風(fēng)劍分享 | 只有數(shù)據(jù)最懂公司的痛點(diǎn)，指導(dǎo)企業(yè)決策走向

只有數(shù)據(jù)最懂公司的痛點(diǎn)，指導(dǎo)企業(yè)決策走向

在2018中國(guó)大數(shù)據(jù)高峰論壇上，" rel="nofollow">數(shù)瀾科技CEO風(fēng)劍分享了對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的理解、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)、大數(shù)據(jù)落地過(guò)程中的挑戰(zhàn)，以及數(shù)據(jù)應(yīng)用在未來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。具體全文摘錄如下：

一、什么是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

“數(shù)據(jù)資產(chǎn)化是數(shù)瀾一直秉持的概念并持續(xù)在做的事情”。

風(fēng)劍曾經(jīng)在負(fù)責(zé)阿里巴巴集團(tuán)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)候，見(jiàn)過(guò)很多應(yīng)用場(chǎng)景。他覺(jué)得目前大多數(shù)的人對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知并不夠，也不能理解數(shù)據(jù)從哪里來(lái)，有怎樣的價(jià)值，以及對(duì)未來(lái)業(yè)務(wù)的支撐在哪里？

舉一個(gè)例子，如果我們是一個(gè)手機(jī)加工廠，我們擁有各個(gè)領(lǐng)域和類(lèi)型的數(shù)據(jù)，且每天都在產(chǎn)出數(shù)據(jù)，但除了產(chǎn)出數(shù)據(jù)外，企業(yè)還希望數(shù)據(jù)能夠直接作用于業(yè)務(wù)領(lǐng)域，優(yōu)化業(yè)務(wù)效果。這就是認(rèn)知上的差異，即數(shù)據(jù)到底能帶來(lái)什么價(jià)值，把原始的數(shù)據(jù)，變成業(yè)務(wù)上能夠使用的數(shù)據(jù)的過(guò)程就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

世界上所有的資產(chǎn)，只有數(shù)據(jù)資產(chǎn)是越用越有價(jià)值的。因?yàn)樗漠a(chǎn)生和業(yè)務(wù)之間是若即若離的關(guān)系，如果你不使用它，它就會(huì)變成了一堆數(shù)字，如果你經(jīng)常使用它，那它就越來(lái)越有價(jià)值。

我們自己在實(shí)踐過(guò)程當(dāng)中有兩個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)點(diǎn)：第一點(diǎn)是將數(shù)據(jù)打通整合。很多家企業(yè)都有不同廠家提供的幾十套業(yè)務(wù)系統(tǒng)，怎么把這些數(shù)據(jù)，包括郵件、視頻、語(yǔ)音等給連接、打通是目前整個(gè)行業(yè)都在解決的問(wèn)題。

第二點(diǎn)是在數(shù)據(jù)打通之后把這些數(shù)據(jù)真正有效的組成業(yè)務(wù)上能夠看見(jiàn)的、可識(shí)別的、可使用的數(shù)據(jù)，這是整個(gè)行業(yè)都在面臨的特別大的挑戰(zhàn)。

我們把從數(shù)據(jù)打通到數(shù)據(jù)組織到數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，再到數(shù)據(jù)內(nèi)部體系化的過(guò)程叫數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

二、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建與應(yīng)用

如果從另一個(gè)角度舉一個(gè)有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的例子，就可以了解到平臺(tái)是如何搭建的。

