3天撸完一个团队半年的项目,单客户数据动辄几百万的行业也玩云?

简介: 自97年成立至今已接近20年,在前十六七年 明源云主要跑在传统ERP软件轨道上,4年前世界变了,云计算&移动互联网来了,两个最大的行业变量,如果不做出改变就可能被颠覆。因此,明源云决定开辟新战场,用互联网的方式来做地产行业。
11+大数据行业应用实践请见 https://yq.aliyun.com/activity/156 ,同时这里还有流计算、机器学习、性能调优等技术实践。 此外,通过 Maxcompute及其配套产品 ,低廉的大数据分析仅需几步,详情访问 https://www.aliyun.com/product/odps ;更多精彩内容参见 云栖社区大数据频道 https://yq.aliyun.com/big-data  。

互联网时代,技术创业无疑是最火的热词,然而真正的让技术产生价值、赋能业务并不是件容易的事情。那么,什么样的创意才符合现在市场的规律,辛苦创业中的同仁又该如何增加自己的成功率,本次与明源云VP童继龙与大数据负责人刘峥,这家服务传统企业20年之久公司的交流或许能给大家一定的参考。

缺、散、乱,地产行业大数据该如何打开?

自97年成立至今已接近20年,在前十六七年 明源云主要跑在传统ERP软件轨道上,4年前世界变了,云计算&移动互联网来了,两个最大的行业变量,如果不做出改变就可能被颠覆。因此,明源云决定开辟新战场,用互联网的方式来做地产行业——童继龙。

地产行业,业务驱动非常明显,以前大家考虑的是卖好房子就可以了,然而在市场竞争愈加激烈后,如何经营与维护老业主,并从存量市场提取信息指导业务,成为许多企业的探索目标,从而地产大数据诞生了,在交流中刘峥指出。

然而,需求之外,真正地实施并不容易,刘峥表示,其中计算方面的挑战都通过数加解决了,反而都是数据的不规整导致:首先,地产是个很传统的行业,以前数据以纸质和笔质的居多,比如看房时的来访登记,因此首先需要解决的问题是如何将纸质数据搬到云端数据库上,其次才能挖掘和分析;其次,在已有IT系统中,就是数据缺散乱的现象,比如物业有物业的系统、停车有停车的系统,现在地产也不只是地产,甚至有酒店和商场,所有数据都放在各种不同的地方。

基于这些原因,明源云一方面通过阿里云数加来搭建数据管理平台,帮助企业来治理数据的缺、散、乱;另一方面,明源云更结合地产行业实际情况,在大数据行业上展开众多摸索:首先,在拿地上,可以结合第三方数据,把土地周边的配套设施发展,比如人口、公园等数据展示出来,给房地产公司提供参考;其次,在营销上,可以在客户到访以后做客户地图,也可以通过数据分析用户购房的真正需求,是改善亦或是刚需;最后,在运营上,可以通过数据做产品的改进,比如客户住了房子后,发现楼间距较窄、绿化面积太少或者是不科学、灯光不够亮等等。刘峥指出,现在许多开发商中,60%都是老业主,这是一个很庞大的数字,如何经营他们成为重中之重。

单客户数据价值动辄百万计,为什么选云?

最早是新业务要做,但是买服务器来不及,管理员没到位,而且新业务的成本很高,是否能成功也是未知,因此明源云决定采用阿里云,等资金和人到位再搬到自己内部。然而就是这种误打误撞,却让明源云抓住了一个很好的机会走在了正确的轨道上——童继龙。

b74bc83e72163379ac8576a7834f57904402d0cf

地产还属于一个很传统的行业,对客户信息非常重视,有时候一个客户甚至能带来数百万的价值,因此对数据看的非常重要。然而,明源云新业务却是基于阿里云建立并发展? 童继龙就理念、成本和大数据本质上做出了解释:

