华为知识图谱平台好用吗

挺好用的。

人工智能知识图谱平台（简称：坤图KunGraph），基于大规模数据，通过对各行业场景数据的机器学习，智能化积累场景规则，形成“规则+机器”的混合知识构建引擎，将掌握的各类数据融合汇总成为人、地、事、物、组织等实体为节点，属性、时空、语义、特征等联系为边的关系网络，从而再现真实世界对象之间的错综复杂的关系，为各行业分析研判提供支撑。

平台通过构建智能化知识交互引擎，提供可视化数据特征分析和交互能力，如关系可视化、时空可视化、档案可视化、数据比对可视化等，实现在海量数据上的规律及特征挖掘，获取隐藏在大数据下的知识，平台拥有一体化、并行化的高效数据挖掘工具和模型应用能力，集成大量的经典及历史算法，管理模型类知识的全生命周期，并将知识进行积累、连接，最终形成智慧感知能力，为各行业业务提供通用的知识积累、知识服务及决策输出。

华为大数据认证有HCIA、HCIP、HCIE这三个等级的认证，不同等级认证的考试内容不同，下面是华为大数据HCIA、HCIP、HCIE认证的考试内容。

HCIA-Big Data

考试内容

HCIA-Big Data V30考试覆盖：

（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等；

（2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch,ZooKeeper, Flink,Redis）；

（3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。

HCIP-Big Data Developer

考试内容

HCIP-Big Data Developer V20 大数据场景化解决方案总览、大数据场景化解决方案：离线批处理、实时检索、实时流处理等内容。

HCIE-Big Data-Data Mining（笔试）

考试内容

华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V20考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。

HCIE-Big Data-Data Mining（实验）

考试内容

华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V20考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。

HCIE-Big Data-Data Mining（面试）

考试内容

华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V20考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。

　　华为技术有限公司是全球领先的信息与通信技术(ICT)方案提供商之一，同时也是全球最大的电信设备制造商之一。华为旗下的数据库概念股票也备受市场关注。那么，华为数据库概念股票有哪些呢

　　首先，华为旗下的云数据库产品——华为云数据库(CloudDB)备受市场青睐。这个面向未来的数据库服务采用分布式架构，具有高可靠、高可扩展、高安全性及高性能等特点，为用户提供从多样数据类型到强一致性的全栈服务。

　　其次，华为的数据仓库解决方案——FusionInsight是一个研发和生产一体化的大数据平台，能够帮助客户实现数据仓库的构建、数据管理及数据分析工作，提供从数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化到(机器)学习等全流程的服务，是大数据处理的理想选择。

　　最后，华为自主研发的数据库——Huawei GaussDB系列数据库也备受市场关注。目前，该系列数据库涵盖数据密集型、分布式、多模态及边缘计算领域，提供高性能、高可靠、高可扩展、高安全、易管理等特点。而其次世代云原生数据库产品——Huawei GaussDB 20更是致力于为用户提供全场景、全工作负载的数据库服务。

　　总的来说，华为的数据库概念股票是实力强劲，备受市场赞誉的。无论是云数据库、大数据处理还是自主研发的数据库产品，都具有高可靠、高安全、高可扩展、高性能的特点，为用户提供贴心、高效的服务。

大数据在企业中的应用

2015年9月10日，首席数据官联盟成立仪式暨第一届首席数据官大会在北大召开，本次活动由中国新一代IT产业联盟和易观智库联合主办，中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海发表演讲并参与对话讨论。本次对话环节由易观智慧院副院长葛涵涛主持，参与对话的嘉宾有北大电子政务研究院副院长杨明刚、壳牌中国CIO徐斌、华为大数据总监刘冬冬、北京瀚思安信科技有限公司联合创始人董昕。各位嘉宾从大数据在企业的应用、人才队伍建设等方面进行深入讨论，以下是对话实录：

    葛涵涛：首先我想请大家做一下自我介绍。

    刘冬冬：今年上半年开始代表华为做大数据生态圈的建设，我们这个生态圈是1+6的模式，华为提供公有云，大计算等服务，与数据挖掘，商业应用，数据可视化展示等合作伙伴，国内筛选200多家大数据公司，和比较核心的合作伙伴，开始了第一批，第二批，第三批的流程，第一批选择16家签约，第二批还有十几家，今年年底会完成初步50家的合作伙伴的合作。