現(xiàn)在的shopping mall都有探測(cè)技術(shù)，當(dāng)顧客來(lái)了就會(huì)知道這個(gè)顧客是誰(shuí)，這些數(shù)據(jù)是很有價(jià)值的，但它們只是數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并不是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。什么才是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化呢？當(dāng)有人進(jìn)出的時(shí)候，把這樣的行為的人、物、場(chǎng)景的關(guān)系匹配，拉到歷史的維度上，刻畫(huà)到歷史的每一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，這就是一個(gè)基于時(shí)空維度產(chǎn)生的事件。在所有的時(shí)空維度上這個(gè)過(guò)程本身就是資產(chǎn)化，它能夠帶來(lái)的結(jié)果就是一個(gè)人所有的行為都出現(xiàn)了，比如這個(gè)人過(guò)去經(jīng)常一個(gè)人到shopping mall吃飯、看電影、逛街。忽然有一天變成了兩個(gè)人共同進(jìn)出，又有一天這個(gè)人看完電影去了母嬰店，這就是一個(gè)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過(guò)程?？梢钥吹皆臄?shù)據(jù)只有三個(gè)，但是所帶來(lái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)豐富到幾百幾千幾萬(wàn)個(gè)維度，甚至可以刻畫(huà)出一個(gè)人買(mǎi)東西是貨比三家還是猶豫不決的購(gòu)物心理，從數(shù)據(jù)視角看起來(lái)，價(jià)值是巨大無(wú)邊的，這就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

我們有一系列的方法論來(lái)支撐完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，第一點(diǎn)需要把這些數(shù)據(jù)基于場(chǎng)景、基于時(shí)空維度串起來(lái)，否則就沒(méi)有參考價(jià)值了。

第二點(diǎn)我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)棲可以對(duì)客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、開(kāi)發(fā)、建模等，從業(yè)務(wù)平臺(tái)層面來(lái)講就是數(shù)據(jù)data-mapping，怎么把mapping好的數(shù)據(jù)做成profile，就是把探測(cè)數(shù)據(jù)到人的整個(gè)維度做一個(gè)全系的畫(huà)像。這就是數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)。

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的過(guò)程不需要改變客戶的知識(shí)結(jié)構(gòu)，也不需要改變以往的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，數(shù)棲平臺(tái)是一個(gè)全系的、全維度的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)。有了這個(gè)還不夠，還要有大量的數(shù)據(jù)需要做成標(biāo)簽體系，但怎么能快速生成應(yīng)用，目前還是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。

比如做營(yíng)銷(xiāo)，或者還可能是做消費(fèi)者洞察畫(huà)像的，我們把這些叫做數(shù)據(jù)應(yīng)用。我們要做一個(gè)用戶畫(huà)像來(lái)洞察這些人是壞人還是好人，利用的就是個(gè)人數(shù)據(jù)資產(chǎn)加數(shù)據(jù)技術(shù)，然后通過(guò)算法和模型計(jì)算，把這個(gè)人畫(huà)出來(lái)，這就是用戶畫(huà)像能力。我們把這種能力封裝進(jìn)入一個(gè)實(shí)體，稱(chēng)之為數(shù)據(jù)引擎。數(shù)據(jù)加數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)引擎，然后把各種數(shù)據(jù)引擎呈現(xiàn)在平臺(tái)里面，客戶用的時(shí)候特別方便。

有了開(kāi)發(fā)平臺(tái)、數(shù)據(jù)引擎和自有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)之后，還要打造一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)和服務(wù)平臺(tái)，這中間包含三項(xiàng)核心能力，包括data-mapping、data-profile、data-service。如果把這三點(diǎn)結(jié)合起來(lái)，一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)基本上就成型了。我們整個(gè)平臺(tái)的構(gòu)建也是依據(jù)這個(gè)數(shù)瀾自有的理論，把判斷的數(shù)據(jù)放進(jìn)來(lái)，能夠?qū)r(shí)空及場(chǎng)景連接起來(lái)，基于開(kāi)發(fā)平臺(tái)把它做成一套profile，再基于一套數(shù)瀾自有的數(shù)據(jù)技術(shù)把它分割成一些數(shù)據(jù)服務(wù)，無(wú)論是to B面向?qū)嶓w店鋪或者企業(yè)，還是to C面向消費(fèi)者，都有合適的應(yīng)用場(chǎng)景，并最終通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)讓數(shù)據(jù)活起來(lái)、用起來(lái)，當(dāng)然這是我們一直想要實(shí)現(xiàn)的理想。

