德拓信息创始人谢赟:当大数据遇见价值创新

2019-06-20 08:34


原标题:德拓信息创始人谢赟:当大数据遇见价值创新

雷帝网 乐天 4月29日报道

德拓信息创始人谢赟日前在2019中国数据价值创新大会上发表《当大数据遇见价值创新》的演讲,谈及大数据的价值,称大数据的创新可以给大家带来新的洞察和认知。

谢赟认为,数据已经成为各个行业非常重要的资源,也成为了各个行业创新的一个动力,比如,抖音、头条、淘宝,都是用数据在驱动业务发展。

“对于中国来说,由于人口众多,社会复杂,加上民众对隐私的容忍度比较高,就使得中国有可能成为在人工智能和大数据时代的领先者。”

大数据有非常高的价值。谢赟说,以前拍一个视频只知道在哪里拍的,现在则可以知道人穿什么衣服,多大年纪,当5G时代到来,让所有的数据全部连接在一起时,数据就可能变成一个大池子。

“我们花了一个多月的时间做了一个在逃人员的管控平台,半个月抓了11个,这就是价值,把不知道的人都找出来,所以我们叫数据即洞察。”

据悉,Hello Data 2019年中国数据价值创新大会由德拓信息、来也、UCloud、神策数据、佳格天地、海量信息、中国电信集成、爻拓信息、点炻科技联合主办,会上还宣布成立了「DI 2048」产业联盟。

以下是德拓信息创始人谢赟演讲实录:

谢赟:今天我跟大家分享的主题是当大数据遇见价值创新,创新是人类进步一个非常重要的动力。

大数据的创新和以前确实有非常大的区别,数据既大且模糊,通过我的分享,希望能够给大家带来一些新的洞察和认知。

首先德拓信息到今天做过非常多的重大项目,我们做过海关总署的风险洞察,完成了2015年贵阳交管的数据铁笼,还有上海公安智慧公安,还有某市公安要案侦破。

国家在这一方面做了非常大的支持,建立了大数据局,还有数博会连续办了四年,这些证明国家层面上在大数据是非常支持的。更重要的是还做了非常多的行业,交管、运管、国防、信访、统计、医疗和金融等。

数据成了各行业重要资源

作为德拓信息这样一个微观公司来讲,能参与到这么多的行业,在每个行业都产生了真正的数据价值,我想只说明一点,数据真的成了各个行业非常重要的资源,也成为了各个行业创新的一个动力。

我觉得首先是因为这是业务进化的必要。任何一个行业,任何一个组织,它的信息化建设一定是沿着我们叫数字化、数据化、智能化的方向发展,数字化是把纸质的东西搬到系统中来,支撑业务的变革,是沉淀了大量的数据。这些价值对我们的业务是有更大的帮助,这些帮助是我们未知的。

再往下数据极大丰富了以后,才能实现智能化,相信任何组织,任何一个行业都是沿着这条路在走的。比如说媒体、教育行业,还大量停留在数字化的阶段,但是政府和商业企业大量进入数字化阶段,而我们的金融已经迈向了智能化的阶段,这是任何一个行业和组织业务进化的必然。

第二是数据爆炸,信息化的时代是由服务器产生大量的数据,互联网时代是每个人产生大量的数据,而我们知道物联网时代是每个设备和设施都在产生大量的数据。并且我们的感知能力也在上升,视频、音频和文本都因为感知能力的提升,使得我们的数据资源越来越多。

原来一个视频只知道在什么地方拍的,现在可以知道穿什么衣服的人,什么年纪的人。还有5G时代的到来,让所有的数据全部连接在一起,低延时和高带宽,让数据变为一个大池子,变为可能。

第三,产业升级,数据价值的挖掘一定要基于存储资源和数据资源,现在每个单位都建立了自己的平台,如果没有,可以向公有云进行采购,也变得成本非常低。同时算法模型越来越丰富,算法是可以产生更大的价值。

