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  • 一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景 二、开发者数据银行 一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景 1.数据“四化” 如何让属于企业自己的不同触点的数据快速形成一个...

    以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。

    本次分享主要围绕以下两个方面:

    一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景
    二、开发者数据银行

    一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景

    1.数据“四化”

    如何让属于企业自己的不同触点的数据快速形成一个闭环,沉淀串联这些零散的数据能够快速应用去赋能业务?这涉及到四个关键词,一是业务数据化,企业所有触点是否为真,是否被打通。第二是数据资产化,能否可以像管理资产一样很好地管理数据。第三是资产应用化,企业的资产能否有效应用?如何借助数据资产赋能业务,最后是应用价值化。所有的应用最终一定是为增长、为获客而服务,必须要有价值。在这背后最重要的是场景必须可闭环,数据必须可沉淀,最终数据中台、数据能源才是可持续的。

    2.构建可闭环、可沉淀的数据赋能体系的意义与价值

    下图展示了一套可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系是如何构建的。下图友盟+会推出一个面向企业的数据银行。数据银行和业务是一种什么样的协作关系?开发者数据银行会基于云基础设施,如MaxComput等,不断帮助企业采集各种场景、触点的数据,做相应的数据治理、提纯、模型加工、形成各种应用服务,基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通(移动客户端、服务端、客户端不同的平台), 帮助开发者完成全场景、全触点的数据资产沉淀及应用的管理。

    关于跨端用户运营会涉及两个问题,首先,公司每一次在媒体外投的数据是否已经回流?回流后是否能够对数据进行第二次应用?第二,通过你的营销是否将用户沉淀至用户池,跨端的用户是否有效运营起来了?其实除了营销,企业会有很多用户触点,如头条号、微博、抖音号等,用户资产的数据必须打通后才能发挥真正的价值,如果你在做你的搜索推荐,那么除了先进的模型算法之外,你的公司是否有数据底座,是否在收集回流归一各个触点的用户行为数据,并喂养给你的搜索引擎让它越来越智能;比如:此前投过广告的数据下次进行搜索时,你就应该推荐客户之前看过相关广告的内容。

    二、开发者数据银行

    每一家公司都需要构建属于自己的数据银行。比如在阿里巴巴的生态体系内,阿里在双11当天有上百万商家卖货,很多品牌商家都在阿里构建数据银行。同样,友盟+在数据智能服务领域已深耕九年,凭借服务百万家互联网企业的经验,面向开发者推出开发者数据银行,与MaxCompute形成一套核心解决方案服务用户。数据银行需要解决几个问题:第一,数据银行解决数据资产的管理和应用的问题,可以用采、建、管、用四个字来表达。首先是业务数据化和数据资产化,如何采集数据,并快速将端的数据形成数据资产。其次是资产应用,形成多种消息的推送,营销的拉新,包括App的推送,各种运营推荐,都是在数据银行上能够提供的服务。

    数据银行包括三类产品,从三个角度帮助用户解决问题。如下图所示,第一个产品是智能数据采集(U-SDC),第二个用户数据平台(U-CDP),帮助企业沉淀数据资产,高效服务业务部门、运营团队、市场等团队。第三个是数据开放平台(U-DOP),将采集到的数据通过友盟云之上与业务数据进行融合、分析,更全面的洞察用户,更场景化的应用数据。


    1、智能数据采集(U-SDC)

    无论AI或者智能引擎产品,本质是数据生产和采集。采集是数据质量的根本,数据采集的效率质量和效益都至关重要。数据采集工作需要关注是否全面掌控了公司的数据埋点?是否清楚某个场景应如何埋点?埋点后会产生什么样的数据?所埋的点是否正确有效?埋点是个长期运行的动作,需要不断验证埋点是否健康,最后一点回归到根本性的问题,如果埋点是错的,那么叠加的AI智能等所有内容也都会是错的。

    管理埋点:埋点在大数据领域属于脏活累活,很多人不愿意做。常见的情况往往到了产品上线,需要使用数据的时候开始催促埋点。所以一家公司的埋点是否有人搞清楚?是否清楚这么多的埋点中哪些埋点正确,哪些异常?很多企业是不清楚的,这是一个残酷的现实。这是一个非常实际的问题,如果公司长期不清楚自己的埋点问题,便是在错误的数据上长期持续经营业务,越走越错。

    埋点智能方案推荐:某家视频行业领域的公司的有两个团队,分别负责直播不同频道的业务,两个团队都会定义一些公司的埋点规范。但是数据规范性在两个团队不一致,如视频播放开始,A团队定义埋点全局参数叫Play,代表播放开始事件,B团队将其定义为Start。两个团队并不知道两个数据定义都不一致。案例中的问题看似不严重,但后续会发现公司数据不可持续,此时不论利用什么工具都不能解决问题。对于公司数据的管理一定要基于对业务场景的深刻理解,对业务场景进行标准、规范的定义。友盟+通过更多标准化的场景,包括为不同行业提供标准的埋点方案推荐来解决用户问题。友盟+聚合了非常多比较优秀的企业的实践,告诉用户如何埋点,埋点后能够解决哪些场景问题,同时会提供各种各样埋点智能推荐,针对技术团队沉淀公司基于场景的埋点解决方案的知识图谱。

    智能埋点与智能验证:开发做埋点是通过SDK代码,上报数据,后台打印日志。但并不意味数据上报则完成了埋点。如开发者直接将一个启动的日志埋在登录页面,突然有一天发现登陆数高于页面访问数近一倍。原因是该点同时被埋到了退出页面的加载进程中。即开发者错将一个点埋到两个位置。友盟+希望能够提供各种智能验证工具,比如当埋点上报时,会为开发者提供一个服务,如果埋点命名为“启动”,会有一系列的智能检测该埋点上报时所在的页面截图是否为正确的业务场景位置。智能埋点及其验证测试是非常重要的,友盟+会通过视觉切图计算验证埋点的正确性,为技术团队大幅减轻工作成本和压力。

    埋点健康度一键体检:当埋点全部完成,公司要做埋点健康度的验证,检查埋点是否符合规范,是否有异常点。埋点健康度是公司数据采集准确性的底座保证。数据团队和做客户端的开发团队经常会因为埋点问题产生矛盾。数据团队觉得数据有问题时一般归责为埋点问题,开发团队也会认为是数据团队配合问题。埋点的KPI就是先让埋点可视化,看到是由谁埋了哪个点,运行情况是否出现问题,是否按照规范埋点。如果埋点的规范度没有达到一定程度,团队是否应该承担责任?因此需要从管理角度、从组织层面以及产品能力层面解决公司埋点和采集的核心问题。

