数据融合业务场景成新趋势,数据中台这件事

从数据工程、数据中台到智能商业的建设,体现出TalkingData在赋能数据产业链、驱动行业生态走向上的决心。

原标题:对话TalkingData CEO崔晓波:数据中台这件事,可能很多人没想清楚

从2016年 “新零售”概念初试锋芒,到现在转型浪潮席卷全国、战局风云变幻,短短两年内零售行业经历了快速变革,以大数据、人工智能等为代表的新技术在其中起到了关键的驱动作用,也在影响着未来的发展方向。

在T11 2019暨TalkingData数据智能峰会上,TalkingData对外发布了旗下核心产品,数据智能中台的全新版本SmartDP Fusion,加速实现数据与业务场景的融合发展,助推传统企业数字化转型。

今年的T11暨TalkingData数据智能峰会因为国庆的举办,比去年推迟了2个月的时间,但是依然挡不住寒冬里火爆的人群。

从2016年 新零售概念初试锋芒,到现在转型浪潮席卷全国、战局风云变幻,短短两年内零售行业经历了快速变革,以大数据、人工智能等为代表的新技术在其中起到了关键的驱动作用,也在影响着未来的发展方向。

数据智能中台升级创新场景融合业务模式

从甲骨文出来创业的崔晓波(TalkingData 创始人兼CEO),带着浓厚的技术精英气息走上讲台。

2018年9月11日,数聚零售新零售峰会在T11 2018 暨TalkingData数据智能峰会上举办。面对目前社会经济形势相对复杂、消费分级趋势愈加明显的现状,TalkingData希望以峰会为契机,通过相关方法论、解决方案、应用实践以及数据报告的分享,帮助广大零售企业用数据化思维对传统的人、货、场模式进行改造,形成以业务数字化为起点、以效益数字化为节点的数字化运营闭环。

TalkingData创始人兼首席执行官崔晓波作题为无界的开场演讲。他表示,以消费升级为基础的消费分级趋势下,不同的圈层消费需求是完全不同的,这就要求产品必须定位精准。精准产品方法论就是TalkingData基于近几年的实践总结出的。演讲中,崔晓波深入解读了该方法论,并指出场景重构是制定精准产品的关键路径。

“今年,小公司大公司都很难,明年,形势不明朗。”这是他的开场白,引起现场众多企业家的共鸣。

T11 2018数聚零售新零售峰会特别邀请到了来自绫致时装集团、影儿时尚集团、菲仕兰乳制品、车联天下的IT或数字化部门的负责人,以及来自腾讯云、Sisense和 TalkingData的资深专家,从数据化运营、智能选址、数据资产运营、大数据生态、消费者运营、车联网大数据运营、汽车线下流量分析、海外零售业大数据实践这几方面的热点话题,洞察大数据时代下的零售业态发展趋势,分享新零售转型的领先理念、经验与案例,探寻更优的新零售的转型路径,为中国零售业发展提供有价值的参考。

随着人工智能和大数据为代表的新技术逐渐成熟,大数据与各行业融合发展趋势愈加明显。会上,TalkingData发布了数据智能中台的全新版本SmartDP Fusion,由全域智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分构成。在数据中台逐步成熟的基础上,融合零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景,从而实现数据智能价值最大化,极大的提升企业竞争力。

崔晓波一改往日谈大数据的画风,而是重点去梳理商业新场景、流量变现的新模式,谈李佳琪,谈电商直播,各种数值依旧是信手拈来。

TalkingData近两年在零售行业进行了非常多的探索和实践,D2D数字化转型方法论就是TalkingData基于这些经验总结出的,并且已经在行业内获得了广泛认可。演讲中,TalkingData咨询部总经理刘翔首先深入解读了D2D数字化转型方法论,并指出大数据对零售业已不仅仅是一种新技术,而是一种新的商业模式,是能够颠覆传统、为行业带来新生机和新突破的力量。

布局智能商业生态 多项合作成果重磅发布

他解读了IDEA(精准产品方法论),也发布了数据智能中台的全新版本——SmartDP Fusion,似乎要把TalkingData这家数据公司“逼上”落地场景的极限。

服饰行业涉及民生衣食住行,拥有高频次消费场景,也是零售业中最先开始数字化转型的领域之一。作为TalkingData的重要合作伙伴,绫致时装集团IT总监常飞在此次峰会分享了服饰行业如何运用数据资产驱动流量运营。国内知名服装企业影儿时尚集团,也由副总裁罗征为与会嘉宾解读了新零售体系下的大数据生态。

