Em 2023, DaaS entrará na "Era da Navegação da IA"

Autor|Doudou

Editor|Pi Ye

**Produzido por **Industrialista

Em 2002, na altamente competitiva Liga Americana de Beisebol Profissional, o Oakland Athletics estava apenas entre o "terço inferior" em termos de pessoal, equipamento material e solidez financeira.

No entanto, com a ajuda dos melhores alunos em análise de dados, por meio da análise de dados e estatísticas obscuras do beisebol, o gerente do time encontrou um grupo de jogadores de beisebol estranhos que tinham personalidades excêntricas, mas superhabilidades no beisebol.

Ao romper com o modelo tradicional de gestão de dados, finalmente alcançamos resultados impressionantes, comparáveis aos do poderoso New York Yankees.

Esta é uma história adaptada de acontecimentos reais e posteriormente transformada em filme - "Moneyball". Na verdade, utilizar a análise de dados e a mineração de casos para ganhar jogos de futebol vai muito além disso. O técnico da famosa seleção americana de basquete certa vez usou as ferramentas de mineração de dados fornecidas pela IBM para decidir na hora a substituição de jogadores.

Atualmente, aproximadamente mais de 20 equipes da NBA usam software de aplicação de mineração de dados da IBM para otimizar suas combinações táticas.

Os treinadores podem usar laptops para extrair dados armazenados nos servidores do NBA Center em casa ou na estrada. Cada evento do jogo será classificado de acordo com estatísticas como pontos, assistências, ataques e reviravoltas.

Usar big data para ganhar uma partida de futebol pode parecer inacreditável, mas já se tornou uma estratégia vencedora aberta na indústria.

Hoje em dia, “vencer” é também uma proposta comum a todas as indústrias e empresas. A digitalização atingiu o nível médio, as barreiras de dados estão a ser gradualmente eliminadas e as empresas estão a descobrir novas formas de crescer.

"Quando lançamos este produto DaaS no ano passado, o valor do investimento girava basicamente em torno de centenas de milhares, duzentos a trezentos mil, trezentos a quatrocentos mil. A partir do quarto trimestre do ano passado, começamos a receber milhões de investimentos. Orçamento de marketing. " Um membro da indústria disse ao industrial.

O DaaS, que chegou à vanguarda, está entrando na era da grande navegação.

##DaaS, Yunqi

Em 1º de dezembro de 2021, o Alibaba Cloud lançou um novo produto, DaaS, posicionando seu principal serviço de produto como "DaaS".Sua essência é usar o crescimento orientado a dados como mecanismo para abrir e integrar o fluxo de negócios, fluxo de dados e fluxo de trabalho da empresa, permitindo que a inteligência de dados maximize o valor na produção e operações empresariais.

Isso instantaneamente causou uma discussão acalorada na indústria.

Em março deste ano, a JD Cloud lançou pela primeira vez a plataforma de inteligência digital "Uplus", visando o crescimento da marca e ancorando o novo caminho DaaS.

A entrada de dois gigantes da Internet gradualmente tornou esta pista novamente animada.

Na verdade, DaaS não é um campo novo. Nos últimos anos, o caminho DaaS produziu vários fabricantes estrelas relativamente verticais, como Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei, etc. Além disso, alguns fabricantes envolvidos no negócio de centros de dados também entraram nesta via há muito tempo.

Já por volta de 2015, com o advento da direção autônoma, o DaaS tornou-se muito popular.

DaaS (dados como serviço) se concentra em fornecer dados de várias fontes sob demanda na forma de APIs de dados. Geralmente, as plataformas DaaS também incluem gerenciamento de metadados, governança de dados, desenvolvimento de dados e outras funções. Seu papel fundamental é ajudar as empresas a converter dados Transforme-os em recursos de negócios (para responder às necessidades de troca, compartilhamento e uso de dados em tempo real entre aplicativos e sistemas corporativos) e, em última análise, resolva os principais problemas de crescimento da empresa.

