鈦媒體8月8日，在鈦媒體與ITValue主辦的2019全球數(shù)字價(jià)值峰會上，WakeData創(chuàng)始人兼CEO李柯辰在新技術(shù)論壇主題演講中，對數(shù)據(jù)中臺的價(jià)值、數(shù)據(jù)中臺建設(shè)步驟及架構(gòu)進(jìn)行了分析。
李柯辰從四個(gè)個(gè)緯度來闡釋數(shù)據(jù)中臺的價(jià)值：
第一個(gè)緯度，沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，這是一線互聯(lián)網(wǎng)公司都在做的事情；
第二個(gè)緯度，數(shù)據(jù)利用率更高，相比數(shù)倉在數(shù)據(jù)規(guī)模、多樣性以及計(jì)算能力、實(shí)效性上都有優(yōu)勢；
第三個(gè)緯度，數(shù)據(jù)中臺對BI的促進(jìn)，數(shù)據(jù)管理從結(jié)果論的數(shù)據(jù)向預(yù)測性數(shù)據(jù)演進(jìn)；
第四個(gè)維度，數(shù)據(jù)中臺為企業(yè)帶來了提高獲客、轉(zhuǎn)化、客單、體驗(yàn)、用戶忠誠度等的商業(yè)價(jià)值。
李柯辰表示，企業(yè)從構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)據(jù)運(yùn)營等多個(gè)步驟來構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺，在這一過程中，企業(yè)數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)的打通非常重要，從業(yè)務(wù)層面來說，數(shù)據(jù)打通是精準(zhǔn)營銷、精準(zhǔn)服務(wù)的基本前提。
他以美業(yè)舉例，比如美業(yè)公司有一個(gè)肌膚監(jiān)測儀，通過消費(fèi)者皮膚檢測，可以把方案推薦給皮膚狀況類似的人，避免銷售只賣 “貴的”不賣“對的”，這樣不僅能提升公司品牌形象，還能夠把機(jī)器里的數(shù)據(jù)采集回來后結(jié)合用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)訓(xùn)練相關(guān)推薦模型，將推薦結(jié)果推給一線業(yè)務(wù)人員，從而指導(dǎo)什么樣的客戶應(yīng)該推薦什么樣的產(chǎn)品。
他也提及，很多企業(yè)在建設(shè)中臺的過程中，可能會陷入一個(gè)誤區(qū)：有數(shù)據(jù)就行，數(shù)據(jù)能用就行。但其實(shí)大數(shù)據(jù)是有邊界的，舉個(gè)例子，頭條做推薦是因?yàn)橛邪偃f級別的資訊內(nèi)容。然而有的企業(yè)只有十個(gè)產(chǎn)品也做千人千面，這意義不大，有的做AI算法和人臉識別，只拿一千個(gè)員工的數(shù)據(jù)做了算法，這也是不太合適的，因?yàn)樽鏊惴ㄊ怯信R界值的，人臉識別的樣本模型至少是百萬級的。
同時(shí)，他也認(rèn)為，數(shù)據(jù)中臺最重要的價(jià)值是經(jīng)驗(yàn)的可復(fù)制性，他把這一點(diǎn)稱為管理流程的價(jià)值，比如頭條運(yùn)營得好，這種運(yùn)營的方式也可以放到抖音，比如一個(gè)美業(yè)門店，A門店做得好也可以把經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到B門店等等。
以下根據(jù)李柯辰先生現(xiàn)場演講實(shí)錄整理：
大家下午好，我是WakeData李柯辰。最近數(shù)據(jù)中臺的概念很流行，這個(gè)概念放在以前是沒有的，只是因?yàn)樗某霈F(xiàn)能彌合前臺與后臺之間的運(yùn)轉(zhuǎn)速度差，因此給它取了一個(gè)“中臺”的名字，與前、后臺區(qū)別開來。
其實(shí)它叫什么并不重要，關(guān)鍵要看它能做什么。我認(rèn)為人也是如此。我叫李柯辰，之前在阿里巴巴負(fù)責(zé)技術(shù)，后來到魅族管理Flyme平臺事業(yè)部，去年6月份從CIO轉(zhuǎn)型成為CEO，帶著大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)出來創(chuàng)業(yè)，建立了WakeData惟客數(shù)據(jù)。我們要做的是“喚醒沉睡的數(shù)據(jù)”，為企業(yè)提供一站式客戶經(jīng)營大數(shù)據(jù)解決方案，幫助企業(yè)打通線上線下數(shù)據(jù)、充分挖掘線下數(shù)據(jù)的價(jià)值，幫助企業(yè)順利進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
因?yàn)槲沂羌夹g(shù)出身，所以今天的分享會比較偏I(xiàn)T，希望從邏輯的角度與大家一起探討企業(yè)如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系、怎么部署數(shù)據(jù)中臺的問題。
我們先來了解一下IT的發(fā)展歷程。最開始的時(shí)候是PC軟件應(yīng)用的時(shí)代，主要是辦公軟件的開發(fā)應(yīng)用；緊接著是系統(tǒng)應(yīng)用的時(shí)代；然后到了現(xiàn)在的移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。而在移動互聯(lián)網(wǎng)迅猛發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，促進(jìn)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展。