    徐斌：壳牌品牌是比较大的公司，壳牌中国业务比较大，壳牌中国在今年已经是121年了，1894年正式进入中国了，就没有离开。目前我们在中国的业务有上油的油气的开采，中油的炼化等业务。大数据在壳牌的应用历史比较悠久，我们开采油田的时候需要用海量的数据做分析，帮助我们在哪里打井更有效，如何保证制造环节更顺畅，更早的发现潜在的风险，这方面有比较多的应用。针对我们几百万的用户，也在做很多的和社交媒体的合作，掌握我们的客户，留住我们的客户，寻找新的商业机会。今天很高兴有机会和大家交流大数据，特别是我们传统行业如何使用大数据。

    董昕：谢谢大家，我们是瀚思大数据安全，一个新的创业公司。大家想安全和大数据有什么关系？其实有非常深的关系，我们后面有机会再和大家讲。我们这个团队是2014年成立的，主要成员是来自于埃森哲、甲骨文等这些公司。我们致力于把大型企业云中心、互联网里面所有跟安全相关的，跟业务、应用安全相关的数据做统一大规模的存储、挖掘、学习和展现，帮助IT从业者，运维人员，甚至企业的领导层从数据终发现一些跟安全相关的东西。希望通过数据驱动整个行业，和整个企业实现由传统的基于防御的安全策略，转向主动智能的安全策略。我们成立一年多，我们公里56人，40多个人都是研发人员，数学科学家等跟数据相关的人员。非常高兴有机会和大家探讨比较新的行业。

    杨明刚：非常感谢主办方的邀请，很多朋友可能了解电子政务，电子政务就是政府的信息化，还有所谓的智慧城市，还有数字城市。在过去一年多，一直做政府相关的信息化的应用，包括顶层设计。现在随着大数据概念的提出以后，应用和需求在过去一直存在，只是提升了一个水平。电子政务这块近两三年提上很重要的地位。电子商务对大数据的需求也是蛮多的，过去三四年，我们一直研究政务数据和商业大数据，非常高兴和大家探讨数据和首席数据官未来在整个企业决策和政策决策中的作用。

    葛涵涛：我们的各位嘉宾对大数据，对数据资产进行了前期的描绘和支撑。我们都知道现在大数据产品和数据产品数据来源非常广，包括来自于智能设备，可穿戴设备，来自于金融，来自于终端设备。有了大量的数据，基于数据进行挖掘和分析，数据产品化以后，再将数据产品应用到业务中。但是这些数据产品安全性怎么样？针对数据安全和用户数据隐私与大数据是什么关系？

    杨明刚：我先从价值方面跟大家分享一下。美国有一本书《数字化生存》目前这个社会，随着网络的发展，我们所有的网络，所也的社会的形态都可以用数据来表达，这个时候无论是政务数据，还是商业数据，还是个人数据都可以用来提供，或者给我们未来决策提供参考。无论是政府治理，还是企业的科学决策，或者个人未来合理的消费计划，都可以从数据中提取到相关的决策参考。所以这块，其实所有的数据，看似杂乱无章，各种非结构数据和结构化的数据，通过适当的方法处理，或者通过数学模型处理，能够给我们管理和决策带来新的支持或者更大的支持，这是我对整个目前数字这块所谓的资产，数据是可以增值的资产。

    其实我们有了互联网以后，每个人在网络上，无论是购物，还是通过社交工具或者社会化媒体发表相关的看法或者思想等，我们在网络上留下了大量的数字的网络痕迹，其实提取这些痕迹，包括相关的特征，用一定的方法去分析，就可以找寻每个人或者相关的机构未来的表现。这个东西在这里面，有很多东西涉及到个人隐私，可能在这里买的房子，或者附近相关的消费，根据你的社会属性可以判断你未来的行为。从某种行为来说，会让我自己感觉很不舒服，但是这些信息是通过我们允许的放在网络上，只是相关的机构提取过来做一些加工，可能对个人的隐私或者个人尊严是一种挑战。随着国家立法的完善，我相信网络的隐私权保护会逐渐解决。

