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| 本文作者： 王剛 | 2019-11-27 18:38 |
今年的T11暨TalkingData數(shù)據(jù)智能峰會因為國慶的舉辦，比去年推遲了2個月的時間，但是依然擋不住寒冬里火爆的人群。
從甲骨文出來創(chuàng)業(yè)的崔曉波（TalkingData 創(chuàng)始人兼CEO），帶著濃厚的技術(shù)精英氣息走上講臺。
“今年，小公司大公司都很難，明年，形勢不明朗。”這是他的開場白，引起現(xiàn)場眾多企業(yè)家的共鳴。
崔曉波一改往日談大數(shù)據(jù)的畫風(fēng)，而是重點去梳理商業(yè)新場景、流量變現(xiàn)的新模式，談李佳琦，談電商直播，各種數(shù)值依舊是信手拈來。
他解讀了IDEA（精準(zhǔn)產(chǎn)品方法論），也發(fā)布了數(shù)據(jù)智能中臺的全新版本——SmartDP Fusion，似乎要把TalkingData這家數(shù)據(jù)公司“逼上”落地場景的極限。
沒有業(yè)務(wù)場景，務(wù)必結(jié)合場景
2017年，TalkingData提出了中臺概念，為了維持中立性的定位，崔曉波強調(diào)不做場景。但是今年，他發(fā)現(xiàn)，遇到了瓶頸。
“如果單純地走科技創(chuàng)新，客觀上講，不是中國的技術(shù)公司不行，而是市場不成熟。”
在甲骨文的經(jīng)歷，讓崔曉波有過很深的感觸。
他提到，美國客戶提出一個項目，會把項目的范圍界定的很清楚，同時會給出兩個文檔，一個叫需求文檔（明晰整個項目的范圍需求是什么），另一個是點對點應(yīng)答（對這個項目產(chǎn)品支持的技術(shù)點有哪些）。
如此下來，在美國做3-5個項目，產(chǎn)品化就出來了，解決方案都是標(biāo)準(zhǔn)的，需求差不多。
中國的情況完全相反。
企業(yè)做與美國同樣的行業(yè)，哪怕是特別規(guī)模化的標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)，會發(fā)現(xiàn)每個項目需求都不一樣，而且還可能會隨時變更需求。
中國非常好的技術(shù)公司都有很高的熱忱去做技術(shù)投入和創(chuàng)新，但現(xiàn)狀是很難做成產(chǎn)品，這是由產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀決定的。如果純粹走科技創(chuàng)新的路，路會比較長，不是不能走。
現(xiàn)在，環(huán)境已經(jīng)開始好轉(zhuǎn)了，因為過去這10年，各個產(chǎn)業(yè)沒有增量，所以大家開始做存量市場，開始看怎么做精細(xì)化運營，開始重視技術(shù)了。
但是這個路依然很長——崔曉波估計至少是5-10年的探索。
TalkingData 創(chuàng)始人兼CEO 崔曉波
在中國，科技公司或者技術(shù)公司，創(chuàng)新的路注定跟國外不一樣：必須要走跟業(yè)務(wù)結(jié)合的路，所有的能力要在業(yè)務(wù)場景里面得到證明。
崔曉波強調(diào)，作為一個數(shù)據(jù)公司，其核心是要有數(shù)據(jù)閉環(huán)，形成一個正反饋，前面有業(yè)務(wù)場景會不斷驗證算法或者模型對業(yè)務(wù)有沒有效，通過反饋閉環(huán)，才能把模型或者算法越做越準(zhǔn)確。
“這是中國技術(shù)公司必然要走的路，雖然沒有業(yè)務(wù)場景，但也要和業(yè)務(wù)場景結(jié)合。”
為此，TalkingData的投資策略也在做改變：從之前投資國內(nèi)外的AI算法、應(yīng)用公司（竹間科技、云量、AIdriving、Ramble、Pathsense），到后期轉(zhuǎn)向投資或孵化業(yè)務(wù)場景里面的數(shù)據(jù)公司（ 脈策、數(shù)睿科技、智數(shù)等）——他們要比TalkingData本身更了解業(yè)務(wù)場景、了解技術(shù)的匹配度。
數(shù)據(jù)中臺這件事，可能很多人沒想清楚
今年T11大會上，一個重頭戲，是崔曉波發(fā)布了他們的IDEA（精準(zhǔn)產(chǎn)品方法論）。
拆解下來就是識別、分析、設(shè)計、重構(gòu)四大維度，并以新產(chǎn)品SmartDP Fusion進(jìn)行承載。
實際上，IDEA不是TalkingData今年提出來的，是2016年提出來的，但是客觀來講，當(dāng)時的TalkingData對中臺這件事的理解也不是很深刻，這與其“理念略超前于市場”的習(xí)慣有關(guān)。
之所以現(xiàn)在重新放大，是機會成熟了。IDEA本身不是僅僅停留在方法論的階段，而是在很多案例踐行上總結(jié)出來的。
“現(xiàn)在，第一，理論基礎(chǔ)更扎實；第二，又是這樣的業(yè)務(wù)場景跟技術(shù)去結(jié)合的一個大背景；第三，我們有很多案例可以分享。”
崔曉波談到他們以前的探索碰壁的原因。