    数据银行采集平台(U-SDC)会重点解决以上几个核心问题,使用户埋点可见、可控、可管,为用户埋点推荐合适的优秀方案,使用户埋点能够智能调试和验证,大幅降低埋点采集的成本,从而最终达成数据质量的根本性提升,使最终保存的数据资产有价值有质量。

    2. 用户数据平台(U-CDP)

    数据采集之后,最重要的是解决用户资产问题。首先,用户资产管理一定要解决的问题是可信和归一。数据做了很多触点,每个请求在访问APP,其中很多是作弊的或受欺诈的流量,如何保证设备是可信的?基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通(移动客户端、服务端、客户端不同的平台)的流转换关系洞察,归一完成后形成自动的标签生产库,使得私域的标签生产保持高效,并且能够赋能到业务团队,快速做标签、洞察、圈人,并且最终形成对客户的运营动作。

    是否清楚自己的用户资产:用户数据平台(U-CDP)支持多源数据如何在很短时间一键接入平台,如移动客户端、服务端、客户端等源头。U-CDP保证可信识别和多端归一,通过全域数据识别,帮助用户做数据归一和提纯,过滤垃圾,反作弊。识别打通后最终形成用户资产可视化,清楚公司触点来源,了解多少私域用户被沉淀下来。清楚上述问题再分析需要建哪些触点,需要增强哪些触点。最终沉淀下来的才真正是自己的私域数据资产。沉淀私域用户资产的一个前提是可运营,若不可运营、不可见,那么数据是无用的。

    用户的标签管理库,配置即生产:业务团队总是对技术团队不满意,当运营团队要做一个活动,需要按照业务场景准备物料,准备活动的页面,还要再按照规则圈到一群想要触达的内存,然后对其进行运营。上述需求需要先和产品经理提需求,产品经理再去和算法、技术团队沟通然后写PRD,再等待几天将活动开发上线。往往流程特别长,完全无法满足运营团队快速迭代、快速试错、快速运营客户的诉求。而运营团队的需求并没有那么复杂,如运营团队只是想给最近30天访问过APP、看过小程序,同时这两天被广告命中的那部分人一个红包,但是很多企业面临技术排期。

    运营团队感到不满,技术团队也缺少成就感,因为每天的工作基本是跑SQL等繁琐零碎的事情。企业需要思考的问题是如何高效解决上述生产场景。友盟+希望数据银行提供预置私域标签的生产,不需要技团队做过多事,只需要将埋点做好。所有产品要去支持运营,能够在平台上面快速配置,快速生产,赋能业务团队,预置私域标签,配置即生产。此外,友盟+数据银行会提供一个不同的能力,既全域标签。私域标签只对客户进行圈选和洞察,友盟+会额外加持全域标签,告知不同用户的兴趣方向,从更多的维度去洞察和圈选用户。友盟+未来计划与其它企业联合建立一个标签实验室,贡献双方不同的数据,通过融合计算得出更好的标签效果以服务不同企业。

    预置分析模型,自定义报告结构:运营团队只需要预置分析模型,做交、并、差的各种组合,做各种洞察,洞察完成后保存自己的人群包,即可快速复用到每一个业务的运营和活动之中。自定义私域人群细分体系埋点完成后,在友盟云上采用MaxCompute数据仓库的方案,自动汇聚成一个人在多个端每一天的行为,自动形成用户的档案序列,自动配置完成。只要埋点是正确的,运营团队马上可以完成私域人群细分。友盟+希望把上述的轻量方案应用到解决实际生产中的各种各样支撑的问题。

    多种组合模式,找到想找的人:如某装修建材公司,有一个Web网站,起初是通过Web网站以及QQ与客户联络。后面该公司又发展了APP和小程序的团队。客户可能同时出现在三处,问题时数据不互通,并且组织是分开运营的。其实本质问题是能否在APP端快速发现小程序的客户,再去客户端做投放,运营和回流。友盟+结合多种模式,无需等排期,帮助运营能找到合适的人。

    多种通道触达、互动效果追踪:U-CDP支持多种通道,无论是短信、EDM、还是APP的消息等都可以对接,所有的运营效果都可以实时可见。友盟+CDP本质上是和技术团队一起赋能业务团队,解决业务团队的效率问题,并增强业务团队运营能力,并沉淀下来用户数据资产。

    3.数据开放平台(U-DOP)

    友盟+采集数据后将采集的数据与客户的数据进行融合,通过与MaxCompute进行云端的无缝对接,支持更大力度的开放返还。

    一键数据包订阅返还:如下图所示,友盟云采集帮助客户快速采集移动客户端、服务端、客户端不同的平台等数据。如果客户自行加工单一的上述事情,处理时间会非常就且最终质量难以保证。基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通,友盟+帮助客户做好加工,生成不同的数据包,只要客户使用SDK,数据包自动生成,自动将数据传送到MaxCompute中。然后可以借助DataWorks、DataV、QuickBI与客户的数据做数据融合,极大地降低成本。客户使用的不再是原始数据,而是经过友盟+加工处理过的数据。之后,用户就可以专注于业务产品的开发,业务场景的赋能,把精力放到业务创新而非原始的加工工作上。

    友盟+和MaxCompute云上数据仓库无缝对接,不仅可以提升处理性能,还可以增强使用的简易和便利性。友盟+会为用户预置好所有模型包、模型表,并且打通数据,数据即开即用。

    QuickBI智能数据分析展现:下图是一位客户做的友盟+和QuickBI智能数据分析展现。数据融合、返还后,结合MaxCompute+QuickBI,做业务人员自助分析,拖降式自助分析和在线表格的分析,与原来其它的割裂数据放到一起做大量工作,由此分析师团队的效率获得了极大的提升。

    总结:无论企业有多么强大的容器、数据库和算法,或者要做多么智能的场景应用,一定要先回到四个关键词:第一是业务数据化,管理好采集和数据质量。第二是数据资产化,让管理层清楚的看到用户资产的具体情况,涉及多少个端,多少个触点,每天产生的数据,沉淀下多少用户。第三是资产应用化,沉淀下来的数据能够快速变成哪些应用去服务业务团队,使业务团队认为技术、数据是在促进帮助业务团队做创新,而不是业务团队等待资源去赋能。其中最根本的一套理念是必须让所有的触点和业务行为的环节能够产生场景和数据的闭环,让场景和闭环能够沉淀数据资产,只有这样才能使一个企业的数据中台可持续,数据赋能可持续,数据能源才会越用越厚,越用越好。

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    本文为阿里云原创内容,未经允许不得转载。

     

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  • 在本次首席技术官大数据专享会上,友盟+首席产品官林鸣晖围绕业务数据化,数据资产化、资产应用化、应用价值化构建属于企业的可闭环、可沉淀、可持续的数据赋能体系进行分享,基于智能数据采集(U-SDC),用户数据...

