身处数字化浪潮中，转型与创新已成为企业发展的共识，数据在其中扮演的角色不言而喻。当所有的流程、行为和交易都以数据的形式沉淀在系统中，如何将数据与智能技术相结合、如何整合应用以及如何度量相关价值，都是管理者关注的焦点，牵动着企业发展的脉搏。
在9月15日举办的第一届「ThoughtWorks精益数据创新高端分享会」中，ThoughtWorks 大数据及人工智能业务负责人史凯表示，“数字化时代的企业应当具有四个能力——部署数据战略能力、打造数据工程能力、智能应用能力以及数据运营能力，只有兼备这四项能力，才有可能完成数字化转型，真正成为数据驱动型企业，为此企业需要一套方法论来培育这样的能力体系。而这同样也是我们团队的愿景——为客户做智能赋权。经过两年的探索实践，结合精益方法、战略思考与设计思维，我们打造出了一套Data Discovery的方法论，用以指导企业进行数据创新，提升企业的数据利用率和价值。”
在大会的工作坊环节，ThoughWorks携手业内顶级数据专家及互联网教育专家，用一个真实的数据创新案例，带领大家用Data Discovery的方法做了一次精益数据创新工作坊，从数据和智能技术角度来发散创新思维，产出有价值的业务场景，探索新的业务领域。让参会者从以下几个方向进行数据创新思考：
1、 如何将数据和智能技术赋能给所有角色，让他们利用数据和智能激发创造力，产出更多业务创新价值
2、如何构建企业数据中台
3、 如何管理数据和智能类项目的不确定性，确保企业投资的价值
行业大咖 现身说法
众所周知，人工智能技术必将促进企业管理的进步，但对于这些技术到底能做什么、不能做什么，市场上也存在大量的误解和炒作。错误的认知会阻碍技术转化为真正有用的产品和业务价值，进而导致整体的投资受损。在上午以“智慧赋能”为主题的分享中，来自ThoughtWorks的全球首席数据科学家David Johnston对这其中一些尚未得到充分认知的关键概念，例如感知与思考之间的差异、监督学习带来的实际困难、从建模技术中获益的能力等进行了解释。在这基础上，ThoughtWorks算法科学家王晓雷也从真实业务场景入手，向观众阐述了“人工智能的能与不能”。而惠生集团副总裁赵德旭则从特定领域入手，以自己负责的化工企业为例，讲述了要在传统行业中开展大数据、人工智能工作，都有哪些一线的实际需求和期望。
企业都希望能够基于数据进行创新和决策，而不仅仅是直觉、经验。在过去两年中，戴姆勒中国在数据战略、算法和模型以及可视化方面都取得了诸多成就，会上，戴姆勒中国大数据资深主管、数据科学家Susanne Gildehaus用三个实践案例分享了如何使用车联网、神经网络来进行业务决策及销售预测。
无独有偶，如何用数据为产品赋能也是ThoughtWorks高级咨询师贺思聪所关注的方向。他在会上分享了自己独立开发数据产品的经验，为了买到最便宜的机票，他从两年前开始收集每天的机票数据，至今已累计350亿条，基于这些数据，他打造了一个名为“aiflygo”的产品，用于提供实时机票建议、近期价格图、历史价格查询等功能。这其中所涉及到的数据抓取、数据挖掘、预测系统策略、产品及商业模式让与会者受益匪浅。
数据是创新的源泉，是人工智能的土壤，而这一切都建立在数据安全可靠的基础上。作为业界首屈一指的数字化转型服务商，ThoughtWorks不仅致力于为客户提供数据赋能服务，还十分关注数据的安全利用、隐私数据的保护、数据的合规治理等问题。在大会的最后阶段，来自ThoughtWorks的几位数据安全专家与民生银行信息科技部安全运营中心负责人陈仙展开了圆桌讨论，从银行安全、灾害相应与人道主义生态系统等多方面提出了自己对数据安全的见解。
结语
数字化转型已经进入新的阶段，从流程驱动走向数据驱动。在本次大会中，ThoughtWorks携手业界数据及AI专家以落地的案例证明，通过全面的利用结构化和非结构化的数据连接，利用智能算法在数据中发现新的规律和洞察，就能够驱动业务创新，让数据成为业务创新的新视角、新工具。
