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数据生态的过去、现在和未来

简介: 如何让企业通过数据智能将蕴藏于其数据内的潜能释放出来?如何站在大数据的视角制定企业战略?如何借助大数据进行数智化转型升级?

2020年,数据被列为重要的生产要素,并成为数字经济时代最重要的战略资源。

拥有与时俱进数据思维的创业者才是DT时代的香饽饽。

那么,如何让企业通过数据智能将蕴藏于其数据内的潜能释放出来?如何站在大数据的视角制定企业战略?如何借助大数据进行数智化转型升级?

8月5日,何夕受邀作为第八届「东升杯」国际创业大赛的导师,带来了主题为「数据生态的过去、现在和未来」的精彩分享,为创业者提供创新数据战略思维。

导师简介

何夕,奇点云副总裁,战略咨询专家,原天下网商主编,原阿里妈妈大数据中心产品专家、阿里巴巴集团市场部市场专家,浙江大学社会硕士生导师。集多年数字化转型咨询经验,2019年推出口碑之作《大数据咨询方法论白皮书》。

01 数据为何成为最重要的生产要素?

《富足》这本书谈到,当人类社会的生产资料从供不应求进入供过于求的状态,很多商业模式和商业逻辑都会发生巨大的变化。

2015年,人类的数据量迎来了关键转折点——这一年产生的数据量是人类过去历史上所产生数据量的总和,从此进入了指数级增长阶段。

伴随着「数据富足」状态,企业的主要矛盾将成长为日益增长的数据存储费用和仍然稀缺的数据应用之间的矛盾。

简而言之,就是数据越存越多,成本越来越高,却用不了,不能发挥数据的价值。企业必须直面数据的问题。数据列入最重要的生产要素,也为企业数字化转型提供了及时且史无前例的最佳机遇。

综合来看,这个时代最大的变局就是算力成为了新的生产力,算法成为了新的生产关系,而数据则是驱动两者的基础,也就是生产资料。
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02 新时代的基础设施有何特色?

2008年金融海啸之后,从生产、制造到用户的整个流程发生了极大变化。大规模匹配问题都需要数据来解决,传统的ERP等系统已无法支撑,数字化转型成为所有的企业都需要去考量的问题。

前几年开始,很多领域已出现所谓的「四化」,云化、服务化、数据化和数据智能化的需求,并在此基础上推动了整个组织从原来的刚性官僚机构向柔性的网状网络协同的组织方式进行变革。
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机器代替人,成为新的生产力

以往内部系统建设中,IT工具解决业务问题严重依赖于系统和流程,基于专家的经验知识沉淀相应规则,通过软硬件建设提供系统解决能力,充分发挥人的体力、脑力。
而当我们把系统看成数据收集及使用的工具,核心处理的问题就变成各个业务系统,在企业内部发生数据交换工作,仰赖云计算、大数据及人工智能的技术底座,所有的生产力和生产关系都发生巨大变化。假设把数据视为新的生产要素,算法代替经验公式,消解海量不确定性。「算力+数据+算法」对于传统「人+系统+流程」的替代正在重构商业生态。
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数据中台成为新时代的基础设施

2019年被业内公认为「数据中台元年」,当我们谈到「数据」时,底下一定有基础设施做支撑。
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数据资产可以理解为可直接使用的数据。打个比方,我们原本系统内有的数据相当于原油,原油不能直接被汽车使用,必须经过大规模工业化的生产,经过初炼、精炼等加工才能被使用,产生更大价值。

而数据中台在某种程度上也可以视为大规模工业化进行数据生产的基础设施,本质上进行了「三通一平」(数据通、算法通、服务通、平台建设)基础设施的建设。专业的数据团队构建相应平台,搜集、整合、分析、运用相关数据,最终帮助企业开拓市场、降本增效。

03 数据如何驱动未来商业世界?

