今年的T11暨TalkingData数据智能峰会因为国庆的举办,比去年推迟了2个月的时间,但是依然挡不住寒冬里火爆的人群。 

从甲骨文出来创业的崔晓波(TalkingData 创始人兼CEO),带着浓厚的技术精英气息走上讲台。 

“今年,小公司大公司都很难,明年,形势不明朗。”这是他的开场白,引起现场众多企业家的共鸣。 

崔晓波一改往日谈大数据的画风,而是重点去梳理商业新场景、流量变现的新模式,谈李佳琪,谈电商直播,各种数值依旧是信手拈来。 

他解读了IDEA(精准产品方法论),也发布了数据智能中台的全新版本——SmartDP Fusion,似乎要把TalkingData这家数据公司“逼上”落地场景的极限。 

没有业务场景,务必结合场景 

2017年,TalkingData提出了中台概念,为了维持中立性的定位,崔晓波强调不做场景。但是今年,他发现,遇到了瓶颈。 

“如果单纯地走科技创新,客观上讲,不是中国的技术公司不行,而是市场不成熟。” 

在甲骨文的经历,让崔晓波有过很深的感触。 

他提到,美国客户提出一个项目,会把项目的范围界定的很清楚,同时会给出两个文档,一个叫需求文档(明晰整个项目的范围需求是什么),另一个是点对点应答(对这个项目产品支持的技术点有哪些)。 

如此下来,在美国做3-5个项目,产品化就出来了,解决方案都是标准的,需求差不多。 

中国的情况完全相反。 

企业做与美国同样的行业,哪怕是特别规模化的标准行业,会发现每个项目需求都不一样,而且还可能会随时变更需求。 

中国非常好的技术公司都有很高的热忱去做技术投入和创新,但现状是很难做成产品,这是由产业现状决定的。如果纯粹走科技创新的路,路会比较长,不是不能走。 

现在,环境已经开始好转了,因为过去这10年,各个产业没有增量,所以大家开始做存量市场,开始看怎么做精细化运营,开始重视技术了。 

但是这个路依然很长——崔晓波估计至少是5-10年的探索。 

对话TalkingData CEO崔晓波:数据中台这件事,可能很多人没想清楚-中国科技新闻网

TalkingData 创始人兼CEO 崔晓波

在中国,科技公司或者技术公司,创新的路注定跟国外不一样:必须要走跟业务结合的路,所有的能力要在业务场景里面得到证明。 

崔晓波强调,作为一个数据公司,其核心是要有数据闭环,形成一个正反馈,前面有业务场景会不断验证算法或者模型对业务有没有效,通过反馈闭环,才能把模型或者算法越做越准确。 

“这是中国技术公司必然要走的路,虽然没有业务场景,但也要和业务场景结合。” 

为此,TalkingData的投资策略也在做改变:从之前投资国内外的AI算法、应用公司(竹间科技、云量、AIdriving、Ramble、Pathsense),到后期转向投资或孵化业务场景里面的数据公司( 脉策、数睿科技、智数等)——他们要比TalkingData本身更了解业务场景、了解技术的匹配度。 

数据中台这件事,可能很多人没想清楚 

今年T11大会上,一个重头戏,是崔晓波发布了他们的IDEA(精准产品方法论)。 

对话TalkingData CEO崔晓波:数据中台这件事,可能很多人没想清楚-中国科技新闻网

拆解下来就是识别、分析、设计、重构四大维度,并以新产品SmartDP Fusion进行承载。

实际上,IDEA不是TalkingData今年提出来的,是2016年提出来的,但是客观来讲,当时的TalkingData对中台这件事的理解也不是很深刻,这与其“理念略超前于市场”的习惯有关。 

之所以现在重新放大,是机会成熟了。IDEA本身不是仅仅停留在方法论的阶段,而是在很多案例践行上总结出来的。 

“现在,第一,理论基础更扎实;第二,又是这样的业务场景跟技术去结合的一个大背景;第三,我们有很多案例可以分享。” 

崔晓波谈到他们以前的探索碰壁的原因。 

“我们发现,有一些数据中台产品,没有业务场景根本用不起来,因为数据中台在客户那边还得反过来定义场景,把业务场景梳理清楚,再对应数据中台某一个能力,比如数据科学的能力、数据工程的能力、数据安全的能力等。”

雷锋网(公众号:雷锋网)注意到,可能不仅仅TalkingData遇到过这种问题,很多跟风推出中台的厂商也逃不开这样的瓶颈。 

“现在很多公司提中台,我们并不好看那种完全脱离业务场景而开发出来的中台。” 

这也是TalkingData在今年提出来数据智能平台SmartDP Fusion的原因,要把对行业的理解和积淀固化在系统和产品里面去,再传递出来。 

资料显示,数据智能中台的全新版本SmartDP Fusion,由全域智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分构成。在数据中台逐步成熟的基础上,融合零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景。 

这意味着,TalkingData的平台会非常业务化,都经过业务的检验和跟业务的融合才推出来,跟单纯的数据中台有很大的不同。 

数字化转型这件事,艰难点在哪里? 

目前,TalkingData产业布局聚焦在移动互联网、产业互联网和金融机构三大块,投资和合作布局基本围绕这些方面展开。 

而无论是做数据融合还是做算法,TalkingData都是较早切入产业互联网的一家公司。 

在数字化转型这件事上,崔晓波说,他们做的比较久,走的也比较苦。他发现产业互联网或者说产业数字化转型,其进程并没有想象的快。 

总结下来,阻碍因素主要有2点: 

  • 1)理念问题。理念很难被改变。数字化转型可谓是“一把手工程”,企业里的一把手不参与,基本就不好做了。即使参与了,也需要恒心和毅力,3-5年才能看出效果,对业务的效应才会凸显。

  • 2)数据流通性问题。一方面,企业之间的数据共享不是收益,而是成本,要集成测试,没有商业评估模型不太好推动;另一方面,政府掌握大量数据,擅长应用数据的公司难以获得政府的数据,而能够获得这些数据的企业在数据应用、业务场景上能力有限,构成矛盾。解决数据流通性的问题,会是一个长期的过程。 

为了克服这些阻碍因素,TalkingData在T11上宣布扩大了朋友圈: 

  • 1)政府方面,TalkingData正式宣布其华中研发总部、全国交付总部入驻武汉光谷,与武汉市政府推动数据创新应用,共建行业领军企业;

  • 2)金融方面,由北京大学光华管理学院、百行征信与TalkingData共同成立的征信数据分析与应用联合实验室,进行了成果发布,解读大数据时代征信领域的前沿问题。

  • 3)企业方面,TalkingData与京东云、Arkie在智能城市、智能营销领域深化合作,发挥各自优势,以数据智能共建产业生态共同体。 

可见,TalkingData也正在改变自身的判断和打法。

在人口红利演进为数据红利的当下及未来时代,数据智能依然是中场战事,炙热而火爆,AI的后时代也将迅速到来。

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