    董昕：其实好恶夸张的说，我们在座的每一个人都不安全，在网络空间，无论是你产生的数据，还是你的痕迹，还是你的隐私，或多或少在自己的手机里，PC里，或者是服务器端，安全和隐私可能是永恒的话题，比较大，我就不展开讲了。从我们的角度来说，我们更关注的，从一个角度如何把核心的数据，核心的资产保值增值，安全隐私的问题。无论是大数据下面的数据隐私，数据安全，还是小数据的数据隐私和数据安全方法论是一样的。在管理制度上怎么进行保障？

    过去谈论到数据安全，更多的时候是靠技术手段为主，所以才会出现各种各样的防火墙，加解密设备，数据防泄漏，防入侵。这些东西都有用，但是无法解决所有的问题。要不然也不会出现JP摩根信用卡数据泄漏等问题。我们需要拥抱新型的技术，新型的平台，通过技术本身解决安全问题。

    另外一个国外很多报告中都写到了，设备本身控制数据资产不太现实，我假设所有的东西都是不安全的，把所有的东西都放一个安全体系，这是国际探讨的问题。我们怎么用新型技术保护数据安全，同时结合技术，如何使安全管理的流程和措施，能够在企业中获得更多的认识，从而解决这个问题。

    葛涵涛：关于数据能力开放的问题，在之前大数据会议上，阿里集团代表上讲过，阿里的数据不开放，他们是不是有数据安全的考量。因为他们收购了高德等一系列的社交和位置的公司，掌握了用户全维度的数据，这是出于隐私保护，基于安全的数据开放，还是比较遥远的话题。刚才我们在CDO调研报告里面，在未来的数据业务和大数据技术方向上，在行业领域里面的发展是非常重要的，我想请刘冬冬和徐总分别谈谈，比如说大数据业务，还有数据资产等等相关的技术和服务，在你们相应的通讯和能源行业怎么与你们的业务结合落地的。

    徐斌：像大数据的应用，在我们自己的传统行业会产生什么样的作用？我们自己内部把大数据的企业进行划分。从企业决策中大数据起了很多的作用，同行用爆破的方式采集信息，帮助我们判断出这个地方打一口井效率是不是高，因为每一口的井的成本是上百万的，提高10%的成功率是很可观的，这是决策支持。

    第二个是运营优化，比如说油站地下油库存在非常大的隐患，汽油和柴油泄漏的时候，一对环境造成很大的风险，第二对地下水有影响，甚至产生爆炸。一旦发生这种情况，通过大数据技术能不能提前发现潜在的泄漏风险。通过对比站的分析，提前发现是否存在不适当的损耗的发生，从而发现风险。

    第三个就是市场营销，在我们消费互联网层面谈了很多，我们怎么样找到客户的特性，延伸业务领域，包括业务合作。另外通过合作，找到我们潜在的客户。像今天的孙总，我们客户最典型的，对油品的质量要求比较高。我们从互联网找到这个维度，在电商上购买率很高的，经常谈到汽车的，这两个碰撞就能找到潜在客户。

    第四个就是企业安全进行风险管控。能源行业是高危行业，包括油品配送过程中，配送的时候出现问题，可能出现爆炸的风险，包括成本的增加。因此我们在海外作业的时候，不能很好及时发现风险，可能造成重大的人身伤害，包括知识产权的保护，有跟多配方，这是很关键的，这个怎么防止黑客攻击。这个和董总有相关性，企业安全，人身的安全，包括信息安全。

    第五是业务创新，第六是模式变革。这两个把我们传统的，我们通过卖汽油变成我们可能变成第三方汽车服务后市场。以后我们油品可能免费，免费的意义在于盈利模式通过后面衍生的新业务，就是羊毛出在猪身上狗来买单。这就是大数据在我们能源行业6方面的价值。

    葛涵涛：我们原来做过石油远程管道安全监护。现在俄罗斯他们传输的油气管道，很多油气管道每隔多少公里就有检查油压、温度，还有油管表面的状况，加入了很多传感器，获取管道表面的数据，另外还有相应的机器人，会在轨道上定期巡逻，用光来检查表面的状况。将这些数据全部汇总在当地的数据中心，最后汇总到欧洲数据中心，如果正常就显示为绿色的。大数据帮助能源运输企业，在你发生问题之前就帮你预测问题即将在什么时间大概发生。在发生之前进行预警，我觉得这个也是大数据跟商业智能整合的非常好的一个案例。

    徐斌：在我们石油行业，特别是化工行业，生产行业一旦有一些事故终止生产，想恢复是非常长的时间，一般是三个月，三个月损失多大。越早预测到危险，提前采取措施，效率是很明显的。

