В 2023 году DaaS вступит в «эпоху навигации с использованием искусственного интеллекта».

Автор|Дудо

Редактор|Пи Йе

**Произведено **Промышленник

В 2002 году в высококонкурентной Американской профессиональной бейсбольной лиге «Окленд Атлетикс» входила лишь в «нижнюю треть» с точки зрения персонала, материального оснащения и финансовой мощи.

Однако с помощью лучших студентов в области анализа данных, путем анализа данных и малоизвестной бейсбольной статистики, менеджер команды нашел группу странных бейсболистов, которые обладали эксцентричным характером, но обладали сверхспособностями в бейсболе.

Прорвав традиционную модель управления данными, мы, наконец, добились впечатляющих результатов, сравнимых с результатами могущественной команды «Нью-Йорк Янкиз».

Это история, адаптированная из реальных событий, по которой позже был снят фильм «Moneyball». На самом деле, использование анализа данных и раскрытия кейсов для победы в футбольных матчах выходит далеко за рамки этого. Тренер знаменитой американской сборной по баскетболу однажды воспользовался инструментами интеллектуального анализа данных, предоставленными IBM, чтобы на месте принять решение о замене игроков.

В настоящее время около 20 команд НБА используют программное обеспечение IBM для анализа данных для оптимизации своих тактических комбинаций.

Тренеры могут использовать портативные компьютеры для анализа данных, хранящихся на серверах Центра НБА, дома или в дороге. Каждое игровое событие будет классифицироваться в соответствии со статистикой, такой как очки, передачи, атаки и потери.

Использование больших данных для победы в футбольном матче может показаться невероятным, но в отрасли это уже стало открытой стратегией победы.

Сегодня «победа» также является общим предложением для всех отраслей и предприятий. Цифровизация достигла среднего уровня, барьеры передачи данных постепенно разрушаются, и компании видят новые пути роста.

«Когда мы выпустили этот DaaS-продукт в прошлом году, объем инвестиций в основном составлял около сотен тысяч, от двух до трехсот тысяч, от трех до четырехсот тысяч. Начиная с четвертого квартала прошлого года, мы начали получать миллионы инвестиций. Маркетинговый бюджет. ", - сказал промышленнику инсайдер отрасли.

DaaS, вышедшая на передний план, вступает в эпоху великой навигации.

DaaS, Юньци

1 декабря 2021 года Alibaba Cloud выпустила новый продукт DaaS, позиционируя свою основную продуктовую услугу как «DaaS». Суть его заключается в использовании роста, основанного на данных, в качестве двигателя для открытия и интеграции бизнес-потоков, потоков данных и рабочих процессов. предприятия, позволяя анализу данных максимизировать ценность производства и операций предприятия.

Это мгновенно вызвало бурную дискуссию в отрасли.

В марте этого года JD Cloud впервые выпустила платформу цифрового интеллекта «Uplus», нацеленную на рост бренда и закрепление нового направления DaaS.

Приход двух интернет-гигантов постепенно оживил этот путь.

На самом деле DaaS — не новая область. За последние несколько лет на пути DaaS появилось несколько относительно вертикальных звездных производителей, таких как Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei и т. д. Кроме того, некоторые производители, занимающиеся бизнесом центров обработки данных, также давно вступили на этот путь.

Уже примерно в 2015 году, с появлением автономного вождения, DaaS стал очень популярен.

DaaS (данные как услуга) фокусируется на предоставлении данных из различных источников по требованию в форме API-интерфейсов данных. Как правило, платформы DaaS также включают в себя управление метаданными, управление данными, разработку данных и другие функции. Его основная роль заключается в том, чтобы помочь предприятиям конвертировать данные. Превратите их в бизнес-возможности (чтобы удовлетворить потребности в обмене, совместном использовании и использовании данных между корпоративными приложениями и системами в режиме реального времени) и в конечном итоге решите основные проблемы роста предприятия.

В настоящее время с точки зрения источников данных направление DaaS можно разделить на три лагеря. собственной розничной платформой.Обширные услуги передачи данных.

Преимущества интернет-гигантов заключаются в следующем: во-первых, поскольку данные поступают из всех аспектов розничной торговли, они имеют большие преимущества в маркетинге. В сочетании с сильными возможностями экологического строительства и бизнес-системами крупных производителей они могут создать преимущества на интегрированном и полнофункциональном уровне.

