《 数字化时代的企业信息化》——122.4 未来新行业的诞生书归正题，我们还是先讨论一下到底未来的管理软件，也就是自我智化的后信息时代软件到底是什么样子吧。2.4.1 未来管理软件趋势猜想后信息化时代，是令人激动而惊愕的。
现有管理软件行业的鱼龙混杂，最终都无法摆脱自我智化的结果，产业要发展核心动力其实只有利润二字而已，从管理软件的角度探讨利润的问题，其实就是对环节效率的分析，管理软件不替企业去创造产品和专利，这是行业参与者的工作，管理软件只是在起点和终点之间找一个最短的路程：
- 如何精确计算公司产品成本：供应链+生产制造；
- 如何找到公司某岗位合适的员工：档案管理、绩效管理、招聘管理等等；
- 如何发现公司产品销售量与市场的关系：CRM管理、市场营销管理等等；
实时情况呢？我们十几年的软件工作基本没有做任何的上述工作。原因很简单，我们不会分析。因此管理软件其实就成为企业的鸡肋，不上会死，上了死的更快。
因此拿来主义的软件，克隆成功企业的管理模式，这一概念看似美好，实则骗人。
一个企业的发展有很多独特的地方，比如规模、发展阶段、人员素质等等，我们拿到一个仅仅行业相同或相似的软件，对自己管理有什么实际意义吗？做出和别人一样的决策，买卖一样的产品，那么谁先出局似乎已经注定了。因此未来管理软件的趋势是，大数据分析模型下的自主管理建议系统后信息时代的管理软件系统：通过云数据平台，进行数据测算与分析，对企业的运营数据进行实时监控和分析，对成本、销售等等环节建立数学模型，通过与数学模型的贴合，例如：曲线开角情况等，判断企业运行的轨迹是否正确，如果一个软件提供的分析可以为企业立即获利，这个软件就有了存在的实际价值。所以自我智化的信息软件，核心目的是自动提供管理建议想要自动的进行管理，是依赖于很多新兴行业的诞生和发展，这里讨论新兴行业的诞生也是在预测后信息化时代的到来。
2.4.2 未来新行业的诞生为了实现自我智化的信息软件，自动提供管理建议这一目的，至少需要如下的行业基础才行：1) 可智能对无序数据的整合与提炼（数据采集）；2) 对企业经营分析的数学模型建立（分析理论）；3) 对国家级的数据行业标准的建立（数据标准）；4) 行业级的管理数据分析公司诞生（数据分析）；可以看出，这四个基础可以诞生四个与后信息化时代相关的支柱产业1. 首先：对无序数据的识别整合与提炼就像是谷歌识别猫的技术，通过预制的程序判断图像、重量、温度等等信息，并对信息化有用的数据自动提取到系统里面，现在的信息化产品最麻烦的就是数据采集过程，但是如果通过与物联网、可识别设备、图显示别技术、VR、AR技术等相结合，则可以通过上述技术的整合自动完成：出入库、盘点、考勤管理、业绩统计等等工作，这样就完成了完全自动化的数据采集。这个领域会诞生的公司包括：a) 大数据公司：提供海量的素材、照片、传感参数等等，为需要的公司提供数据接口，比如图片存储、视频识别等等；b) 数据可识别处理公司：提供大量的物联网接入专业设备与信息化数据接口，完成对各类数据的自动采集工作，并通过与大数据公司的接口返回需要的识别结果；这类公司将为自我智化的后信息时代，提供无需人力的数据采集2. 第二：企业经营分析的数学模型建立这其实是一个比较广泛的意义我们可以用到的内容大致包括信息化的所有方面，举几个例子：
- HR管理设计的岗位模型，通过实际的员工KPI数据进行贴合度比较；
- 销售人员的跟单，可以通过销售漏斗数据等综合数据进行成单概率测试和销售引导测试；
- 通过诸如杜邦分析法之类的数据分析模型的引入而进行的企业未来经营分析预测，以及相关收入、成本、原材料变动等因素造成的营销分析；
- 等等
这个领域会诞生的公司包括：a) 算法模型公司：具备统计学和数学基础的开发公司，将转型到模型算法，这个领域将有极为远大的发展前景，这类公司将立足在不同的行业领域，为各个行业提供核心的经营和数据模型，以引导企业的生产经营活动；这类公司将为自我智化的后信息时代，提供数据分析的方法再举企业经营过程中实际上有大量的人工经验判断过程，现在需要将这些内容进行算法归纳：1) 员工是不是在积极主动的工作？2) 产品是不是符合目检公司标准？3) 员工适合进行何种形式的培训？4) 投放一次电视广告，到底能增加多少销售收入？5) 一次不合格品的采购对净资产收益率的影响到都有什么呢？6) 投资去做一个项目，到底有没有风险预警的指标和合理指导呢？3. 第三：对国家级的数据行业标准的建立。
实际信息化实施中数据的标准化，浪费了大量的人力、物力，各个行业的数据标准化是信息通畅的必备基础。比如财务科目不做标准化如何产生统一的报表，和对应的管理方法？这样看来，数据的标准化是支持大数据分析的一个基础内容。听起来很复杂，但是我们似乎也可以通过上面第一点对无序数据的识别整合与提炼，这一自动识别功能来完成标准化的过程。
通过智能的判断与解读，查找新的物料、产品，归类旧的内容，技术上看是可行的，但是需要极为庞大的储存介质、强大的处理器能力以及高速网络。这个领域会诞生的公司包括：a) 国家级的标准制定者b) 行业级的大数据拥有者这类公司将为自我智化的后信息时代，提供数据的全面标准化4. 第四：行业级的管理数据分析公司诞生。这个公司形式其实就是经营顾问公司的模型，将企业实时数据放置到经营顾问公司的数据模型中，随时进行经济监督和指导，这样的公司主要从事的工作就是完成分析模型。这很像金融领域的自动交易AI，通过盈利模型进行高速的买进卖出一样，只不过各个行业的模型各自不同而已。
这个领域会诞生的公司包括：a) 智能业务处理公司：这类公司将完成与大数据、算法模型、数据可识别公司的数据对接，为不同行业的企业提供贴合度近乎完美的信息化流程，值得注意的是智能业务处理公司的软件，几乎无需人工参与原始单据的录入，而是通过各类物联网采集相关的信息；b) 智能管理顾问公司：按照不同的行业、不同的发展阶段、不同的管理水平、不同的行业地位等，进行管理建议推送；c) 行业机器人公司为行业提供在线的智能机器人，从事生产制造、运营、客户服务等等工作。这类公司将为自我智化的后信息时代，提供行业管理建议我们将进入数据互联的时代，任何一家信息化公司都需要与其他大型数据公司合作，随着软硬件技术和管理学的进步，未来将有翻天覆地的变化，这是毋庸置疑的。后信息化时代必将大量取代基础工作的工人，甚至是管理者。对数据模型的建立将是一个不断完善的过程，对人工参与的弱化也是一个不断持续的过程，随着软硬件技术的提高，管理软件将最终免费，而分析模型、企业经营管理模型等将越来越有价值。
大数据公司、算法模型公司、智能业务处理公司、数据可识别处理公司、智能管理顾问公司、行业机器人公司等等，这些公司提供的服务都将以租赁的形式，因为他们提供了实实在在的“人”的服务，可以完全视作一个员工。而且所分析的数据是在不断变化的。人力信息化阶段终将被淘汰，未来信息化的核心手段就是：算法模型+智能化，所以后信息化时代可以被称作：自我智化。 最后我们以工业智能化的例子来阐述一下吧。
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