En 2023, DaaS entrará en la "Era de la navegación por IA"

Autor|Doudou

Editor|Pi Ye

**Producido por **Industrialista

En 2002, en la altamente competitiva Liga Americana de Béisbol Profesional, los Atléticos de Oakland estaban sólo entre el "tercio inferior" en términos de personal, equipamiento material y solidez financiera.

Sin embargo, con la ayuda de los mejores estudiantes en análisis de datos, mediante el análisis de datos y oscuras estadísticas de béisbol, el director del equipo encontró un grupo de jugadores de béisbol extraños que tenían personalidades excéntricas pero tenían súper habilidades en el béisbol.

Al romper con el modelo tradicional de gestión de datos, finalmente logramos resultados impresionantes, comparables a los de los poderosos Yankees de Nueva York.

Esta es una historia adaptada de hechos reales y luego llevada al cine: "Moneyball". De hecho, utilizar el análisis de datos y la extracción de casos para ganar partidos de fútbol va mucho más allá. El entrenador del famoso equipo nacional de baloncesto estadounidense utilizó una vez las herramientas de minería de datos proporcionadas por IBM para decidir en el momento reemplazar a los jugadores.

Actualmente, aproximadamente más de 20 equipos de la NBA utilizan el software de aplicación de minería de datos de IBM para optimizar sus combinaciones tácticas.

Los entrenadores pueden usar computadoras portátiles para extraer datos almacenados en los servidores del NBA Center en casa o mientras viajan. Cada evento del juego se clasificará según estadísticas como puntos, asistencias, ataques y pérdidas de balón.

Usar big data para ganar un partido de fútbol puede parecer increíble, pero ya se ha convertido en una estrategia ganadora abierta en la industria.

Hoy en día, “ganar” es también una propuesta común para todas las industrias y empresas. La digitalización ha llegado a un nivel medio, las barreras de los datos se están derribando gradualmente y las empresas están viendo nuevas formas de crecer.

"Cuando lanzamos este producto DaaS el año pasado, la cantidad de inversión fue básicamente de unos cientos de miles, de doscientos a trescientos mil, de trescientos a cuatrocientos mil. A partir del cuarto trimestre del año pasado, comenzamos a recibir millones de inversiones. Presupuesto de marketing. ", le dijo un experto de la industria al industrial.

DaaS, que ha pasado a primer plano, está entrando en su era de gran navegación.

DaaS, Yunqi

El 1 de diciembre de 2021, Alibaba Cloud lanzó un nuevo producto, DaaS, que posicionó su servicio de producto principal como "DaaS", cuya esencia es utilizar el crecimiento impulsado por datos como motor para abrir e integrar el flujo de negocios, el flujo de datos y el flujo de trabajo. de la empresa, permitiendo que la inteligencia de datos maximice el valor en la producción y las operaciones empresariales.

Instantáneamente provocó una acalorada discusión en la industria.

En marzo de este año, JD Cloud lanzó por primera vez la plataforma de inteligencia digital "Uplus", con el objetivo de hacer crecer la marca y consolidar la nueva vía DaaS.

La entrada de dos gigantes de Internet ha vuelto a animar gradualmente esta pista.

De hecho, DaaS no es un campo nuevo. En los últimos años, la pista DaaS ha producido varios fabricantes estrella relativamente verticales, como Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei, etc. Además, algunos fabricantes involucrados en el negocio de centros de datos también han entrado en este camino hace mucho tiempo.

Ya en 2015, con la llegada de la conducción autónoma, DaaS se hizo muy popular.

DaaS (Datos como Servicio) se centra en proporcionar datos de diversas fuentes bajo demanda en forma de API de datos. Generalmente, las plataformas DaaS también incluyen gestión de metadatos, gobernanza de datos, desarrollo de datos y otras funciones. Su función fundamental es ayudar a las empresas a convertir datos. activos de manera conveniente, transformarlos en capacidades de negocios (para responder a las necesidades de intercambio, intercambio y uso de datos en tiempo real entre aplicaciones y sistemas empresariales) y, en última instancia, resolver los principales problemas de crecimiento de la empresa.