相信大家都聽過太多“大數(shù)據(jù)與人工智能”這樣的字眼，人工智能和大數(shù)據(jù)就像是雙生子般形影不離。這其實(shí)是因?yàn)槿斯ぶ悄苁歉灿诖髷?shù)據(jù)土壤的，而大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的，也是為了讓我們的企業(yè)經(jīng)營管理、用戶運(yùn)營等更加智能。
大數(shù)據(jù)的價(jià)值
大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫有什么區(qū)別，我們該怎么做大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)能給我們帶來什么價(jià)值？這些問題都是我曾苦思冥想的，當(dāng)時(shí)并沒有任何咨詢公司能夠給我建議，也幾乎沒有同行在做大數(shù)據(jù)，因此只能自己帶著團(tuán)隊(duì)一步步試錯，逐步構(gòu)建一套自己的大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系。最終這些問題的答案也都沉淀成為了一些實(shí)用的經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在拿出來和大家分享。
收集多維數(shù)據(jù)、構(gòu)建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系、以數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)等是目前互聯(lián)網(wǎng)公司的主流經(jīng)營模式，即不斷沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升自己的大數(shù)據(jù)能力，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動，最后為企業(yè)業(yè)務(wù)賦能。類似于今日頭條、天貓、京東等一線互聯(lián)網(wǎng)公司，都是在利用大數(shù)據(jù)賦能運(yùn)營。但是這些只是大數(shù)據(jù)其中一個(gè)維度的價(jià)值。大數(shù)據(jù)另一個(gè)維度的價(jià)值，偏向于企業(yè)的后端。比如餐飲公司可以利用大數(shù)據(jù)預(yù)測第二天的消耗，幫助餐飲店降低成本。
在應(yīng)用大數(shù)據(jù)之前，首先要區(qū)別大數(shù)據(jù)應(yīng)用與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用是什么。打比方說，我們基于一百個(gè)數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提高資源利用率的過程，并不是大數(shù)據(jù)應(yīng)用。大數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅可以提高資源利用率，還可以做企業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和模式變革。
大數(shù)據(jù)平臺的優(yōu)勢
大數(shù)據(jù)平臺相比以前的數(shù)據(jù)倉庫有如下優(yōu)勢：首先是數(shù)據(jù)規(guī)模；其次是數(shù)據(jù)多樣性；然后是實(shí)時(shí)性。其實(shí)一些互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)也能做到實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，但是目前還無法與業(yè)務(wù)整合起來，數(shù)據(jù)報(bào)表的展示和大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析處理無法同時(shí)完成。這三點(diǎn)是大數(shù)據(jù)平臺相比數(shù)據(jù)倉庫在技術(shù)上的優(yōu)勢。
另一個(gè)維度的優(yōu)勢，是大數(shù)據(jù)平臺還擁有預(yù)測和智能的特性。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析是結(jié)果論的，而大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)分析還可提供預(yù)測類報(bào)表；此外，大數(shù)據(jù)還擁有智能的特性，比如今日頭條的推送服務(wù)就是應(yīng)用了大數(shù)據(jù)智能的特性。
大數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建
企業(yè)應(yīng)該如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)體系呢？