    刘冬冬：我们通讯行业跟石油行业是很像的。我们华为也会装各种各样的传感器采集数据，知道什么地方有什么问题，然后解决问题。比如说一个大型会场，一个足球场，数万人，大家都在发微信，这个时候能不能发出去，信号如何？这是我们自身运营商的应用场景。衍生出来的应用场景，如果华为或者运营商更早的把大数据应用到企业的经营管理等等各个维度中去，就不会发生像上海那样的踩踏事件。当外滩单位面积内聚集的人口超过一定量以后就应该有一个预警，告诉相关的管理部门，公安也好，告诉相关的部门人说这个地方已经超多了，通过手机我们可以捕捉这个信息。我们在大数据行业刚刚起步，我相信将来所有的行业，都会面临变成以数据为驱动，或者以数据为核心驱动力的，而不是像以前以产品为驱动力，以渠道或者品牌为驱动力的。以数据为驱动力的话，这个问题是蛮大的，作为华为来说，现在从各个方面改为以数据为驱动力。从宏观来说，我们将要做什么，我们要做哪些产品，这些都可以通过数据给我们进行指导。

    在大数据产品里面，哪些是最需要的，哪些是最急迫的，我们可以通过分析挖掘出来，这个可以指导我们企业将来做什么，不做什么。从很小的细节来说，华为2016年找谁做手机形象代言人，我们可以用大数据做。华为手机的粉丝超过100万。这些人共同关注的是谁，他们共同兴趣爱好是什么？他们每天什么时间上网，数据的统计就告诉我们了，不需要决策部门每天坐在一起拍脑袋决定是谁，不是谁。刚才说到数据安全问题，我认为数据安全和技术是矛和盾的问题。现在接受就可以了，当我们现在收到骚扰短信垃圾短信，为什么会收到，是因为他们掌握了我们手机信息。当企业掌握了很多的信息以后，这时候就造成可以满意度的问题，让数据决定数据安全，让市场决定技术到什么程度，自然会有优胜劣汰，服务好的企业就会持续发展，服务部好的企业就会死掉。

    葛涵涛：我们对用户数据掌握的越来越多，我们对数据精准分析越来越多，我们传递出来的消息就是精准营销，传递的信息就是有用的信息，而不是垃圾信息。这实际上对我们大数据企业，对技术和算法提出了更高的要求。如何通过大数据分析方法寻找数据中隐藏的，还没有被发现的价值和知识。

    杨明刚：其实所谓大数据，大价值，大数据应该不是大忽悠，我为什么这么说？因为我在过去一段时间，有一个地方政府，某一个行业部门在使用大数据，但是建完的大数据系统无法满足他们的业务需求。我们传统的大数据，一部分是对现有数据的发现，这就是数据检索，传统的数据方法就可以做到，对已知的东西，已知的问题，每个数据单元都是了解的，这时候无论是结构化数据，还是非结构化数据，我们可以带着问题找到蛛丝马迹，问题存在什么地方。另外一部分应该是预测的部分，就像海尔孙总谈到的问题，其实可以预测。业务管理专家和业务模型建构专家需要有一个紧密结合。大数据其实是一件奢侈品，对华为这样的产品，对我们海尔这样的企业，对壳牌这样的企业是可以投得起资金的，大数据是奢侈品，但是绝大部分的中小企业也需要科学决策，也需要了解市场需求，这时候面临很重要的选择，要面临高昂的成本建立系统，这是不可能的。但是绝大多数的大数据企业都需要高投资，中小企业怎么通过在数据时代不被淘汰，需要大数据解决方案提供商，或者需要大数据研究者提供一种更典范的，或者更普世的大数据解决方案，不是依托与传统的数据检索，或者传统的数据包装实现大数据的方案，而是需要跳出传统的大数据分析方法之外，能不能有另外一种更科学，更普世的方法，让我们很多中小企业都能享受到当今的大数据服务，需要我们在座的一起探讨。实际上个人也需要大数据服务。