还有我们在互联网时代已经证明了数据确实有很大的作用,抖音、头条、淘宝,每个都是用数据驱动他的业务,每个都是数据化的能力,所以产业升级也是一个必然。

第四,政策导向,这是一个新旧动能的转换,旧经济时代我们靠的是人口土地的资源,这是物理资源,是不可再生的,今天为止不太可能再增加。

但是新经济时代,数据一定是一个非常重要的资源,而数据是虚拟资源,它是可再生,可再利用的,所以它是新动力的产业动力的能力。

同时数据能不能变成价值,能不能变成钱,在实践中可以发现数据是可以交易的,数据能飙升价值,中国能拥有多少数据,我们又有多大的产业可能呢?所以政府是非常支持的。

数据使中国成人工智能和大数据时代领先者

全球竞争的弯道超车,第一是农业,还有机会变成全球第一吗?我们现在国家是在保主粮,但是经济作物基本上放弃,因为大规模生产已经无法比别人更有优势。

再来看工业,工业4.0或者智能制造,在现在当前的国际格局下,我们还能拿到更先进的技术能力去升级吗,其实已经被受限了。但是数字经济这个不一样,来源于我们的人口规模,来源于社会的复杂度,以及对隐私的容忍度。

而我们国家人口众多,社会复杂,包括我们民众对隐私的容忍度比较高,使得我们有可能成为在人工智能和大数据时代的领先者,这是国家不遗余力在提倡的一个非常重要的原因。

基于这四点,数据的价值势不可当。数据价值真的很简单吗?在TO C市场,我们认为价值即效益,因为数据价值是和收入完全挂钩的,我们经常知道的画像体系和推荐体系,精准描述一个人,把商品推荐给他,产生价值,他们应对的是什么样的环境?

他们应对的是消费的个性化,当消费个性化的时候,数据是唯一能够洞察到消费者的一个武器,我必然要用大数据来做。

大数据在TO B领域是有重要作用

我们再来看TO C消费者数据只有20%,数据量更大的TO B市场,在商业市场我们认为价值即效率,不管是收益,还有风险控制,还有包括精准营销,包括流程效能,对于一个组织来讲更复杂。

目前碰到了不确定性,就是产业生态化,现在还有一个组织能够在脱离产业存活吗,不存在了,必须是共生的,协同的,在一个大的环境里面。

而我们用数据是可以了解这个环境的,做出正确的决策,去了解上下游的,所以大数据在TO B领域是有非常重要的作用。

TO G领域,数据有80%都在政府,TO G的数据价值即效果,它会关注非常多的内容,因为一个社会组织要比一个商业组织要更复杂,复杂度提高了以后,我们看他能用数据做什么,最重要的是面对环境的无偿化,我们民众的诉求,我们外面的经济环境,竞争格局都不断在发生变化。

这样的情况下,我们的政府部门需要针对这种不断变化,去做出能力回应,比如说海关总署要针对贸易战做出回应,真的是每个只是面对这样的场景吗?其实我觉得不然,其实是三者叠加。

我们的企业难道不面临着消费者个性化的问题吗?不面临着政策环境变化的问题吗?当这三个都在叠加的时候,我们碰到一个挑战,就是我们遇见了环境的不确定性,这对于我们来说是最大的挑战,也是数据价值和数据的机会。

我们面对不确定性怎么办?面对不确定性的环境一定要用确定性的能力来应对,我们人类去往目的地一定有两种方式,两种工具,一种工具叫地图,一种工具叫指南针,地图我认为他能走向目的地,是因为环境不变,我们可以走老路,是专家模式,我们往常所有的应用场景都是专家模式。

另外一种工具是指南针,我们在大海上有目的地,但是我不知道怎么走,环境是在不断的变化,用指南针指引不断去试错,最终发现新大陆。在目前不确定性的环境下,我们要用的当然是指南针模式,也就是说用价值创新试错来完成。

面对未知唯有创新才有出路,这里面碰到了一个很巨大的挑战,这个挑战就是数据创新过程中,有非常巨大的沉默成本,但是它的价值是不确定性的。

我们今天看到阿里,他是基于数据创新产生了非常大的价值,从最早C2C的交易到天猫、淘宝,再到今天的支付,以及新零售,当然是通过数据的方式,在上面长出更多的业务,但是投入有多大,阿里云的难度和挑战都很大。

