百分点创始人苏萌:企业落地大数据的五要素

【数据猿导读】 大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业,大数据技术为社会经济活动提供决策依据,提高各个领域的运行效率,提升整个社会经济的集约化程度,对于我国经济发展转型具有重要的推动作用

百分点创始人苏萌:企业落地大数据的五要素

苏萌,中国首席数据官联盟专家组成员,国家“千人计划”专家,北京百分点信息科技有限公司创始人、董事长。

中国首席数据官联盟发起人刘冬冬,就大数据如何在企业落地向苏萌先生发起提问。

刘冬冬: 您从一位博士生做到了北大副教授、副系主任、新媒体营销研究中心主任,成为了营销科学领域最年轻的国家自然科学基金重点项目获得者,为还要出来创业呢?

苏萌: 核心的就是学以致用,能将所学付诸实践为产业做事是快乐的。做研究总归是孤独的,做企业是一个团队一个集体在奋斗,也需要我全身心投入。

2009年,随着电商的兴起,网上购物逐渐受大众欢迎,数据模型也开始进入电商的视野,然而很多电商虽然掌握着一些数据,却不知如何进行应用分析。我们发现,中国还没有一家专门研究消费者个性化需求的推荐引擎企业,那自己能不能将所学知识进行商业应用?

我与我的合伙人决定创立一家挖掘潜在消费者需求的个性化推荐引擎技术公司。当时很兴奋,因为早在读博士的时候,就在做消费者选择模型领域分析。读了这么多年的书,做了这么多年的研究分析,终于可以做一些对业界有所帮助的事了,积累了将近10年的经验终于可以付诸实践了。

2009年7月,在北京中关村公馆的一间70平小公寓里,百分点诞生了。50万作为注册资金,自己买了几张桌子和椅子,就开始创业了。由于当时还在北大任教,做百分点其实属于“兼职”,每天都非常忙碌。但是慢慢发现创业还是需要全身心来投入的,或者说我越来越爱这个项目,这个团队了。于是2013年底,我辞去北大职务,全身心投入到百分点的发展中。

做教授的成就感在于发表了优秀论文和收到学生们的好评,虽然那种将自己研究多年的知识成果教授给学生时的感觉很棒,和同学们一起开放式讨论的氛围也很喜欢,但做研究总归来说是孤独的;而做企业是一个团队、一个集体。晚上很晚下班时,看到公司内仍然灯火辉煌,同事们依然在开会讨论问题,他就很激动,“有一种团队作战的感觉,很让人热血沸腾。”

刘冬冬: 您说得非常好,学以致用,为产业做贡献才是研究的最大的价值,那么在您这些年为产业服务的经历来看,企业使用大数据都面临哪些挑战呢?

苏萌:无论是互联网企业还是传统企业都在思考和探索如何“+大数据”。实践中我们观察到,转型失败的案例远远多于成功的案例。显然,当企业在面对海量、实时、多源异构的大数据时,往往因为缺少平台、技术、团队和经验而束手无策。其难度不亚于历史中任何一次企业转型。而目前的大数据技术和应用提供商中真正能够做到落地的少之又少。事实上,并非这些公司不愿意帮助企业落地大数据,而是面临的困难非常艰巨,缺乏经验或者没有可以借鉴的案例,正所谓知易而行难。

另外,从应用大数据的企业这端来看,通常我们看到的两种情况,一种情况是他们把大数据想得简单了,对于大数据深入的学习或者深入应用的关注度不够。第二种,也有一种出现的是他们把大数据过于神化了,因为其实大数据能起到的作用是通过我们更加深入的了解消费者,以及通过了解消费者他们的偏好,他们的行为,预测出将会发生的事情。以这个链条能发生的所有事情,其实我们都正在做。但是如果假如说因为我们有大数据就可以改变世界,这件事情还是有困难的。

刘冬冬:面对这些困难,您能不能给一些方法,帮助企业正确地应用大数据?