三、大數(shù)據(jù)的時(shí)光倒流理論

這里的挑戰(zhàn)在于認(rèn)知data-mapping，數(shù)據(jù)如何做mapping，實(shí)際上在于數(shù)據(jù)的認(rèn)知。

我們?cè)谧龅禺a(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)發(fā)現(xiàn)如何利用大數(shù)據(jù)提升業(yè)主的滿意度，這是一個(gè)非常需要數(shù)據(jù)認(rèn)知的過(guò)程。

在大家想象中，提升業(yè)主滿意度特別簡(jiǎn)單，通過(guò)業(yè)主有無(wú)投訴，有無(wú)報(bào)修等數(shù)據(jù)來(lái)做分析即可。但是傳統(tǒng)的滿意度分析中使用的都是單一的數(shù)據(jù)，為業(yè)主滿意度提升帶來(lái)的價(jià)值特別有限。地產(chǎn)公司找到我們時(shí)希望能夠用大數(shù)據(jù)提升業(yè)主滿意度，那時(shí)候我們提出一個(gè)假設(shè)，整個(gè)地產(chǎn)公司五大服務(wù)體，業(yè)主、物業(yè)公司、供應(yīng)商、承建商、服務(wù)商。如果能把這五大主體之間的關(guān)系構(gòu)建起來(lái)，那提升滿意度就可以找到切入點(diǎn)了，比如帶著全家人看一套房子，一共五個(gè)人去看，三個(gè)人滿意，兩個(gè)人不滿意，究竟是滿意還是不滿意，這里面是沒(méi)有量化的標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)有對(duì)與錯(cuò)之分。但是當(dāng)我把這五個(gè)關(guān)系之間的實(shí)體構(gòu)建起來(lái)，找到任何一個(gè)事件的相關(guān)數(shù)據(jù)，這個(gè)事件出發(fā)交點(diǎn)在哪里，那我們就能了解了。這就是我們把這種事件驅(qū)動(dòng)起來(lái)的能力—數(shù)據(jù)認(rèn)知的能力。

舉個(gè)例子：比如我買(mǎi)了一個(gè)新房子，我不太滿意，我會(huì)打電話過(guò)去投訴并且報(bào)修很多問(wèn)題。業(yè)主會(huì)在一個(gè)電話中把所有問(wèn)題都描述清楚，這個(gè)過(guò)程會(huì)產(chǎn)生很多的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如業(yè)主是否有家人，有小孩，有老婆，有老人等，哪個(gè)水龍頭漏水、進(jìn)而關(guān)聯(lián)水龍頭是誰(shuí)生產(chǎn)的、誰(shuí)服務(wù)的、物業(yè)公司是誰(shuí)、服務(wù)周期、供貨周期、服務(wù)質(zhì)量等，把所有的數(shù)據(jù)都串起來(lái)以后就會(huì)知道這是一個(gè)批量問(wèn)題，還是個(gè)性化問(wèn)題。

再舉個(gè)例子，比如業(yè)主說(shuō)“你必須把馬桶給我往左移五公分”，物業(yè)公司就會(huì)說(shuō)這個(gè)房子是精裝修交付的，所有的樓層，甚至整個(gè)小區(qū)都是這樣的。但業(yè)主為什么要移呢？他會(huì)說(shuō)“我小孩的浴盆放不進(jìn)去，你說(shuō)要不要移？”物業(yè)可能會(huì)說(shuō)那我給你移，但是這個(gè)工程特別巨大，這里面給出的信息就是他有小孩，要放一個(gè)浴盆給小孩洗澡，這才是問(wèn)題產(chǎn)生的根結(jié)所在。數(shù)據(jù)要被深度的、多維的洞察，才能逼近事實(shí)本質(zhì)，光靠采樣分析是發(fā)現(xiàn)不了這樣的問(wèn)題。

