大数据如何创造价值(信息怎么创造价值)_抖音号交易app

新媒体兔子抖音号出售:如果数据产品只是做一些基础工作,它的用处是不够的;数据有很多种类型,每种类型都有创新的机会。随着互联网的发展,数据产品的价值应该会有一些实质性的变化。作者分享了如何让数据产品产生价值的方法。让我们一起来看看他们。

在企业中,一个数据团队只能做报表,数据的检索、建模和分析远远不够。右边,你的投稿会被商家和前台屏蔽;另一方面,云原生等技术使平台的运营和维护变得更加容易。

虽然数据中心现在如火如荼,但考虑到数据中心的本质特征是业务,它给了数据团队一个名义上的机会;但是,如果你连前端都没有,怎么能构建面向业务的数据中心呢?

很多数据团队在企业中没有很强的存在感,或者说是老牛的命。——有深层次的原因,不会因为数据中台的出现而有什么实质性的变化。只有数据产品才能真正解决创造最后一公里数据价值的问题。

根据数据产品的性质,一般可以分为三类:

决策产品:主要提供分析服务,如BI报表系统、分析主题等。

推荐产品:主要提供营销服务,如营销管理平台、精准广告平台等。

数据管理产品:主要提供采集、开发、挖掘、运维和管理服务,如数据管理平台等。

但大多数时候,我们的数据产品的性能并不惊人。很多企业对BI和大数据的印象几乎是一样的。取数据、指标、报告、平台,最多在大屏幕上可视化。还有什么?

你会发现很多数据产品的天然基因决定了只能当螺丝钉,最高分70分,价值创造的天花板很低。

作为传统企业,近年来我们探索了更多的数据产品。最近刚看到一个阿里的PPT,如下图所示,感觉大家都是以同样的方式结束,找到了数据产品真正能创造价值的地方。

阿里提到的很多数据产品,无论是DataWorks、Dataphin还是OneService,都是后端的数据产品,实际上属于数据价值链的中间环节;能直接创造价值的数据产品有阿里妈妈、阿里小贷、观星站、业务参谋、金策、嵌入式业务中台等。

这些服务对象在任何企业中都是通用的,也就是说,——可能会通过创建服务这些对象的产品来为您的数据产品找到真正的出口;我们要努力回归第一性原理,从可以直接创造价值的地方寻找数据产品的机会。

笔者将结合阿里谈一谈数据产品的机遇和未来。

一、赋能管理者

阿里有一个观星平台,主要作为公司健康的晴雨表,财权分离的财务报告是——。这就是传统BI所做的,是一个公司数据团队的根本,它的使命就是保证数据的及时准确。

在报告中达到70分相对容易,但从70分到100分非常难。一般你的数据最多只能反映事实,做一个相对固定的比较,不能直接提供决策能力。这意味着即使你能在上面刻一朵花,它的边际效益仍然很低,你很少有机会通过产品的完美来影响老板的决策。

考虑到固定KPI和报表的边际效益很低,对于这类数据产品的创新,我们应该跟随公司业务重点的变化去追求场景化的数据产品解决方案,基于数据快速打造。

比如阿里的双11数字大屏就是这种场景数据产品,但你要知道它的寿命一年只有几天,但它却发挥了应有的价值;这就是场景解决方案。它和BI的本质区别是什么?号码

其实每个企业都有这个尤里卡时刻。比如运营商如果每年都有校园营销,就要考虑快速定制数据产品进行校园营销,为各类管理人员提供更加便捷的针对性解决方案,方便大家观看数字。不要试图用一大堆完整的报告指标淹没经理们。

以下数据产品为校园营销快速定制,非常受欢迎。由于适应校园场景,增加了这也许是BI的未来.校园周边的实时指标、热点地图、校园信息等丰富元素

二、赋能合作伙伴

阿里有业务顾问,这个产品服务很多卖家;因为只有卖家活得好,阿里的电商平台才能活得好,所以有合作共赢的关系。

其实任何一个企业都有这样的合作生态,你的数据产品要想尽办法赋能给这些合作伙伴,这和赋能给自己的管理者没有什么区别。

当我们觉得阿里的业务人员很厉害的时候,其实应该想到马云说过的话:我相信只有别人成功了,你才能成功。

业务人员对此解释得很好,但是我们企业有多少数据团队想到了这一点,能够在这方面迈出关键一步呢?

三、赋能运营

阿里有一个黄金战略,主要服务于用户的洞察和营销策划。

运营的关键之一就是每次都能看到营销活动的效果,然后基于这个效果发现问题,找到优化改进的方法,从而优化下一步的营销;然而,在现实中,我们的大量营销评估往往仅限于营销了多少用户,订购了多少用户。

但是什么是好什么是坏,我们实际上并没有什么量化的标准,我们大多依靠经验来操作;但是,与10年前的营销水平相比,企业目前的营销水平提升了多少?这个问题就像问现在的中医和1000年前的中医有什么进步一样难以回答。

数据产品本来应该承担这个使命。

然而,很多传统企业在客户洞察、沙盘推演、渠道投放、营销术语、AB测试、模型迭代等方面都没有好的数据产品支撑。

虽然不知道阿里的黄金策略做了什么,但我绝对要数据说话。

市场细分、客户洞察、策划手段、投放策略、渠道配置、模式效果等。应作为要素逐步融入数据产品的设计并固化到流程中;从而实现操作的自动化和智能化,操作水平不会因为新手的到来而下降一步。

四、赋能业务中台

阿里在这里取了个名字,叫做嵌入式业务中台,然后有两个强大的数据技术组件:搜索引擎和推荐引擎;的确,只有做数据的人才能做好这两件事。

但深层次的含义是,你不能总是冲到数据产品的前面,或者你没有太多的机会冲到前面;毕竟业务系统之前有数据,有数据才有数据产品的孕育。

产品展现更多价值的机会应该是作为一个技术组件,嵌入到企业的任何一个生产流程中,嵌入到业务中心是一种形式,它延伸了很多,比如风险控制模型嵌入到业务流程中。

嵌入业务中心应该是数据产品体现自身价值的蓝海,但做好有三个前提:

业务平台是否有足够的数据驱动意识;

数据团队是否有足够的业务水平和广阔的视野;

数据产品的质量是否经得起生产的考验。

五、直接对外变现

如上所述,数据产品有一个共同的特点,那就是你的贡献基本上是间接的,而直接的外部变现则意味着数据产品直接从外部获取收益。

阿里妈妈和阿里小贷是最典型的数据驱动型业务,也是阿里最大的利润来源,一个是广告,一个是财务风险控制。

如果有机会,每一个做数据产品的人都要努力,直接面对外部客户,获得真实需求,创造新产品,获得直接收益。

因为客户只为有用的东西买单,如果你能持续赚钱,就说明你的数据产品经受住了市场的考验,这才是最大的价值创造。

六、总结

五类数据产品,其实都蕴含着数据产品创新的机会。如果你已经感受到了数据开发的瓶颈,对找不到数据价值的出口感到迷茫,或许你可以从中找到一些启示。

当然,我们还在努力寻找新的机会。如果你找到了,并不意味着你能做好。这也是大厂面临的挑战,尤其是工业互联网背景下。

作者:商业智能研究,聚焦企业数据运营与数字化转型,微信官方账号:商业智能研究,分享所有关于企业数据建设的知识!

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图来自Unsplash,基于CC0协议。

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