2019全球数字价值峰会 | WakeData李柯辰：用数据连接品牌和客户

8月8日~10日，2019全球数字价值峰会暨第11届IT价值峰会在海南三亚启航。IT价值峰会有着十年的传承和积累，是中国内容最前沿、规模最大、影响力最大的企业技术决策者峰会。全新升级后，本次峰会以“新坐标”为主题，与现场的300余位CIO、CTO、CEO们一同构建整个产业互联网与数字化转型的新坐标。WakeData创始人&CEO李柯辰亦受邀参加这场思想的盛宴。

科技正在深刻地改变这个世界的运行逻辑，数字化浪潮和产业互联网创造了越来越多的新物种，过去我们所熟悉并用来指导战略和行动的坐标系正在迅速地扭曲和漂移。如何碰撞出新思维，借助新技术大胆做出新实践，去探索产业互联网和数字化转型的全新可能，是整个行业都必须思考的问题。WakeData李柯辰在2019全球数字价值峰会上提出：以数据中台为载体，大数据的应用想象无限、创意无穷，可帮助企业实现数字化经营管理与智慧化用户运营。

大数据的价值在哪里

随着移动互联网的快速发展、移动终端的普及，数据呈爆发式增长，大数据产业迎来了重要的爆发期，大数据已经成为当今经济社会领域倍受关注的热点之一。拥有大量数据源的企业如百度、阿里、腾讯、京东等，都已在挖掘自身大数据的基础上，向外扩展合作方式，各行各业也都在积极拥抱这颗璀璨的科技之星，大数据应用日渐丰富。相比于传统数仓，大数据的价值主要体现在以下几点：

预测：通过数据挖掘学习、算法训练、构建预测类报表；

智能：集合机器学习、图像识别、语音识别、知识图谱等 AI 技术形成智能报表；

规模：支持每日百亿级数据及TB 到 PB 规模的数据处理；

实时：业务系统生产数据实现秒级更新，呈现在显示终端；

多样性：传统结构化的业务数据，非结构化的 IOT 数据、用户行为数据、生产系统日志等。

1大数据体系的搭建

大数据体系的搭建是以数据中台为载体的。WakeData将数据中台的部署分为三大步骤：

第一是构建基础平台，降低IT应用门槛；

第二是数据资产化，在数据资产化的基础上，数据中台能够为企业提供类互联网的数据产品与服务；

第三是数据运营，数据中台不仅仅是一个技术，还能够很好地将数据与业务场景融合在一起。比如内部管理场景，数据中台可以提供经营分析服务；在客户营销服务场景，数据中台能够帮助企业提高到店体验、做好售后服务；遇到成本管理场景，数据中台能够对供应链做预估，以降低经营成本。

2大数据赋能产品与营销

如今，线上流量见顶是一个既定的事实，而线下的流量还未被很好地收集和运营起来。那么流量扩展的答案显而易见——到线下去扩展更多流量；与此同时，问题也随之而来——该如何扩展线下流量？

首先是门店的数字化程度不够。线下流量数据的沉淀，可以通过移动设备扫码、前端设备记录等方法实现。在线下数据资产的基础上，通过WakeData数据中台，可以实现数据驱动的产品迭代、智能营销和运营服务。对于很多品牌企业而言，用户数据大多没有沉淀在企业的自有系统中。比如餐饮企业的数据掌握在O2O服务商手里、传统线下企业的数据掌握在经销商手里，类似这样的情况不在少数。但是如果无法通过数据充分了解自己的用户，企业又如何为用户提供满意度更高的产品呢？因此，WakeData数据中台希望通过数据连接品牌与用户，实现数据驱动产品迭代与运营服务，帮助企业完成客户销售到用户运营的转变升级。

3数据中台应用案例

地产案例

很多地产企业以集团化运作，业态丰富多样，涉及到的业态包含酒店、机器人、农业、社区零售服务等。在多业态的运作模式下，物业和项目的数据繁复冗杂。如此大体量的数据，在信息化程度较低的情况下，是无法为企业带来价值的，甚至可能会给企业造成管理上的麻烦。那么通过数据中台，大数据能为地产企业带来什么价值呢？

大数据支撑的数据分析大部分地产企业的数据都是通过填报产生的，而且每个区填报的数据各不相同。数据中台能够帮助企业打通多系统数据，借助数据分析工具实现多维度分析报表的实时查询；在全域数据融合打通、汇总分析的基础上实现智能营销服务。

数据资产管理

由于地产企业业务与项目数量十分庞大，且大部分由供应商承包实施，很多管理者对于公司的业务实体、企业资产并不十分清楚。针对这个痛点，WakeData数据中台能够为企业搭建全域系统架构，包括业务架构、应用架构、物理架构等，对资产模型做建模。可视化的大屏能够直观地向管理者展示整个企业的数据资产。

大数据团队共建

目前市场上的大数据人才非常稀缺，人才诉求量约为130万，而社会上实际拥有的大数据人才只有30万。数据中台构建起来后，如何使用中台提供的数据工具、如何从团队到产品、再到服务完全实现数字化，是企业下一步要考虑的问题。因此，WakeData还将帮助企业做大数据团队共建，配合企业吸纳大数据人才，建设数字化团队，逐步过渡，直到企业顺利完成数字化转型升级。

美业案例

如今，美容店的扩张更多是依赖于销售 。销售能力强，就能够快速获取顾客，实现门店的扩张。但这其实是一把双刃剑，过于依赖销售存在很大的风险，因此，如何降低对人的依赖是当前美业的一大难题。

数据收集与打通

借助类似AI测肤仪的前端硬件设施，门店能够采集到更多的线下数据，通过数据中台将用户数据与产品数据相关联，并与订单、会员等多系统打通，实现业务的数据化。对美业而言，不同的肤质数据与相对应的解决方案，统统都“记录在案，有迹可循”，当再次检测到相似的肤质数据时，系统可自动搜索到匹配的解决方案推荐给顾客。

智能营销

在数据打通的基础上，数据中台能够将用户的线下数据与线上数据相关联，将数据导入营销系统，实现智能、自动化的营销。对于首次进入线下美容店的顾客，通过数据中台将顾客的人脸数据与手机ID，或者微信相关联，后续就可通过线上渠道为其推送该美容店相关的软文，持续触达用户，实现可运营用户数量的扩大。

门店健康诊断与导购

通过门店健康诊断，美业公司可以清晰、直观地掌握用户的生命周期，根据用户生命周期调整运营方式与营销策略。此外，WakeData还提供线下门店智能导购系统，赋能一线导购。导购界面显示客户的消费记录、消费需求、品牌忠诚度等多维度信息，实现线下门店的个性化推荐服务。

4一个做大数据的小技巧

越来越多的企业都在借助大数据寻求数字化转型，但正是由于大数据神乎其神的效果，越来越多的企业开始神化大数据，也在大数据的应用过程中陷入了一些误区。但其实大数据是有边界的。比如千人千面的推荐，没有海量的数据基数，能达到的推荐效果是不够“智慧”的；再比如用AI算法做人脸识别，样本模型至少是百万级别的，识别的准确率要达到95%~97%才能够被应用。归根结底，大数据的小技巧，其实就在于“大”，只有当数据基数足够大、样本量足够丰富多样时，大数据的“神力”才能够真正发挥出来。