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海量数据是人工智能的前提和基础,我们能忽视吗?

查看:3182来源:多智时代            发布日期:2018-01-29

我们有430万个站点,每年增加96万个,1万1千个合同,每个基站报上来的报表这么厚,是因为没有模块化分类。不抽象不总结就要上报,我们处理管道就那么粗,所以堵得一塌糊涂。实际上归纳出来可能就一百种,大不到一千种模块。我们分类按模板传信息给供应链,供应链解码打开、作清单发货,我们管理会简化很多。现在报表层层上报,每层增加好多人,一大堆报表甚至没人读过。要基于目的标准模型建设简单自动报表体系,这样中间的人工就减掉了,主战场的员工就增加了。人人都基于作业给你提供准确数据,集中起来你的科学性就好了,有了这些准确数据,通过监督学习和统计手段就能使我们的效率提高。

                                                                           

  有清晰的也有模糊的,确定性的工作填写的数据要准确,如果没有审核就传上来不正确的数据,就是一团乱麻。清晰的数据不断更新积累,新的有效数据不断更替。总有一个模糊区,模糊数据的模糊性会持续不断降低,但又产生新的模糊。在不该模糊的地方应该有指引,能够指引基层工程师来清晰操作。人工智能就要靠几万员工在做事的时候把数据有效采集回来,在归纳总结中找出规律来。清晰、准确的现场数据是重要的事情。

  我们是设备供应商不是流量运营商,要根据业务场景来看多快数据算实时,不要形而上学,要根据必要的需求来获取这些所谓实时数据。对于网络设备数据的输出,可以采用类似“七远八按”的方式建设数据输出标准,以基于人工智能的交付服务视角重新制定可服务性标准,并作为产品上市必要条件。

  因此,你们说数据缺乏、杂乱无章,我不批评,我觉得没有数据才是我要批评的。每一个人能不能搞个工装穿在身上带个仪器,数据先收集存储起来,然后一按按钮就传送到信息库,对贡献数据者还可以奖励




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