    简介: 对于所有企业来说,数据决定了基于算力、算法等能做出哪些场景和应用。在本次首席技术官大数据专享会上,友盟+首席产品官林鸣晖围绕业务数据化,数据资产化、资产应用化、应用价值化构建属于企业的可闭环、可沉淀、可持续的数据赋能体系进行分享,基于智能数据采集(U-SDC),用户数据平台(U-CDP),数据开放平台(U-DOP)探讨如何建立企业的数据银行。

    一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景

    1.数据“四化”

    如何让属于企业自己的不同触点的数据快速形成一个闭环,沉淀串联这些零散的数据能够快速应用去赋能业务?这涉及到四个关键词,一是业务数据化,企业所有触点是否为真,是否被打通。第二是数据资产化,能否可以像管理资产一样很好地管理数据。第三是资产应用化,企业的资产能否有效应用?如何借助数据资产赋能业务,最后是应用价值化。所有的应用最终一定是为增长、为获客而服务,必须要有价值。在这背后最重要的是场景必须可闭环,数据必须可沉淀,最终数据中台、数据能源才是可持续的。

    2.构建可闭环、可沉淀的数据赋能体系的意义与价值

    下图展示了一套可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系是如何构建的。下图友盟+会推出一个面向企业的数据银行。数据银行和业务是一种什么样的协作关系?开发者数据银行会基于云基础设施,如MaxComput等,不断帮助企业采集各种场景、触点的数据,做相应的数据治理、提纯、模型加工、形成各种应用服务,基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通(移动客户端、服务端、客户端不同的平台), 帮助开发者完成全场景、全触点的数据资产沉淀及应用的管理。

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    关于跨端用户运营会涉及两个问题,首先,公司每一次在媒体外投的数据是否已经回流?回流后是否能够对数据进行第二次应用?第二,通过你的营销是否将用户沉淀至用户池,跨端的用户是否有效运营起来了?其实除了营销,企业会有很多用户触点,如头条号、微博、抖音号等,用户资产的数据必须打通后才能发挥真正的价值,如果你在做你的搜索推荐,那么除了先进的模型算法之外,你的公司是否有数据底座,是否在收集回流归一各个触点的用户行为数据,并喂养给你的搜索引擎让它越来越智能;比如:此前投过广告的数据下次进行搜索时,你就应该推荐客户之前看过相关广告的内容。

    二、开发者数据银行

    每一家公司都需要构建属于自己的数据银行。比如在阿里巴巴的生态体系内,阿里在双11当天有上百万商家卖货,很多品牌商家都在阿里构建数据银行。同样,友盟+在数据智能服务领域已深耕九年,凭借服务百万家互联网企业的经验,面向开发者推出开发者数据银行,与MaxCompute形成一套核心解决方案服务用户。数据银行需要解决几个问题:第一,数据银行解决数据资产的管理和应用的问题,可以用采、建、管、用四个字来表达。首先是业务数据化和数据资产化,如何采集数据,并快速将端的数据形成数据资产。其次是资产应用,形成多种消息的推送,营销的拉新,包括App的推送,各种运营推荐,都是在数据银行上能够提供的服务。

    数据银行包括三类产品,从三个角度帮助用户解决问题。如下图所示,第一个产品是智能数据采集(U-SDC),第二个用户数据平台(U-CDP),帮助企业沉淀数据资产,高效服务业务部门、运营团队、市场等团队。第三个是数据开放平台(U-DOP),将采集到的数据通过友盟云之上与业务数据进行融合、分析,更全面的洞察用户,更场景化的应用数据。

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    1、智能数据采集(U-SDC)

    无论AI或者智能引擎产品,本质是数据生产和采集。采集是数据质量的根本,数据采集的效率质量和效益都至关重要。数据采集工作需要关注是否全面掌控了公司的数据埋点?是否清楚某个场景应如何埋点?埋点后会产生什么样的数据?所埋的点是否正确有效?埋点是个长期运行的动作,需要不断验证埋点是否健康,最后一点回归到根本性的问题,如果埋点是错的,那么叠加的AI智能等所有内容也都会是错的。

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    管理埋点:埋点在大数据领域属于脏活累活,很多人不愿意做。常见的情况往往到了产品上线,需要使用数据的时候开始催促埋点。所以一家公司的埋点是否有人搞清楚?是否清楚这么多的埋点中哪些埋点正确,哪些异常?很多企业是不清楚的,这是一个残酷的现实。这是一个非常实际的问题,如果公司长期不清楚自己的埋点问题,便是在错误的数据上长期持续经营业务,越走越错。

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    埋点智能方案推荐:某家视频行业领域的公司的有两个团队,分别负责直播不同频道的业务,两个团队都会定义一些公司的埋点规范。但是数据规范性在两个团队不一致,如视频播放开始,A团队定义埋点全局参数叫Play,代表播放开始事件,B团队将其定义为Start。两个团队并不知道两个数据定义都不一致。案例中的问题看似不严重,但后续会发现公司数据不可持续,此时不论利用什么工具都不能解决问题。对于公司数据的管理一定要基于对业务场景的深刻理解,对业务场景进行标准、规范的定义。友盟+通过更多标准化的场景,包括为不同行业提供标准的埋点方案推荐来解决用户问题。友盟+聚合了非常多比较优秀的企业的实践,告诉用户如何埋点,埋点后能够解决哪些场景问题,同时会提供各种各样埋点智能推荐,针对技术团队沉淀公司基于场景的埋点解决方案的知识图谱。

