只有数据最懂公司的痛点,指导企业决策走向
2018年在中国大数据高峰论坛上,“rel=皀ofollow”>数澜科技CEO风剑分享了对数据资产化的理解,大数据平台的建设,大数据落地过程中的挑战,以及数据应用在未来的机遇与挑战。具体全文摘录如下:
一、什么是数据资产化
<强>“数据资产化是数澜一直秉持的概念并持续在做的事情”。
风剑曾经在负责阿里巴巴集团大数据业务的时候,见过很多应用场景。他觉得目前大多数的人对数据的认知并不够,也不能理解数据从哪里来,有怎样的价值,以及对未来业务的支撑在哪里?
举一个例子,如果我们是一个手机加工厂,我们拥有各个领域和类型的数据,且每天都在产出数据,但除了产出数据外,企业还希望数据能够直接作用于业务领域,优化业务效果。这就是认知上的差异,即数据到底能带来什么价值,把原始的数据,变成业务上能够使用的数据的过程就是数据资产化。
<>强世界上所有的资产,只有数据资产是越用越有价值的。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系,如果你不使用它,它就会变成了一堆数字,如果你经常使用它,那它就越来越有价值。
我们自己在实践过程当中有两个关键的技术点:第一点是将数据打通整合。很多家企业都有不同厂家提供的几十套业务系统,怎么把这些数据,包括邮件,视频,语音等给连接,打通是目前整个行业都在解决的问题。
第二点是在数据打通之后把这些数据真正有效的组成业务上能够看见的,可识别的,可使用的数据,这是整个行业都在面临的特别大的挑战。
<强>我们把从数据打通到数据组织到数据标签化,再到数据内部体系化的过程叫数据资产化。
二、大数据平台的搭建与应用
如果从另一个角度举一个有关数据资产化的例子,就可以了解到平台是如何搭建的。
现在的购物中心都有探测技术,当顾客来了就会知道这个顾客是谁,这些数据是很有价值的,但它们只是数据资产,并不是数据资产化。什么才是数据资产化呢?当有人进出的时候,把这样的行为的人、物、场景的关系匹配,拉到历史的维度上,刻画到历史的每一个时间节点上,这就是一个基于时空维度产生的事件。在所有的时空维度上这个过程本身就是资产化,它能够带来的结果就是一个人所有的行为都出现了,比如这个人过去经常一个人到购物中心吃饭,看电影,逛街。忽然有一天变成了两个人共同进出,又有一天这个人看完电影去了母婴店,这就是一个场景下的数据资产化的过程。可以看到原生的数据只有三个,但是所带来的数据资产会丰富到几百几千几万个维度,甚至可以刻画出一个人买东西是货比三家还是犹豫不决的购物心理,从数据视角看起来,价值是巨大无边的,这就是数据资产化。
我们有一系列的方法论来支撑完成数据资产化,第一点需要把这些数据基于场景,基于时空维度串起来,否则就没有参考价值了。
第二点我们的大数据平台数栖可以对客户的数据进行加工,开发,建模等,从业务平台层面来讲就是数据数据映射,怎么好把映射的数据做成配置文件,就是把探测数据到人的整个维度做一个全系的画像。这就是数据开发。
数据开发的过程不需要改变客户的知识结构,也不需要改变以往的数据存储结构,数栖平台是一个全系的,全维度的数据开发平台。有了这个还不够,还要有大量的数据需要做成标签体系,但怎么能快速生成应用,目前还是一个需要解决的问题。
比如做营销,或者还可能是做消费者洞察画像的,我们把这些叫做数据应用。我们要做一个用户画像来洞察这些人是坏人还是好人,利用的就是个人数据资产加数据技术,然后通过算法和模型计算,把这个人画出来,这就是用户画像能力。我们把这种能力封装进入一个实体,称之为数据引擎。数据加数据技术构成了数据引擎,然后把各种数据引擎呈现在平台里面,客户用的时候特别方便。
