数澜科技合伙人&CTO江敏
数澜科技致力于企业数据资产化及应用增值,践行大数据“连接”、“不确定性”和“场景化”的三大核心理念,已为近千家企业和政府客户提供大数据相关服务。
智能设备的痛点就是厂商服务跟不上,导致业主满意度特别低,所以物业公司、地产公司对智能家居又爱又恨。
很多企业做大数据从单个需求出发,这样就会导致企业大数据的建设变成一个一个烟囱,无法全局性支撑业务发展。
以前粗放式的增长不再是企业的核心竞争力,未来的核心竞争力一定在于精细化的管理。
积淀下来的数据都是企业的矿山,这个矿山有没有金子,取决于企业能不能认识数据的价值,如果可以就是金矿,如果不行就是煤渣。
存,通,治、用4个字是在数据建设过程中一种比较常见和标准的方法。
以下为江敏在未来智能化商业峰会成都站上进行的演讲整理,enjoy~
今天,不管是智能家居、智能家装,还是无人驾驶,这些数据都是智能在驱动。我们在2010年接触大数据,那时还在阿里巴巴做数据建设,2016年成立数澜科技,一直围绕数据能力做相关工作。
在这里,我想通过几个案例,让大家感受一下数据在智能时代带来的变化和增长。
第一个案例是万科物业。以前,工作人员只能知道客户反映的问题,比如马桶漏水了、水管堵住了等等;但是,哪些问题最终影响住户满意度,甚至后期的采购,工作人员是无法反馈的。针对这些问题,我们觉得数据可以发挥关键作用。于是,我们把数据相应的结构变成标签体系,比如工单标签、业主标签、商品标签。
以前,万科的满意度主要通过问卷调查的方式来操作,但这跟主观因素关联太大,最后形成的汇报材料并没有找到问题的关键。所以,最早万科提出需求只是为了解决满意度的问题。
但是,在构建数据系统时,我们发现构建的数据和供应商、施工质量、产品质量有相应的连接,并且可以通过数据反馈提取信息。结合我刚才的分享,比如智能设备的痛点是什么?就是厂商服务跟不上,导致业主满意度特别低,所以物业公司、地产公司对智能家居又爱又恨。通过我们提供的数据服务可以将满意度、产品、施工等因素分析得更加透彻,从而做出更好的选择。
我们的数据体系有一个核心点,就是要构建一套适应未来发展的数据体系。现在做大数据,很多厂商从单个需求出发,这样会导致企业大数据的建设变成一个一个烟囱,无法全局性支撑业务发展。所以,我们提出场景化驱动的方式,通过数据本质描述一个事物或者一个对象。
第二个案例是商场。这里主要讲用来统计客流的wifi探针,通过wifi探针可以获取三个信息:
1.地址信息:在商场里所带的Mac地址信息;
2.时间信息:进入商场的准确时间;
3.强度信息:在商场的大概位置;
从应用场景来说,业务人员和商场管理人员感受不到数据的价值。但是,我们可以通过数据变成对消费能力、生活品味、购物性格的多维度分析,并形成更有针对性的运营方案。
当然,所有的数据采集、使用一定要遵循安全标准。比如事前做到告知,事中做到脱敏,事后做好相应的信息保护。这些分析后的数据,可以让商场管理者看到哪些方式可以提升运营、哪些店铺更吸引消费者、怎样的规划更吸引商户,提供活动推广、招商引资、商场选址的参考点。
比如,商场引进一家海底捞,火锅味可以给商场带来哪些附加值;引进一家电影院,会给商场带来多大的价值。这些信息可以延伸出一些数据演算,让管理者有更明确的思路管理商场,同时给运营带来新的业务增长点。
智能设备,更多的是单个功能点的应用。而数据能力,是融合多维度的数据从而发挥新的价值。比如,数据可以知道家庭的生活状态,包括什么时候出门、什么时候回家、回家后喜欢做什么事情等,这些都是人们在生活上留下的信息,这些信息要把附加值利用起来。那么怎么利用呢?这里面有几个核心:
1.首先要有正确的数据观。大家要理解采集数据带来的价值,未来如何赋能新的应用场景,这些都是通过积累的经验逐步建立起来的;
2.业务数据化。比如开场时我问智能设备最近3小时最热门的话题是什么?这个就是业务数据化的过程,通过聊天信息的呈现,变成计算机可以处理的数据;
3.数据资产化。硬件采集的3个小时形成什么数据能被经营者使用,我们把这定义为数据资产化,让大家能够更理解数据发挥的价值;
4.资产业务化。把数据做到具体的业务场景中,与产品销售、供应链挂钩。比如某个厂家在成都销售了一万台智能设备,未来一个月哪些部件会出现问题,厂家如何保证售后服务,再根据这些数据反馈到生产环节,形成闭环。
通过这些方式,可以构建整个企业数据化运营能力,让企业管理越来越细化。以前粗放式的增长不再是核心竞争力,未来的核心竞争力一定在于精细化的管理。
我经常把工具平台和数据资产比喻成一个人,平台就是骨架和肌肉。但核心、内涵是什么呢?就是数据建设,包括数据资产体系和数据连接的mapping体系。我们之前做了一款mapping,当时把各个数据融合为广告营销服务,将广告的转化率从1.15%提升至2%,带来了极大的业务促进。
另外,还有应用端,就是如何把数据和具体的产品业务结合。比如同样的产品面对不同的客户,表现的特性是不一样的,我们可以根据服务能力区分用户的习惯。
在新零售和金融领域,数据中台和业务中台到底是什么?业务中台是大脑,数据中台是小脑,小脑帮助做决策,提升相应的数据支撑,让业务中台发展得更好。
有些企业做了很多年的信息化建设,但并没有真正发挥价值,所以有一句话叫做“坐着金山啃馒头”。数据做好了有很大的价值,信息化建设就是业务数据化的过程,积淀下来的都是企业的矿山,这个矿山有没有金子,取决于企业能不能认识数据价值,如果可以就是金矿,如果不行就是煤渣。
那么,如何把矿山中的金元素提取出来变成金砖,这里面有两个非常核心的点:
1.平台工具的建设。挖掘金子需要很多专业设备,挖掘数据也一样;
2.数据体系的建设。金子提取出来后要依靠冶炼技术,也就是说数据体系的构建。
只要完成以上两点,数据就能变成金条,然后把金条变成金银首饰,这样企业沉淀的宝贵资产才能得到最大价值的发挥。
存,通,治,用,这4个字是在数据建设过程中比较常见和标准的方法。在这个过程中,有相应的数据支撑、建设思路、数据管理等等,最后应用到数据中。比如,智能家居有很多设备销往全球,如何分析挖掘全球数据的价值就可以构建一套体系,从而为用户提供更好的服务。