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大数据悟道2016 留下七个领悟

  • 来源:网络大数据
  • 话题 大数据2016领悟
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难忘的2016即将过去,做一下盘点,留下七个领悟,让我们一起做时间的朋友。

新人的奔跑。

我们的大数据建模团队非常年轻,一年以内的新人占比超过70%,号称中坚的也不过2-3年,因此,没有多少时间窗口。

需要改变以往放羊的培养方式,因此,我们加快了培养的节奏,2个月要能接课题了,相对于以往的半年甚至一年的培养周期,时间大大压缩了,新人与老人的差距也将越来越小,每个人应有足够的危机感,因为传统的BI知识体系在崩塌。

我们需要有点狼性,因此做了这个改变。

一是相信新人有足够的潜力去快速接受新的东西,以前是先训练然后上阵,现在是先上阵,以赛代练,去除了传统数据建模师纯粹取数和报表的阶段,我们需要新人直面市场的残酷,在艰难的课题过程中懂得需要掌握的技能。

二是为新人提供必要的指导,甚至事无巨细,日报成为刚需,数据管理者需要关注新人的起步,有时候,自己的一些经验,会让新人少走点弯路,有时候,新人的一点小问题,却暴露出团队的大问题,新人的确需要融入公司的文化,但不能丢了本真,传统的被动需求模式可能已经扼杀了创造性。

现在做起,相信为时未晚,人才是立生之本,没有比这个更重要的了。

数据的去电信化。

传统的运营商数据或标签,对于外部商业变现鲜有价值,所谓的验真,跟大数据无关,无需自欺欺人。运营商的现有数据,既不是黄金,也不是原油,最多是页岩油。

大数据伊始,我们对于数据价值充满期待,有天上掉馅饼的感觉,但在商业变现中却发现数据备受质疑,现在沉下心来思考存在的问题,感觉到了新的希望,或许这是一次新的起航。

运营商大数据的确潜在价值无限,但开采的代价很大,数据潜力与数据能力,我们以前的确混淆了概念。

当前运营商的数据,看似多,实际却很少。

运营商需以百倍的努力去打磨自己的数据,从数据中挖掘出新的价值数据,让数据变得更为客户化,实现与市场需求的真正接轨,才有成功的可能,离开了这个,靠仅有的几个标签和有限的客户资料,其实没有太大的竞争力,在这个亿万的产业中,分不了几杯羹。

我们要研究的数据太多,从位置的精准、到网页的解析、再到社交、再到事件,再到时序,我们的建模师很幸运,每天可以在多维的数据时空中穿梭,我们的建模师又太少,有太多的课题无法开展。

但有一点很明确,运营商搞大数据,数据是根本,必须依托数据的差异化,才有立身的能力,无论商业模式多么绚烂,包装的多么精美,在数据能力未起来之前,一切皆为空。

认识越多,越感觉运营商数据的奥妙无穷,运营商的数据,其实可以好到超出你想象。现在没有人有资格去质疑运营商数据的潜力,对于所谓的https的影响,对于位置能力的质疑,对于现行标签体系的怀疑,也都只是暂时的,笔者后面会专门谈谈,这里就一笔带过。

公司曾经问,建模要多少人的配置,我以前还羞答答的回答,十几个吧,最近变了,如果还有机会回答,肯定是:多多益善。

没有那么多的商业模式。

现在大数据商业模式提得多了,无论是广告、金融、交通、旅游啥的,从卖标签,卖产品,卖报告,卖渠道,但很多人做下来,发觉还是不够啊,因为变现规模不行。

问题不在于商业模式,即使是互联网公司,所谓的大数据变现,捣鼓了这么多年,真正赚钱的的模式,估计也就广告和金融了,阿里的云计算、健康、影视等等,哪个在真正赚钱,更别提乐视。

因此,需要抛却对商业模式的幻想,针对每种商业模式,因地制宜的找到运营商的切入点和价值点,努力去深耕细作,才是正道。

举个例子,针对广大的垂直行业报告市场,运营商如浮光掠影,应不是商业模式不行,而是数据不行,其次才是运营能力,单单一个职业标签,就难倒了大多数运营商,更别提一份报告所需的数据了。

业务与渠道才为王,大数据则是放大器。

大数据从来不是靠自己就能成长为一种业务的,只有先有业务,才有数据,才有大数据的反辅业务,大数据从来是寄生在业务上的,缺失了业务的大数据要变现,只有一条路可走,那就是卖数据,而这是不可持续的,也会碰到信息安全的达摩利斯之剑。

当前数据交易市场风起云涌,是合法卖数据的一种无奈之举,但致命缺陷却是,没有业务载体的这些大数据,到底价值几何?有多少是可持续的?

大数据公司本身也是个伪命题,因为大数据本身赚不了钱,必须依赖卖大数据硬件,大数据软件,大数据应用或大数据服务赚钱。

渠道从来是业务运营的主体,大数据则是放大器,两者本末不能倒置,在互联网时代,线上渠道的特点决定了基于大数据可以发挥出更大的价值,大数据运营在线上开始,应是正确的选择,但传统公司要认识到这一点,却并不容易。

很多公司的渠道都是为应对传统业务准备的,+互联网是常态,对于互联网+讳莫如深,从来没有将其当成一个可以对外开放并创造更大价值的东西,也不屑于当前开放带来的那点小利益,这是短视的做法,可能也扼杀了传统公司大数据对外突破的可能。

主业与副业,5年后谁知道,史上有多少巨无霸公司倒在了这一点?

数据中台战略。

阿里的大中台,是为了提升企业内部管理效率,我们的数据中台战略,除了效率,更是开放的需要,因为传统企业,长期以来,数据实际掌握在合作伙伴手里,因此,开放变得很艰难,因为连本数据字典的提供都要依赖某个第三方,何来快速透明开放的可能?

我们打造了自身的建模团队,致力于数据建模能力自主掌控,从需求管理向数据建模转变,所有一切,都是为了让数据中台战略能够真正落地,对于任何想合作的伙伴来讲,最期望的莫过于与数据的拥有者直接谈判吧,总不能让个第三方跟你谈。

最快最大程度的满足我们未来客户的数据需要,必须打造运营商自身的数据中台,“我方搭台,多方唱戏”的理想才有可能。

敏捷的追求。

最近团队的小伙伴们热火朝天的在做一个线上的运营活动,从策划、产品、数据、运营各个环节,第一次达成了真正的一体。

我们发现,以前羡慕的互联网公司的凌晨2点发日报的习惯,如今我们也在这么做了,为什么,因为一天内就要解决所有前一天暴露的问题,必须要速度和敏捷。

无论成败与否,还是要点赞,的确有创业的感觉了,在敏捷面前,每个人都可以爆发出自己的潜力,这是一只有战斗力的团队。

多维度是期盼有一只黑天鹅。

团队里每个小伙伴都压着一个沉重的大数据课题,没人敢说自己的课题可以成功,因为大数据是只黑天鹅,面对机制,流程,系统,成本,客户,时间的不确定,只能做更多的准备和尝试,把鸡蛋放到多个篮子里,也许是面对不确定唯一的选择吧。

责任编辑:张曦予

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