不能因为今天看到了很多的创新价值,就忽略了曾经投入的巨大成本。比阿里巴巴小的组织,真的能承受这么大的成本吗?这也是为什么很多人不敢动手的原因,因为数据价值未必能探索出来。

阿里巴巴也试错,有很多的失败,成功的都是沧海一粟。我们要解决的是成本和价值的问题。

大数据创新有六大元素

大数据创新过程中一共有六大元素,分别是存储计算,技术平台,分析挖掘大创新应用又是一个,用四大区间来划分,是分成四个象限,从左到左成本越来越高,从下到上,价值越来越高。

做大数据最关切的问题,我们看到大家都在关注的首先是存储计算,然后是技术平台,然后是数据资源,这三部分的成本可能有高有低,数据资源是自己的,技术平台可以用开源的,存储计算当然花钱买。

但是价值真的和我的业务相关吗,可能不是。真正和业务相关一定是数据治理分析挖掘,还有创新应用,但是这些成本太高了,不像刚才那样确定性的成本,买了就一定能用上,一定能交差。

我们把价值高的部分的成本降下来,怎么样降低成本?我们找了三个方法。第一,我们探索了非常多的工具平台,我们知道如果靠人去做事情的,成本当然高,但是我有工具,我有铲子,可以用拖拽的方式,不用探索的方式,当然成本就下降了,使得效率提升,从业人员可以变得更多,原来可以用专业工具和专业能力去做的,但是汽车就是从手动档变成自动档,让更多的人享受驾驶的乐趣。

第二,其实价值很重要的一点,就是它的算法模型,也就是说分析挖掘,如果我们积累了非常多的分析挖掘模型,我们做了一千多个算法模型,算法是开放的,是通用的,但是模型是在不同的行业,通过相同的算法算出来的,那么这样使得我们的能力就积累了非常多,可以使得我们的价值真正能够落地,不断的创新。

第三,我们有解决方案,也就是说应用,我想说的一点,即便是我们有了算法模型,做了分析挖掘,但是这跟我们的价值还是有一些距离,我分析出来的问题,我怎么解决,能不能通过数据化的方式,驱动我的业务团队去解决,这是最重要的,所以解决方案非常重要。

今天为止我们已经做了20多个行业,90多个大数据的应用落地,使得我们知道什么样的行业能够更精准地去做柔性服务。

数据即洞察 可以给各个行业赋能

任何这个实践探索都变得成本都非常低,大数据是如何把探索成本降下来,但是我的价值要上升。

所以我们花了八年的时间,分了三个阶段,第一个阶段是通过分析数据化的能力,在存储之上去做我们的工具能力。

第二个阶段,我们自己下沉,自己做大数据,原来我们是不下沉的,但是你会发现以顾客为价值,光给它一堆技术和平台,是没有任何的意义。我们要自己下沉,我们要自己用工具去探索,去挖掘,我们要证明我们的工具、方法论是可以的,这一步也花了四年的时间。

正如陈春花老师讲的一下,数据即洞察,我们可以看到在各个行业都在赋能,我们把这个能力赋能给合作伙伴,进展非常非常快,因为各行各业都需要低成本的价值创新解决方案。

通过这种方式,我们探索了20多个行业,90多个大数据落地,结论是什么?

数据洞察一共有六大方向,首先,数据可以实现多维感知,就像我们在青浦公安,进博会期间把所有的数据和公安的数据汇集在一起,当然能知道此时此刻正在发生什么,正在有什么样的异常情况,我对这个情况非常了解。

对于一个组织来讲,也是一样的,我能知道我的企业正在生产什么,正在进行什么,这是实时的洞察。

第二,数据可以驱动业务协同,在业务组织和生态之间,有最大的问题就是互相不协同,是因为有部门强,有组织强,有生态强。

但是数据这个东西是透明的,当我把数据变成一体化的时候,所有的抢在技术层面就可以被打通了,就可以驱动所有的业务协同,我的上下游,我的生态可以做协同。

第三,数据的洞察可以助力我们精准的决策,以前是靠拍脑袋说话,但是有了数据,我一定可以做数据决策,数据驱动,机器可以自己写报告了。

第四,数据可以完成深度挖掘,我要通过数据真正去探索一个犯罪分子,真正去探索一个新的商机,它是可以不断从中找到机会的,找到证据的。

第五,数据可以提供两种无边界的服务,第一,大数据真的可以把原来的信息化用得更好,原来的信息化是不可以自己监管自己的,数据之间没有去评估,当我把所有的数据汇集在一起,我可以针对之前的数据准确性和可靠性去做一个评估。第二,数据可以变成一种服务能力,提供给更多的人让他们去做创造,甚至做交易。第三,数据可以提升效能,提升流程。