En la actualidad, en términos de fuentes de datos, la pista DaaS se puede dividir en tres campos: uno es la plataforma de datos como servicio representada por Alibaba Cloud y JD Cloud, que proporciona más información basada en los datos generados por terceros. mediante su propia plataforma minorista Amplios servicios de datos.

Las ventajas de los gigantes de Internet son: primero, debido a que los datos provienen de todos los aspectos del comercio minorista, tienen mayores ventajas en marketing. Junto con las sólidas capacidades de construcción ecológica y los sistemas comerciales de los grandes fabricantes, pueden crear ventajas desde un nivel integrado y completo.

Además, los proveedores de nube de Internet también pueden combinar sus propias ventajas para empoderar a las empresas y proporcionar algunos servicios de valor agregado para los productos DaaS. Por ejemplo, JD YouPlus puede utilizar sus propias ventajas de la cadena de suministro integrada para verificar rápidamente las capacidades de su cadena de suministro al potenciar las estrategias de marketing corporativo.

El segundo son los fabricantes verticales representados por Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data, etc. Sus fuentes de datos provienen de las propias operaciones de los clientes comerciales y les brindan servicios de análisis de usuarios. La ventaja radica en la capacidad de limpieza y análisis de datos y su penetración lo suficientemente profunda en campos verticales como para lograr una relación vinculante más sólida con las empresas. Por ejemplo, Shushu Technology, como proveedor de servicios de análisis de datos de juegos, tiene grandes ventajas en el campo del entretenimiento pan.

El tercero son los fabricantes representados por Youmi Cloud y Tianyancha, cuyas fuentes de datos provienen de canales públicos y proporcionan principalmente diferentes soluciones para diferentes grupos de clientes. La ventaja radica en la categoría de encuestas y análisis, que puede satisfacer las necesidades de datos de todos los ámbitos de la vida.

Por ejemplo, hay una gran cantidad de información comercial sobre productos, anuncios, empresas, consumidores, etc. en la plataforma Youmi Cloud, lo que le permite participar en comercio electrónico, juegos y dramas cortos, y tiene ciertas ventajas. .

En términos generales, cada uno de estos fabricantes tiene sus propias ventajas, pero también algunas deficiencias.

Están llegando nuevos jugadores, los antiguos continúan perfeccionando sus habilidades, el capital los persigue y los principales fabricantes son optimistas. La explosión de la vía DaaS no es sorprendente. Pero lo que no se sabe es que la industria DaaS no es fácil de hacer.

El aterrizaje visible es difícil

Una empresa de comercio electrónico ha intentado utilizar una plataforma DaaS para mejorar sus resultados de marketing. El método principal es comprender mejor a sus clientes, ofrecer recomendaciones y ofertas personalizadas y aumentar la tasa de conversión de las actividades de marketing.

Sin embargo, en aplicaciones prácticas, la empresa descubrió que la calidad de los datos no era confiable, la recopilación de datos era incompleta y los resultados del análisis y la aplicación de los datos no eran satisfactorios.

En primer lugar, la empresa descubrió problemas de calidad de los datos al utilizar la plataforma DaaS, como datos faltantes, datos inexactos y datos desactualizados. Estos problemas impiden que las empresas comprendan con precisión a sus clientes y hagan recomendaciones y ofertas personalizadas y precisas.

En segundo lugar, la recopilación de datos de las plataformas DaaS a menudo no es lo suficientemente completa. Aunque la plataforma afirmaba proporcionar datos completos, la empresa en realidad descubrió que no recopilaba algunos datos importantes, como el historial de compras, el historial de navegación y el historial de búsqueda de los usuarios. La falta de estos datos hace imposible que las empresas obtengan una comprensión profunda del comportamiento y las preferencias de los clientes y realicen actividades de marketing precisas.