    葛涵涛：跟简单，更方便使用的大数据产品，方便企业减少这方面的预算，让更多的人使用大数据带来的便利。

    杨明刚：中国的天气预报部门利用大数据是最好的，把过去一百多年的历史数据拿过来进行预报。真正的大数据是对未来可能的知识的发现，通过大数据发现潜在的数据之间的关联。

    葛涵涛：实际上我们刚才提到了各个不同的行业和企业对大数据的应用，因为你在北大做了十年CIO方面的培养，你们对CDO这方面的人才培养有什么样的动作和支持。

    鲁四海：我们也在探讨，刚才我们在PPT里面分享，首先为什么会有这样的角色存在，驱动力是什么？然后再说需要什么杨得技能？我觉得CDO有一部分的东西需要从课堂学习的，偏技术这块的，能涵盖技术和基础管理这块。CDO需要有一些经济学的基础在里面。大数据更大的是告诉我们未来是什么样，告诉我们一些未知的东西。不是提一个假设，拿数据进行分析证明这个假设是对的或者是错的，这个意义不大。真正的意义能够告诉你未来是这样的。我觉得CDO在培养过程当中，除了课堂学习以外，还要跟内部的业务部门进行内部的学习和交流。因为我们面临着未知的世界，更多的需要广阔的舞台，像CDO联盟一样，未来我们做一些交流性的东西，各个行业，不同行业的方式方法进行跨界整合，因为数据在这个时代就是跨界。

    葛涵涛：下面我们请我们在座的各位嘉宾，用简单的一两句话展望一下大数据时代下，我们这些数据管理人才，CDO们如何在整个大数据背景下做好我们的工作，能在工作上出新出彩，在我们业务设计上有相应的业务创新。

    鲁四海：应该说任何一个行业任何一个企业的数据都是资产，每个企业都将拥有将数据变成核心竞争力的能力，这个能力可能是自建也可以购买服务获得。

    杨明刚：大数据应用成为未来决策的核心推动力，今天的大数据不能成为大忽悠。

    董昕：我们谈了很多技术方面的话题，我觉得一个CDO第一应该有大数据的理念，未来主要的价值都是数据。另外一点，我们认为作为一个CDO，一定要跟我们业务相联系，懂我们的业务，知道我们的收入从哪里来，成本在哪里，效率从哪里提升，这样CDO才能落地。

    徐斌：数据本身有没有价值，我个人认为数据是没有价值的，虽然我今天讲了很多大数据。只有当数据能帮助企业产生价值的时候才能成为有价值的资产。我经常说数据资产，每个公司都有大量的数据，他们不是资产，因为它没有用。数据只有成为有用的信息，成为知识，变成智慧，它才是真正的数据资产。不要神话大数据，大数据产生业务的价值，产生商业的价值才叫大。第二我们企业有CDO，或者有虚拟CDO职位，通过其他的CIO、CMO承担。最主要的是脚踏实地，循序渐进，如果你不把企业的数据用好，谈何大数据。如果企业没有从数据支持决策的文化，大家做任何事情不用客观数据帮我们做分析，给你再多的数据也没用。首先是企业文化。第二把现有的数据用好，然后循序渐进引用更多的数据做分析。通过数据发现未知东西，这是伪命题。因为你发现未知东西，因为你不知道，原因是什么。当形成智慧知道为什么会发生，这是我们追求的目的，只不过我们现在不知道，所以通过相关的分析找到了相关性，但是不知道原因。未来当我们有足够多的知识积累，我们就知道原因了。未知领域是大数据的使用阶段。

    刘冬冬：大数据这块没有找到盈利模式，没有找到市场，推不动。现在大家找到了盈利模式才推下去了，这才是有用的，大数据有用才是硬道理。对于CDO来说，我认为跨界才是最重要的。不光要有知道企业内部的小数据，同时也要知道外部的数据如何和企业内部的数据相结合。比如说做销售的，系统能不能很快的告诉员工，这个公司销售额有多大的产能，以及其他合作公司等等的情况，有价值才是最重要的。

以上是小编为大家分享的关于大数据在企业中的应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

您好，在华为。地理位置在各地研究所中。

扩展资料：

该实验室被称为中国黑色科技最多的地方，代表着中国科学研究的最高水平。实验室的名字据说来自任正非在看了**《2012》后的想象。在**中，任正非认为，在信息像数字洪水一样爆发的未来，华为要想生存下去，就必须建造自己的诺亚方舟。海思半导体与中央硬件工程研究所、研发能力中心、中央软件研究所一起，都是实验室二级部门的一部分。2012年主要研究领域为下一代通信、云计算、音视频分析、数据挖掘、机器学习等。主要面向未来5-10年的发展方向，很好地支持了华为在5G领域的突破。许多年前，华为在看到一位土耳其教授的5G报告后，开始投资数千人进行5G研究。这么多年来，他们在5G领域取得了很多值得骄傲的成就，这与他们对5G的大量研发投入和关注密切相关(过去10年研发投入达4800亿元人民币)。近日，华为第一次开放了部分2012实验室，这也是这个神秘实验室第一次公开亮相，这对华为来说非常重要，可以说很多创新、前沿的科研成果都来自这个实验室。

