面抱持的幾項基本觀(guān)點(diǎn)。

　　這里要特別聊聊來(lái)自戴爾的Ramachandran，我對他提到的務(wù)實(shí)派數據架構方法特別感興趣。他強調稱(chēng)，戴爾原本可以將所有供應鏈數據一股腦放進(jìn)同一套新的數據湖內，或者分別針對各個(gè)用例進(jìn)行處理。但最終，戴爾選擇了一種二者相權的方法，即為所有供應鏈數據資產(chǎn)建立一套“數據規范模型”；而隨著(zhù)高優(yōu)先級用例的出現，戴爾開(kāi)始將部分數據引入數據湖內。他還提到了戴爾對于A(yíng)I與分析類(lèi)應用程序部署工作的關(guān)注，我相信這也代表著(zhù)疫情時(shí)代下企業(yè)運營(yíng)中的一種重要趨勢。

　　Chennuru的觀(guān)點(diǎn)同樣值得關(guān)注，他將Anthem公司采用的方法總結為“數字化優(yōu)先、AI驅動(dòng)”。受演講時(shí)長(cháng)所限，他無(wú)法一一評述Anthem的相關(guān)計劃，只是簡(jiǎn)要介紹了幾個(gè)與COVID-19相關(guān)的項目。例如，Anthem正努力幫助醫護人員得以訪(fǎng)問(wèn)患者的縱向健康記錄，使用遠程醫療服務(wù)提高抗疫工作的智能化水平。他們還使用AI技術(shù)幫助患者識別COVID-19病患。Chennuru也提到了構建工作流平臺的重要性，該平臺能夠將分析與AI功能嵌入員工或醫護人員的日常任務(wù)流程當中。他強調道，“這些技術(shù)元素必須一事一議、因地制宜，想用一套方案橫跨多種應用場(chǎng)景完全就是癡人說(shuō)夢(mèng)。”

　　使用AI技術(shù)協(xié)助數據管理的話(huà)題也由此浮出水面。來(lái)自德勤的Tello談到了我之前曾經(jīng)見(jiàn)過(guò)、而且給我留下深刻印象的德勤“CogniSteward”解決方案。在后續介紹中，Tello將該解決方案描述為一款自動(dòng)化機器人，能夠使用分析、語(yǔ)義模型以及認知技術(shù)等幫助組織加快洞見(jiàn)的收集過(guò)程，并全面將以往只能通過(guò)手動(dòng)方式完成的高成本數據管理活動(dòng)轉為自動(dòng)化形式。該解決方案還能夠幫助企業(yè)快速對數據內的關(guān)系蠔可視化，同時(shí)提高數據的準備水平與質(zhì)量。Aditya Ramachandran也提到，戴爾公司正在使用機器學(xué)習模型對供應鏈生態(tài)系統中的各組件進(jìn)行分類(lèi)并添加屬性，并在總體上將AI技術(shù)視為數據協(xié)調工作的優(yōu)先選項。

　　當天下午晚些時(shí)候，Shivaji Dasgupta從慕尼黑為會(huì )議帶來(lái)“銀行業(yè)的數據戰略與人工智能”，特別是他擔任首席數據官兼AI/分析主管的德意志銀行的具體舉措。之前，我曾與Dasgupta合作撰寫(xiě)過(guò)一篇文章，探討如何建立AI卓越中心。在此次演講中，他談到多個(gè)主題，包括如何轉型為面向平臺的商業(yè)模式，以及如何將數據從面向防御的方法轉化為主動(dòng)出擊的方法。他介紹了德意志銀行在這項戰略中將數據策略分為五個(gè)具體步驟——從第一步中的遵循監管合規要求，到第四步中的廣泛應用AI技術(shù)，再到第五步中由銀行向客戶(hù)提供數據與基于A(yíng)I的產(chǎn)品等。他充分證明了，德意志銀行已經(jīng)為第四步戰略建立起良好的基礎，并在第五步范疇之內建立起試點(diǎn)應用。我個(gè)人強烈建議各位首席數據官認真了解這種簡(jiǎn)單明了的進(jìn)度表示方法。

　　最后，NewVantage Partners的Randy Bean帶領(lǐng)一支由大企業(yè)首席數據官及分析師組成的小組，探討了關(guān)于CDO這一職務(wù)本身的話(huà)題。小組成員們談到了組織之內，乃至全球CDO職務(wù)的復雜性因素。Mastercard的JoAnn Stonier介紹了她作為CDO在數據倫理問(wèn)題方面的獨特關(guān)注重點(diǎn)。美國運通新任首席數據官Danielle Crop介紹了他們在構建高效數據平臺方面的進(jìn)展。CSV/Aetna的Bob Darin描述了他自己的職能角色組合：CSV Health與Aetna合并業(yè)務(wù)的首席數據官，以及CVS Pharmacy首席分析官。Bristol Myers Squibb公司首席數據官Krishna Cheriath帶來(lái)一個(gè)有趣的案例，即如何將數據與分析拆分開(kāi)來(lái)并分別向首席信息官報告。最后，來(lái)自中國銀行的首席數據官Richard Goldberg提醒我們，在中國的數字原生企業(yè)當中，大型傳統企業(yè)所占的比例其實(shí)非常有限。美國的老牌企業(yè)在這方面也曾落后，但我堅信，這些傳統組織將很快意識到問(wèn)題的嚴重性、并持續加快對數字化轉型的關(guān)注程度。

　　總體而言，本屆會(huì )議匯聚起豐富的觀(guān)點(diǎn)與意見(jiàn)，同時(shí)提醒我們首席數據官的職能雖在不斷變化、但已經(jīng)建立起廣泛的認同度。全世界的企業(yè)與組織都意識到，數據將成為其發(fā)展戰略與商業(yè)模式的命脈，因此必須對這方面事務(wù)指定專(zhuān)門(mén)的高層主管。這就是客觀(guān)現實(shí)，即使是肆虐的疫情也無(wú)法阻擋。來(lái)源：Forbes