Finalmente, aunque la empresa de comercio electrónico dedicó mucho tiempo y recursos a recopilar y analizar datos, los resultados reales de estos análisis y aplicaciones de datos no fueron ideales. Por ejemplo, las recomendaciones y ofertas personalizadas basadas en los resultados del análisis de datos no mejoraron la tasa de conversión, sino que generaron resentimiento e insatisfacción entre algunos usuarios.

De hecho, DaaS tiene un gran potencial de aplicación en la mayoría de los escenarios empresariales, conclusión que ha logrado un consenso total. Las empresas tienen muchas esperanzas en el uso de DaaS para mejorar las operaciones y están invirtiendo recursos activamente en intentarlo. Sin embargo, para la gran mayoría de las empresas, una gran cantidad de proyectos DaaS no han logrado las mejoras significativas esperadas.

En resumen, problemas como la calidad de los datos poco confiable, la recopilación de datos incompleta y el análisis de datos y los efectos de la aplicación deficientes reflejan directamente la situación actual de dificultad para implementar DaaS.

De hecho, estos problemas no sólo afectan a los propios proveedores de DaaS, sino que también tienen mucho que ver con su cooperación con los ISV.

Por ejemplo, cuando una plataforma DaaS coopera con una empresa, los datos proporcionados por la plataforma DaaS pueden no ser consistentes con el formato de datos y los estándares dentro de la empresa; puede haber múltiples sistemas y plataformas diferentes dentro de la empresa, y la plataforma DaaS necesita interactuar con estos sistemas y desarrollar interfaces y depurar son más difíciles; los datos procesados por la plataforma DaaS pueden involucrar confidencialidad y privacidad corporativa, y se deben tomar medidas de seguridad efectivas para garantizar que los datos no se filtren ni se alteren, entre otras cosas. otros asuntos.

Cuando DaaS coopera con ISV, los servicios de datos proporcionados por la plataforma DaaS deben conectarse al sistema ISV a través de la interfaz API. Sin embargo, las interfaces API de diferentes sistemas son diferentes y la complejidad del acoplamiento es alta, lo que requiere mucho tiempo y recursos para el desarrollo y la depuración.

Además, los datos procesados por la plataforma DaaS suelen ser muy sensibles, como información del cliente, datos de transacciones, etc. Por lo tanto, se deben tomar medidas de seguridad efectivas durante el proceso de transmisión y almacenamiento de datos para garantizar que los datos no se filtren o manipulado.

El impulsor del negocio de datos detrás del “DaaS verdadero y falso”

Yuanqi Forest, una marca líder en la industria, ha ocupado rápidamente el mercado del agua con gas con el concepto de salud de "0 azúcar, 0 grasas y 0 calorías". Pero en la industria del consumo de té, la competencia es extremadamente feroz y si no avanzas, retrocederás. Yuanqi Forest también necesita fortalecer sus ventajas en la categoría de agua con gas y continuar expandiendo el mercado.

Ante esta demanda, Lingyang personalizó una solución DaaS para ello.

El primero es determinar la dirección de la investigación de nuevos productos. A través de un análisis jerárquico de las categorías de segmentos del mercado de bebidas, Yuanqi Forest posicionó las cuatro principales tendencias en bebidas de frutas: agua con gas, bebidas de té, proteínas vegetales y bebidas de frutas. Se ha determinado que la categoría de agua con gas sigue siendo una categoría destacada en el mercado de bebidas y puede continuar con sus ventajas diversificadas en el mercado de agua con gas y seguir haciendo esfuerzos.

El segundo es desarrollar una estrategia de marketing diferenciada. Formule direcciones de marketing diferenciadas para nuevos productos describiendo las características de las cuatro categorías principales y los conocimientos de los usuarios. Por ejemplo, el nuevo sabor a piña del agua con gas es popular según la temporada; el nuevo producto de proteína vegetal se selecciona para hacer esfuerzos en el mercado infantil rompiendo el círculo de las madres con mucha energía.

Finalmente, se implementa la estrategia de picos múltiples para todo el año. 618 lanzó la primera toma de diseño multicategoría; durante el período de promoción Doble 11, se logró una mayor conversión empresarial y los jóvenes continuaron penetrando.