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    智能埋点与智能验证:开发做埋点是通过SDK代码,上报数据,后台打印日志。但并不意味数据上报则完成了埋点。如开发者直接将一个启动的日志埋在登录页面,突然有一天发现登陆数高于页面访问数近一倍。原因是该点同时被埋到了退出页面的加载进程中。即开发者错将一个点埋到两个位置。友盟+希望能够提供各种智能验证工具,比如当埋点上报时,会为开发者提供一个服务,如果埋点命名为“启动”,会有一系列的智能检测该埋点上报时所在的页面截图是否为正确的业务场景位置。智能埋点及其验证测试是非常重要的,友盟+会通过视觉切图计算验证埋点的正确性,为技术团队大幅减轻工作成本和压力。

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    埋点健康度一键体检:当埋点全部完成,公司要做埋点健康度的验证,检查埋点是否符合规范,是否有异常点。埋点健康度是公司数据采集准确性的底座保证。数据团队和做客户端的开发团队经常会因为埋点问题产生矛盾。数据团队觉得数据有问题时一般归责为埋点问题,开发团队也会认为是数据团队配合问题。埋点的KPI就是先让埋点可视化,看到是由谁埋了哪个点,运行情况是否出现问题,是否按照规范埋点。如果埋点的规范度没有达到一定程度,团队是否应该承担责任?因此需要从管理角度、从组织层面以及产品能力层面解决公司埋点和采集的核心问题。

    数据银行采集平台(U-SDC)会重点解决以上几个核心问题,使用户埋点可见、可控、可管,为用户埋点推荐合适的优秀方案,使用户埋点能够智能调试和验证,大幅降低埋点采集的成本,从而最终达成数据质量的根本性提升,使最终保存的数据资产有价值有质量。

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    2. 用户数据平台(U-CDP)

    数据采集之后,最重要的是解决用户资产问题。首先,用户资产管理一定要解决的问题是可信和归一。数据做了很多触点,每个请求在访问APP,其中很多是作弊的或受欺诈的流量,如何保证设备是可信的?基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通(移动客户端、服务端、客户端不同的平台)的流转换关系洞察,归一完成后形成自动的标签生产库,使得私域的标签生产保持高效,并且能够赋能到业务团队,快速做标签、洞察、圈人,并且最终形成对客户的运营动作。

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    是否清楚自己的用户资产:用户数据平台(U-CDP)支持多源数据如何在很短时间一键接入平台,如移动客户端、服务端、客户端等源头。U-CDP保证可信识别和多端归一,通过全域数据识别,帮助用户做数据归一和提纯,过滤垃圾,反作弊。识别打通后最终形成用户资产可视化,清楚公司触点来源,了解多少私域用户被沉淀下来。清楚上述问题再分析需要建哪些触点,需要增强哪些触点。最终沉淀下来的才真正是自己的私域数据资产。沉淀私域用户资产的一个前提是可运营,若不可运营、不可见,那么数据是无用的。

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    用户的标签管理库,配置即生产:业务团队总是对技术团队不满意,当运营团队要做一个活动,需要按照业务场景准备物料,准备活动的页面,还要再按照规则圈到一群想要触达的内存,然后对其进行运营。上述需求需要先和产品经理提需求,产品经理再去和算法、技术团队沟通然后写PRD,再等待几天将活动开发上线。往往流程特别长,完全无法满足运营团队快速迭代、快速试错、快速运营客户的诉求。而运营团队的需求并没有那么复杂,如运营团队只是想给最近30天访问过APP、看过小程序,同时这两天被广告命中的那部分人一个红包,但是很多企业面临技术排期。

    运营团队感到不满,技术团队也缺少成就感,因为每天的工作基本是跑SQL等繁琐零碎的事情。企业需要思考的问题是如何高效解决上述生产场景。友盟+希望数据银行提供预置私域标签的生产,不需要技团队做过多事,只需要将埋点做好。所有产品要去支持运营,能够在平台上面快速配置,快速生产,赋能业务团队,预置私域标签,配置即生产。此外,友盟+数据银行会提供一个不同的能力,既全域标签。私域标签只对客户进行圈选和洞察,友盟+会额外加持全域标签,告知不同用户的兴趣方向,从更多的维度去洞察和圈选用户。友盟+未来计划与其它企业联合建立一个标签实验室,贡献双方不同的数据,通过融合计算得出更好的标签效果以服务不同企业。

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    预置分析模型,自定义报告结构:运营团队只需要预置分析模型,做交、并、差的各种组合,做各种洞察,洞察完成后保存自己的人群包,即可快速复用到每一个业务的运营和活动之中。自定义私域人群细分体系埋点完成后,在友盟云上采用MaxCompute数据仓库的方案,自动汇聚成一个人在多个端每一天的行为,自动形成用户的档案序列,自动配置完成。只要埋点是正确的,运营团队马上可以完成私域人群细分。友盟+希望把上述的轻量方案应用到解决实际生产中的各种各样支撑的问题。

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    多种组合模式,找到想找的人:如某装修建材公司,有一个Web网站,起初是通过Web网站以及QQ与客户联络。后面该公司又发展了APP和小程序的团队。客户可能同时出现在三处,问题时数据不互通,并且组织是分开运营的。其实本质问题是能否在APP端快速发现小程序的客户,再去客户端做投放,运营和回流。友盟+结合多种模式,无需等排期,帮助运营能找到合适的人。

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    多种通道触达、互动效果追踪:U-CDP支持多种通道,无论是短信、EDM、还是APP的消息等都可以对接,所有的运营效果都可以实时可见。友盟+CDP本质上是和技术团队一起赋能业务团队,解决业务团队的效率问题,并增强业务团队运营能力,并沉淀下来用户数据资产。

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    3.数据开放平台(U-DOP)

    友盟+采集数据后将采集的数据与客户的数据进行融合,通过与MaxCompute进行云端的无缝对接,支持更大力度的开放返还。

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    一键数据包订阅返还:如下图所示,友盟云采集帮助客户快速采集移动客户端、服务端、客户端不同的平台等数据。如果客户自行加工单一的上述事情,处理时间会非常就且最终质量难以保证。基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通,友盟+帮助客户做好加工,生成不同的数据包,只要客户使用SDK,数据包自动生成,自动将数据传送到MaxCompute中。然后可以借助DataWorks、DataV、QuickBI与客户的数据做数据融合,极大地降低成本。客户使用的不再是原始数据,而是经过友盟+加工处理过的数据。之后,用户就可以专注于业务产品的开发,业务场景的赋能,把精力放到业务创新而非原始的加工工作上。

