对话每日互动CEO方毅:数据智能应用的过去、现在和未来

2020-12-10 14:37:28爱云资讯

2008年,大数据的概念被首次提出,麦肯锡全球研究所给出的定义是:大数据是在一种获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

2014年,“数据智能”概念被首次提出。爱分析认为,数据智能是指基于中台体系,融合大数据、人工智能、云计算、物联网等多种技术,利用数据实现智能决策。

大数据概念的提出距今12年,数据智能概念的提出距今也已有6年。过去数年,概念从提出逐步走向落地,企业数据应用迈向一个新的时代,以每日互动为代表的数据智能厂商的业务形态也在逐渐发生变化。

01 企业数据应用迈入数据智能阶段

数字化企业的核心特征是以数据驱动业务,即通过汇集高价值数据,监测和洞察业务真实状况,构建数据分析和决策模型以驱动业务运行。回顾企业数据应用的各个阶段,可发现企业对于数据的应用是一个逐步深化的历程。如今,企业对数据的应用从监测、洞察向决策迈进,进入了数据智能的时代。

图:企业数据应用发展历程

业务数据化是指通过数据描述跟踪业务的发展,也即“大数据”时代。2013-2017年,企业逐步开始建设大数据平台进行数据采集、监测,并将大数据与业务场景结合,为业务洞察提供数据基础。

2019年始,企业进入业务智能化阶段,企业可利用数据、算法赋能、改变业务流程,提升业务效率。其中,业务决策阶段也即“数据智能”阶段,意味着机器能够基于数据和算法自主进行决策或给出决策建议,带来更高效的业务反馈和更大的业务价值。

随着行业发展,大数据厂商的角色也在逐步发生转变。在业务数据化阶段,厂商更多的致力于完善大数据基础设施建设,整合内部数据,培育自身数据采集、存储、加工等数据处理等能力。而在业务智能化阶段,厂商开始将自身的数据能力以工具化、产品化的方式对外输出。

“数据智能第一股”每日互动便是典型厂商之一。每日互动成立于2010年,于2019年上市,是少数兼具数据源及数据应用能力的厂商,其十年发展历程也印证了数据智能行业的变迁。

在成立之初,每日互动致力于通过SDK为企业和开发者提供消息推送技术服务,积累了海量数据。通过对用户线上线下行为进行分析,每日互动构建起各领域的用户画像。目前,每日互动SDK累计安装量超过600亿,并形成了丰富的数据标签体系。依托于自身的数据能力,每日互动从不同行业的数据服务中抽取出共性,将技术能力对外输出,服务于品牌服务、移动互联网运营和城市规划等多领域的业务决策场景。

在多个垂直行业领域,每日互动交出了一份亮眼的成绩单。据财报显示,2019年,每日互动为品牌广告主驱动数字化投放的金额达到6,881万元,较上年同比增长552.56%。在公共服务领域,2019年每日互动的业务规模亦实现大幅增长,营收较上年同期增长106.94%。

02 从概念到实践:数据智能应用如何落地?

纵观数据智能在企业的落地过程,无论是就数据智能应用的行业拓展,亦或是数据智能应用的基础架构而言,情况都在发生变化。

从应用行业来看,数据智能在金融、消费品与零售、政府与公共服务行业先后落地,进入场景多元化阶段。如在消费品与零售行业,智能化营销、精细化DSP投放、用户促活等都是数据智能的典型应用场景。

随着垂直行业应用数量的增长,数据孤岛、应用开发周期冗长等数据智能应用落地难题逐渐凸显。企业面临的另外一个问题是:如何提升数据智能应用的开发效率?