奇点云作为深耕泛零售领域的数据中台服务商,主要以零售的角度出发看数据发展史。
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从上图看来,真正给零售带来了巨大的变化是2012年TCIF(奇点云CEO行在主持创建)的出现。因为在TCIF出现之前,所有的消费者仅有「消费」这一个身份。而TCIF整合打通了阿里各平台应用的消费者数据,使得阿里各个业务平台实现消费者数据的融会贯通,把消费者还原成了真实的个体的「人」。

在此之前「以客户为中心」还停留在一种理念,TCIF真正把理念变成了客户驱动力。2012年后,大量公司建立的都是客户管理能力,进入客户驱动。2015年第一个商业化数据中台「数加」平台(奇点云CEO行在创立)出现,打破数据孤岛,数据能力的建设取代了系统能力的建设,进入数据驱动。

数据驱动中国零售变革

数字世界和物理世界的连接越深入到企业内部,越需要企业自身主导创新和应用。「人货场」变成一套新的生态系统,反过来影响传统企业自身,数字世界正在进化线下物理世界,不仅在传播和服务进行融合,渐渐影响到内部的运营管理,包括员工、组织及生产。
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以为人中心的精细化运营是通过数据+算法来实现的,解放人做创新性的工作,如车企不单单卖车,还能提供更多创新的数字化出行服务。

Case1: 智能管理驾驶舱

例如奇点云为某服饰集团于2018年Q4成功上线管理驾驶舱,实现了:

•3级管理人员账户权限,2000+⻔店,10+区域大仓,20+个子类目,>600

个动态经营数据指标实时监测,数据准确率100%。

• 各类业务单据输出速度由原来的10-30分钟进阶为秒级。
• 各类业务报表输出速度由原来30-60分钟提升为3-5分钟。
• 各类经营管理类报表T+1自动每天8点半前呈现。
• 新报表需求开发速度从原来一周以上缩短到1-2天。
• 实现了给品牌、⻔店、导购的AI智能分析带来经济价值5000万/年以上。

Case2: 智能人效管理

奇点云帮助某服饰零售集团进行智能人效分析管理,实现了:

• 截至2019年3月下旬,通过排班优化和人员优化已为公司削减超过1300人,人员开支节约超过1300人5K(月薪)12个月=7800万元,2019预计全年节约人员开支超过9000万元人⺠币。
• 优化后整体人效得到提升,销售业绩未受影响。
• 该项目的内部推广速度远超出项目组预期,受到业务部⻔和公司管理层的欢迎。

04 数据中台赛道上的机会到底在哪里?

我们所有的企业数字化转型走到今天,都会发现业务问题背后往往可能隐藏的为数众多的数据问题,如数据不通,数据不可用,数据变现,黑箱决策等问题。
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比如我们在实际调研过程中发现很多企业已经做了很好的算法、数据应用的尝试,但是因为没有解决数据采集、数据质量的问题,就会出现例如采集到的数据一半是空值,统计口径不一致所带来的数据总和之差,也有比如说我们的发票数据和销售数据的总和相差很大,这里可能包含了数据治理、管理、咨询等机会。

当下企业普遍缺乏数据视角和数据资产管理经验,有很多企业会说:我把数据资产作为企业的重要战略资产。对于人力资产我们有专门的工具与系统。

对于数据资产,我们有什么?

「什么都没有!」
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越来越多的企业用数据中台做跨越式的发展,但仅仅有了数据中台把数据管了起来,数据要用起来,在此之上需要数据资产管理体系做支撑,数据资产管理体系包括战略决心、数据组织团队、存通用的数据利用能力。

从0到1的数据中台如何建立?如何开展数据治理?如何把脏乱差的数据变成数据资产?如何把这些数据真正变成可用的产品、可用的模型、可用的行业解决方案?业务模式如何设计?商业策略如何更新?产品如何迭代?这都是当下企业普遍缺乏的能力。
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比如,针对企业能力和认知的缺乏,奇点云推出了大数据咨询的解决方案:针对企业的需求和问题,提供相应的决策和方法论。更多强调是否有相应的业务场景、有无业务问题需要解决,帮助企业建立业务驱动的能力,真正建立面向一方的数字化转型能力,该需求不仅仅存在数据中台领域,在传统的咨询领域也渐渐出现了相关的数据需求,包括人才、品牌、财务、咨询、客户运营、IT技术选型等,都需要大量的数据帮助决策。

大数据咨询的特殊之处在于,除了商业因素和组织因素,还需要把IT和数据考量在内,并且从能力建设的角度提供解决方案的建议,也就是不仅要面向需求端解决问题,更需要面向解决端提供能力,这也意味着大数据咨询需要有端(需求)到端(解决)的解决能力。这也是大数据咨询和其他咨询方式的不同。

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