En 2022, las ventas de Double 11 de Yuanqi Forest aumentaron casi un 10% interanual a 618, el precio unitario por cliente aumentó casi un 10% y aumentó la disposición de los consumidores a comprar. En comparación con 618, el nivel de activos del Grupo A ha aumentado en más del 50%; la tasa de crecimiento de los jóvenes ha aumentado significativamente en comparación con el Doble 11 del año pasado, y la estructura de público de la marca se ha optimizado gradualmente.

En el caso de Yuanqi Forest, podemos encontrar varios detalles clave para la implementación exitosa de DaaS.

El primero es determinar la dirección de los datos y las aplicaciones de marketing; el segundo es obtener continuamente conocimientos sobre los datos que cambian el mercado con absoluta profesionalidad; el tercero es planificar un "plan de combate a largo plazo" para la gestión de datos.

Esta es la clave para resolver problemas e implementar DaaS, pero muchas empresas suelen ignorarla.

Cuando las empresas llevan a cabo el gobierno de datos, se centran en gestionar procedimientos, scripts y tareas de datos. Este enfoque impide que el gobierno de datos de la empresa se centre en mejorar el valor de los datos. Esto puede hacer que la precisión y confiabilidad de los datos se vean comprometidas, lo que afectará las decisiones comerciales de la empresa.

Cuando muchas empresas implementan DaaS, sus propias necesidades no se satisfacen, lo que genera malentendidos en la gestión y dificultades para concentrarse.

Además, cuando las empresas llevan a cabo la gobernanza de datos, su objetivo es completar la entrega del proyecto. Sin embargo, una vez completada la entrega del proyecto, la empresa no siguió prestando atención al largo plazo y la sostenibilidad de la gobernanza de datos. Por lo tanto, incluso una vez finalizada la entrega del proyecto, la gestión de datos posterior todavía carece de continuidad y estabilidad.

Los puntos de interrupción de la gestión dificultan la unificación de los datos, lo que a menudo conduce a una reducción del sistema de seguridad de los datos, lo que resulta en una gobernanza basada en proyectos que es difícil de continuar.

Debes saber que la unificación de datos es la base para la implementación de DaaS, desde este punto de vista no parece ser un "DaaS real" implementado.

Además de esto, las empresas son gestionadas a tiempo parcial por empleados en materia de gobierno de datos. Estos empleados carecen de conocimientos y habilidades profesionales en materia de gobernanza de datos, lo que da lugar a responsabilidades poco claras y poca iniciativa. Como resultado, las empresas no pueden garantizar la implementación fluida de la gobernanza de datos. En este caso, no se puede garantizar la calidad y confiabilidad de los datos, ni tampoco la seguridad y privacidad de los datos.

La empresa no cuenta con las condiciones de TI correspondientes, lo que resulta en una gestión a tiempo parcial, que también es un factor importante que dificulta la implementación de DaaS. Como dijo Cai Ruitao, socio fundador y director de tecnología de Youmi Cloud: "En la era digital actual, los equipos que sean buenos interpretando datos tendrán una gran ventaja".

En resumen, la lógica subyacente detrás de la dificultad de la implementación de DaaS se ha ido aclarando gradualmente: la "solución de problemas" bajo la gestión de malentendidos; el "DaaS verdadero y falso" bajo la gestión basada en proyectos; y la "incapacidad de hacer lo que uno quiere" bajo la parte -gestión del tiempo.

Vale la pena señalar que el lanzamiento de modelos grandes puede cambiar el dilema que enfrenta la gobernanza de datos bajo el modelo tradicional.

Los modelos grandes hacen que los datos sean más valiosos

"Tenemos que darnos cuenta de una cosa: el propietario de la marca es más profesional que nosotros en know-how. Sólo tenemos datos, capacidades de análisis y tecnología, pero él debe ser más profesional que nosotros en know-how". JD Technology Solutions Zhu Bing , dijo a Industriales el jefe del Departamento de Soluciones de Crecimiento del Centro.