Atualmente, em termos de fontes de dados, a trilha DaaS pode ser dividida em três campos: um é a plataforma de dados como serviço representada por Alibaba Cloud e JD Cloud, que fornece mais informações com base nos dados de terceiros gerados por sua própria plataforma de varejo.Extensos serviços de dados.

As vantagens dos gigantes da Internet são: primeiro, como os dados provêm de todos os aspectos do varejo, eles têm maiores vantagens no marketing. Juntamente com as fortes capacidades de construção ecológica e os sistemas de negócios dos grandes fabricantes, podem criar vantagens a partir de um nível integrado e completo.

Além disso, os fornecedores de nuvem da Internet também podem combinar suas próprias vantagens para capacitar as empresas e fornecer alguns serviços de valor agregado para produtos DaaS. Por exemplo, o JD YouPlus pode usar as vantagens de sua própria cadeia de suprimentos integrada para verificar rapidamente as capacidades de sua cadeia de suprimentos ao capacitar estratégias de marketing corporativo.

O segundo são os fabricantes verticais representados pela Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data, etc. Suas fontes de dados vêm das próprias operações dos clientes empresariais e fornecem serviços de análise de usuários para eles. A vantagem reside na capacidade de limpeza e análise de dados e na sua penetração suficientemente profunda em campos verticais para conseguir uma relação vinculativa mais forte com as empresas. Por exemplo, a Shushu Technology, como provedora de serviços de análise de dados de jogos, tem grandes vantagens no campo do pan-entretenimento.

O terceiro são os fabricantes representados por Youmi Cloud e Tianyancha.As fontes de dados vêm de canais públicos e fornecem principalmente soluções diferentes para diferentes grupos de clientes. A vantagem está na categoria de pesquisa e análise, que pode atender às necessidades de dados de todas as esferas da vida.

Por exemplo, existe uma grande quantidade de informações comerciais sobre produtos, anúncios, empresas, consumidores, etc. na plataforma Youmi Cloud, o que lhe permite estar envolvido em e-commerce, jogos e pequenos dramas, e tem certas vantagens .

De modo geral, cada um desses fabricantes tem suas próprias vantagens, mas também apresentam algumas deficiências.

Novos jogadores estão entrando, antigos jogadores continuam a aprimorar suas habilidades, o capital os persegue e os principais fabricantes estão otimistas. Não é surpreendente que o caminho DaaS esteja crescendo. Mas o que não se sabe é que a indústria DaaS não é fácil de fazer.

O pouso visível é difícil

Uma empresa de comércio eletrônico tentou usar uma plataforma DaaS para melhorar seus resultados de marketing, cujo principal método é entender melhor seus clientes, fornecer recomendações e ofertas personalizadas e aumentar a taxa de conversão das atividades de marketing.

No entanto, em aplicações práticas, a empresa descobriu que a qualidade dos dados não era fiável, a recolha de dados era incompleta e os resultados da análise e aplicação dos dados não eram satisfatórios.

Primeiro, a empresa descobriu problemas de qualidade de dados ao usar a plataforma DaaS, como dados ausentes, dados imprecisos e dados desatualizados. Esses problemas impedem que as empresas entendam com precisão seus clientes e façam recomendações e ofertas personalizadas e precisas.

Em segundo lugar, a recolha de dados das plataformas DaaS muitas vezes não é suficientemente abrangente. Embora a plataforma alegasse fornecer dados abrangentes, a empresa descobriu que a plataforma não conseguiu coletar alguns dados importantes, como histórico de compras dos usuários, histórico de navegação e histórico de pesquisa. A falta destes dados impossibilita que as empresas obtenham uma compreensão profunda do comportamento e das preferências dos clientes e conduzam atividades de marketing precisas.

