企业实施大数据战略时 有哪3个大坑？

本篇文章3766字，读完约9分钟

人工智能来了，你需要读这篇文章。

这篇文章是由《我是黑马》出版的，作者是付志华。

傅志华，360大数据中心副总经理，从事互联网行业、产品和营销研究十余年，熟悉数据分析和数据挖掘方法，在数据产品化驱动、企业数据运营和营销方面具有丰富的实践经验。

1.人工智能是如何工作的？

让我们从一个真实的案例开始。这是我们的人工智能。为什么要安装这个？

背景像这样。一天凌晨三四点，我们的红外线报警器报警了。虽然我练过武术，但还是有点害怕。我会把双节棍带到每个房间和客厅，包括院子。后来，我没有发现任何人，也没有发现任何陌生人。我猜想是猫和狗触发了我的红外报警器，所以我稍微调整了一下角度。

但是我想，这不是办法，我能让我的闹钟聪明吗？如何变得聪明？我必须让它可见，至少我必须让它可见，而且我可以用我的手机看到它，所以我不必在院子里检查。所以我安装了我们360公司的智能相机。

之后的一天，当我去上班的时候，它也报警了，并收到了一条信息，说我家的门窗都打开了。我心里有点害怕，但是当我看着这个相机里的照片时，上面阳台的玻璃门被打开了，然后我看到我爸爸去晾衣服的时候打开了玻璃门。

又一天，我报了警。原来客厅里的母亲和孩子都很活跃。我的家人认为报警有点过分，而且不太聪明。那么，如何让它更聪明呢？这就是我想谈论的大数据和人工智能。

首先，我们每天都用这个相机收集所有与我们家的人相关的照片。

还没有收集完，就给它很多图片，它不知道谁是谁，所以标记一下。例如，这张照片是妈妈，这张照片是爸爸。这张照片上的孩子标记的越多，他们的训练水平就越高，识别照片中特征的准确度也就越高。

然后我们可以区分家庭成员和非家庭成员的照片。如果他们不是家庭成员，他们将被视为陌生人，然后警报将更加准确。

我希望通过这个案例，我们能够理解人工智能是如何工作的，需要什么样的材料。

那么，将来还有什么其他的情况，或者已经发生了什么，或者正在发生什么？

以洗衣机为例。你的洗衣机将来会很智能。

1.它用对话的方式告诉你:师傅，我肚子里已经有黑裤子了，请不要再穿白衬衫了。然后，你说:没问题，请帮我分开洗。

这里面使用了什么技术？图像识别技术、语音识别和语义理解技术。

2.上面写着:师父，现在是秋天，明天将会是晴天，阳光明媚，所以你不需要烘干和清洗，这可以帮助你省电。在南方，因为衣服不是很干，很多人选择晾干。

这里使用的是什么大数据技术？

洗衣机通过了天气预报数据。如果洗衣机没有这些信息，它就不那么聪明。刚才京东的CEO也提到了数据访问和数据交易的重要性。

3.你的洗衣机说:主人，这件衣服你今年已经洗了100次了。最近，这个品牌在打折。官方网站上有20%的折扣券。你想把它寄给你吗？

这是一种由大数据催生的新商业模式，它肯定会在我们身边发生。

4.洗衣机说:主人，你洗衣服的时候，通常会看《康熙来了》。电视就要开始了。让我为你打开电视。

为什么它会有这个动作？因为它知道你的习惯。因为这家企业将洗衣机数据与电视数据联系起来，所以它能够分析这个习惯。这就是成功的魅力。

当然，还有图像识别技术，这可能会落后。如果你的数据库没有及时更新，你会发现康熙来已经停止广播，这是因为数据没有很好地连接。

5.主持人说:好吧，你太聪明了！洗衣机可能会谦虚地说:它离你很远，但你是人工智能的医生！为什么它知道你是人工智能博士？

从这个生活案例中，我们应该对大数据在实际应用中需要什么样的技术有所了解。

技术实施过程中的二、三个坑

刚才提到的运动分析技术包括图像识别、语音识别、语义理解和深度学习。我今天要强调的是，在实现这些技术的过程中，您可能会陷入三种最常见的误解。我做大数据已经这么多年了，我被骗了很多次。

第一个陷阱:业务部门不知道什么大数据是有用的，所以他不知道什么特定的业务场景可以使用您的大数据。

因此，技术团队和大数据团队非常困难。他们只能学习和探索，但他们的成果可能不明显。

第二个坑:企业内部的数据孤岛非常严重。

一个企业不同业务部门的数据库都有自己的方式，因此跨部门查看数据非常困难。

第三个坑:组织结构问题。

如何解决这三个最常见和最困难的问题？

我们的建议有两点:

首先，做好数据业务规划。

第二，调整组织结构。

第三，如何做好数据业务规划？

让我给你举个负面的例子。这样做可能会导致企业在实施大数据的过程中失败。例如，今天，老板认为某人非常优秀，所以他被挖走，然后招募了一个大数据团队。然后老板对他们说:“你们自己去学习吧。不管怎样，你太棒了。去研究一下大数据有什么力量或武器可以帮助我的企业发展。”。