Кроме того, поставщики интернет-облаков также могут объединить свои собственные преимущества, чтобы расширить возможности предприятий и предоставить некоторые дополнительные услуги для продуктов DaaS. Например, JD YouPlus может использовать свои собственные преимущества интегрированной цепочки поставок, чтобы быстро проверить возможности своей цепочки поставок при расширении возможностей корпоративных маркетинговых стратегий.

Вторые — это вертикальные производители, представленные Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data и т. д. Их источники данных основаны на собственных операциях бизнес-клиентов и предоставляют им услуги анализа пользователей. Преимущество заключается в возможности очистки и анализа данных, а также в достаточно глубоком проникновении в вертикальные области, что позволяет добиться более прочных связей с предприятиями. Например, Shushu Technology, как поставщик услуг по анализу игровых данных, имеет большие преимущества в сфере общеразвлечений.

Третий — производители в лице Youmi Cloud и Tianyancha.Источники данных поступают из общедоступных каналов и в основном предоставляют разные решения для разных групп клиентов. Преимущество заключается в категории опросов и анализа, которая может удовлетворить потребности в данных всех слоев общества.

Например, на платформе Youmi Cloud имеется огромное количество коммерческой информации о продуктах, рекламе, предприятиях, потребителях и т. д., что позволяет ей участвовать в электронной коммерции, играх и короткометражных драмах, а также имеет определенные преимущества. .

В общем, у каждого из этих производителей есть свои преимущества, но есть и недостатки.

Приходят новые игроки, старые игроки продолжают оттачивать свои навыки, капитал гонится за ними, а крупные производители настроены оптимистично. Но неизвестно, что индустрию DaaS создать непросто.

Видимая посадка затруднена

Компания электронной коммерции попыталась использовать платформу DaaS для улучшения своих маркетинговых результатов. Основной метод — лучше понять своих клиентов, предоставить персонализированные рекомендации и предложения, а также повысить коэффициент конверсии маркетинговой деятельности.

Однако на практике компания обнаружила, что качество данных было ненадежным, сбор данных был неполным, а результаты анализа и применения данных не были удовлетворительными.

Во-первых, компания обнаружила проблемы с качеством данных при использовании платформы DaaS, такие как отсутствие данных, неточные и устаревшие данные. Эти проблемы мешают компаниям точно понимать своих клиентов и давать точные персонализированные рекомендации и предложения.

Во-вторых, сбор данных платформ DaaS часто бывает недостаточно полным. Хотя платформа утверждала, что предоставляет исчерпывающие данные, компания на самом деле обнаружила, что платформе не удалось собрать некоторые важные данные, такие как история покупок пользователей, история просмотров и история поиска. Отсутствие этих данных не позволяет компаниям получить глубокое понимание поведения и предпочтений клиентов и проводить точные маркетинговые мероприятия.

Наконец, несмотря на то, что компания электронной коммерции потратила много времени и ресурсов на сбор и анализ данных, фактические результаты этого анализа данных и приложений не были идеальными. Например, персонализированные рекомендации и предложения, основанные на результатах анализа данных, не улучшили коэффициент конверсии, а вместо этого привели к возмущению и недовольству некоторых пользователей.

Фактически, DaaS имеет большой потенциал применения в большинстве бизнес-сценариев. Предприятия полны надежд на использование DaaS для улучшения операций и активно инвестируют ресурсы в эксперименты. Однако для подавляющего большинства предприятий большое количество проектов DaaS не принесли ожидаемых значительных улучшений.

Таким образом, такие проблемы, как ненадежное качество данных, неполный сбор данных, а также плохой анализ данных и влияние приложений, напрямую отражают текущую ситуацию с трудностями при внедрении DaaS.

Фактически, эти проблемы затрагивают не только самих поставщиков DaaS, но также во многом связаны с их сотрудничеством с независимыми поставщиками программного обеспечения.

Например, когда платформа DaaS сотрудничает с предприятием, данные, предоставляемые платформой DaaS, могут не соответствовать формату данных и стандартам внутри предприятия; на предприятии может существовать множество различных систем и платформ, и платформа DaaS требует для взаимодействия с этими системами и разработки интерфейсов, а отладка более сложна; данные, обрабатываемые платформой DaaS, могут включать корпоративную конфиденциальность и конфиденциальность, и необходимо принять эффективные меры безопасности, чтобы гарантировать, что данные не будут утечек и подделаны, в том числе другие вопросы.

Когда DaaS сотрудничает с независимым поставщиком программного обеспечения, службы данных, предоставляемые платформой DaaS, должны быть подключены к системе независимого программного обеспечения через интерфейс API. Однако API-интерфейсы разных систем различны, а сложность стыковки высока, что требует много времени и ресурсов на разработку и отладку.