Por fim, embora a empresa de comércio eletrônico gastasse muito tempo e recursos coletando e analisando dados, os resultados reais dessas análises e aplicações de dados não eram ideais. Por exemplo, recomendações e ofertas personalizadas baseadas nos resultados da análise de dados não melhoraram a taxa de conversão, mas geraram ressentimento e insatisfação entre alguns utilizadores.

Na verdade, o DaaS tem um grande potencial de aplicação na maioria dos cenários de negócios, uma conclusão que alcançou consenso total. As empresas estão cheias de esperança em usar DaaS para melhorar as operações e estão investindo ativamente recursos em experimentos. No entanto, para a grande maioria das empresas, um grande número de projetos DaaS não alcançou as melhorias significativas esperadas.

Em resumo, problemas como qualidade de dados não confiável, coleta de dados incompleta e análise de dados e efeitos de aplicação deficientes refletem diretamente a atual situação de dificuldade na implementação de DaaS.

Na verdade, estes problemas não afetam apenas os próprios fornecedores de DaaS, mas também têm muito a ver com a sua cooperação com os ISVs.

Por exemplo, quando uma plataforma DaaS coopera com uma empresa, os dados fornecidos pela plataforma DaaS podem não ser consistentes com o formato e os padrões de dados dentro da empresa; pode haver vários sistemas e plataformas diferentes dentro da empresa, e a plataforma DaaS precisa interagir com esses sistemas e desenvolver interfaces. e a depuração são mais difíceis; os dados processados pela plataforma DaaS podem envolver confidencialidade e privacidade corporativa, e medidas de segurança eficazes precisam ser tomadas para garantir que os dados não sejam vazados e adulterados, entre outros problemas.

Quando o DaaS coopera com o ISV, os serviços de dados fornecidos pela plataforma DaaS precisam estar conectados ao sistema ISV por meio da interface API. No entanto, as interfaces API de diferentes sistemas são diferentes e a complexidade do encaixe é alta, o que requer muito tempo e recursos para desenvolvimento e depuração.

Além disso, os dados processados pela plataforma DaaS são muitas vezes altamente sensíveis, como informações de clientes, dados de transações, etc. Portanto, medidas de segurança eficazes precisam ser tomadas durante o processo de transmissão e armazenamento de dados para garantir que os dados não sejam vazados ou adulterado.

O impulsionador do negócio de dados por trás do “DaaS verdadeiro e falso”

A Yuanqi Forest, uma marca líder no setor, ocupou rapidamente o mercado de água com gás com o conceito de saúde de "0 açúcar, 0 gordura e 0 calorias". Mas na indústria do chá, a concorrência é extremamente acirrada e, se você não avançar, recuará. A Floresta Yuanqi também precisa fortalecer suas vantagens na categoria de água com gás e continuar a expandir o mercado.

Sob essa demanda, a Lingyang customizou uma solução DaaS para isso.

A primeira é determinar a direção da pesquisa de novos produtos. Por meio de uma análise hierárquica das categorias do segmento de mercado de bebidas, a Yuanqi Forest posicionou as quatro principais tendências de bebidas de frutas: água com gás, bebidas à base de chá, proteínas vegetais e bebidas de frutas. Foi determinado que a categoria de água com gás ainda é uma categoria de destaque no mercado de bebidas, podendo continuar com suas vantagens diversificadas no mercado de água com gás e continuar a envidar esforços.

A segunda é desenvolver uma estratégia de marketing diferenciada. Formule orientações de marketing diferenciadas para novos produtos, descrevendo as características das quatro categorias principais e as percepções do usuário. Por exemplo, o novo sabor de abacaxi na água com gás é popular de acordo com a estação; o novo produto de proteína vegetal é selecionado para fazer esforços no mercado infantil, quebrando o círculo de mães de alta energia.

Finalmente, a estratégia de múltiplos picos para todo o ano é implementada. 618 lançou a primeira foto do layout multicategoria; durante o período de promoção Double 11, foi alcançada uma maior conversão de negócios e os jovens continuaram a penetrar.

