TalkingData高铎:数据智能驱动数字经济

三年前TalkingData高铎提出过一个观点:大家都在讲大数据,但是由于数据的不完备性,大部分企业使用的都是“小数据”;去年在成都的大数据会议上,提出了三个数据孤岛群概念:运营商、政府和头部互联网企业(如BAT)的三大数据孤岛群各自难以打通。通过TalkingData几年来在大数据领域的实践,我们认为,大数据开始从概念走向具体应用,同样的在数据治理和数据应用层面,如果能解决好这几个问题,“开放”、“连接”、“智能”和“安全”,那么数据智能将会强烈推动数字经济的发展。

TalkingData 副总裁高铎

下面从这四个维度分享:

建立开放数据的前提

——认知到数据割裂性

移动应用层数据的割裂性,我们每个人都拥有一台智能手机,手机上少则装了十几款APP,多则上百款,每个APP的数据是割裂的,因为它属于不同的企业。

跨屏数据的割裂性,我们每个人有4个屏幕,电视、电脑、手机以及车机屏幕,它们相互间是割裂的,它们属于不同的系统,甚至不同的产业。

场景数据的割裂性,我们在商场里面,在会场,在不同的消费场景里面,都在贡献自己的数据,但它隶属于不同的消费场景。

总之,我们每个人,每时每刻都在生产数据,但是由于数据生产出去之后,分属于不同的企业,不同的机构,不同的场景。它很难关联,很难整合起来给我们提供更好的服务,这就是我们倡议要建立一个开放数据环境的前提。

如何开放数据?

——数字化、数据在线、数据实时与安全的标准开放协议

如何开放数据,需理解四个概念:

业务真正是数字化的。原因很简单,如果不是数字化的就没有了大数据的来源。

业务数据是在线的。数据只有在线,对业务的了解才能全面深刻及时。

数据是实时更新的,我们想做决策的时候,需要数字化的业务是可以实时回传到调度中心,运营中心以或者控制中心,以进行快速决策。

开放数据必须建立并遵循安全标准的开放协议。

如何连接数据?

——ID稳定性、数据可连接、安全机制

大多企业都有这样一个观点:“我有数据,这是我的资产”,但都有一个特点,就是都不愿意拿出去用,却觉得拥有无限财富。真的如此吗?其实并不是,没有应用场景的数据就是一堆字节和服务器,只是公司的成本罢了。但是,如果放出去又觉得不值得、价值低估了、安全有风险了等等。所以我们提一个概念叫数据连接。一旦能建立连接,就可以做联合建模、做深度数据挖掘,实现业务闭环,又避免了企业的各种担忧和敝帚自珍。

数据连接要求:

首先,拥有稳定加密的ID。

第二,数据是可连接的。

第三,健全的安全机制,要保证所有设备信息的安全使用,保证企业业务数据的安全使用。

如何打造 数据智能?

——数据模型、数据产品、数据场景、数据闭环反馈

在保证数据安全开放和可连接的基础上,我们才能谈数据智能。比如客户要对业务流程进行优化,可以推出针对性的数据模型进行决策;客户有新客获取及老客回流等业务需求,可以推出以目标群体数据画像为主的产品帮助客户营销;在特殊的应用场景中,如风控领域,可以帮助客户更好的区分坏人,更好的对好人的授信额度进行细化。

这里,有一个非常关键的点,我们要认识到,数据的使用是一个闭环,数据应用的过程是螺旋上升的过程。当认识到这一点,在利用数据解决问题的时候,我们才会有耐心,才真正愿意在算法模型上做投入,而不是抱着数据是万能的心思幻想着使用一下就可以毕其功于一役。

数据安全

——贯穿数据生命周期

随着大数据的发展,一方面我们享受到了带来种种好处,另一方面也让普通用户有很多质疑,大数据真的安全吗?对我们的隐私做到足够好的保护了吗?

所以我们使用大数据的时候必须要具备安全意识和并落到具体应用的每个环节。

在数据收集端,要收集合规合法的数据;在数据传输端,要做到多层加密;在数据加工端,有相应的脱敏加工机制,和分权加工机制与管理机制;在应用端,也要有相应的安全技术处理,做到各个角度都是不可逆的,不可溯源的,但又能对业务起到良性帮助的。

未来的数字经济图景

总结一下,提到未来的数字经济,我们认为:

首先,数据应该是实时在线的,且能够做批量规模化处理,同时在不同的数据源之间有开放安全的标准协议;

其次,连接层面有稳定的ID和安全机制,在AI算法上,有能解决具体业务问题的产品或者模型;

再者,应用场景是闭环、且螺旋上升的;

安全机制贯穿始终,如何强调都不为过。

这是我们从数据和技术层面理解的未来数字经济图景。