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高质量的数据是人工智能的前提和基础，高质量数据输出要作为作业完成的标准
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。