　　华为质量管理体系分析

　1、华为眼中的大质量管理体系

　首先，大质量管理体系需要介入到公司的思想建设、哲学建设、管理理论建设等方面，形成华为的质量文化。你们讲了很多“术”，我想讲讲“道”。你们看，法国波尔多产区只有名质红酒，从种子、土壤、种植……形成了一整套完整的文化，这就是产品文化，没有这种文化就不可能有好产品。瑞士的钟表为什么能做到世界第一法国大革命时要杀掉那些有钱人和能干人，这些人都跑去了瑞士，所以瑞士的钟表主要是在法语区，其中很多精密机件是德语区的。我再讲一个例子。德国斯图加特工程院院长带我去参观一个德国工学院，大学一年级入学的学生，他们都在车间里面对着图纸做零件，把这些零件装到汽车上去跑，跑完回来再评价多少分。经过这一轮，再开始学习几何、理论力学、结构力学……等学科，所以德国制造的汽车永远是无敌天下。

　每个人都愿意兢兢业业地做一些小事，这就是德国、日本的质量科学，没有这种文化就不可能有德国、日本这样的精密制造。我们为什么不能有这种文化我们要借鉴日本和德国的先进文化，最终形成华为的质量文化。如果公司从上到下没有建立这种大质量体系，你们所提出的严格要求则是不可靠的城墙，最终都会被推翻。

　其次，我们要建立起大质量体系架构，在中国、德国、日本建立大质量体系的能力中心。日本的材料科学非常发达，你们不要轻视京瓷，氮化镓就是陶瓷，那是无线电最主要的材料。我们要用日本的材料做全世界最好的产品;德国人很严谨，工艺、管理非常优秀;中国人善于胡思乱想，构架思维问题。我们把三者结合起来，就能支持华为全局性的质量。而且我们用工具、手段来代替人，购买世界上最好的工具，做出别人不可替代的产品，做到无敌，最后就能世界领先。

　质量文化、质量哲学问题，其实德国、日本都是开放的，我们什么都能看到，为什么还是生产不出德国、日本那么好的产品呢我们要敢于在这方面加快发展。即使我们的表格被别人拿去了，他们也不一定能读得懂，不要在非战略地方浪费力量。我在达沃斯讲话，说我自己“不懂技术，也不懂管理，也不懂财务”，有人就说我装萌。但是后面我说“提了桶浆糊，把十五万人粘在一起，力出一孔、利出一孔，才有今天华为这么强大”，他不看后面这句话，看不懂，因为他不懂儒家哲学，也不懂妥协、灰度这种文化。我不像西方公司CEO什么都要懂，因为任务就简单明了的那么几句话，然后就是目标，具体做事是业务部门的事情。其实我们的目的很简单，形成一种文化，共同奋斗构建公司，再加上质量管理。我们现在口号很厉害，大家很兴奋，要把这种热情转到积极的文化当中去。

　2、质量是华为最重要的基础

　华为最重要的基础是质量，我们要从以产品、工程为中心的质量管理，扩展到涵盖公司各个方面的大质量管理体系。

　第一，质量不能仅仅涵盖产品、工程，你们现在是基础性理解，这点我已经同意了，你们就先把这一阶段推出去。质量目标我不反对，质量方针“华为承诺向客户提供高质量的产品、服务和解决方案”这句话太有局限性，把我们约束起来了。我们的操作可以局限性，但是口号不能有局限性。比如，IT汇报提纲第一句话就应是“要想富，先修路”，这就是IT部门的纲领，要超前各个部门的需求往前走。

　你们写好几篇文章，贴到网上去给大家“洗澡”，然后我们再来讨论第二阶段——涵盖华为公司整体的大质量体系。华为的所有方面都要以效率为中心，都要以质量为中心，一个要多产粮食，一个要产好粮食。我愿意跟你们切开来讨论，先讨论思想体系，形成务虚，执行体系再讨论。达成共识后，目标就清晰了。

