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大数据分析面临生死边缘,未来之路怎么走?

木马童年 2017-6-11 11:04 109 0

大数据分析开始朝着营销落地,尤其像数果智能这类服务于企业的大数据分析供应商,不仅在技术上有着深厚的积累,在实际应用场景上的研究也更为前沿,深受企业营销青睐。据了解,数果智能目前服务企业包括魅族、六度人 ...

           大数据分析开始朝着营销落地,尤其像数果智能这类服务于企业的大数据分析供应商,不仅在技术上有着深厚的积累,在实际应用场景上的研究也更为前沿,深受企业营销青睐。据了解,数果智能目前服务企业包括魅族、六度人和、无限极等,尤其是竞争激烈的手机领域,数果智能正尝试用大数据分析帮助企业增强营销的精准性和销售转化。

大数据分析产业遭遇“生死线”

 

       实际上,大数据分析可变现的路子不多且漫长,前两年投资风口上的大数据已经遍体鳞伤,数果智能选择在投资风口后进入,每天都进行着“生死博弈”。“虽然过了投资风口,但行业的发展确实在风口上,甚至未进入风口,需要不断推进。”数果智能CEO王劲认为,如何变现和建立大数据发展之路,关键在于“场景化”。

       01、从行业痛点挖掘商业机会,解救大数据分析产业

       到2020年,各种传感器、新型物联网设备,再加上传统桌面电脑、智能手机、平板电脑、网络电视,以及各类可穿戴智能设备,将交织成一个由300亿到500亿台设备组成的庞大网络。

       然而,寻找隐藏在大数据中的有效信息,对其加以统一管理、高效分析,并将其转化为指导决策和行动的智能,进而实现市场价值,却面临诸多挑战。

       从技术层面看,大数据的采集和分析是主要挑战。微软大中华区董事长兼CEO柯睿杰认为,数据智能并非那么触手可及。大数据来源众多、数量巨大、形式各异,要从中获得一目了然的信息,就需要真正高效、可靠的数据管理和分析平台。

       大数据的采集集中在当下社交媒体的发展,包含可穿戴设备、传感器、二维码以及各种手机应用在内的移动互联网、物联网和车联网等新技术的发展,互联网支付、位置服务等的出现,都导致各种海量数据的生成。

大数据分析产业遭遇“生死线”

       大数据分析主要表现出三大问题:人才缺乏、大数据平台建设周期长、数据与业务变现困难。作为行业新秀的数果智能,在2016年聚集一批行业内的人才,包括酷狗、华为、多玩等大数据领军人物,从技术到运维的全面铺开,并且将服务逐渐产品化,推出了大数据智能运营产品———PlusAI。

       这是数果智能率先打开“大数据分析场景化应用”的首个智能平台,也是其变现的重要产品。2017年4月底,数果与前海人寿进一步探讨了数据测试的相关问题。“围绕效率、客户数量与预期利益,我们将通过合作伙伴的方式进一步推进在互联网金融行业的发展,携手供应链金融与供应链行业,以及与在社保、扶贫、司法等领域中展开合作。”数果智能COO刘子宁直言。打开营销场景的端口仅仅是一个开始,接下来,数果智能会落地更多垂直领域,将大数据分析“场景化”应用到淋漓尽致,快速逾越“生死线”。

       02、开发Tindex多维分析技术

       就目前大数据行业而言,做数据挖掘与预测都需要基于海量的明细数据,数果智能目前开发出的大数据多维分析产品叫Tindex,一个基于原始明细记录的数据存储和实时分析的技术。与以往只能支撑几个维度或者十几个维度的数据分析不同,Tindex拥有分析维度达到千维以上的能力。目前为止数果智能仍然在不断地优化Tindex多维的技术能力,最终目标是能够支持万维,以便能够接受海量的、非常复杂的数据。

       Tindex分析数据的机制是机器学习,挖掘行为特征的场景。如:根据数据分析用户的购买行为或者登陆天数,分析出哪一个指标会影响用户的转化或流失。“一个用户在系统中有一段时间活跃以后就流失了,Tindex基于实时行为特征来预测在什么时候流失;第二个是Mutable Tindex,根据主键分片、维度更新、统计聚合等场景,做典型的用户画像。”

大数据分析产业遭遇“生死线”

       据了解,Tindex适用场景非常多,包括用户行为分析、实时监控、行为轨迹细查。“我还可以做指标分群和日志存储查询,日志是一个非常典型的持续的数据,同时它的量非常大,我们很容易做到海量日志的存储。”

       “5台机,64G内存,我们测试了几个标准,最大维度数能够达到1000;最大支持数据量达到600亿,七个维度;单机吞吐量在50维度下能达到10w/s。”就是基于这么一个改良后的Tindex,支持着PlusAI智能运营,为企业提供精准用户画像,解决数据实时分析和多维度分析的诉求。

       03、存乎一心:精准场景化分析

       PlusAI拥有三大智能应用场景,即以数据打通运营、营销、客服各环节,通过智能应用促进用户增长,挖掘用户价值,提升企业盈利能力。帮助企业快速的挖掘分析有价值的数据,为解决大数据应用的行业难题,给出了自己的方案。

大数据分析产业遭遇“生死线”

       “智能实时分析平台+ 智能场景化服务”模式的实践,构筑全新的数据智能服务商业体系。不仅仅是大数据分析服务工具,更是数据智能运营的完整解决方案。

       “场景化”真正的价值没有被挖掘出来,客户通过我们平台基于原始数据、实时、高维度、灵活定义的特点,会发掘出很多的场景化数据,或者我们能帮助他挖掘出很多场景化数据,那个时候场景化的价值跟现在是不一样的,就是要实现客户数据场景化的需求。

                                   

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