为了更好地实现数据驱动决策,企业需要具备统一管理数据、快速配置开发业务的能力。有鉴于此,越来越多的企业以中台思维取代过去的单点项目模式,数据中台逐步形成。

图:数据中台架构

企业对于数据中台的需求为数据智能厂商提供了机遇。在这一时期,数据智能厂商开始以平台化和产品化的方式为企业提供数据服务。数据中台连接了数据源和业务应用,将数据源抽象、聚合,把数据能力方便快捷的提供给使用者,实现开发能力的复用,提升开发效率。

图:每日互动三层业务逻辑

以每日互动正在建设中的“每日治数平台”为例。每日互动内部已建有完善的数据服务基础设施,通过抽取通用的数据能力,每日互动开始打造治数平台,对外输出数据能力。平台包含数据汇聚、治理、开发、共享、安全等技术组件、功能模块和产品套件,企业可通过拖拉拽的方式灵活进行模型开发、建模组合和数据服务配置,有效解决数据孤岛、开发周期冗长的痛点。

例如,在人口空间规划服务中,治数平台通过加快数据挖掘速度,三秒内便能输出数据分析结果,相同数据量原先所需的处理时间为一个月。

基于数据中台,每日互动能够帮助企业实现业务智能化闭环:首先,企业采集业务数据,实现业务数据化;其次,企业通过“治数平台”的统一汇集和治理,将业务数据转化为可用的数据资产;此外,企业从已有的数据资产中进行归因,筛除统计偏差,提取出方法论,将数据应用在业务场景中,实现数据资产场景化。而大量的业务场景实践能够不断验证方法论,也能不断提供新的数据,优化数据应用效果,形成业务智能化的闭环。

图:数据中台实现智能化闭环

以数据智能在新冠疫情中的应用场景为例。疫情期间,李兰娟院士团队和每日互动展开了一系列合作。每日互动提出了“无意识密切接触者”的概念,通过大数据+网格化,帮助疫情防控部门实现精密智控。

在这一过程中,智能化闭环体现在,每日互动能够依托积累的数据资产,结合流行病学知识提炼出有效变量,不断优化算法。通过分析感染者和无意识密切接触者之间的重点场景、社区关系等影响因素,能将重点人群的范围缩减,实现重点人群的提前防疫。

03数据智能行业三大机遇,每日互动业务迎来东风

数据中台的出现是数据智能行业发展的里程碑,但数据智能行业的发展远未达到终点。随着数据智能应用场景的多元化,数据智能行业发展进程提速。

未来,数据智能行业将呈现三大趋势:数据智能应用进一步向多行业渗透;前沿技术的发展为更多应用场景的挖掘提供了基础;数据生态方兴未艾。

首先,受到行业数字化基础设施成熟程度、数据智能与行业应用场景的结合度等因素影响,数据智能在不同行业渗透率有所差异。总体而言,现阶段,数据智能应用在消费品与零售、政府与公共服务和金融行业渗透率较高。未来,数据智能应用将向医疗与医药、教育等行业渗透。

据每日互动CEO方毅介绍,大健康领域的应用场景可包括基于大数据梳理出不同的医药方案、对慢性病、肥胖等疾病进行预测、为患者制定个性化治疗方案等。

此外,动态本体数据库、时空分析、安全计算等前瞻技术的发展为数据分析与应用带来更多的可能,领先的数据智能厂商进一步加大研发布局。截至2020上半年,每日互动人工及研发投入同比增加1,100.75万元,并与各类顶尖科研机构、高等学府成立多个联合实验室。目前,基础研究的成果已落地到公共服务等具体业务场景中。

最后,随着数据中台等基础设施的完善,数据智能行业的发展将进入数据生态阶段。数据生态是指,企业开放数据给第三方,实现大数据价值流转和多方数据价值共享。随着更多企业加入数据生态,可利用的数据也会不断增长,数据开放生态所创造的价值将远超数据智能应用项目本身。在这一阶段,领先的数据智能厂商不仅具备较强的技术能力,还拥有更多场景的数据沉淀,在数据生态中占据重要地位。

例如,每日互动的数据智能应用服务涉及互联网风控和金融风控服务。2019年,每日互动风控服务快速增长,实现营业收较上年同期增长150.90%。其中,每日互动通过对外投资及深度合作,与生态伙伴共同为银行等金融机构提供风控服务。具体来说,每日互动为生态伙伴输出数据中间件,生态伙伴则可提供功能拓展业务场景,双方联手创新金融风控产品与解决方案。