Em 2022, as vendas Double 11 da Yuanqi Forest aumentaram quase 10% em relação ao ano anterior, para 618, e o preço unitário por cliente aumentou quase 10%, e a vontade de comprar dos consumidores aumentou. Em comparação com 618, o nível de activos do Grupo A aumentou mais de 50%; a taxa de crescimento dos jovens aumentou significativamente em comparação com o Double 11 do ano passado, e a estrutura de multidão da marca foi gradualmente optimizada.

No caso da Floresta Yuanqi, podemos encontrar vários detalhes importantes para a implementação bem-sucedida do DaaS.

A primeira é determinar a direção dos dados e aplicações de marketing; a segunda é obter continuamente insights sobre os dados que mudam o mercado com absoluto profissionalismo; a terceira é planejar um “plano de combate de longo prazo” para o gerenciamento de dados.

Esta é a chave para resolver problemas e implementar DaaS, mas é frequentemente ignorada por muitas empresas.

Quando as empresas conduzem a governança de dados, elas se concentram no gerenciamento de procedimentos, scripts e tarefas de dados. Esta abordagem impede que a governança de dados da empresa se concentre na melhoria do valor dos dados. Isso pode comprometer a precisão e a confiabilidade dos dados, impactando as decisões de negócios da empresa.

Quando muitas empresas implantam DaaS, suas próprias necessidades não são atendidas, resultando em uma governança do tipo mal-entendido e dificuldade de foco.

Além disso, quando as empresas conduzem a governação de dados, pretendem concluir a entrega do projeto. No entanto, após a conclusão da entrega do projeto, a empresa não continuou a prestar atenção ao longo prazo e à sustentabilidade da governação de dados. Portanto, mesmo após a conclusão da entrega do projeto, a gestão de dados subsequente ainda carece de continuidade e estabilidade.

Os pontos de ruptura de gestão dificultam a unificação dos dados, o que muitas vezes leva a uma redução no sistema de segurança de dados, resultando numa governação baseada em projetos que é difícil de continuar.

Você deve saber que a unificação de dados é a base para a implementação do DaaS. Deste ponto de vista, não parece ser um “DaaS real” implantado.

Além disso, as empresas são geridas a tempo parcial por funcionários na governação de dados. Estes funcionários carecem de conhecimentos e competências profissionais em matéria de governação de dados, o que resulta em responsabilidades pouco claras e pouca iniciativa. Como resultado, as empresas não podem garantir a implementação harmoniosa da governação de dados. Neste caso, a qualidade e fiabilidade dos dados não podem ser garantidas, e a segurança e privacidade dos dados não podem ser garantidas.

A empresa não dispõe das condições informáticas correspondentes, resultando numa gestão a tempo parcial, o que também é um factor importante que dificulta a implementação do DaaS. Como disse Cai Ruitao, sócio fundador e CTO da Youmi Cloud: “Na era digital de hoje, as equipes que são boas na interpretação de dados terão uma enorme vantagem”.

Resumindo, a lógica subjacente por trás da dificuldade da implementação de DaaS tornou-se gradualmente clara, nomeadamente, "solução de problemas" sob gestão mal-entendido; "DaaS verdadeiro e falso" sob gestão baseada em projetos; e "incapacidade de fazer o que se quer" sob parte -gerenciamento de tempo.

Vale ressaltar que o lançamento de grandes modelos pode mudar o dilema enfrentado pela governança de dados no modelo tradicional.

Modelos grandes tornam os dados mais valiosos

"Temos que perceber uma coisa: o proprietário da marca é mais profissional do que nós em Know-how. Temos apenas dados, capacidades de análise e tecnologia, mas ele deve ser mais profissional do que nós em Know-how." JD Technology Solutions Zhu Bing , chefe do Departamento de Soluções de Crescimento do Centro, disse aos industriais.