　第二，华为不能只有一个首席质量官，应该涵盖很多领域。比如国家层面、BG层面、产品线层面……等各级组织都应该有首席质量官，把相应的权利授给他，尽量把责任制落实到基层。这点你们的想法和我是一致的，我认为很好。

　第三，在质量问题上，要永远记得七个反对，而且要坚决反对。我们要继续贯彻七个反对，反对完美主义，反对繁琐哲学，反对盲目创新，反对没有全局效益提升的局部优化，反对没有全局观的干部主导变革，反对没有业务实践经验的员工参加变革，反对没有充分论证的流程进入实用。我们讲的是端到端的质量管理，要反对局部优化影响了全局优化。现在每个部门都在讲自己的优化，但如果妨碍了全局优化就不是优化。

　3、外部吸收，内部共享

　高级干部与外部理论家沟通的德国、日本质量文化，参加沟通的人都去写篇文章，贴到心声社区上去，对全员开放，来推动华为公司的文化进步。高级干部要善于写心得，不用通篇大论，就讲自己的理解。我们在很多方面有共识，只是表达方式不一样，争取把表达方式标准化，然后传播出去，要让大家都在这里吸取能量，让年青人可以成长。今天的士兵里有“明日之星”，“明日之星”就是明天的将军。英雄不问出处，只要能做好，我们就用你。现在有些高级干部基本不读文件，公司文件凝聚了多少领导心血的结晶，每句语言都是经典的。如果只凭自己的经验工作，迟早会被历史淘汰掉。

　当然，我们的新生一代能成长，也不能让时代抛弃老一代。要让他们去参加训战结合，接受新的方法赋能。训战结合就是新老混合班，地区部总裁、代表处代表和小青年一个班。地区部总裁、代表进入循环赋能后，不是要把他一定变成专家，只要他明白我们这次变革的意义，会讲“要得，按刘司令的办”，用领导的推动力能支持专家去变革就行。

　4、无生命管理才能生生不息

　华为公司最宝贵的是无生命的管理体系，以规则、制度的确定性来应对不确定性，争夺大数据流量时代的胜利。

　五千年来，世界文明古国巴比伦垮了，罗马垮了，但中国没垮。因为五千年的儒家文化，使中国拧成了一个面团。

　华为公司最宝贵的是无生命的管理体系，因为人的生命都是有限的。我们花了二十多年时间，终于半明白了西方管理。只要公司不垮，就能无敌天下，如果公司垮了，这个文化就报废了，管理体系也没用了。我们要维持管理体系能有活力的持续运行，保持有动能，所以我们要保持盈利，逼大家不能搞低质量、低价格的经营。当然，也不能强调大幅度的激进改进，提出些莫名其妙的口号来。现在全世界没有哪家公司像华为一样，凝聚了十五万人团结起来冲锋。未来的大数据流量越来越恐怖，我们代表人类争夺大数据流量未来制高点，一定能在全世界取得胜利。

　但是我们要高度关注刚刚提到的几个问题，因为支撑着华为的命运承载。华为已经走过了农民时代，正走在正规军的路上，我们要学会发射“火箭”、“大炮”……，提高我们对战略的认识、对战术的理解、对具体操作技术的能力，这是时代赋给我们的使命。公司没有IT支持的时候，我们就是健忘型组织，因为依靠人来固化一个东西，可能上个厕所就忘了。我们现在有了流程IT支持，那肯定是一步步改进。我们公司一部分以规则、制度的确定性来应对任何不确定性，逐渐走上正路。其实我们现在已经走在正路上了，只是还需要走得更好一些。

　在中国的企业中，华为是一家真正做到了全球化的企业，业务遍布全球五大洲，其管理模式在中国的企业中独树一帜，为人们称道。并且华为是从一家二十多年前的小企业发展过来的，伴随着中国的改革开放，可以说是中国新兴企业的典范与标杆。本文以华为公司为例，深入分析现代化的企业质量管理模式。