“我們發(fā)現(xiàn)，有一些數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品，沒有業(yè)務(wù)場景根本用不起來，因為數(shù)據(jù)中臺在客戶那邊還得反過來定義場景，把業(yè)務(wù)場景梳理清楚，再對應(yīng)數(shù)據(jù)中臺某一個能力，比如數(shù)據(jù)科學(xué)的能力、數(shù)據(jù)工程的能力、數(shù)據(jù)安全的能力等。”
雷鋒網(wǎng)注意到，可能不僅僅TalkingData遇到過這種問題，很多跟風(fēng)推出中臺的廠商也逃不開這樣的瓶頸。
“現(xiàn)在很多公司提中臺，我們并不好看那種完全脫離業(yè)務(wù)場景而開發(fā)出來的中臺。”
這也是TalkingData在今年提出來數(shù)據(jù)智能平臺SmartDP Fusion的原因，要把對行業(yè)的理解和積淀固化在系統(tǒng)和產(chǎn)品里面去，再傳遞出來。
資料顯示，數(shù)據(jù)智能中臺的全新版本SmartDP Fusion，由全域智能營銷平臺、數(shù)據(jù)平臺、場景智能應(yīng)用平臺三部分構(gòu)成。在數(shù)據(jù)中臺逐步成熟的基礎(chǔ)上，融合零售、政府、汽車、營銷、金融等垂直行業(yè)更多業(yè)務(wù)場景。
這意味著，TalkingData的平臺會非常業(yè)務(wù)化，都經(jīng)過業(yè)務(wù)的檢驗和跟業(yè)務(wù)的融合才推出來，跟單純的數(shù)據(jù)中臺有很大的不同。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型這件事，艱難點在哪里？
目前，TalkingData產(chǎn)業(yè)布局聚焦在移動互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和金融機構(gòu)三大塊，投資和合作布局基本圍繞這些方面展開。
而無論是做數(shù)據(jù)融合還是做算法，TalkingData都是較早切入產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一家公司。
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型這件事上，崔曉波說，他們做的比較久，走的也比較苦。他發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或者說產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其進(jìn)程并沒有想象的快。
總結(jié)下來，阻礙因素主要有2點：
1）理念問題。理念很難被改變。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可謂是“一把手工程”，企業(yè)里的一把手不參與，基本就不好做了。即使參與了，也需要恒心和毅力，3-5年才能看出效果，對業(yè)務(wù)的效應(yīng)才會凸顯。
2）數(shù)據(jù)流通性問題。一方面，企業(yè)之間的數(shù)據(jù)共享不是收益，而是成本，要集成測試，沒有商業(yè)評估模型不太好推動；另一方面，政府掌握大量數(shù)據(jù)，擅長應(yīng)用數(shù)據(jù)的公司難以獲得政府的數(shù)據(jù)，而能夠獲得這些數(shù)據(jù)的企業(yè)在數(shù)據(jù)應(yīng)用、業(yè)務(wù)場景上能力有限，構(gòu)成矛盾。解決數(shù)據(jù)流通性的問題，會是一個長期的過程。
為了克服這些阻礙因素，TalkingData在T11上宣布擴(kuò)大了朋友圈：
1）政府方面，TalkingData正式宣布其華中研發(fā)總部、全國交付總部入駐武漢光谷，與武漢市政府推動數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用，共建行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)；
2）金融方面，由北京大學(xué)光華管理學(xué)院、百行征信與TalkingData共同成立的征信數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用聯(lián)合實驗室，進(jìn)行了成果發(fā)布，解讀大數(shù)據(jù)時代征信領(lǐng)域的前沿問題。
3）企業(yè)方面，TalkingData與京東云、Arkie在智能城市、智能營銷領(lǐng)域深化合作，發(fā)揮各自優(yōu)勢，以數(shù)據(jù)智能共建產(chǎn)業(yè)生態(tài)共同體。
可見，TalkingData也正在改變自身的判斷和打法。
在人口紅利演進(jìn)為數(shù)據(jù)紅利的當(dāng)下及未來時代，數(shù)據(jù)智能依然是中場戰(zhàn)事，炙熱而火爆，AI的后時代也將迅速到來。
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