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李丹枫:传统企业玩好大数据 理念得变

2017-07-14 16:07:49  来源:中国新闻网  编辑:薛维萌   责编:韩东林

  中新网7月14日电:毫无疑问,我们正经历着大数据时代。但是有多少人真正了解大数据,知晓其背后的价值?到底我们为何需要拥抱大数据?传统企业该如何利用大数据实现转型?2017年中国互联网大会上,“友盟+”首席数据官李丹枫给出了答案。

  我们为何需要“拥抱”大数据?

  个性化需求,想必这个词你不会陌生。当下,消费者对于个性化的需求日益增强。企业如何满足用户的个性化需求,成为企业发展绕不开的话题?答案则是,依靠大数据。

  “早期定向投放比较人肉,人为去掉了很多的核心用户,现今通过大数据帮助企业找核心用户,是多维度、更精准的。而这,也是‘友盟+’在做的工作。”李丹枫如此说道。

  “友盟+”是什么?据悉,“友盟+”定位是第三方全域数据服务商。通过覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据,打造的全域数据平台,为客户提供全业务链数据应用解决方案,包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等,目前“友盟+”每天处理的数据量达280亿。每天可触达全球独立活跃设备14亿;服务APP应用135万款;服务大中小型网站共计685万家网站。

  当然,大数据不仅限于此,人工智能,物联等一切与智能相关,其实都离不开大数据。

  据IDC出版的《数字世界研究报告》显示,2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB(1ZB=十万亿亿字节)。到2020年,数据量将为10倍,达到44ZB。报告显示,大数据已成为人类最宝贵的财富,但全球真正享受大数据红利的公司不足千分之一。另据工信部《大数据产业发展规划(2016-2020)》规划显示,到2020年,实现大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元人民币,年均复合增长率保持在30%左右。

  大数据难在哪儿?

  谈到大数据,亚马逊、微软、谷歌同为行业翘楚,为何不是中国公司?李丹枫指出,论技术、论数据采集和有效数据,也没什么差别,甚至中国还略有优势。他解释道,在欧洲对于数据有很严格的规定,中国为了推进大数据的广泛应用,政府也给了足够的支持,且中国市场庞大。此外,在算法方面,也差距不大,“现在在美国做大数据的工程师和数据科学家很多都是华人,中国这方面的海归人才也不少,算法方面差距也不大。”

  差在哪呢?使用数据的理念。“我们现在做不到ALL IN大数据,这是最关键的。”李丹枫进一步解释道,它需要有数据驱动的文化,同时它是一个慢慢累积的过程,如果推进的顺利,中国甚至可能会在大数据方面甚至人工智能方面赶超欧美强国。

  李丹枫谈道,如今大数据企业陷入一种“怪圈”。越来越多的人意识到数据的重要性,但企业握着自己的数据,并想方设法的拿到别人的数据,这对于整个大数据产业推动起到了极大的阻碍作用。

  为此,“友盟+”正筹备搭建一个开放平台,在保护用户隐私、保护合作伙伴的数据安全前提下,尽可能多的将大数据企业的数据采集起来,以便更深度的挖掘数据价值。

  大数据,顾名思义,但多少数据才称之为“大”?。在李丹枫看来,“就算是BAT,它的数据也不够完善,数据不够‘大’会直接影响建立的模型存在偏差”。所以,集结更多的数据是行业发展的首要条件。他指出,只有数据够多,够好,才能进一步完善模型,更精准的传达给用户。他同时呼吁,希望大家以更开放的心态挖掘更多数据价值。

  传统企业“搭”上大数据的正确姿势是?

  如今,实体经济面临转型难题,传统企业如何搭上大数据的便车,成为业内关注的话题。李丹枫表示,在推进传统企业转型方面,大数据企业仍然没有找到一个好的突破点,现在只是局限于项目合作。他进一步指出,目前很难做成产品化的东西,往往给人的感觉是应用方式或者数据不够,或者技术不行,但真正的原因是传统行业的决策层对于数据的理解和重视程度需要提高。“别看传统企业都说重视大数据,但根据我的了解,很多都是泛泛的理念,找到合适的应用场景,更好的运营,这是当前大数据应用的最大挑战”,李丹枫补充道。

  如何解决?他认为,需要做数据的人和做传统业务人的结合,或者是跨学科、跨行业的决策性人才。李丹枫进一步表示,在做数据驱动的项目时,需要一个较长的试错的过程,这对于高层、决策层是一种耐心考验,现阶段愿意为它努力和付出的代价还是不够。

  他最后说道,数据应用的理念只有融入到DNA中,才有可能真正为企业找到痛点,传统公司更有决心、耐心,信心,才能真正完成转型难题。

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