从数据工程、数据中台到智能商业的建设,体现出TalkingData在赋能数据产业链、驱动行业生态走向上的决心。大会现场发布了TalkingData与合作伙伴取得的重要成果。

没有业务场景,务必结合场景

近期,TalkingData与腾讯云联合发布了针对线下商业场景的智能商业选址产品智选,腾讯云解决方案总监戴家祥以智慧连接下的商业场景重构为主题,介绍了结合腾讯云与TalkingData双方数据优势的智选如何为线下商业场景选址赋能。

政府方面,TalkingData正式宣布其华中研发总部、全国交付总部入驻武汉光谷,与武汉市政府推动数据创新应用,共建行业领军企业;金融方面,由北京大学光华管理学院、百行征信与TalkingData共同成立的征信数据分析与应用联合实验室,进行了成果发布,解读大数据时代征信领域的前沿问题。

2017年,TalkingData提出了中台概念,为了维持中立性的定位,崔晓波强调不做场景。但是今年,他发现,遇到了瓶颈。

此外,还有菲仕兰乳制品有限公司数字化与大数据总监沈晓薇,分享了大数据赋能消费者中心战略之OMO场景落地打造智能母婴店;车联天下董事长杨泓泽分享了车联网第二战场车联网大数据运营,以及来自TalkingData海外合作伙伴SiSense的高级总监Emanuel Kanievsky分享了海外大数据商业智能在零售业的实践。 TalkingData也在峰会上正式发布了汽车线下流量竞争力报告。

另外,TalkingData与京东云、Arkie在智能城市、智能营销领域深化合作,发挥各自优势,以数据智能共建产业生态共同体。

“如果单纯地走科技创新,客观上讲,不是中国的技术公司不行,而是市场不成熟。”

零售业是TalkingData着力实践的四大行业之一,接下来也将与更多的零售企业联手合作,加速传统零售企业的转型进程,也共同推进零售业的发展突破。

多行业高峰对话 探寻融合趋势下的新路径

在甲骨文的经历,让崔晓波有过很深的感触。

T11暨TalkingData数据智能峰会,是TalkingData每年主办的业界盛会。本次大会以突破为主题,着力探讨数据赋能社会转型升级的突破性思路,分享数据驱动各行业成效提升的突破性案例。

当下,线上、线下商业场景融合趋势愈发明显,各行各业应该如何在挑战中寻找新机遇?在无界新商业圆桌论坛上,艾问创始人艾诚、影儿集团副总裁罗征、什么值得买副总裁薛原、腾讯优量汇产品总监商务总监翟家欢、民生银行信用卡副总裁谭少慧以及TalkingData CSO皮山杉,围绕此话题展开了一次观点的交锋和智慧的碰撞。

他提到,美国客户提出一个项目,会把项目的范围界定的很清楚,同时会给出两个文档,一个叫需求文档(明晰整个项目的范围需求是什么),另一个是点对点应答(对这个项目产品支持的技术点有哪些)。

责任编辑:宋辰

在随后的主题演讲中,来自金融、零售、互联网、营销等行业的合作伙伴,包括微众AI副总裁郑文琛、丙晟科技CTO柏林森、易车公司高级副总裁杨永峰、影儿集团副总裁罗征、快手商业化算法策略负责人李勇保、北大光华管理学院金融系副教授王志诚,基于各自领域分享了他们的前瞻观点与实践经验。

如此下来,在美国做3-5个项目,产品化就出来了,解决方案都是标准的,需求差不多。

此外,本届大会还设置数据智能技术峰会专场,来自英特尔、ARK Federation、涛思数据、南京大学以及TalkingData研发团队的资深专家登台演讲,聚焦大数据与人工智能技术的创新发展,分享技术实战经验和行业场景下的创新应用。

中国的情况完全相反。

主办方TalkingData表示,连续第五年举办T11数据智能峰会,还是以实现数据改变企业决策,数据改善人类生活的愿景为初心。希望通过该平台,诠释数据所蕴含的力量,帮助更多企业实现数据驱动转型,加速各行业的数字化进程,借助数据智能创造商业价值与社会收益。

企业做与美国同样的行业,哪怕是特别规模化的标准行业,会发现每个项目需求都不一样,而且还可能会随时变更需求。

责任编辑:宋辰

中国非常好的技术公司都有很高的热忱去做技术投入和创新,但现状是很难做成产品,这是由产业现状决定的。如果纯粹走科技创新的路,路会比较长,不是不能走。

现在,环境已经开始好转了,因为过去这10年,各个产业没有增量,所以大家开始做存量市场,开始看怎么做精细化运营,开始重视技术了。

但是这个路依然很长——崔晓波估计至少是5-10年的探索。

在中国,科技公司或者技术公司,创新的路注定跟国外不一样:必须要走跟业务结合的路,所有的能力要在业务场景里面得到证明。

崔晓波强调,作为一个数据公司,其核心是要有数据闭环,形成一个正反馈,前面有业务场景会不断验证算法或者模型对业务有没有效,通过反馈闭环,才能把模型或者算法越做越准确。

