为什么我们不可以统一作业的工具，和工作的标准。配个数据采集聚集器，员工在现场作业完后，回到驻地处理一下，一按键就群发出去了，不必经过办事处、地区部，就一步到位了。数据对各级各段透明，没有层层级级的汇总处理，就快多了。
我们有430万个站点，每年增加96万个，1万1千个合同，每个基站报上来的报表这么厚，是因为没有模块化分类。不抽象不总结就要上报，我们处理管道就那么粗，所以堵得一塌糊涂。实际上归纳出来可能就一百种，大不到一千种模块。我们分类按模板传信息给供应链，供应链解码打开、作清单发货，我们管理会简化很多。现在报表层层上报，每层增加好多人，一大堆报表甚至没人读过。要基于目的标准模型建设简单自动报表体系，这样中间的人工就减掉了，主战场的员工就增加了。人人都基于作业给你提供准确数据，集中起来你的科学性就好了，有了这些准确数据，通过监督学习和统计手段就能使我们的效率提高。
填写的表中有清晰的也有模糊的，确定性的工作填写的数据要准确，如果没有审核就传上来不正确的数据，就是一团乱麻。清晰的数据不断更新积累，新的有效数据不断更替。总有一个模糊区，模糊数据的模糊性会持续不断降低，但又产生新的模糊。在不该模糊的地方应该有指引，能够指引基层工程师来清晰操作。人工智能就要靠几万员工在做事的时候把数据有效采集回来，在归纳总结中找出规律来。清晰、准确的现场数据是重要的事情。
我们是设备供应商不是流量运营商，要根据业务场景来看多快数据算实时，不要形而上学，要根据必要的需求来获取这些所谓实时数据。对于网络设备数据的输出，可以采用类似"七远八按"的方式建设数据输出标准，以基于人工智能的交付服务视角重新制定可服务性标准，并作为产品上市必要条件。
因此，你们说数据缺乏、杂乱无章，我不批评，我觉得没有数据才是我要批评的。每一个人能不能搞个工装穿在身上带个仪器，数据先收集存储起来，然后一按按钮就传送到信息库，对贡献数据者还可以奖励。
