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海量數據是人工智能的前提和基礎,我們能忽視嗎?

查看:1884來源:多智時代            發布日期:2018-01-29

我們有430萬個站點,每年增加96萬個,1萬1千個合同,每個基站報上來的報表這么厚,是因為沒有模塊化分類。不抽象不總結就要上報,我們處理管道就那么粗,所以堵得一塌糊涂。實際上歸納出來可能就一百種,大不到一千種模塊。我們分類按模板傳信息給供應鏈,供應鏈解碼打開、作清單發貨,我們管理會簡化很多。現在報表層層上報,每層增加好多人,一大堆報表甚至沒人讀過。要基于目的標準模型建設簡單自動報表體系,這樣中間的人工就減掉了,主戰場的員工就增加了。人人都基于作業給你提供準確數據,集中起來你的科學性就好了,有了這些準確數據,通過監督學習和統計手段就能使我們的效率提高。

                                                                           

  有清晰的也有模糊的,確定性的工作填寫的數據要準確,如果沒有審核就傳上來不正確的數據,就是一團亂麻。清晰的數據不斷更新積累,新的有效數據不斷更替。總有一個模糊區,模糊數據的模糊性會持續不斷降低,但又產生新的模糊。在不該模糊的地方應該有指引,能夠指引基層工程師來清晰操作。人工智能就要靠幾萬員工在做事的時候把數據有效采集回來,在歸納總結中找出規律來。清晰、準確的現場數據是重要的事情。

  我們是設備供應商不是流量運營商,要根據業務場景來看多快數據算實時,不要形而上學,要根據必要的需求來獲取這些所謂實時數據。對于網絡設備數據的輸出,可以采用類似“七遠八按”的方式建設數據輸出標準,以基于人工智能的交付服務視角重新制定可服務性標準,并作為產品上市必要條件。

  因此,你們說數據缺乏、雜亂無章,我不批評,我覺得沒有數據才是我要批評的。每一個人能不能搞個工裝穿在身上帶個儀器,數據先收集存儲起來,然后一按按鈕就傳送到信息庫,對貢獻數據者還可以獎勵


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