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    友盟+和MaxCompute云上数据仓库无缝对接,不仅可以提升处理性能,还可以增强使用的简易和便利性。友盟+会为用户预置好所有模型包、模型表,并且打通数据,数据即开即用。

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    QuickBI智能数据分析展现:下图是一位客户做的友盟+和QuickBI智能数据分析展现。数据融合、返还后,结合MaxCompute+QuickBI,做业务人员自助分析,拖降式自助分析和在线表格的分析,与原来其它的割裂数据放到一起做大量工作,由此分析师团队的效率获得了极大的提升。

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    总结:无论企业有多么强大的容器、数据库和算法,或者要做多么智能的场景应用,一定要先回到四个关键词:第一是业务数据化,管理好采集和数据质量。第二是数据资产化,让管理层清楚的看到用户资产的具体情况,涉及多少个端,多少个触点,每天产生的数据,沉淀下多少用户。第三是资产应用化,沉淀下来的数据能够快速变成哪些应用去服务业务团队,使业务团队认为技术、数据是在促进帮助业务团队做创新,而不是业务团队等待资源去赋能。其中最根本的一套理念是必须让所有的触点和业务行为的环节能够产生场景和数据的闭环,让场景和闭环能够沉淀数据资产,只有这样才能使一个企业的数据中台可持续,数据赋能可持续,数据能源才会越用越厚,越用越好。

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    云栖号 - 上云就看云栖号

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  • 今年年初,一场突如其来的“新型冠状病毒”疫情给人们的生活和工作带来了严重的影响,各行各业都受到了非常大的冲击,其中很多企业开始通过数字化转型扭转这一颓势。当然,酒店业也不例外,很多连锁酒...

    今年年初,一场突如其来的“新型冠状病毒”疫情给人们的生活和工作带来了严重的影响,各行各业都受到了非常大的冲击,其中很多企业开始通过数字化转型扭转这一颓势。当然,酒店业也不例外,很多连锁酒店企业将数字化转型作为战略性发展目标。

     

    那么,酒店业如何进行数字化转型?如何利用物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术打造数据赋能体系?在日前的2020全国酒店业数字化转型峰会上,友盟+数据传承官冯成蹊就上述问题,以及友盟+在酒店行业的布局和推出的相关解决方案做了精彩的分享。以下是演讲实录,经编辑和整理:

       

    大家下午好!我是友盟+数据传承官冯成蹊,接下来我将跟大家分享一下如何从互联网公司和数据公司的角度去看酒店业,如何搭建一个数字化的中心体系,以及数字化体系如何赋能企业。

     

    先来看一下疫情给酒店业带来的影响(如上图),与去年相比,今年整体的酒店入住率下降了3成,整体的房效比下降得更厉害。在疫情期间,酒店业想出了各种各样的方法来自救,包括酒店服务员被外包出去做一些家政类的服务,酒店的餐饮板块开始做一些线上化的运营等。同时,酒店也在寻求一些线上没有办法弥补的方法,比如OTA、小程序等。

    今年,小程序出现了非常大的爆发,虽然现在看35%不高,但整体的发展趋势是往这个方向靠的。今天,我会重点来说说酒店业在线数字化如何跟小程序做结合。

     

    友盟+跟美豪酒店做了一个小程序的线上化,它是一个比较典型的通过小程序,借助互联网流量,产生了数字化体验之旅的一个案例。

     

    我总结一下里面的几个重点:两位阿姨通过小程序这种数字化的方式做了餐饮:这是酒店里面特别重要的一个收入来源的点;会员服务跟支付宝打通之后,能让整体的会员体系降本提效;我们说线上的流量,包括小程序的运营,其实都是私域流量运营。那么,私域流量也可以产生影响力,我们把他们叫KOL或者KOC。通过KOL或者KOC的传播,可以提升酒店品牌的影响力,提升用户粘性,以及购买和复购率。

     

    酒店是服务行业,想要提升客户体验、流量性价比和会员权益,归根结底要做好服务,这样才能维护好我们的数据资产。把数据资产打通,让数据流转起来,才能实现数字化,进而赋能企业。

     

    数字化离不开大数据统计,而大数据统计不仅仅只是数据统计这么简单的一个点,有几个方面:第一是业务数据化;第二是数据资产化;第三是数据资产价值化。这样才能形成可闭环、可持续的企业数据赋能体系。听起来可能比较抽象,我们来看一个图:

     

    这个图比较形象地表达了企业怎么去做数字化,有点像电厂或者能源工厂。其实,数据就是一种能源,我们通过采集的方式,把数据汇聚到一处,通过技术去做治理,然后再打通。酒店业已经有的ID体系或者服务体系、消费数据,全部打通完之后,能帮助企业实现各种各样的应用,进而实现数据化的赋能。那么,通过什么样的方式来实现呢?我们再来看一个图:

     

     

    我们把它称为数据银行,里面有各种各样的数据,包括自有网站、APP、小程序上的业务数据、消费者行为数据,我们帮助他们给这些数据打标签,这些标签数据最终会成为资产。比如用户资产数,它是按照年龄、城市、消费、地域等生成不同标签的人员,我们可以为其生成不同的服务模板,比如消费习惯模板、出行习惯的模板等,然后再结合不同人群的消费习惯进行触达。

     

    在数据银行,可以查看到来自不同领域的用户资产和增长情况,它是一个比较具像的企业数据后台。怎样去搭建这样一个企业数据后台?