　通过对华为公司深入研究，可以把华为的管理核心内容总结为5个方面。

　1、以客户为中心，一切以客户需求为导向

　现在很多企业制定了“达到客户期望和要求”类似的政策和规定。但是，很少有企业会认真用心地去提升对客户的需求或期望的理解。而在华为，以客户为中心是华为的追求。

　“丰富人们的沟通和生活”是华为公司的愿景，“聚焦客户关注的挑战和压力，提供有竞争力的通信解决方案和服务，持续为客户创造最大价值”是华为的使命。以上两条作为华为的核心价值观被反复强调给企业每一个员工，所有新员工在入职培训时都必须认真学习体会并谈论感想。员工在工作中也不断地寻求客户新的需求，不断寻找和实施质量改进的机会和有效的改进活动，不断强化“为客户服务是华为生存的唯一理由”，使得“以客户为中心”和客户满意度在华为管理模式中得到了充分的体现。

　华为已经找到了照亮这个世界的路，而这条路就是“以客户为中心”，而不是“以技术为中心”。对比当前大多数依旧以自身技术水平位重点，以技术研发为导向的企业，华为已经走在了前面。

　2、建立在数据和记录上的管理方法

　任正非在企业内部反复强调“没有记录的公司,迟早要垮掉的”。目前越来越多的企业开始重视管理方法，但是很少有企业能够做到基于数据和记录的管理模式，大多数仍然根据意见和假设来做决策。在华为，不管是客户信息、项目信息还是产品信息，一切数据都通过信息化手段记录和保存下来，并且在这些海量的数据上进行数据分析数据挖掘，从中获取重要信息并进行管理。

　华为公司的信息化程度非常高，各种IT管理软件、IT办公系统应用在了工作的每一个角落，信息化水平在国内的企业中领先，而且使用的信息化软件大部分都是华为自主研发，建立了一个面向全球的企业信息化系统，90%以上的行政和业务都可以在这信息化系统里面完成。在全球的所有华为机构，华为的员工都能享受到这个系统的服务自主创新。华为以自身的技术优势实现了对企业管理的有力支撑。

　3、重视流程

　华为十分重视流程管理，认为一切业务运作都是流程，把流程管理作为最重要的管理方法，常抓不懈，持续进行流程再造和持续优化。在日常工作中，流程与IT管理部派人支持华为各个部门和跨部门的流程优化工作。华为还曾在IBM的帮助下进行了“集成产品研发流程(IPD—Integrated Product Development)”项目，打通和整合各个部门的协作(市场、销售、研发、工程、生产、服务支持等)。

　“IPD”项目的核心就是流程重整和产品重整两个方面，流程重整主要关注于跨部门的团队、结构化的流程、项目和管道管理。在结构化流程的每一个阶段及决策点。由不同功能部门人员组成的跨部门团队协同工作，完成产品开发战略的决策和产品的设计开发通过项目管理和管道管理来保证项目顺利地得到开发。

　4、强调合作

　华为强调的合作，不仅是企业员工之间的合作，还要求企业内部各部门之间合作。不仅要求企业内部合作，还要与竞争伙伴合作。

　在企业内部，贯彻华为公司上下的“狼文化”不是凶残，暴躁的文化，而是强调团结合作，“群狼战术”的文化。“群狼”默契配合，齐心协力，勇敢拼搏，合力奋战，无往不胜。“狼文化”所营造的精神氛围和文化环境，促使华为爆发了强大凝聚力和生产力，推动了华为突飞猛进及效益的与日俱增，成就了华为的宏伟大业。所以说“狼文化”是强调“狼群”合作的文化。

　在企业外部，华为要求与竞争伙伴共存双赢，不扰乱市场，以免西方公司群起而攻之，不做市场规则的破坏者。任正非号召企业向拉宾学习，以土地换和平，宁愿放弃一些市场、一些利益，也要与友商合作，成为伙伴，共同创造良好的生存空间，共享价值链的利益。所以现在国际大公司认为华为越来越趋向于是朋友。

　5、要求主动管理

　华为公司时常主动去做那些一般公司常忽略的事情，强调主动发现问题，而不是出现问题再去救火。

　华为始终活在危机中，不断喊“冬天来了”。企业要求员工广泛展开对危机的讨论，讨论华为有什么危机，你的部门有什么危机，你的科室有什么危机，你的流程的那一点有什么危机。还能改进吗？还能改进吗？还能提高人均效益吗？自从《华为的冬天》问世后，这篇不是案例的文章便成了许多企业家、学者研究的典型案例，尔后借着媒体的传播，成为家喻户晓的经典之作。