Кроме того, данные, обрабатываемые платформой DaaS, часто являются очень конфиденциальными, например, информация о клиентах, данные транзакций и т. д. Поэтому в процессе передачи и хранения данных необходимо принимать эффективные меры безопасности, чтобы гарантировать, что данные не будут утечек или подделаны.

Движущая сила бизнеса по работе с данными, лежащая в основе «True and Fake DaaS»

Yuanqi Forest, ведущий бренд в отрасли, быстро завоевал рынок газированной воды с концепцией здоровья «0 сахара, 0 жиров и 0 калорий». Но в индустрии чаепития конкуренция чрезвычайно жесткая, и если не продвинешься, то отступишь. Yuanqi Forest также необходимо укреплять свои преимущества в категории газированной воды и продолжать расширять рынок.

В соответствии с этим требованием Lingyang адаптировала для него решение DaaS.

Во-первых, определить направление исследования нового продукта. Посредством иерархического анализа категорий сегментов рынка напитков компания Yuanqi Forest выделила четыре основные тенденции в области фруктовых напитков: газированная вода, чайные напитки, растительный белок и морсы. Было установлено, что категория газированной воды по-прежнему является заметной категорией на рынке напитков, и она может продолжать свои разнообразные преимущества на рынке газированной воды и продолжать прилагать усилия.

Во-вторых, разработать дифференцированную маркетинговую стратегию. Сформулируйте дифференцированные маркетинговые направления для новых продуктов, описав характеристики четырех основных категорий и мнения пользователей. Например, новый вкус газированной воды с ананасом популярен в зависимости от сезона; новый растительный белковый продукт выбран для того, чтобы приложить усилия на детском рынке, разорвав круг энергичных мам.

Наконец, реализована годовая многопиковая стратегия. 618 запустил первую попытку многокатегорийного макета; в период продвижения Double 11 была достигнута большая конверсия бизнеса, и молодые люди продолжали проникать.

В 2022 году продажи Double 11 компании Yuanqi Forest выросли на 6,18% в годовом исчислении, цена за единицу товара на одного покупателя выросла почти на 10%, а готовность потребителей к покупке возросла. По сравнению с 618 уровень активов группы А увеличился более чем на 50%, темпы роста молодежи значительно увеличились по сравнению с прошлогодним Double 11, а структура толпы бренда постепенно оптимизировалась.

В случае Yuanqi Forest мы можем найти несколько ключевых деталей для успешного внедрения DaaS.

Первый — определить направление маркетинговых данных и приложений; второй — постоянно получать представление об меняющихся на рынке данных с абсолютным профессионализмом; третий — спланировать «долгосрочный боевой план» по управлению данными.

Это ключ к решению проблем и внедрению DaaS, однако многие предприятия его часто игнорируют.

Когда предприятия осуществляют управление данными, они сосредотачиваются на управлении процедурами, сценариями и задачами данных. Такой подход не позволяет управлению данными предприятия сосредоточиться на повышении ценности данных. Это может привести к нарушению точности и надежности данных, что повлияет на бизнес-решения компании.

Когда многие предприятия развертывают DaaS, их собственные потребности не удовлетворяются, что приводит к непониманию управления и трудностям с концентрацией внимания.

Кроме того, когда предприятия осуществляют управление данными, они стремятся завершить реализацию проекта. Однако после завершения реализации проекта компания больше не обращала внимания на долгосрочность и устойчивость управления данными. Таким образом, даже после завершения реализации проекта последующее управление данными по-прежнему не имеет непрерывности и стабильности.

Точки останова в управлении затрудняют унификацию данных, что часто приводит к снижению эффективности системы безопасности данных, в результате чего управление на основе проектов становится трудно продолжать.

Вы должны знать, что унификация данных является основой реализации DaaS. С этой точки зрения это не похоже на развернутый «настоящий DaaS».

В дополнение к этому предприятия частично управляются сотрудниками, занимающимися управлением данными. Этим сотрудникам не хватает профессиональных знаний и навыков в управлении данными, что приводит к нечетким обязанностям и низкой инициативе. В результате предприятия не могут обеспечить бесперебойное управление данными.

На предприятии нет соответствующих ИТ-условий, в результате чего управление ведется неполный рабочий день, что также является важным фактором, затрудняющим внедрение DaaS. Как сказал Цай Жуйтао, партнер-основатель и технический директор Youmi Cloud: «В современную цифровую эпоху команды, которые умеют интерпретировать данные, будут иметь огромное преимущество».