     

    第一步是数据采集,包括企业官网、小程序、公众号、生活号等各个端口的数据,采集完之后做校验。如果有一个产品能帮助你快速地、直接地,不用理解这么多东西就可以直接用,就会大幅度提高数据采集和校验的效率。

     

    第二步是在数据采集、校验完成后,要去识别这些数据里的用户到底是什么属性的,需要分门别类、打上标签。这种方式会产生一个问题,就是如何识别整体的用户?同一用户在不同平台端的画像有什么区别?所以把数据沉淀到平台的同时,还要考虑如何做归一,如何做自动化标签的生成。每一种标签都可以通过大数据的方式来帮助企业做全端的用户沉淀,这是企业数据银行存在的价值。

     

    第三步是数据应用。如果企业想做定制化运营,可以把系统里的全部数据标签与酒店的业务系统进行结合,包括CRM、人员管理等系统,通过数据化的方式做二次开发。如果不做定制化,数据银行系统里的数据也能帮企业进行自动化决策。

     

    讲完搭建,我们再来看看它跟业务的关系,也就是有什么增长。在这里,讲的比较多的是跟支付宝小程序的平台验证。大家来看这个图(如下图),整体比较复杂,我简单跟大家拆解一下。

     

     

    友盟+提供的是底层服务,包括数据统计、数据赋能等。服务完成之后,就是数据化的运营,以支付宝为例,支付宝给酒店行业提供了几方面的能力:

     

    支付宝给酒店业提供了一个中心化的流量入口,酒店小程序借助支付宝中心化的能力,包括会员能力、运营能力,去做品牌宣传。在经营层可以帮助小程序做不同门店的运营,门店化运营是每个门店可以结合自己的运营特点和情况,去做私域流量的非中心化运营闭环,具体包括结合LBS功能的获取地域能力,附近周边的能力,对目的地附近的小程序餐饮、娱乐、旅游和酒店的资源进行整合,再结合到线上最上面的一层,触达到消费者。

     

    在整个运营体系中,友盟+作为数据的底层支撑,可以查看中心化的流量效能;在非中心化的流量里面,门店应该怎么管理;从整体去看的话,总流量是多少,分门店的坪效是多少,基于LBS这边来的客户分销是多少,他的KOC影响力是多少等等,通过数据化来帮助企业更好地实现中心化跟非中心化的小程序运营。

     

    从用户的角度来说,可以分为两大块儿:第一块儿是通过线上,怎么实现潜在客户的获客;第二块儿是获客完之后怎么让客户有良好体验。我讲几个重点:第一个是在获客方面,小程序能帮忙做什么?比如说我自己通过流量化的方式进行搜索,就可以知道附近有哪些小程序的品牌店,它能提供什么样的服务,有没有优惠,通过极具吸引力的方式快速获客。

    附近潜客不仅仅在门店周边,户外大屏、立体广告牌都可以作为潜在获客的入口。获得潜客之后,可以在门店设置小程序码,把它跟整个系统打通,这样一来客户进店扫码就可以完成信用授权、验证,整个服务都可以在线上完成。完成之后又可以通过数据监控整个流量的闭环,看看有没有哪些服务需要提升。

     

    总的来说有以下几方面的优势:

     

    第一方面数字化助力企业复苏。相对于传统线上方式,小程序的成本会低很多。低的原因在于:一,小程序模板现在比较成熟。就酒店业来讲,现在也有一些本身在提供服务的IT运营商,他们提供模板之后,能快速契合到现在的酒店业服务,帮助小程序快速上线,以及做到各种各样的对接。二,通过小程序预订与OTA的区别较大。小程序没有分账期,所有用户是自己的用户,不是OTA平台用户,没有任何账期的延迟。

     

    这些都是我们可以线上提供的服务,也是基于我们现在的能力帮助酒店行业快速复苏,包括技术对接、中心化的流量扶持,以及针对不同酒店、不同地区有专门的数据化定制方案,快速帮助酒店做数字化赋能。

     

    第二方面,不仅仅是服务酒店,也包括服务酒店的服务商。对于服务商来说,我们提供的更多是技术支撑和流量支撑。比如,我们跟支付宝联合为服务商开发完成上线小程序,提供各种各样流量激励以及各种商业化线上返佣等;此外还,包括数据银行、数据化运营支持等,我们也会提供一个资质开放的能力。当然,这些必然也会用到一些云资源,所以我们与阿里云合作,也会有一些商品折扣等线上活动和线下的峰会,帮助酒店以及服务商。

     

    这是我们现在合作的一家服务商,磐途科技,他们提供的比较典型的是精品酒店的小程序模板。模板里做得比较好的服务包括用平台小程序去承载支付宝的活动。这个活动包括会员打通、发券等功能,同时也在践行用中心化流量和非中心化私域流量去做酒店的小程序运营,实现线上、线下O2O闭环。

    从友盟+的角度来讲,提供更多的是多门店的整体流量和数据打通,通过数据化方式做小程序的运营以及快速查看不同门店运营数据和单店数据。

     

    另外,所有小程序也在做线下推广,包括线上买量,通过朋友圈、直播等方式做推广的效果也都可以支持到分层不同的门店、不同的活动。可以看到具体的效果,最终可以实现所有跨端数据的沉淀,实现整体闭环中的一环沉淀到数据银行之后,再做整体闭环运营。

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  • 当下,互联网企业面临IT投入水涨船高、数据资产匮乏、企业系统整合成本高且运作低效。作为国内最早的移动应用统计平台,友盟+已帮助数百万企业提供数据智能服务,并拥有近十年的数据服务经验,友盟...

    当下,互联网企业面临IT投入水涨船高、数据资产匮乏、企业系统整合成本高且运作低效。作为国内最早的移动应用统计平台友盟+已帮助数百万企业提供数据智能服务,并拥有近十年的数据服务经验,友盟+认为破解问题的关键是在云上实现数据智能。

    今年,友盟+数据智能服务战略升级,重磅发布友盟云——互联网企业数据智能云服务通过集成阿里云领先的云技术,聚合生态服务资源,实现采集存储、建模、数据管理与数据应用的云上服务;全面支持互联网企业业务数据与行为数据的无缝融合,加速企业智能化进程,驱动业务增长。

    对于所有企业来说,数据决定了基于算力、算法等能做出哪些场景和应用。今天,我们就邀请到了友盟+首席产品官林鸣晖,为各位小伙伴们讲讲如何围绕业务数据化,数据资产化、资产应用化、应用价值化构建属于企业的可闭环、可沉淀、可持续的数据赋能体系。

    一、构建可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系的背景

    数据四化

    如何让属于企业自己的不同触点的数据快速形成一个闭环,沉淀串联这些零散的数据能够快速应用去赋能业务?这涉及到四个关键词,一是业务数据化,企业所有触点是否为真,是否被打通。第二是数据资产化,能否可以像管理资产一样很好地管理数据。第三是资产应用化,企业的资产能否有效应用?如何借助数据资产赋能业务,最后是应用价值化。所有的应用最终一定是为增长、为获客而服务,必须要有价值。在这背后最重要的是场景必须可闭环,数据必须可沉淀,最终数据中台、数据能源才是可持续的。