“这是中国技术公司必然要走的路,虽然没有业务场景,但也要和业务场景结合。”

为此,TalkingData的投资策略也在做改变:从之前投资国内外的AI算法、应用公司(竹间科技、云量、AIdriving、Ramble、Pathsense),到后期转向投资或孵化业务场景里面的数据公司( 脉策、数睿科技、智数等)——他们要比TalkingData本身更了解业务场景、了解技术的匹配度。

数据中台这件事,可能很多人没想清楚

今年T11大会上,一个重头戏,是崔晓波发布了他们的IDEA(精准产品方法论)。

拆解下来就是识别、分析、设计、重构四大维度,并以新产品SmartDP Fusion进行承载。

实际上,IDEA不是TalkingData今年提出来的,是2016年提出来的,但是客观来讲,当时的TalkingData对中台这件事的理解也不是很深刻,这与其“理念略超前于市场”的习惯有关。

之所以现在重新放大,是机会成熟了。IDEA本身不是仅仅停留在方法论的阶段,而是在很多案例践行上总结出来的。

“现在,第一,理论基础更扎实;第二,又是这样的业务场景跟技术去结合的一个大背景;第三,我们有很多案例可以分享。”

崔晓波谈到他们以前的探索碰壁的原因。

“我们发现,有一些数据中台产品,没有业务场景根本用不起来,因为数据中台在客户那边还得反过来定义场景,把业务场景梳理清楚,再对应数据中台某一个能力,比如数据科学的能力、数据工程的能力、数据安全的能力等。”

雷锋网注意到,可能不仅仅TalkingData遇到过这种问题,很多跟风推出中台的厂商也逃不开这样的瓶颈。

“现在很多公司提中台,我们并不好看那种完全脱离业务场景而开发出来的中台。”

这也是TalkingData在今年提出来数据智能平台SmartDP Fusion的原因,要把对行业的理解和积淀固化在系统和产品里面去,再传递出来。

资料显示,数据智能中台的全新版本SmartDP Fusion,由全域智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分构成。在数据中台逐步成熟的基础上,融合零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景。

这意味着,TalkingData的平台会非常业务化,都经过业务的检验和跟业务的融合才推出来,跟单纯的数据中台有很大的不同。

数字化转型这件事,艰难点在哪里?

目前,TalkingData产业布局聚焦在移动互联网、产业互联网和金融机构三大块,投资和合作布局基本围绕这些方面展开。

而无论是做数据融合还是做算法,TalkingData都是较早切入产业互联网的一家公司。

在数字化转型这件事上,崔晓波说,他们做的比较久,走的也比较苦。他发现产业互联网或者说产业数字化转型,其进程并没有想象的快。

总结下来,阻碍因素主要有2点:

1)理念问题。理念很难被改变。数字化转型可谓是“一把手工程”,企业里的一把手不参与,基本就不好做了。即使参与了,也需要恒心和毅力,3-5年才能看出效果,对业务的效应才会凸显。

2)数据流通性问题。一方面,企业之间的数据共享不是收益,而是成本,要集成测试,没有商业评估模型不太好推动;另一方面,政府掌握大量数据,擅长应用数据的公司难以获得政府的数据,而能够获得这些数据的企业在数据应用、业务场景上能力有限,构成矛盾。解决数据流通性的问题,会是一个长期的过程。

为了克服这些阻碍因素,TalkingData在T11上宣布扩大了朋友圈:

1)政府方面,TalkingData正式宣布其华中研发总部、全国交付总部入驻武汉光谷,与武汉市政府推动数据创新应用,共建行业领军企业;

2)金融方面,由北京大学光华管理学院、百行征信与TalkingData共同成立的征信数据分析与应用联合实验室,进行了成果发布,解读大数据时代征信领域的前沿问题。

3)企业方面,TalkingData与京东云、Arkie在智能城市、智能营销领域深化合作,发挥各自优势,以数据智能共建产业生态共同体。

可见,TalkingData也正在改变自身的判断和打法。

在人口红利演进为数据红利的当下及未来时代,数据智能依然是中场战事,炙热而火爆,AI的后时代也将迅速到来。

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