近日,九章数据首次正式发布了“数据管理解决方案平台2.0”(Data Management Professor,以下简称“数据平台2.0”)——数据平台2.0是面向企业客户,帮助企业整合数据资产,赋能企业业务,实现企业“数智化”转型的一站式数据智能场景解决方案。其基座DaaS层为数据中台,并可针对不同数据应用场景使用数据市场Data Market、数据银行Data Bank、标签平台Label Center、可视化报表平台DVS及集成的第三方Partner系统等模块。
九章数据CEO张师磊表示:
“九章去年完成两轮融资后,全力升级打造此次新的产品,同时基于公司成立以来服务于屈臣氏、华润、锦江、旭辉、碧桂园、万科等多家行业头部客户的成功实践,结合公司对于零售、酒店、地产三大垂直行业十几年的深刻洞察,在产品、技术和商业场景层面的经验沉淀后,实现的一次产品重要升级。数据平台2.0目前已经获得了业内的广泛认可,公司已经和行业头部客户屈臣氏、新世界、锦江达成战略合作,为更好的服务实体企业客户,公司和阿里云、Cloudera等行业巨头也签署了战略合作协议。
对于企业而言,数据平台2.0的核心价值在于,不仅可通过数据中台实现数据资产化,而且能立足企业场景需求,通过数据资产赋能企业业务,实现业务和数据双向循环、互相反哺;再者,可以通过对企业数字技术的改造和业务的重塑,结合算法资产库,帮助企业加速‘数智化’转型升级。”
九章数据核心团队来自微软、华为、阿里、华润、沃尔玛、碧桂园等,在各自领域深耕超10年,公司定位为BSAI(Business Scenario AI,商业场景AI)赋能实体企业的数据公司。公司聚焦零售、酒店、地产三大垂直行业,以商业场景为切入,为客户提供行业解决方案,目前已经和多家行业头部客户达成合作并实现商业落地。本次发布的数据平台2.0,就是对已有成功实践沉淀的基础上,面向行业客户场景需求的一次产品升级。
发布会现场,张师磊表示:
“公司前期主要是聚焦一些行业头部客户,不仅是因为头部企业有非常丰富的数据量,同时也有非常多的业务场景应用需求,对于‘数智化’转型的迫切程度也更高。
在商业落地的过程中,我们意识到,其实很多头部企业面临的问题具有明显的行业共性,头部企业包含了很多中小型企业已经遇到的或者将要遇到的一些问题。所以我们想,是不是可以把一些成熟的成功经验沉淀下来,把它作为一个行业可通用的‘数智化’转型的‘新基建’;
另一方面,在具体实践过程中,我们发现,除了一些有共性的需求之外,不同企业、不同业务部门之间还是会有一些差异化的需求,所以我们在对市场做了详细调研后,优先把反映一些共性的需求以产品形态给做了出来,包括数据市场Data Market、数据银行Data Bank、标签平台Label Center、可视化报表平台DVS等系统模块。
这些模块能够以单独的产品或者插件形式,对接企业已有的产品,助力企业‘数智化’转型。”
企业数据大而庞杂、多源异构,不同企业、不同部门诉求千差万别…根据第三方数据显示,74%的企业表示最需要利用大数据帮助解决的业务问题是准确理解客户行为和消费习惯;42%的企业表示需要在精准营销方面运用大数据;37%的企业表示需要运用大数据帮助解决商品优化问题。面对不同的需求,九章数据将如何切实解决客户问题?张师磊表示,公司将立足企业场景化需求,“从场景中来,到场景中去”,本次发布的数据平台2.0就是面向企业客户打造的一站式数据智能场景解决方案。
数据中台作为数据平台2.0的基座,针对企业当前数据急剧增长、烟囱林立、质量参差不齐的现状,不仅可以通过对海量数据的采集、计算、存储、加工处理并统一标准和口径,形成大数据资产层,满足从管理层、一线业务人员、产品技术开发等各个层面的需求;同时,还可以通过大数据技术,实现对不同维度、不同关系的源数据特征提炼并建模,形成标准、可动态调整的特征库、模型库等,为企业提供高质量的数据访问平台。
作为数据中台的配套组件,数据平台2.0还为企业提供了包括数据市场Data Market、数据银行Data Bank、标签平台Label Center、可视化报表平台DVS、第三方Partner等系统模块——
其中,标签平台Label Center包含了离线特征平台、实时特征平台、标签调度平台、标签组装与分析平台、查询引擎等,是一个融合的系统,通过标签平台可以把消费者、企业、商品、品牌、渠道等的基础特征和相互之间的关系清楚地勾勒出来,为企业提供高质量的数据访问平台,快速查询所需的数据;