我們認(rèn)為，首先要建一個(gè)數(shù)據(jù)中臺。數(shù)據(jù)中臺的構(gòu)建又分為三個(gè)步驟：第一是構(gòu)建基礎(chǔ)平臺，降低IT應(yīng)用門檻。第二是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)中臺能夠?yàn)槠髽I(yè)提供類似互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)。第三是數(shù)據(jù)運(yùn)營，數(shù)據(jù)中臺不僅僅是一個(gè)技術(shù)，還能夠很好地將數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景融合在一起，比如在內(nèi)部管理場景，數(shù)據(jù)中臺可以提供經(jīng)營分析服務(wù)；在客戶營銷服務(wù)場景，數(shù)據(jù)中臺能夠幫助企業(yè)提高用戶到店體驗(yàn)、做好售后服務(wù)；遇到成本管理場景，數(shù)據(jù)中臺能夠?qū)?yīng)鏈做預(yù)估，以降低經(jīng)營成本。
WakeData數(shù)據(jù)中臺：連接品牌與用戶
WakeData數(shù)據(jù)中臺主要聚焦在產(chǎn)品運(yùn)營和營銷服務(wù)上。當(dāng)前線上流量見頂是一個(gè)既定的事實(shí)，而線下的流量還未被很好地收集和運(yùn)營起來。那么流量擴(kuò)展的答案顯而易見——到線下去擴(kuò)展更多流量；與此同時(shí)，問題也隨之而來——該如何擴(kuò)展線下流量？
首先是門店的數(shù)字化程度不夠。線下流量數(shù)據(jù)的沉淀，可以通過移動設(shè)備掃碼、前端智能硬件采集等方法實(shí)現(xiàn)。在線下數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基礎(chǔ)上，通過WakeData數(shù)據(jù)中臺，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品迭代、智能營銷和運(yùn)營服務(wù)。
對于很多品牌企業(yè)而言，用戶數(shù)據(jù)大多沒有沉淀在企業(yè)的自有系統(tǒng)中。比如餐飲企業(yè)的數(shù)據(jù)掌握在O2O服務(wù)商手里、傳統(tǒng)線下企業(yè)的數(shù)據(jù)掌握在經(jīng)銷商手里，類似這樣的情況不在少數(shù)。但是如果無法通過數(shù)據(jù)充分了解自己的用戶，企業(yè)又如何為用戶提供滿意度更高的產(chǎn)品呢？因此，WakeData數(shù)據(jù)中臺希望通過數(shù)據(jù)連接品牌與用戶，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動智能營銷與運(yùn)營服務(wù)，幫助企業(yè)完成客戶銷售到用戶運(yùn)營的轉(zhuǎn)變升級。
數(shù)據(jù)中臺應(yīng)用案例
| 地產(chǎn)案例
很多地產(chǎn)企業(yè)以集團(tuán)化運(yùn)作，業(yè)態(tài)豐富多樣，涉及到的業(yè)態(tài)包含酒店、機(jī)器人、農(nóng)業(yè)、社區(qū)零售服務(wù)等。在多業(yè)態(tài)的運(yùn)作模式下，物業(yè)和項(xiàng)目的數(shù)據(jù)繁復(fù)冗雜。如此大體量的數(shù)據(jù)，在數(shù)字化運(yùn)營體系建設(shè)程度較低情況下，是無法為企業(yè)帶來價(jià)值的，甚至可能會給企業(yè)造成管理上的麻煩。那么通過數(shù)據(jù)中臺，大數(shù)據(jù)能為地產(chǎn)企業(yè)帶來什么價(jià)值呢？
1. 大數(shù)據(jù)支撐的數(shù)據(jù)分析
大部分地產(chǎn)企業(yè)的數(shù)據(jù)都是通過填報(bào)產(chǎn)生的，而且每個(gè)區(qū)填報(bào)的數(shù)據(jù)各不相同。通過數(shù)據(jù)中臺打通企業(yè)中多個(gè)不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，借助數(shù)據(jù)分析工具實(shí)現(xiàn)多維度分析報(bào)表的實(shí)時(shí)自助查詢；在全域數(shù)據(jù)融合打通、匯總分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)智能營銷服務(wù)。
2. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
由于地產(chǎn)企業(yè)業(yè)務(wù)與項(xiàng)目數(shù)量十分龐大，且大部分由供應(yīng)商承包實(shí)施，很多管理者對于公司的業(yè)務(wù)實(shí)體、企業(yè)資產(chǎn)并不十分清楚。針對這個(gè)痛點(diǎn)，WakeData針對企業(yè)進(jìn)行全域系統(tǒng)架構(gòu)的梳理，包括業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、物理架構(gòu)等，建立地產(chǎn)企業(yè)全域資產(chǎn)模型。并利用可視化的大屏直觀地向管理者展示整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
3. 大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)共建