Na verdade, a partir de agora, as empresas detêm uma grande quantidade de dados valiosos, mas as vantagens e capacidades trazidas por estes dados não podem ser substituídas pelos fornecedores de DaaS. Como disse Zhu Bing: "No geral, ainda precisamos ensinar autonomia e iniciativa subjetiva às nossas marcas e entregá-las aos nossos parceiros nessas categorias. Acho que é mais profissional para ele fazer isso sozinho."

No entanto, para muitas empresas, este é um passo difícil de dar. O que vale a pena esperar é que na era do “grande modelo +”, o DaaS também tem algumas novas possibilidades.

Por exemplo, em termos de treinamento e otimização de modelos, a plataforma DaaS pode fornecer um grande treinamento de modelos e uma plataforma de serviços para ajudar as empresas a conduzir treinamento, ajuste e otimização de modelos. As empresas podem usar a grande quantidade de dados e recursos de computação da plataforma DaaS para treinar e otimizar grandes modelos, melhorando assim a precisão e o desempenho dos modelos.

Em termos de implantação e gerenciamento de modelos, a plataforma DaaS pode fornecer funções de implantação e gerenciamento de modelos, permitindo que as empresas implantem rapidamente grandes modelos treinados no ambiente de produção. As empresas podem usar a plataforma DaaS para realizar operações de controle de versão e atualização em modelos para garantir a estabilidade e confiabilidade dos modelos.

Em termos de pré-processamento e aprimoramento de dados, a plataforma DaaS também pode fornecer funções de pré-processamento e aprimoramento de dados para ajudar as empresas a limpar, transformar e rotular dados brutos para uso em treinamento e teste de grandes modelos. A plataforma DaaS também pode fornecer funções de aprimoramento de dados para melhorar o desempenho de generalização e a adaptabilidade do modelo por meio de várias transformações e melhorias nos dados.

Além disso, no campo do processamento de linguagem natural, as plataformas DaaS podem fornecer serviços como classificação de texto, análise de sentimento e geração de linguagem. No campo do reconhecimento de imagens, a plataforma DaaS pode fornecer serviços como detecção de alvos e segmentação de imagens. As empresas podem usar esses serviços diretamente por meio da plataforma DaaS, sem precisar criar e treinar modelos por conta própria.

Fora dos negócios, a segurança também é uma característica importante, ou seja, a plataforma DaaS também pode fornecer funções de segurança de dados e proteção de privacidade para garantir a segurança e a privacidade dos dados corporativos. A plataforma DaaS pode fornecer funções como backup de dados, recuperação e controle de versão para garantir segurança e confiabilidade dos dados. Ao mesmo tempo, a plataforma DaaS também pode fornecer funções como criptografia de dados, controle de acesso e auditoria de segurança para proteger a privacidade e integridade dos dados.

Em outras palavras, sob o grande modelo de IA, os fornecedores de DaaS podem acumular cada vez mais conhecimento do setor, e as necessidades das empresas serão cada vez mais atendidas; a combinação de grandes modelos e DaaS pode permitir que as empresas o utilizem de forma mais eficiente e com precisão. Modelo grande.

No modelo tradicional, as próprias empresas precisam construir e treinar modelos, o que exige investimento de muitos recursos e tempo. Além disso, a eficácia destes modelos pode ser afectada por uma variedade de factores, tais como a qualidade dos dados, a selecção de algoritmos, etc. Grandes modelos de uso geral também acelerarão as empresas na superação deste obstáculo.

No geral, o "modelo grande + DaaS" mudará em grande parte os problemas persistentes inerentes ao DaaS atual, levando-o a um desenvolvimento mais benigno e empurrando-o para a "Era das Descobertas".

Talvez, no futuro, todos os setores possam ser remodelados pelo DaaS, assim como o filme mencionado no início do artigo usa dados para “Moneyball”.