传统产业数字化转型“三步曲”
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大数据、云计算，喊了好久，“互联网+”也提出来好几年了，国内传统产业有的早已升级完毕，优化了商业模式，提升了效率，降低了交易成本，华丽转身，比如金风科技、海尔等；有的，或者说有不少中小企业却因为对数字化改造不了解，无法找到有效的实现路径而徘徊不前，让人唏嘘感叹。
如何加快传统产业的数字化转型步伐，成为一个迫在眉睫的现实问题。
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对于传统产业转型升级，吴军教授在其《智能时代》一书中有个基于技术产业发展史的通用型模式：
传统产业 + 新技术 = 新产业
比如，伴随蒸汽机与电力的发明，“传统产业 + 蒸汽机”、“传统产业 + 电”等模式的广泛应用就形成、催生出很多新产业。
而今，数据时代，依照上面屡试不爽的通用模式，“传统产业 + 大数据”成为当下的新选择、新进化。
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涉及到产业话题，我们不妨先从“柯洁与AlphaGo”的围棋大战说起，以加深大家对大数据的理解。
2017年围棋大战已落下帷幕，人类继2016年后再次败给了人工智能。
2002年以后，自从谷歌的两位工程师杰弗里.迪安（Jeffrey Dean）和桑贾伊.格玛沃特（Sanjay Ghemawat）与道格.卡廷（Doug Cutting）、迈克.卡法雷拉（Mike Cafarella）先后发明 MapReduce 、Hadoop 后，人类具备了把庞大数据处理任务拆分成小任务分配到成千上万计算机并行处理的能力，并不断发展成熟。
AlphaGo 就是在这种并行计算技术支持下，由Google 公司收购的企业DeepMind 采集围棋相关大量数据、设计数学模型算法、调动上万台计算机服务器日夜不休用数据喂养、不断训练优化模型参数而来的“人工智能棋手”。
这种并行处理，已不神秘，类似国内的云计算并行处理系统。
华为等ICT巨头在全世界跑马圈地为有需求的企业建立各式各样企业级的云，阿里云、腾讯云等也已商业化运作向中小企业提供云服务并开始盈利。
按照需求去购买不同数量服务器的云计算输出服务，已成为大势所趋，竞争激烈，价格低廉。
而价格低廉的云计算服务为传统企业数字化转型中数据的存储、运算提供了便利，一方面显著降低了自己去购买布局数字化设备的成本，另一方面还可以加强企业与云服务商这种大型互联网企业的合作、搭上高技术发展快车。
这，让我看，算是传统企业数字化转型的第一步吧。
至少，企业得知道，得有这种意识。
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有了这一步，传统企业生产、设计、研发、销售乃至售后服务的数据就算有了家，可以安营扎寨了。
企业也就具备基本的数据管理、运算能力。
此时，传统企业数字化转型的第二步就是采集数据了。
采集数据，不妨从我们所熟知的、最近大家比较关注的共享单车说起。
当你碰见一辆小黄车 Ofo ，如果你第一次骑行，掏出手机刷二维码的时候就会有菜单跳出来要你的支付宝身份信息。
这就是一个共享单车企业采集数据的过程。
通过你的智能手机及绑定的通用APP来采集信息成为主流做法。
此外，生产制造型企业，比如金风科技、三一重工等，它们的普遍做法是在卖出的风电设备、电机、重型机械设备上安装物联网传感器，采集设备关联的位置、运行状况、环境温度湿度等数据，依托这些庞大数据的分析结果向客户提供优质的服务来赚取高额利润。
而，农业领域以色列闻名于世的滴灌技术，也是通过计算机系统和土壤中的传感器采集农作物根茎变化、温度湿度等相关数据的。而这些数据的大规模处理应用则成为以色列农业雄冠于世的基础所在。
国内外诸多案例表明，智能移动终端比如手机、 ipad 与传感器比如RFID、诸多历史存在的档案、古籍文献、民生、教育、医疗、历史等纸质内容的电子化与支付宝、微信等支付社交富媒体系统等，都是数据采集的源头。
利用现有技术，结合自身业务板块，企业与消费者、与数据源连接起来，不断采集数据，积累数据，就打开了数字化转型的大门。
而积累的数据足够多了，消费者偏好、生活规律、年龄区间、学历层次、收支水准等等都会纤毫毕露在大数据分析处理视野下，为企业带来惊喜。
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沃尔玛的啤酒与尿片的搭售、某商场根据女消费者购物种类、时间推测出其是否怀孕何时分娩等知名案例，无疑是企业大数据改造的结果。
改变货物摆放位置、向客户精准推荐偏好急需产品带来的利润增加，让诸多后来者趋之若鹜。
后来者——传统产业企业，此时，可能最需要的就是大数据人才了。
大数据人才是处理那些看似杂乱、甚至让外行头晕脑胀的数据的关键人物，是新时代的点石成金者。
他们分析得出的结论是传统企业数字化改造后利润增长的引擎所在。
培养这方面的人才，成为传统产业数字化转型的第三步，也是关键一步。
客观讲，这方面的人才在全球来看都是奇缺无比的。
市场缺，官方也缺。
不过，当下国内外诸多高等院校、网络远程教育已经开始筹建大数据关联专业学院，培养此方面的专才，似乎可以在未来三五年缓解一些紧缺压力。
对大多数中小企业而言，尽快从内部选拔有这方面特长的IT 专业人才，通过合作培训、远程教育、专业化培养等多种方式培养适合自己发展需求的大数据人才，让这些人干中学、学中干，根据贡献大幅提高他们的福利薪酬待遇，可能比高薪聘请大牌专家更合算。
动辄聘用、邀请大牌技术专家的做法，很大程度上是大企业阶段性需求或官方标杆示范工程的专利，与大多数中小企业无关。
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当前，传统产业数字化转型正在进行，希望这篇结合部分实践经验与故纸堆理论的东西，能够有点实用。
若有一个观点、一句话被需要的人吸收了、认同了，也就不枉我码字思考的光阴与辛苦了。
（完结）
参考：吴军 著 《智能时代》中信出版社 2016年8月第1版
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