    构建数据赋能体系的意义与价值

    下图展示了一套可闭环、可沉淀、可持续的企业级数据赋能体系是如何构建的。下图友盟+会推出一个面向企业的数据银行。数据银行和业务是一种什么样的协作关系?开发者数据银行会基于云基础设施,如MaxComput等,不断帮助企业采集各种场景、触点的数据,做相应的数据治理、提纯、模型加工、形成各种应用服务,基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通(移动客户端、服务端、客户端不同的平台),帮助开发者完成全场景、全触点的数据资产沉淀及应用的管理。

    关于跨端用户运营会涉及两个问题,首先,公司每一次在媒体外投的数据是否已经回流?回流后是否能够对数据进行第二次应用?第二,通过你的营销是否将用户沉淀至用户池,跨端的用户是否有效运营起来了?其实除了营销,企业会有很多用户触点,如头条号、微博、抖音号等,用户资产的数据必须打通后才能发挥真正的价值,如果你在做你的搜索推荐,那么除了先进的模型算法之外,你的公司是否有数据底座,是否在收集回流归一各个触点的用户行为数据,并喂养给你的搜索引擎让它越来越智能;比如:此前投过广告的数据下次进行搜索时,你就应该推荐客户之前看过相关广告的内容;

    二、开发者数据银行

    每一家公司都需要构建属于自己的数据银行。比如在阿里巴巴的生态体系内,阿里在双11当天有上百万商家卖货,很多品牌商家都在阿里构建数据银行。同样,友盟+在数据智能服务领域已深耕九年,凭借服务百万家互联网企业的经验,面向开发者推出开发者数据银行,与MaxCompute形成一套核心解决方案服务用户。数据银行需要解决几个问题:第一,数据银行解决数据资产的管理和应用的问题,可以用采、建、管、用四个字来表达。首先是业务数据化和数据资产化,如何采集数据,并快速将端的数据形成数据资产。其次是资产应用,形成多种消息的推送,营销的拉新,包括App的推送,各种运营推荐,都是在数据银行上能够提供的服务。

    数据银行包括三类产品,从三个角度帮助用户解决问题。如下图所示,第一个产品是智能数据采集(U-SDC),第二个用户数据平台(U-CDP),帮助企业沉淀数据资产,高效服务业务部门、运营团队、市场等团队。第三个是数据开放平台(U-DOP),将采集到的数据通过友盟云之上与业务数据进行融合、分析,更全面的洞察用户,更场景化的应用数据。

    智能数据采集(U-SDC)

    无论AI或者智能引擎产品,本质是数据生产和采集。采集是数据质量的根本,数据采集的效率质量和效益都至关重要。数据采集工作需要关注是否全面掌控了公司的数据埋点?是否清楚某个场景应如何埋点?埋点后会产生什么样的数据?所埋的点是否正确有效?埋点是个长期运行的动作,需要不断验证埋点是否健康,最后一点回归到根本性的问题,如果埋点是错的,那么叠加的AI智能等所有内容也都会是错的。

    管理埋点:埋点在大数据领域属于脏活累活,很多人不愿意做。常见的情况往往到了产品上线,需要使用数据的时候开始催促埋点。所以一家公司的埋点是否有人搞清楚?是否清楚这么多的埋点中哪些埋点正确,哪些异常?很多企业是不清楚的,这是一个残酷的现实。这是一个非常实际的问题,如果公司长期不清楚自己的埋点问题,便是在错误的数据上长期持续经营业务,越走越错。

    埋点智能方案推荐:某家视频行业领域的公司的有两个团队,分别负责直播不同频道的业务,两个团队都会定义一些公司的埋点规范。但是数据规范性在两个团队不一致,如视频播放开始,A团队定义埋点全局参数叫Play,代表播放开始事件,B团队将其定义为Start。两个团队并不知道两个数据定义都不一致。案例中的问题看似不严重,但后续会发现公司数据不可持续,此时不论利用什么工具都不能解决问题。对于公司数据的管理一定要基于对业务场景的深刻理解,对业务场景进行标准、规范的定义。友盟+通过更多标准化的场景,包括为不同行业提供标准的埋点方案推荐来解决用户问题。友盟+聚合了非常多比较优秀的企业的实践,告诉用户如何埋点,埋点后能够解决哪些场景问题,同时会提供各种各样埋点智能推荐,针对技术团队沉淀公司基于场景的埋点解决方案的知识图谱。

    智能埋点与智能验证:开发做埋点是通过SDK代码,上报数据,后台打印日志。但并不意味数据上报则完成了埋点。如开发者直接将一个启动的日志埋在登录页面,突然有一天发现登陆数高于页面访问数近一倍。原因是该点同时被埋到了退出页面的加载进程中。即开发者错将一个点埋到两个位置。友盟+希望能够提供各种智能验证工具,比如当埋点上报时,会为开发者提供一个服务,如果埋点命名为“启动”,会有一系列的智能检测该埋点上报时所在的页面截图是否为正确的业务场景位置。智能埋点及其验证测试是非常重要的,友盟+会通过视觉切图计算验证埋点的正确性,为技术团队大幅减轻工作成本和压力。

    埋点健康度一键体检:当埋点全部完成,公司要做埋点健康度的验证,检查埋点是否符合规范,是否有异常点。埋点健康度是公司数据采集准确性的底座保证。数据团队和做客户端的开发团队经常会因为埋点问题产生矛盾。数据团队觉得数据有问题时一般归责为埋点问题,开发团队也会认为是数据团队配合问题。埋点的KPI就是先让埋点可视化,看到是由谁埋了哪个点,运行情况是否出现问题,是否按照规范埋点。如果埋点的规范度没有达到一定程度,团队是否应该承担责任?因此需要从管理角度、从组织层面以及产品能力层面解决公司埋点和采集的核心问题。

    数据银行采集平台(U-SDC)会重点解决以上几个核心问题,使用户埋点可见、可控、可管,为用户埋点推荐合适的优秀方案,使用户埋点能够智能调试和验证,大幅降低埋点采集的成本,从而最终达成数据质量的根本性提升,使最终保存的数据资产有价值有质量。