  • 理念上,未来大数据的能力与云计算本身应该一样,都是一种服务。就像明源云经常给用户举的例子,10年前,IBM有台电脑叫深蓝,那个时候所有计算机都是有个箱子的,但是现在再去看阿法狗或者ET,箱子已经不见了。时下,计算机已经变成了计算能力,那么为什么还要再去搭那个箱子?!对比拥有,资源共享显然更加合适。因此,我们现在向用户提供的软件产品里面,也更希望推公有云,推SaaS,我们向用户传导的就是用比拥有更重要,这是最根本的理念变化。
  • 经济上,看起来自建更便宜,但反过来想,这只是眼前而不长远,因为计算能力在倍增,价格却在下降,考虑到指数级,显然使用公有云更便宜。
  • 本质上,大数据可归结为计算能力、算法能力及海量的外部数据资源:第一,海量数据不可能来自一家,也不可能只存在明源云的机房里;第二,海量计算能力,明源云肯定也无法独立完成,这肯定是在云计算平台上;第三,算法能力,这个肯定是优秀的算法专家构建的,这和安全有点类似,这个肯定在行业的龙头。同时,计算+算法+数据能力是在云上做迭代的,如果用静止的观念看,如果停滞不前,那么可以自己干,因此只能选择在平台上。

明源云属于数加的第一批客户,在4年前已全部转向云计算,因此也不推荐基于地产创业的同仁再去自建平台,对比自建和使用云服务,刘峥在技术实现方面进行了补充:

在技术考量之初,明源云看到一些开发商在千万级别的服务器投资后,得到的回报却是零,集群建立后没有任何价值。在参考这些案例后,明源云从开始就使用了数加云服务。对比之前做过保险行业的大数据,举个简单的案例,我们曾做过3000万用户的聚类分析,这个项目当时是个300万的项目,花了半年的时间去实施。但是使用了阿里云数据开发之后,在建立地产用户分群时, 3天就跑完了,因此数加有个巨大的赋能意义在里面。因为我本身也是做机器学习出身的,也用到了数加的机器学习模块,并在云采购进行探索,比如做供需双方对接,精准的预测供应商的付费意愿,这样运营人员可能就直接的一对一电话出去,进行一个精准的服务,大量类似于这样的一个场景。此外,明源云还用到了DataV,比如在之前地产公司的一个项目,比如所有从ERP中导出的数据,通过DataV的形式做用户的作战大屏,了解每个区域的用户增长情况,从而针对性的做营销。

护城河不在,技术创业该如何进行?

目前地产CIO已经比较开放,现在明源云通过Docker模式,在客户自己租用的阿里云上做公有云的私有部署——刘峥。

如上文所述,鉴于客户数据的巨额价值,地产行业大数据进展缓慢。而为了解决这一问题,去年11月明源云与阿里云于北京联合举办了地产行业CIO峰会,对大数据落在地产行业的落地与合作进行了深入探讨。对于大数据,童继龙表示,过去有PC时代的B/S架构技术,移动互联网领域的开发技术,大数据也可能成为一个时代,在地产行业,从拿地、设计、开发、建造、质量管理、营销、服务、每一个价值链上都有大数据的场景,因此有着很大的空间,至于每个部分可以做到哪些,比如云采购帮助采购匹配更好的供应商,云客帮助地产公司找到客户群,完成广告投放;过去的投放是漏斗形的,倒金字塔,投10万个可能来1000个;但是大数据时代可能是正金字塔,知道客户在哪,投进去,通过结果指导下次投放,越投越准。在地产行业,明源云已经在不同的产品线,通过大数据去指导客户去做业务,也期待更多的人参与进来。

云红利时代,技术门槛降低了,反倒是对商机识别和创意能力要求更高了,因此对创业者来说,对商业洞察能力要求更高了,更好的商业模型设计能力——童继龙。

在新业务拓展与创业上,童继龙指出,过去技术门槛可能会作为新业务的护城河,现在已经不存在了。未来,创业者更应该注重资源的利用能力,而不是创造资源的能力,学会利用已有资源,比如云计算。如果什么都亲力亲为,在时间和成本的制约下,商机会因为时间溜走,因此不能做的太重。这里最典型的案例就是铱星,投入使用到终止不足半年。2B行业,特别是SAAS,免费可能是最大的坑,在这个领域钱绝对不是最在意的因素,如何解决问题才至关重要,这是2B和2C创业UI大区别。另外,2B在客户成功上比2C更重要,特别是SaaS公司,有个魔鬼公式,第一年不挣钱,第三年才持平,第四第五年才盈利。但是没有良好的客户成功的交付和运营,没有帮助客户最终解决问题,那么客户保有肯定会出问题,因此肯定会不成功。所以很多做SaaS的2B企业,融资后第一件事就是裁员,因为用人海去堆销售,如果帮助客户成功的产品和运营能力跟不上,钱投入越多、铺得更快,死的越快。当然这里空间也很大,一旦积累了一定势能之后,成长会很快,因此也说2B的SaaS创业者应该抱大腿。就像明源云也在抱大腿,我们把很多的腿抱在一块,变成生态链,变成联盟,因此我认为,在互联网时代,在云的时代,确实可以共赢,而不是传统时代,非你即我。