在数字生态阶段,数据安全成为关键。随着监管趋严,如何在实现数据价值共享的同时,杜绝数据贸易、数据复制等问题仍亟待解决。有鉴于此,“中立国”的概念兴起,即可通过打造中立的数据安全联合计算平台,为数据合作的各方提供中立可信的计算环境。每日互动正是“中立国”概念的先行实践者——通过将数据和算法置于数据安全联合计算平台运行,输出模型结果,从而实现数据价值的流转。目前,该模式已在数十家企业得到认可和实践。

近期,爱分析对每日互动CEO方毅进行了访谈,就每日互动的产品与服务和行业趋势见解等方面进行了深入交流,现将部分内容分享如下。

爱分析:从对行业和对公司服务体系产品的理解来看,您会把每日互动10周年的发展分为哪几个阶段?

方毅:每日互动最开始做了SDK帮助开发者解决推送的技术问题。2019年上市之后,每日互动在“送水工”方面继续扎实的发展,建立了开发者服务事业部。推送服务是每日互动的底座基础。

2014年10月份之后,每日互动开始发力大数据领域,并且基于D-M-P架构培养自身数据能力。

后来,每日互动发现很多企业缺乏“治理数据”的能力和将大数据用于实践的能力。因此,每日互动在今年上半年的时候把相关的能力抽取出来,开始打造治数平台,专门服务于企业单位的数据闭环处理。治数平台就像国家的大庆油田,在当地完成石油炼化,把大数据变成能力输出。

未来一两年之后,会有更多完成了大数据“自给自足”的公司,愿意把数据能力通过每日互动的平台开放出来,每日互动就变成了如壳牌这类的石油提炼和贸易公司。

总结来说,每日互动战略上的三步走,用石油来比喻,第一是实现自给自足,第二是把石油能力输出出去,第三是成为全球石油贸易的贸易商,实现数据价值的流转。

爱分析:D-M-P架构是指什么?

方毅:每日互动将数据智能分成D-M-P三层结构。D是Data,是核心的数据底层;中间层是Machine,承载数据分析方法和机制。上层是非常重要和稀缺的People层次,People指的是专业人才,每日互动结合行业专家理解,与垂直领域进行深度结合。比如开发者运营服务方面,每日互动在业务中充分了解APP市场需求,并与APP方保持密切的交流与沟通,通过将各家方法论集大成,形成产品化方法论。实现行业理解完之后从不同行业的业务逻辑中抽取共性,形成标准化数据能力和标签。

爱分析:在第二阶段,把数据加工和价值化的能力作为一种工具输出的时候,产品本身的架构是怎样的?

方毅:每日互动更多会基于云原生的系统方式进行应用搭载,做的是Data middleware ,帮助大数据快速的分析。治数平台底层会用数据湖和数据仓库把数据汇总在一起。每日互动内部把数仓叫作数据半成品,需要进行进一步加工。因此,之后有数据分析师和数据建模师进行数据分析,最上层会形成各种各样的仪表盘,服务于决策者。

爱分析:在第三阶段,如何理解半年报中提到的“和合作伙伴进行技术能力的互补、数据资源的整合和业务资源的拓展”?

方毅:每日互动现在不将第三阶段作为重点,目前的尝试主要集中在自己参股和投资的企业当中。例如,在高速信息化中台的治理过程中,每日互动成为浙江省高速信息公司的股东,深入帮助该企业进行技术能力、产业方向的国企混改。

前期研发阶段,浙江省高速信息公司前期分派团队入驻每日互动。后期实施阶段,每日互动分派团队入驻该公司展开落地部署。

爱分析:公共服务领域的数治小脑包括规划数盘、交通数盘、人口数盘、经济数盘,这4个数盘的底层业务逻辑是怎样的?