苏萌:在为众多行业和企业提供大数据技术与应用的过程中,我们总结了让大数据落地的五大要素——百分点“+大数据”百思可(BASIC)模型。

第一,核心信念(Belief)。数据是企业的核心资产,也是企业最高层决策者的核心信念。未来,数据=生产资料;数据技术=生产力;数据+数据技术=核心竞争力。如果企业的最高决策者没有这样的核心理念和战略,企业的“+大数据”之路必将失败。马云曾提出过,阿里巴巴并非是一家互联网公司,本质上是一家数据公司,而做淘宝的目的就是为了获得所有零售的数据和制造业的数据。他的核心信念是数据。近年来,他在不同的场合反复地宣扬,让数据资产这一理念在公司内外都得到传播和强化,逐渐成为企业的核心信念。

第二,架构设计(Architecture)。对数据价值的信念只有通过设计和调整相应的组织架构才能得以渗透和传递到企业的各个层级。数据驱动的管理和运营的思想应该充分体现在面向数据业务的组织架构中。这并不是说要把原有的组织架构完全推倒,而是需要局部的精心设计和调整。例如,政府成立大数据管理局或大数据办,企业开始设立首席数据官。很多企业的接班人将来自这些能够带来新思想和新架构设计的数据业务管理者。当然,这个备受瞩目的岗位也充满了艰难和挑战。

第三,专业团队(Staff)。搭建专业的数据团队不难,但问题往往发生在团队建立以后。一个常见的错误就是把数据团队孤立起来,或者与业务完全隔离,或者仅仅让他们被动地提供数据。业务决策者往往因为不懂数据的处理过程或作用而不重视与数据团队的协作,导致数据价值无法发挥。只有让数据团队与业务团队有效沟通,主动参与和支持业务决策,才能增加整个公司的数据利用效率。美国有一家酒店服务公司叫Airbnb,它自己没有一栋楼一个房间,但成立七年后估值就超过了万豪,达到200多亿美金。因为这是一家重度运营的公司,他们大量使用数据科学家对运营效率进行优化和提升,在数据团队的管理和协作方面做了长时间的尝试,验证结果是嵌入式远远优于集中式管理。这与百分点在实践中得到的结论高度一致。

第四,基础设施(Infrastructure)。为了实现“+大数据”战略,企业需要建设从数据采集、存储和处理到分析和应用的软硬件设施。整套基础设施对人力、财力和物力的投入要求是较高的,由于技术不断地进化,需要持续的投入。无论是出于节约成本还是专业化管理,基础设施云化,交予专业的云平台公司全部或部分代管代运营,是大趋势。无论是本地化还是云端,基础设施的缺失将导致“+大数据”成为空中楼阁。而传统企业通常遇到的问题是如何快速获得数据资产和数据变现?答案很显然,临渊羡鱼不如退而结网。没有一个容器,如何能承载和存留下来水呢?

第五,机构能力(Capability)。对于传统企业而言,大数据能力是一种新的综合能力。如果只有少数的高管和数据团队能够理解和运用,它还不能成为一种机构能力;只有数据核心信念从组织架构的顶层渗透和传递到了底层、且专业的数据团队嵌入式地参与和支持了各业务团队和决策流程,机构能力才有可能形成。一个企业是否具备了大数据的机构能力,取决于它能否持续地运用大数据创造新的商业价值。华为公司是一个典型的获得这样机构能力的例子:在搭建了大数据平台并打通用户行为数据之后,不仅是营销,售后服务、产品设计和运营等多个业务环节,都用上了大数据技术,深度创造商业价值。

刘冬冬:感谢您分享的方法,很全面很实用。我还想问一下,在您看来,中国大数据的发展会往哪些方向去呢?

苏萌:我认为有三大趋势。第一大趋势:大数据一定会沿着垂直领域进行深入。我们不相信会有一种通用的大数据技术、大数据解决方案适应不同的行业,比如制造业里面我们所服务的像家电制造业和汽车制造业他们是完全不一样的数据结构,他们企业需求的数据也不一样。垂直领域我们认为两个方向可能是让企业目前来说最容易看到的应用,一个是营销应用,包括用大数据更精准获取新的客户,更低成本获取新客户,第二就是企业的运营支持。

第二大趋势:大数据在企业级的软件市场将会有更多的突破。我认为在大数据里面会有很多这样的企业,我们也是其中的一环。在中国本土的企业能够代替之前IBM、Oracle这样大企业软件市场。从服务角度我们认为有三种,包括私有云、公有云和混合云方式,他们对数据流动性起到不同的作用。

第三个趋势:数据融通。如果数据不能够在企业之间进行流转,每个企业都是一个数据孤岛。我们希望有一种方法能够在企业数据孤岛之间建立起桥梁,让企业数据在企业内部和企业之间能够流动,同时我们保证用户隐私和数据安全。


来源:首席数据官联盟

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