最后,童继龙还表示,这就像我们选择阿里云一样,最早时候是只有阿里云能做,后来双方在业务的融合度上越来越高,阿里云产品本身迭代的很快,而明源云在应用上迭代的也很快;之后,明源云不止是用阿里云的服务,在向自己客户提供服务的过程中,也使用了阿里云其他生态伙伴的产品,比如TESTIN等。对于明源云来说,用最快的速度,最成熟的服务为客户提供服务才是关键;因此,明源云选择阿里云,不是选择了单单一个阿里云,更选择了阿里云整个生态,与这个生态共同成长。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【AAAI 2024】再创佳绩!阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选
阿里云人工智能平台PAI发表的多篇论文在AAAI-2024上正式亮相发表。AAAI是由国际人工智能促进协会主办的年会,是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一,也是中国计算机学会(CCF)推荐的A类国际学术会议。论文成果是阿里云与浙江大学、华南理工大学联合培养项目等共同研发,深耕以通用人工智能(AGI)为目标的一系列基础科学与工程问题,包括多模态理解模型、小样本类增量学习、深度表格学习和文档版面此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的深度学习算法达到了全球业界先进水平,获得了国际学者的认可,展现了阿里云人工智能技术创新在国际上的竞争力。
|
存储 前端开发
CreationExtras 来了,创建 ViewModel 的新方式
CreationExtras 来了,创建 ViewModel 的新方式
418 0
|
JSON JavaScript 前端开发
Python中使用JsonPath:概念、使用方法与案例
Python中使用JsonPath:概念、使用方法与案例
822 0
|
9月前
|
存储 人工智能 Shell
PVE开源虚拟化常见配置
PVE开源虚拟化常见配置
1314 12
PVE开源虚拟化常见配置
|
8月前
|
安全 Linux 定位技术
Linux环境下必备的基础命令概览
以上就是Linux系统中的基本命令和工具,掌握它们就能帮你在Linux世界里游刃有余。这其实就像是学习驾驭一辆新车,熟悉了仪表盘,调整好了座椅,之后的旅程就只需要享受风驰电掣的乐趣了。
162 4
|
存储 JavaScript 算法
(html在线预览cad图纸插件)网页CAD绘制条形码、二维码的教程
本文介绍了如何在mxcad中绘制条形码和二维码。对于条形码,首先根据应用场景选择合适的编码标准(如CODE39、EAN13等),通过编码规则将数据转换为二进制,并利用`McDbHatch`绘制条和空的组合,同时支持自定义实体及属性管理。 对于二维码,因其能存储更多信息且具备更强纠错能力,采用开源库QRCode.js进行编码处理,再通过`McDbHatch`绘制黑白矩阵,同样封装成自定义实体以便管理和扩展。文中还给出了完整的绘制流程与效果展示,包括创建二维码对象、设置参数、调用绘制方法以及最终的效果图。整个过程体现了灵活运用API与第三方库来实现复杂图形绘制的能力。
|
Web App开发 IDE 测试技术
使用Selenium进行自动化测试:从入门到实践
【6月更文挑战第1天】本文介绍了使用Selenium进行自动化测试的基础知识,包括Selenium工具集的三大组件:WebDriver、IDE和Grid。Selenium支持多种浏览器和编程语言接口。文中详细阐述了安装配置过程,如安装浏览器驱动和Selenium库,并提供了一个Python示例,演示如何初始化WebDriver、打开网页、操作元素及关闭浏览器。此外,文章指出Selenium可扩展实现更复杂测试,可与其他测试框架结合以提升测试效率。
|
C语言
ASCII编码的52个大小写字母
ASCII编码的52个大小写字母
21644 1
|
Web App开发 机器学习/深度学习 文字识别
[雪峰磁针石博客]免费的好用的OCR工具 人脸识别等图像识别工具
tesseract -- 推荐 Tesseract 已经有 30 年历史,开始它是惠普实验室的一款专利软件,然后在 2005 年开源,自 2006 年后由 Google 赞助进行后续的开发和维护。 在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,而且在现在的免费 OCR 引擎中,其识别精度也仍然是出类拔萃的。