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DRAIS智能化思考(21.1.26)

DRAIS智能化思考(21.1.26)

作者: 次第前行 | 来源:发表于2021-01-27 11:59 被阅读0次

DRAIS产品化过程中,一直在强调价值的输出。之前对于价值的理解有些偏颇,认为只有输出更专业更正确的结果才是解决业务需求的的唯一方法和途径。如果我们从用户角度理解产品价值,可以认为产品价值是用户使用产品所获得的体验,而这种体验首先源于自己问题得到解决而感到轻松愉悦,用户因为使用产品获得某种利益或是避免自身利益或安全受到伤害,这正是DRAIS的核心价值所在。帮助用户解决问题是结果固然很重要,达成结果的过程所带给用户的体验同样重要。

这么多年行业应用软件提得最多的概念是智能化,大概是因为这个看起来高大上的词汇颇受业务单位领导的喜欢。而实际上我们花了大把的经历在琢磨概念,而非将概念落地上。在落地上我们更多注意力放在了数据的获取和数据的表达上。以来因为这两个环节的工作很基础很简单,更是因为能够快速见到效果,能够通过直观的感官刺激获得关注和认可。但是,如果要问我们解决了什么问题,我们充其量能够说我们解决了数据分类和存储,对于行业用户来讲,帮助他们摸清了家底,对于软件其也来将,帮助自己从数据层面理解了业务。而投入大量精力的数据表达对于行业用户来讲顶多是一张对外宣传的名片,对于软件企业来讲顶多获取一时的肯定和赞许。

现阶段我们的系统更多还是传统基于数据的 MISS系统,顶多通过增加GIS以及一些消息服务机制提升了系统的交互能力。而一味强调的功能强大是以功能堆砌为手段,而非聚焦核心功能的深度的打磨。这也是行业应用软件产品化道路上碰到的一个悖论。如何将智能化的思想充分融入产品,是现阶段的一个重点。

智能化是一种能够将网络、数据挖掘、算法模型、物联网技术充分结合,以更高效、更友好、更精准地满足用户需求的能力。对于DRAIS来讲,智能化所要达到的核心目标是辅助决策。即智能化应用要关注的核心功能是数据——信息——决策。包括事前监测预报预警和防控,事发时戒备处置决策,事中应急救援决策,都是在综合各类数据、方法和经验后采取的行动。智能化需要关注感知能力、分析能力、学习能力、适应能力、决策能力在DRAIS的应用。

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