方毅:人脑当中有脑干、小脑、大脑。脑干是负责生命保障系统。小脑管理人体肌肉平衡,城市交通解决的就是平衡问题。大脑负责对过去、现在和未来做出研判,做出决策。每日互动将自身精细化定位于数治小脑的建设,通过协调数治平衡,以其灵活、实用、高效的特点,创新性解决社会治理的场景痛点

爱分析:能否举例介绍,上述四个数盘的应用场景?

方毅:人口数盘:把人口精细化的分成百米级的网格,进行大数据分析。例如,在每日互动的影响下,浙江大学附属第一医院进行了位置规划调整。原来主城区医院充足,供过于求;城西医院不足,市民需要到主城区进行就医,容易导致交通拥堵,因此浙江大学附属第一医院计划把妇幼保健科和妇产科移到城西。

车辆数盘:一般来说,地方政府去实现城市车辆统计难度很大。每日互动可以通过大数据实现路段级别的实时车辆数及车速计算,并输出给地方政府。小脑服务较灵活、可操作性强,其他区县、地市能够非常便利地得到数治理小脑的服务。

经济数盘:大量公司的注册地跟办公地是分离的,经济数盘可以用大数据的方法将注册地和实际办公地合并在一起,精确的告诉政府、园区的领导,其所在辖区每亩地、每幢楼、每平方米能够实现的税收和所拥有的人才力量,帮助政府和园区领导做出判断。

爱分析:针对移动互联网业务,如何理解半年报中提到的“进行拓展增量、创建多触点的服务模式”?

方毅:指的是每日互动提出的6R模型,即Recruitment(拉)、Reproduction(推)、Retargeting(回)、Retention(忆)、Revenue(收)、Reservation(留),覆盖App开发者从获客-激活-变现的闭环。基于6R理论,每日互动会给开发者提供一个运营平台,教开发者如何精细化运营用户,运营平台的效果非常好。

爱分析:每日互动的联合实验室和研究院提供哪些技术能力的支持?

方毅:今年,每日互动设立了“西湖数据智能研究院”,从技术与数据、产品与模式创新等方面进行探索及研究,聚焦数据智能的前沿创新与应用。此外,公司还与各类顶尖科研机构、高等学府成立多个数据智能联合实验室,共同推进大数据、人工智能等尖端技术的发展。

西湖数据智能研究院的主要研究的领域包括动态本体、人工智能、安全计算等几个方面。其中一个是动态本体数据库,把多源异构数据用知识图谱动态本体进行呈现和研判。每日互动的动态本体数据库对标美国的Palantir,成长的非常快。

再比如跨时空分析半年的数据,以前要几个小时甚至几天才能出分析结果,基于治数平台的相关能力,可以三秒钟完成数据分析,这中间的数据算法迭代能力不是一般的开发工程师能够实现的。

交通数盘也是西湖数据智能研究院的产物,交通数盘分析中国每一条道路上的实时人口和车辆数据,是由每日互动的一位技术高手带领三五人的小团队,用两个多月时间实现的。

爱分析:未来哪个行业的潜在市场规模更大?公司是否会有重点布局的行业?

方毅:每日互动目前为止梳理了大数据应用的五个领域,未来会在这五个领域做大数据深耕。第一个方向是面向中国的互联网企业和开发者,也是每日互动的基本盘。

第二个方向是公共服务,G20之后产生了政府相关的服务,新冠抗疫之后,出现了更多政府城市大脑当中的数治小脑的需求。

第三个方向是每日互动坚持了很多年的品牌精准营销服务。我们基于大数据能力为品牌主提供用户洞察和精准投放定向服务。目前这部分市场非常可观,每日互动相关业务正在快速的崛起和拓展。

第四个方向是针对于智能风控的赛道,包括了金融的风控,如帮助银行识别客户的风险系数等相关方面的分析。以及非金融风控方面,比如打车类软件客户线下接触有发生高风险犯罪的可能,智能风控可以通过大数据去判断相关的风险系数。

第五个方向是大健康领域。新冠抗疫中每日互动已经有大数据在大健康领域的应用,未来如何更好的将数据用起来,是每日互动积极探索的方向。

图:公司布局五大行业

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