我把這種能力稱(chēng)之為基于事件的mapping能力，大量的數(shù)據(jù)經(jīng)常都是這樣。不斷地移動(dòng)每一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的事件，對(duì)到這個(gè)時(shí)間軸上然后抽取這類(lèi)事件的共性數(shù)據(jù)，我們把這種方法，總結(jié)稱(chēng)為時(shí)光倒流理論。

四、只有數(shù)據(jù)最懂你的公司

很多企業(yè)面臨著不知道自己的數(shù)據(jù)價(jià)值在哪里，以及數(shù)據(jù)怎么用的問(wèn)題。這是數(shù)據(jù)的產(chǎn)品化應(yīng)用問(wèn)題，很多企業(yè)會(huì)想當(dāng)然的做出來(lái)一個(gè)產(chǎn)品然后告訴客戶這個(gè)產(chǎn)品可以解決哪些痛點(diǎn)。我跟數(shù)瀾的員工講，我們?nèi)魏稳烁蛻粽劊M量不要給客戶講我們的產(chǎn)品能解他的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，因?yàn)槲覀儾欢臉I(yè)務(wù)。地產(chǎn)行業(yè)客戶做了幾十年，他們業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)不是我們可以很快了解的。但是數(shù)據(jù)可以，數(shù)據(jù)最能懂公司的痛點(diǎn)，甚至判斷公司后續(xù)的決策方向。

就像我前面舉的例子，在做地產(chǎn)領(lǐng)域的時(shí)候，我把它們的投訴、工單信息打通之后，我們可以做到用大數(shù)據(jù)提升業(yè)主的滿意度，結(jié)果客戶發(fā)現(xiàn)自己還可以做好多事情，比如資金管理，供應(yīng)商能力管理，服務(wù)商管理等。業(yè)主滿意不滿意，只有數(shù)據(jù)能夠知道，我們把這個(gè)過(guò)程叫基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的場(chǎng)景化驅(qū)動(dòng)。我們喜歡跟客戶講道理告訴他我不懂你的業(yè)務(wù)，但是你的數(shù)據(jù)能懂你的業(yè)務(wù)，如果你給我機(jī)會(huì)讓我把你的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，你基于這個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)來(lái)做數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的時(shí)候你會(huì)發(fā)現(xiàn)他的發(fā)揮的價(jià)值會(huì)非常高。

我們先倒過(guò)來(lái)以客戶的業(yè)務(wù)做牽引，把客戶的數(shù)據(jù)全部資產(chǎn)化交付給客戶來(lái)滿足客戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。這種應(yīng)用特別廣泛，我舉一個(gè)標(biāo)簽提示的數(shù)據(jù)資產(chǎn)給到他，他可以做無(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用來(lái)分析這個(gè)店鋪的流量都去了哪里，它對(duì)我的貢獻(xiàn)有多大，哪一些做資產(chǎn)，哪一些做客戶分析，其實(shí)這里還是一個(gè)認(rèn)知的問(wèn)題。

我估計(jì)在未來(lái)兩到三年內(nèi)，就是國(guó)內(nèi)大部分大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最大障礙就是對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知和場(chǎng)景化的認(rèn)知問(wèn)題。

五、數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)業(yè)需要聚焦

數(shù)瀾目前還是會(huì)傾向于傳統(tǒng)公司，因?yàn)閭鹘y(tǒng)公司做了幾十年、上百年后，他們很清楚自己短板在哪里，應(yīng)該付出什么。我們做客群的時(shí)候只做傳統(tǒng)公司，地產(chǎn)，汽車(chē)，零售、化工，我們都有涉及。

在數(shù)據(jù)時(shí)代的浪口，有很多的傳統(tǒng)公司趕上來(lái)了?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代很多東西他們已經(jīng)徹底錯(cuò)過(guò)了，大數(shù)據(jù)時(shí)代它們不希望再錯(cuò)過(guò)數(shù)據(jù)時(shí)代。不聚焦的公司初期可以能還可以，但到后面就會(huì)喪失競(jìng)爭(zhēng)力。我們目前主要聚焦在零售和地產(chǎn)，但是也許明年我們的金融事業(yè)部就會(huì)成立。

