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长安汽车数据处处长胡林海:从数字化“转型”向数字化“重塑”过渡

数字化分为两个阶段:一个是数字化转型,一个是数字化重塑。

做连接的目的就是要及时、准确的共享各方的状态,这样才能更高效、准确的决策。

“新基建”加速的利好,对于与数据、连接有关的产业创新方向有非常大的驱动作用。

长安汽车数据处处长胡林海:DDM三年成绩单:现状可见,问题可查

数字化分为两个阶段:一个是数字化转型,一个是数字化重塑,我们现在处于数字化转型向数字化重塑过渡的阶段。”中国长安汽车集团(以下简称“长安汽车”)数据处处长胡林海如是说道。

长安汽车地处中国汽车产业名城重庆,距今已有一百四十多年的历史。经过时间的洗涤、经验的积累,长安汽车已然是中国汽车工业自主创新的领军企业之一,其中企业一直坚持且不断迭代创新的信息化和数字化建设发挥了巨大的作用。

长安汽车从2001年实施ERP开始,就拉开了整个信息化建设的序幕,经历了“单系统应用”、“系统集成应用”两大阶段,现正进行大规模的“中台模式应用”。长安汽车在2017年实现了核心业务信息化全覆盖,自此通过数据来指导业务,推动业务的发展。并于2017年开始构建长安汽车的大数据平台——DDM(数据驱动管理),进行“统一平台”、“统一数据”、“统一运营”。这一平台在长安汽车信息化向数字化转型过程中具有重要的里程碑意义。

在DDM大数据平台建设的过程中,同时开展数据治理,将包括互联网数据在内的外部数据和企业内部数据从四个方面做了拉通整合。

一是统一客户数据,因为长安汽车和C端有很多接触点,存有很多客户数据,需要统一整合,更好的为客户服务。

二是融合互联网数据,汽车行业在互联网上有很多数据,这些数据反映了广大汽车消费者的需求和用车感受,需要进行融合,用于企业的研发与营销服务。

三是整合企业内部运营数据,研、产、供、销、财务、HR等等。

四是集成IOT数据,包括工业大数据和车联网的数据。

长安汽车通过这四个方面,在大数据平台上进行整合,然后建立各种分析模型、指标,用数据驱动业务改善,驱动企业管理,驱动企业创新。

“如何用场景化来描述数字化在现阶段的发展成果呢?”面对这个问题,胡林海表示可以从四个方面进行解释,分别是现状可见、问题可察、风险可辨和未来可测。而在现阶段,已经基本实现了现状可见与问题可查,而风险可辨与未来可测是我们目前的重点,并且需要时间进行验证。

长安汽车数据处处长胡林海:为“智能驾驶舱域控制系统”奠定数据根基

2020年2月,工业和信息化部办公厅发布了“新一代人工智能产业创新重点任务入围揭榜单位”名单。由长安汽车股份有限公司提交的“智能驾驶舱域控制系统”项目成功入围。

作为汽车智能化、信息化和网络化的重要载体,智能驾驶座舱是智能化汽车的关键部分,是标志未来汽车智能化发展的“点睛之笔”。长安汽车提交的“智能驾驶舱域控制系统”项目,未来将是一个基于人工智能、大数据、云计算、工业互联网等多学科交叉系统,包括数据平台+计算平台+3个开放的容器,实现千人千面与服务找人,从而最终构建智能全场景出行生态,满足用户个性化体验的需求。

而智能驾驶舱域控制系统里提到的“服务找人”其重要的基础设施也正是“大数据”。通过数据分析,对用户进行画像,锁定需要服务的人群,能更明确服务对象的个性化需求。

优化调整:数字化转型必经之路

数字化转型到底转什么?胡林海表示,“化”本身就是一个过程。数字化包括业务数字化和数据业务化,而现在更多强调的是后者这种具像化的场景。只有这种具像化的场景,才可能去打动决策者。“转”是在数字化的过程中,用什么样的策略、方法、路径来实现目标,“转”是企业从一个状态到另一个状态的抓手。

胡林海介绍到,长安汽车现在确定了几个大平台,包括基础设施建设方面的云平台、数据中台、业务中台,并不断向这几个平台靠拢、优化、改进。

提到优化过程中的阻碍时,他表示,这对于CIO来说压力是巨大的,因为CIO要背负技术债务。一个传统的、正在良好运行的技术要向新技术靠拢并不是那么简单的,需要制定可行的技术方案,并让业务无感知地往这上面去做。由原来的企业总线,到现在靠数据中台实现整合,这些都是需要时间与过程的,不能操之过急,需要一步步的来建设。

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