Подводя итог, можно сказать, что постепенно стала ясна основная логика, лежащая в основе сложности внедрения DaaS, а именно: «устранение неполадок» при неправильном понимании руководства; «истинный и ложный DaaS» при управлении на основе проектов; и «неспособность делать то, что хочется» при частичном управлении. -Тайм-менеджмент.

Стоит отметить, что запуск крупных моделей может изменить дилемму, с которой сталкивается управление данными в рамках традиционной модели.

Большие модели делают данные более ценными

"Мы должны осознать одну вещь: владелец бренда более профессионален, чем мы, в ноу-хау. У нас есть только данные, возможности анализа и технологии, но он должен быть более профессионален, чем мы, в ноу-хау", - сказал Чжу Бин из JD Technology Solutions. , руководитель отдела решений для роста Центра, рассказал промышленникам.

Фактически, на данный момент предприятия хранят большой объем ценных данных, но преимущества и возможности, предоставляемые этими данными, не могут быть заменены поставщиками DaaS. Как сказал Чжу Бин: «В целом, нам все еще нужно научить наши бренды автономии и субъективной инициативе и передать их нашим партнерам в этих категориях. Я думаю, что для него наиболее профессионально будет делать это самому».

Однако для многих предприятий это трудный шаг. Чего стоит ожидать, так это того, что в эпоху «большой модели+» у DaaS также появятся некоторые новые возможности.

Например, с точки зрения обучения и оптимизации моделей платформа DaaS может предоставить крупную платформу для обучения и обслуживания моделей, которая поможет предприятиям проводить обучение, настройку и оптимизацию моделей. Предприятия могут использовать большие объемы данных и вычислительных ресурсов на платформе DaaS для обучения и оптимизации больших моделей, тем самым повышая точность и производительность моделей.

Что касается развертывания моделей и управления ими, платформа DaaS может предоставлять функции развертывания моделей и управления ими, позволяя предприятиям быстро развертывать большие обученные модели в производственной среде. Предприятия могут использовать платформу DaaS для выполнения операций контроля версий и обновления моделей, чтобы обеспечить стабильность и надежность моделей.

Что касается предварительной обработки и улучшения данных, платформа DaaS также может предоставлять функции предварительной обработки и улучшения данных, которые помогают предприятиям очищать, преобразовывать и маркировать необработанные данные для использования при обучении и тестировании больших моделей. Платформа DaaS также может предоставлять функции улучшения данных для повышения производительности обобщения и адаптируемости модели посредством различных преобразований и улучшений данных.

Кроме того, в области обработки естественного языка платформы DaaS могут предоставлять такие услуги, как классификация текста, анализ настроений и генерация языка. В области распознавания изображений платформа DaaS может предоставлять такие услуги, как обнаружение целей и сегментация изображений. Предприятия могут использовать эти услуги напрямую через платформу DaaS без необходимости самостоятельно создавать и обучать модели.

За пределами бизнеса безопасность также является важной функцией, то есть платформа DaaS также может обеспечивать функции безопасности данных и защиты конфиденциальности для обеспечения безопасности и конфиденциальности корпоративных данных. Платформа DaaS может предоставлять такие функции, как резервное копирование, восстановление и контроль версий данных, чтобы обеспечить безопасность и надежность данных. В то же время платформа DaaS также может предоставлять такие функции, как шифрование данных, контроль доступа и аудит безопасности для защиты конфиденциальности и целостности данных.

Другими словами, в рамках большой модели ИИ поставщики DaaS могут накапливать все больше и больше отраслевых ноу-хау, а потребности предприятий будут все больше удовлетворяться; сочетание больших моделей и DaaS может позволить предприятиям использовать его более эффективно и эффективно. точно.Большая модель.

В рамках традиционной модели компаниям необходимо самостоятельно создавать и обучать модели, что требует вложения большого количества ресурсов и времени. Более того, на эффективность этих моделей могут влиять различные факторы, такие как качество данных, выбор алгоритма и т. д. Большие модели общего назначения также помогут предприятиям преодолеть это препятствие.

В целом, «большая модель + DaaS» во многом изменит присущие нынешнему DaaS проблемы, приведя его к более благоприятному развитию и подтолкнув его в «Эру открытий».

Возможно, в будущем любая отрасль сможет быть преобразована с помощью DaaS, точно так же, как в фильме, упомянутом в начале статьи, используются данные для «Moneyball».