基于不同标签生成的数据可以通过可视化报表平台DVS做进一步的处理加工,用户只需在可视化 UI 上简单配置即可轻松通过图形化的界面搭建专业水准的可视化应用,即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察;
对数据进行脱敏处理后,企业可以将相应处理后的结果数据接入到数据市场Data Market中,也可以发布相应的数据需求,实现数据流通和价值变现;
数据银行Data Bank 通过打通企业线上线下不同渠道的数据,以消费者统一ID为核心进行数据融合,基于消费者AEPR旅程(Awareness-Engagement-Purchase-Repeat)帮助品牌实现对消费者的全景式洞察,帮助品牌形成营销的策略,实现品牌对消费者全生命周期管理的不断优化。
不同企业、不同发展阶段、不同业务部门,对于“数智化”转型的诉求有着明显的差异,如何充分满足企业需求,最大化释放数据价值呢?除了立足自有产品之外,九章数据还积极和第三方合作,在数据平台2.0中就有单独的第三方Partner系统模块,为企业在数据营销、广告、洞察等场景上做到一致的全场景数据应用的体验。
发布会现场,九章数据CTO田博结合具体商业应用场景对产品做了详细讲解,首先通过数据中枢对实现数据的采集和治理并可视化,再结合模型中枢利用算法对数据进行建模并形成可共用的模型库,最终通过决策中枢辅助企业决策。
张师磊表示:
“数据、算法、算力是驱动人工智能发展的三大核心要素,数据作为AI技术的基础层会直接影响算法的训练效果。本次升级后的产品主要在数据层上对数据中台及应用的全面完善和商业场景算法库的沉淀,能够满足企业大部分数据类应用场景的需求。
在算力上九章希望通过联合大厂定制的一体机和灵活软件云算力共享服务公司一起来帮企业解决算力成本高的问题,目前,公司已经和阿里云、Cloudera等行业巨头达成战略合作;同时,九章数据希望通过和行业第三方加强合作,上下游联动,基于企业场景化的需求,为企业提供组团式的服务,加速企业‘数智化’进程。”
数据平台2.0是脱胎于九章已有商业落地实践,并融合公司对于行业的最新洞察,通过大数据和AI的综合运用,面向企业场景类需求所做的一次产品升级,相关产品已经获得行业头部客户认可并成功商业落地。
在酒店行业,针对酒店行业数字化程度不高、运营管理效率低、收益管理粗放等问题,九章数据基于数据平台2.0打造的商业场景解决方案——天眼Plus(酒店AI店长),不仅可以实现酒店的各系统对接,解决人工汇总数据工作量大、易出错,报表不及时等问题;同时通过首页实时房态、经营数据看板、数据中心、收益目标等模块,可以有效提升酒店市场洞察力,提高酒店精细化管理能力,优化酒店收益管理水平。目前,天眼Plus已经在锦江落地超1600家门店。
在零售业,针对消费终端需求波动明显,卖断货和库存积压问题并存,供应链刚性、固化难以适应企业管理和市场需求,九章数据基于数据平台2.0打造的商业场景解决方案——供应链AI。供应链AI从终端销量预测切入,通过大数据和AI算法能够实现需求预测、缺货告警、智能补货、智能推荐等场景,以AI助力企业打造弹性、敏捷、可持续的供应链。目前,九章数据已经和屈臣氏就供应链AI达成深度商业合作。
“数智化”转型如火如荼,势不可挡:随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动,全球数据量正在急剧扩展和增加,根据Statista 统计和预测,全球数据量在2020年约达到74ZB,Gartner预计,2020年全球IT支出达到3.5万亿美元,数据要素成为经济高质量发展新的引擎。IDC预测,尽管全球受疫情影响,直接数字化转型 (DX) 投资仍在以 15.5% 的复合年增长率的速度增长,从 2020 到 2023 年,有望成为数字化规模的未来企业,预计接近 6.8 万亿美元。到 2023 年,企业实现全面的数字化转型 (DX) 实施路线图的比例将从现在的27%上升至75%。
在这一时代大背景下,张师磊表示:“2023年将是中国数据智能化场景爆发的时代。面向未来,九章数据将在企业‘数智化’转型过程中不断探索智能化场景,以商业场景AI赋能实体企业。九章将以数据平台2.0发布为契机,聚焦行业客户需求,聚焦业务价值创造,建立合作伙伴体系,在数据应用场景上提供最好的数据应用产品,为企业提供一站式数据智能场景解决方案,用更加优质的产品和服务满足新老客户需求,助力企业加速迈向‘数智化’时代。”