    用户数据平台(U-CDP)

    数据采集之后,最重要的是解决用户资产问题。首先,用户资产管理一定要解决的问题是可信和归一。数据做了很多触点,每个请求在访问APP,其中很多是作弊的或受欺诈的流量,如何保证设备是可信的?基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通(移动客户端、服务端、客户端不同的平台)的流转换关系洞察,归一完成后形成自动的标签生产库,使得私域的标签生产保持高效,并且能够赋能到业务团队,快速做标签、洞察、圈人,并且最终形成对客户的运营动作。

    是否清楚自己的用户资产:用户数据平台(U-CDP)支持多源数据如何在很短时间一键接入平台,如移动客户端、服务端、客户端等源头。U-CDP保证可信识别和多端归一,通过全域数据识别,帮助用户做数据归一和提纯,过滤垃圾,反作弊。识别打通后最终形成用户资产可视化,清楚公司触点来源,了解多少私域用户被沉淀下来。清楚上述问题再分析需要建哪些触点,需要增强哪些触点。最终沉淀下来的才真正是自己的私域数据资产。沉淀私域用户资产的一个前提是可运营,若不可运营、不可见,那么数据是无用的。

    用户的标签管理库,配置即生产:业务团队总是对技术团队不满意,当运营团队要做一个活动,需要按照业务场景准备物料,准备活动的页面,还要再按照规则圈到一群想要触达的内存,然后对其进行运营。上述需求需要先和产品经理提需求,产品经理再去和算法、技术团队沟通然后写PRD,再等待几天将活动开发上线。往往流程特别长,完全无法满足运营团队快速迭代、快速试错、快速运营客户的诉求。而运营团队的需求并没有那么复杂,如运营团队只是想给最近30天访问过APP、看过小程序,同时这两天被广告命中的那部分人一个红包,但是很多企业面临技术排期。

    运营团队感到不满,技术团队也缺少成就感,因为每天的工作基本是跑SQL等繁琐零碎的事情。企业需要思考的问题是如何高效解决上述生产场景。友盟+希望数据银行提供预置私域标签的生产,不需要技团队做过多事,只需要将埋点做好。所有产品要去支持运营,能够在平台上面快速配置,快速生产,赋能业务团队,预置私域标签,配置即生产。此外,友盟+数据银行会提供一个不同的能力,既全域标签。私域标签只对客户进行圈选和洞察,友盟+会额外加持全域标签,告知不同用户的兴趣方向,从更多的维度去洞察和圈选用户。友盟+未来计划与其它企业联合建立一个标签实验室,贡献双方不同的数据,通过融合计算得出更好的标签效果以服务不同企业。

    预置分析模型,自定义报告结构:运营团队只需要预置分析模型,做交、并、差的各种组合,做各种洞察,洞察完成后保存自己的人群包,即可快速复用到每一个业务的运营和活动之中。自定义私域人群细分体系埋点完成后,在友盟云上采用MaxCompute数据仓库的方案,自动汇聚成一个人在多个端每一天的行为,自动形成用户的档案序列,自动配置完成。只要埋点是正确的,运营团队马上可以完成私域人群细分。友盟+希望把上述的轻量方案应用到解决实际生产中的各种各样支撑的问题。

    多种组合模式,找到想找的人:如某装修建材公司,有一个Web网站,起初是通过Web网站以及QQ与客户联络。后面该公司又发展了APP和小程序的团队。客户可能同时出现在三处,问题时数据不互通,并且组织是分开运营的。其实本质问题是能否在APP端快速发现小程序的客户,再去客户端做投放,运营和回流。友盟+结合多种模式,无需等排期,帮助运营能找到合适的人。

    多种通道触达、互动效果追踪:U-CDP支持多种通道,无论是短信、EDM、还是APP的消息等都可以对接,所有的运营效果都可以实时可见。友盟+CDP本质上是和技术团队一起赋能业务团队,解决业务团队的效率问题,并增强业务团队运营能力,并沉淀下来用户数据资产。

    数据开放平台(U-DOP)

    友盟+采集数据后将采集的数据与客户的数据进行融合,通过与MaxCompute进行云端的无缝对接,支持更大力度的开放返还。

    一键数据包订阅返还:如下图所示,友盟云采集帮助客户快速采集移动客户端、服务端、客户端不同的平台等数据。如果客户自行加工单一的上述事情,处理时间会非常就且最终质量难以保证。基于UMID打通能力,多账号归一,多端归一,支持不同的终端数据打通,友盟+帮助客户做好加工,生成不同的数据包,只要客户使用SDK,数据包自动生成,自动将数据传送到MaxCompute中。然后可以借助DataWorks、DataV、QuickBI与客户的数据做数据融合,极大地降低成本。客户使用的不再是原始数据,而是经过友盟+加工处理过的数据。之后,用户就可以专注于业务产品的开发,业务场景的赋能,把精力放到业务创新而非原始的加工工作上。

    友盟+和MaxCompute云上数据仓库无缝对接,不仅可以提升处理性能,还可以增强使用的简易和便利性。友盟+会为用户预置好所有模型包、模型表,并且打通数据,数据即开即用。

    QuickBI智能数据分析展现:下图是一位客户做的友盟+和QuickBI智能数据分析展现。数据融合、返还后,结合MaxCompute+QuickBI,做业务人员自助分析,拖拽式自助分析和在线表格的分析,与原来其它的割裂数据放到一起做大量工作,由此分析师团队的效率获得了极大的提升。

    总结:无论企业有多么强大的容器、数据库和算法,或者要做多么智能的场景应用,一定要先回到四个关键词:第一、是业务数据化,管理好采集和数据质量。第二、是数据资产化,让管理层清楚的看到用户资产的具体情况,涉及多少个端,多少个触点,每天产生的数据,沉淀下多少用户。第三、是资产应用化,沉淀下来的数据能够快速变成哪些应用去服务业务团队,使业务团队认为技术、数据是在促进帮助业务团队做创新,而不是业务团队等待资源去赋能。其中最根本的一套理念是必须让所有的触点和业务行为的环节能够产生场景和数据的闭环,让场景和闭环能够沉淀数据资产,只有这样才能使一个企业的数据中台可持续,数据赋能可持续,数据能源才会越用越厚,越用越好。

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