在这种情况下,我们有一些洞察,第一,我们怎么做这个数据价值呢?就三句话,问题在哪里,数据在哪里,方法在哪里,我想强调的只有一点,我们往往会本末倒置,往往我有什么数据我要做什么事,但是这个没有用,我们还回归到价值本身,因为问题是最重要的,所以问题先放在第一位,我们才能解决数据是什么,最后才能解决方法怎么用。

那么这种情况下,我们如何来明晰我们的问题呢,就是大规划,小落地,快速试错,清晰问题,在朝阳智慧物业里面就是这么做的,大规划也可以看成横向规划,纵向落地,一个存储计算就可以做得非常复杂,一个业务单元从上到下我做得小一点,这个时候我可以明确我做的问题对不对,只有大规划小落地,才能不断的清晰化。

数据维度决定了思维广度 最终决定价值

我们要把问题从需求导向转向价值导向,当我们用户不知道该做什么的时候,怎么办?我们先做出一些东西给他看,再决定这个东西有没有价值,有价值,就把它落地,试错成本变低了,这个东西不好,我们就推翻,这个东西好,我们就落地。

我们想强调的是数据维度决定了思维广度,最终决定我们的价值。贵阳交通大数据的时候,更广度的汇集数据的维度,协调过来的数据,是过滤的数据,还有互联网随时可以收割的数据,我们称之为地理数据。面对这些问题,我有很多的解法,所以这是数据的价值,我们需要多维的数据。

在方法上我们有四个建议,方法在哪里?第一,要提升工具化的水平,才能让客户参与创新,我们在海关总署做的项目一样,正是因为我们有了可视化的这种能力,不断把做出来的东西给到用户看,然后我们的业务人员才能高达38次的现场指导,才能参与到工作中来,最终才能把我们这个项目做得非常棒。因为工具化使得我们每一个人能参与,如果只有高端的数学分析师才能做这个事,可能我们得到的洞察就会少很多。

第二个方法,什么叫有效的大数据落地,我们认为要通过大量的数据计算,用数据去连接三类人,以前我们只连接了领导,只连接了一个人的项目基本上不太容易成功,除了连接领导去做指挥决策,一定要连接工作人员去做减负增效,同时还要连接服务对象,去做比对。服务对象是给民众、出租车司机,甚至黑车,提供了更好的服务能力,这样的数据驱动一定是有价值的。

第三,我们的方法在哪里?就是我们认为大数据一定不是一个产品,更不是一个项目,而是一种持续的服务能力,今天把入室盗窃案打击掉了,把黑车打掉了,我们必须是一种持续服务的能力,才能不断在上面长出价值,才能延续价值,所以大数据一定不是一个项目,更不是一个产品。

最后一点,什么来评估我们的方法,结论是有价值的,是有意义的,只有一个评估点,从未知到已知的洞察,才是数据价值创新的使命和新的检验标准,如果我们做的东西都是已知,脑袋里都有的,只是漂亮的把它展示出来,那不是叫大数据。真正挖掘出来有价值的东西,我们不知道的,才是真正的大数据。

以前所有的业务分析都是报表,都是图形的展示,把这个方案展示出来,这个其实都知道。

我们花了一个多月的时间做了一个在逃人员的管控平台,半个月抓了11个,这就是价值,把不知道的人都找出来,所以我们叫数据即洞察。

沿着这些所有的方法能力,德拓信息到今天想做的就是数据智能更加洞察,真实世界和数据世界的关联科学的研究,我们做云计算、大数据和创新产品,再往上我修工程落地的方法论,和数学模型的落地。

最终我们向用户展现我们的数据之美,而数据之美,我们关注在更加洞察,让这个洞察更深,更好和更准确。

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