目前市場上的大數(shù)據(jù)人才非常稀缺，人才訴求量約為130萬，而社會上實(shí)際擁有的大數(shù)據(jù)人才只有30萬。數(shù)據(jù)中臺構(gòu)建起來后，如何使用中臺提供的數(shù)據(jù)工具，如何從團(tuán)隊(duì)到產(chǎn)品、再到服務(wù)完全實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，是企業(yè)下一步要考慮的問題。因此，WakeData還將幫助企業(yè)共建大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，配合企業(yè)吸納大數(shù)據(jù)人才，建設(shè)數(shù)字化團(tuán)隊(duì),進(jìn)行知識轉(zhuǎn)移，逐步過渡，直到企業(yè)順利完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
| 美業(yè)案例
如今，美容店的擴(kuò)張更多是依賴于銷售。銷售能力強(qiáng)，就能夠快速獲取顧客，實(shí)現(xiàn)門店的擴(kuò)張。但這其實(shí)是一把雙刃劍，過于依賴銷售存在很大的風(fēng)險(xiǎn)，因此，如何降低對人的依賴是當(dāng)前美業(yè)的一大難題。
1. 數(shù)據(jù)收集與打通
借助類似AI測膚儀的前端硬件設(shè)施，門店能夠采集到更多的膚質(zhì)相關(guān)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)中臺將用戶數(shù)據(jù)與產(chǎn)品數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，并與訂單、會員等系統(tǒng)打通，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化。對美業(yè)而言，不同的膚質(zhì)數(shù)據(jù)與相對應(yīng)的解決方案，統(tǒng)統(tǒng)都“記錄在案，有跡可循”，當(dāng)再次檢測到相似的膚質(zhì)數(shù)據(jù)時(shí)，系統(tǒng)可自動匹配最佳方案推薦給顧客。
2. 智能營銷
在數(shù)據(jù)打通的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)中臺能夠?qū)⒂脩舻木€下數(shù)據(jù)與線上數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入營銷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能、自動化的營銷。對于首次進(jìn)入線下美容店的顧客，數(shù)據(jù)中臺可將顧客的ID關(guān)聯(lián)，后期就可通過線上渠道為其推送該美容店相關(guān)的內(nèi)容，持續(xù)觸達(dá)用戶，實(shí)現(xiàn)可運(yùn)營用戶數(shù)量的擴(kuò)大。
3. 門店健康診斷與導(dǎo)購
通過門店健康診斷，美業(yè)公司可以清晰、直觀地掌握用戶的生命周期，根據(jù)用戶生命周期調(diào)整運(yùn)營方式與營銷策略。此外，WakeData還提供線下門店智能導(dǎo)購系統(tǒng)，賦能一線導(dǎo)購。導(dǎo)購界面顯示客戶的消費(fèi)記錄、消費(fèi)需求、品牌忠誠度等多維度信息，實(shí)現(xiàn)線下門店的個(gè)性化推薦服務(wù)。
一個(gè)做大數(shù)據(jù)的小技巧
越來越多的企業(yè)都在借助大數(shù)據(jù)尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但正是由于大數(shù)據(jù)神乎其神的效果，越來越多的企業(yè)開始神化大數(shù)據(jù)，也在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用過程中陷入了一些誤區(qū)。大數(shù)據(jù)其實(shí)是有邊界的。比如千人千面的推薦，沒有海量的數(shù)據(jù)基數(shù)，能達(dá)到的推薦效果是不夠“智慧”的；再比如用AI算法做人臉識別，樣本模型至少是百萬級別的，識別的準(zhǔn)確率要達(dá)到95%~97%才能夠被應(yīng)用。歸根結(jié)底，大數(shù)據(jù)的小技巧，其實(shí)就在于“大”，只有當(dāng)數(shù)據(jù)基數(shù)足夠大、樣本量足夠豐富多樣時(shí)，大數(shù)據(jù)的“神力”才能夠真正發(fā)揮出來。
回顧與小結(jié)
1. WakeData為企業(yè)構(gòu)建的數(shù)據(jù)中臺包含了[數(shù)據(jù)中臺]與[業(yè)務(wù)中臺]“雙中臺”。
2. 數(shù)據(jù)中臺為企業(yè)帶來了提高獲客、轉(zhuǎn)化、客單、體驗(yàn)、用戶忠誠度等的商業(yè)價(jià)值；組織效率提升、知識傳遞的管理流程價(jià)值；以及降本增效、質(zhì)量把控的IT能力價(jià)值；
3. 只有當(dāng)數(shù)據(jù)基數(shù)足夠大、樣本量足夠豐富時(shí)，大數(shù)據(jù)才能夠真正發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值。
4. 目前WakeData已與魅族、碧桂園、屈臣氏、嘉寶華、廣之旅、百佳超市、雪松控股、喜茶、以純、伊麗匯等知名企業(yè)達(dá)成合作。也獲得了IDG資本領(lǐng)投的Pre-A輪融資和紅杉中國領(lǐng)投的A輪融資。公司希望與各行業(yè)的企業(yè)客戶共建大數(shù)據(jù)體系，以大數(shù)據(jù)賦能企業(yè)的精準(zhǔn)營銷、精準(zhǔn)服務(wù)和用戶運(yùn)營。
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