六、數(shù)據(jù)時(shí)代是以場(chǎng)景為驅(qū)動(dòng)的

最近跟很多人討論過(guò)這個(gè)話題，我們是這樣理解的，我們現(xiàn)在會(huì)比較謹(jǐn)慎的提大數(shù)據(jù)，我們把這個(gè)時(shí)代叫數(shù)據(jù)時(shí)代。在IT時(shí)代的時(shí)候，IBM也好、Oracle也好，那個(gè)年代所有的核心都是圍繞需求來(lái)驅(qū)動(dòng)的，但是數(shù)據(jù)時(shí)代是以場(chǎng)景為驅(qū)動(dòng)的。

判斷一家公司是不是大數(shù)據(jù)公司就一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，你提供的產(chǎn)品是需求驅(qū)動(dòng)還是場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)，如果賣(mài)一個(gè)成熟的產(chǎn)品那就是典型的需求驅(qū)動(dòng)，只能滿足客戶的一部分需求。但是數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)就特別奇怪，它偏偏就是以場(chǎng)景作為驅(qū)動(dòng)的，你的數(shù)據(jù)產(chǎn)品能不能給我提供支撐，我們選擇的時(shí)候也比較謹(jǐn)慎，我們這兩天討論的有一個(gè)結(jié)論就是在數(shù)據(jù)時(shí)代的初期階段咨詢服務(wù)是特別重要的環(huán)節(jié)，就是一套理論一套方法論不斷地總結(jié)、討論，不斷地告訴他應(yīng)該這樣做，才可能慢慢地往數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)層面走。

我們認(rèn)為在未來(lái)的兩到三年可能會(huì)出現(xiàn)一個(gè)拐點(diǎn)，很多參考都是大數(shù)據(jù)咨詢業(yè)務(wù)占優(yōu)勢(shì)，業(yè)務(wù)產(chǎn)品無(wú)論做得多好，都是單點(diǎn)業(yè)務(wù)以外的，包括AI的產(chǎn)品做到極致。更大范圍還是咨詢?yōu)橹鳎谖磥?lái)的兩到三年。我們有3331計(jì)劃，在未來(lái)的三到五年之內(nèi)有一大波具有初級(jí)，就是通用型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品會(huì)出來(lái)，它可能以拐點(diǎn)方式來(lái)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，但是不知道這種數(shù)據(jù)是怎么樣的，我們也一直在探索這個(gè)數(shù)據(jù)形態(tài)。

關(guān)于風(fēng)劍

數(shù)瀾科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO，頂尖數(shù)據(jù)應(yīng)用科學(xué)家、國(guó)際領(lǐng)先大數(shù)據(jù)理念的倡導(dǎo)者、國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐的先行者。

甘云鋒（風(fēng)劍），中國(guó)國(guó)籍，數(shù)瀾科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO。曾在華為、金蝶、阿里巴巴擔(dān)任過(guò)數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人等職位。2012年即開(kāi)始負(fù)責(zé)創(chuàng)建阿里集團(tuán)最核心的數(shù)據(jù)互聯(lián)技術(shù)（ID-MAPPING）、數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系（TCIF）、數(shù)據(jù)價(jià)值營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)（DMP）、城市智慧大腦（AI項(xiàng)目）等；沉淀國(guó)際領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)思想及前沿技術(shù)研究，奠定大數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)的基礎(chǔ)理論構(gòu)架，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了國(guó)內(nèi)首個(gè)較為系統(tǒng)全面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)； 2015年即作為國(guó)內(nèi)首批將大數(shù)據(jù)理念思想及大數(shù)據(jù)技術(shù)能力靈活應(yīng)用到各專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域特別是傳統(tǒng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐者，獲得超過(guò)20多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域客戶及資本市場(chǎng)的認(rèn)可和青睞。

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