De hecho, a partir de ahora, las empresas poseen una gran cantidad de datos valiosos, pero los proveedores de DaaS no pueden reemplazar las ventajas y capacidades que aportan estos datos. Como dijo Zhu Bing: "En general, todavía tenemos que enseñar a nuestras marcas autonomía e iniciativa subjetiva, y dárselas a nuestros socios en estas categorías. Creo que es lo más profesional para él hacerlo él mismo".

Sin embargo, para muchas empresas, este es un paso difícil de dar. Lo que vale la pena esperar es que en la era del "gran modelo +", DaaS también tenga algunas posibilidades nuevas.

Por ejemplo, en términos de capacitación y optimización de modelos, la plataforma DaaS puede proporcionar una gran plataforma de servicio y capacitación de modelos para ayudar a las empresas a realizar capacitación, ajuste y optimización de modelos. Las empresas pueden utilizar la gran cantidad de datos y recursos informáticos de la plataforma DaaS para entrenar y optimizar modelos grandes, mejorando así la precisión y el rendimiento de los modelos.

En términos de implementación y administración de modelos, la plataforma DaaS puede proporcionar funciones de implementación y administración de modelos, lo que permite a las empresas implementar rápidamente grandes modelos capacitados en el entorno de producción. Las empresas pueden utilizar la plataforma DaaS para realizar control de versiones y operaciones de actualización de modelos para garantizar la estabilidad y confiabilidad de los modelos.

En términos de preprocesamiento y mejora de datos, la plataforma DaaS también puede proporcionar funciones de mejora y preprocesamiento de datos para ayudar a las empresas a limpiar, transformar y etiquetar datos sin procesar para su uso en la capacitación y prueba de modelos grandes. La plataforma DaaS también puede proporcionar funciones de mejora de datos para mejorar el rendimiento de generalización y la adaptabilidad del modelo a través de diversas transformaciones y mejoras de los datos.

Además, en el campo del procesamiento del lenguaje natural, las plataformas DaaS pueden proporcionar servicios como clasificación de texto, análisis de sentimientos y generación de lenguaje. En el campo del reconocimiento de imágenes, la plataforma DaaS puede proporcionar servicios como detección de objetivos y segmentación de imágenes. Las empresas pueden utilizar estos servicios directamente a través de la plataforma DaaS sin tener que crear y entrenar modelos ellos mismos.

Fuera de los negocios, la seguridad también es una característica importante, es decir, la plataforma DaaS también puede proporcionar funciones de seguridad y protección de la privacidad de los datos para garantizar la seguridad y privacidad de los datos corporativos. La plataforma DaaS puede proporcionar funciones como copia de seguridad, recuperación y control de versiones de datos para garantizar la seguridad y confiabilidad de los datos. Al mismo tiempo, la plataforma DaaS también puede proporcionar funciones como cifrado de datos, control de acceso y auditoría de seguridad para proteger la privacidad y la integridad de los datos.

En otras palabras, bajo el gran modelo de IA, los proveedores de DaaS pueden acumular cada vez más conocimientos de la industria y las necesidades de las empresas se satisfarán cada vez más; la combinación de grandes modelos y DaaS puede permitir que las empresas lo utilicen de manera más eficiente y con precisión Modelo grande.

Según el modelo tradicional, las empresas necesitan construir y entrenar modelos por sí mismas, lo que requiere invertir muchos recursos y tiempo. Además, la eficacia de estos modelos puede verse afectada por una variedad de factores, como la calidad de los datos, la selección de algoritmos, etc. Los grandes modelos de propósito general también acelerarán a las empresas a superar este obstáculo.

En general, el "modelo grande + DaaS" cambiará en gran medida los persistentes problemas inherentes del DaaS actual, llevándolo a un desarrollo más benigno y empujándolo a la "Era del descubrimiento".

Quizás, en el futuro, DaaS pueda remodelar todas las industrias, tal como la película mencionada al principio del artículo utiliza datos para "Moneyball".