通常，这种情况会失败。一年后，大数据团队将给出一份报告，结果是老板无法理解，很难衡量大数据团队的产出。如果你告诉他一些团队在深度学习方面的探索和研究，包括提高图像识别和语音识别的准确性，老板会说:这对我的生意有什么帮助？

因此，我们应该做相反的事情，从结果开始，从应用场景开始，大数据能为我做什么？

这需要企业领导、业务领导和大数据专家仔细讨论和规划。根据企业的现状和企业未来两到三年的发展规划，在这个大框架下，什么样的大数据应用对我的发展规划有帮助？要么是效率的提高，要么是绩效的直接提高。

在仔细规划和确定应用场景之后，我们将研究如何构建数据模型和产品，以及基于这些应用场景需要完成什么样的数据。如果数据还不够，看看有什么样的数据可以与外界合作或交易。

这是我对企业中大数据应用场景金字塔的总结。

底层是我刚才提到的数据库平台。

这个数据库平台非常重要，它是从客户数据中形成一个客户肖像，并将其存储在我们公司级的数据库中。如果你不做这项工作，就像我刚才提到的洗衣机，它不会知道你是人工智能的医生，对吗？因此，我们应该先打好基础，就像烹饪一样，先准备配料。

第一层是产品研发。

一方面，它可以提高产品研发的效率；另一方面，个性化产品的研究和开发也很热门。个性化定制是通过规模来实现的。个性化和规模似乎是相对的。当进行个性化生产和个性化产品时，生产似乎无法规模化。但是我们现在可以做到。有些案子。

第二层是通过大数据监控变化。

例如，你可能每天或每月都关注关键绩效指标，而互联网公司可能每天都关注关键绩效指标。假设你的kpi下降了，你能迅速找出问题所在，并在未来找出问题所在吗？大数据工作的方向是让决策变得足够简单。只要看一下视觉图表，你就会明白这一点有问题！如果你现在还不知道，可能要过几个月你才会发现这个问题，这会导致很大的损失。

在上述许多层面上，如何优化客户体验和智能客户服务，包括准确的营销、战略分析和市场分析，如果得到充分发展，可以在两到三天内完成。时间关系，不要扩大。

4.大数据如何支持客户管理？

我将开始另一个大家都可能关心的话题:客户管理。企业通过来自客户的收入支持企业的运营，那么大数据如何支持客户管理呢？

在这里，我将介绍基于大数据的客户周期管理。这种方法应该解决两个问题。

第一个问题是客户价值的计算和预测。

您能否借助大数据准确计算出每位客户的价值、现值和未来价值，从而为客户的vip管理打下良好的基础。

第二个问题是识别、分类和预测客户生命周期。

让我问你一个问题:当你回到你的企业，随机挑选一个客户时，你能清楚地看到这个客户的状态吗？状态意味着该客户有可能在两天内逃跑，但仍在那里。你能看见吗？

你能看出你的客户正处于磨合阶段，他现在磨合得不好，所以你应该指导他？可能不知道。或者你知道这位顾客正处于成长阶段，他非常兴奋，就像坠入爱河一样，这是一个蜜月期，你能趁热卖更多的产品吗？你能通过他的行为和爱好做出准确的联想推荐和个性化推荐吗？这是为了解决这个问题。

5.如何优化组织结构？

刚才提到的第二个解决办法是调整组织结构。这是非技术问题，但非常重要。

这里有两种负面情况，估计现在很多企业都有这种结构。

在第一种组织结构中，每个业务部门都有一个数据团队，这很自然，没有问题。它有什么问题？数据走自己的路，不同部门的数据库标准不同。如果没有相关性，数据资产将会丢失。

在第二种组织结构中，所有数据都放在一个中央数据部门进行集中管理。这个结构有什么问题？距离不能产生美。业务部门觉得这些数据部门高高在上，不了解业务。每天，他们都是一个存储部门，而数据变成了一个成本部门，无法发挥其价值。

这两种组织结构是最常见的。如果你真的想实现大数据，组织结构至少需要一些微调。

首先，应该建立一个中央数据部门。其次，每个业务部门都有数据团队，他们的分工是不同的。

中央层面的定位更多的是关于数据的整合、公司层面数据产品的构建、平台的构建、计算能力的构建等等。业务部门应该更加关注企业级大数据资产如何快速响应业务需求，促进业务部门的业务发展。

当然，另一个重要角色是首席执行官，他负责这个大数据部门。能够向老板汇报，一方面可以使大数据在决策层发挥其威力；另一方面，大数据集成有多个部门级别，由ceo亲自管理，这可以提高沟通效率。

最后，快速总结一下我的建议:

首先，获取尽可能多的相关数据，越多越好。

第二，制定一个好的战略计划，切入有利于绩效改进的场景，做一个助手而不是代替人。它的职位是助理。

第三是集中式+分布式策略。

谢谢大家！

来源：搜狐微门户