為什么我們不可以統(tǒng)一作業(yè)的工具，和工作的標(biāo)準(zhǔn)。配個數(shù)據(jù)采集聚集器，員工在現(xiàn)場作業(yè)完后，回到駐地處理一下，一按鍵就群發(fā)出去了，不必經(jīng)過辦事處、地區(qū)部，就一步到位了。數(shù)據(jù)對各級各段透明，沒有層層級級的匯總處理，就快多了。

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(jié)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(yīng)鏈，供應(yīng)鏈解碼打開、作清單發(fā)貨，我們管理會簡化很多?，F(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)模型建設(shè)簡單自動報表體系，這樣中間的人工就減掉了，主戰(zhàn)場的員工就增加了。人人都基于作業(yè)給你提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，集中起來你的科學(xué)性就好了，有了這些準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)和統(tǒng)計手段就能使我們的效率提高。

填寫的表中有清晰的也有模糊的，確定性的工作填寫的數(shù)據(jù)要準(zhǔn)確，如果沒有審核就傳上來不正確的數(shù)據(jù)，就是一團亂麻。清晰的數(shù)據(jù)不斷更新積累，新的有效數(shù)據(jù)不斷更替。總有一個模糊區(qū)，模糊數(shù)據(jù)的模糊性會持續(xù)不斷降低，但又產(chǎn)生新的模糊。在不該模糊的地方應(yīng)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(shù)據(jù)有效采集回來，在歸納總結(jié)中找出規(guī)律來。清晰、準(zhǔn)確的現(xiàn)場數(shù)據(jù)是重要的事情。

我們是設(shè)備供應(yīng)商不是流量運營商，要根據(jù)業(yè)務(wù)場景來看多快數(shù)據(jù)算實時，不要形而上學(xué)，要根據(jù)必要的需求來獲取這些所謂實時數(shù)據(jù)。對于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)據(jù)的輸出，可以采用類似"七遠八按"的方式建設(shè)數(shù)據(jù)輸出標(biāo)準(zhǔn)，以基于人工智能的交付服務(wù)視角重新制定可服務(wù)性標(biāo)準(zhǔn)，并作為產(chǎn)品上市必要條件。

因此，你們說數(shù)據(jù)缺乏、雜亂無章，我不批評，我覺得沒有數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)先收集存儲起來，然后一按按鈕就傳送到信息庫，對貢獻數(shù)據(jù)者還可以獎勵。