陈利人:毕业于卡内基梅隆大学,清华大学,计算机专业。前屏芯科技CTO,前360移动搜索技术负责人,前盘古搜索CTO。曾任Google技术负责人及软件工程师、Hubat联合创始人兼CTO,现任数知科技、乌镇智库首席科学家。
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这些迅速成长的企业,他们的成功,其实是倚靠数据驱动完成的自我蜕变,最终升级成新一代的数字企业。
今天,数字化的企业驱动发展模式,开始成为越来越多行业的共识,无论是风口不断变化的移动互联网,还是处在升级转型期的传统制造和服务业。数据将成为新能源,未来的企业都将是数字企业,依靠数据驱动实现用户运营和精益成长。
▌相对竞争优势,做好自己擅长的事
对于数据驱动为企业赋能这件事,在大数据和人工智能行业深耕多年的陈利人老师谈到,今天国内的互联网巨头们,开始纷纷布局产业互联网,其实也是共同看到了大数据技术提升企业转型升级的巨大增量市场。
但是我们也看到,以往通用性的互联网技术,难以适应现在越来越细分和多样化、精细化的行业需求。这就需要有专门的ToB企业针对行业性需求做定制化的开发。在这个过程中,就诞生了很多行业、数据和技术方向的中台企业。
这些中台企业整合行业上下游的技术和知识,包括打通数据资源和技术系统等,为不同类型的企业提供成熟的可即刻部署运用的行业性解决方案及系统。
其实除了上面任总提到的积极融入全球产业生态,还有一个重要的原因就是出于对机会成本的考虑。华为虽然也有自己的麒麟芯片,操作系统鸿蒙也一直在加速研发中,别人能做的华为也能做,但是这里就有个相对竞争优势的概念,美国科技在深度和广度上还是值得我们学习,很多小公司产品超级尖端。所以,对于全球生态中的其他公司而言,本可以将你的资源用在创造更高收益更具创新优势的事情上。
相对竞争优势:即相对优势,也称比较优势、相对利益。由英国古典经济学家李嘉图提出,是指一个生产者(个人、公司或国家)能以低于另一个生产者的机会成本生产商品或提供服务。该原理解释了双方进行贸易的好处,即使其中一方可以以比对方更少的资源进行生产,他也可以从贸易中获益,因为他可以专门从事自己具有比较优势的活动。
▌行业性的技术中台,助力企业数字化
我们现在常常会听到建设“数字中国”“智慧城市”这些政府发展的城市规划。那该如何一步步实践上面的蓝图呢?陈利人老师以自己的行业实践举了下面的例子。
和陈老师在人工智能领域针对客户进行行业性解决方案的输出一样,作为数据智能产品和平台提供商的易观,也在积极研究并推出了很多行业性的数字化解决方案。今天,易观也一直致力于将易观方舟(易观旗下的用户行为分析和精益运营产品),打造成包括金融、银行、零售和教育等行业数据驱动的技术中台。
对于易观正在做的事情,陈利人老师也一语道破了实质。现在的产业数字化,其实说到底就是以前信息流的驱动方式现在通过数据来驱动。
对于很多中小型的创业公司来说,并没有足够的能力开发一套自己的数据驱动平台,往往掣肘于资金人力、开发技术、行业经验等。就像我们在上面提到的“相对竞争优势”,易观在行业性的数字化探索方面有很多年的积淀。行业分析经验加上大数据产品开发技术,能将积累的行业知识数据建模,打造成适合企业实际运营的用户行为分析平台,提高企业运营效率,降低企业的支出成本,通过数据驱动赋能企业精益成长,这也是易观擅长的事情。
▌数据能力平民化,Argo让更多人先用起来
在推动行业数字化这件事上,为了让更多有需求的人尽快用上数据分析工具。易观在今年初针对创新团队和个人,推出了易观方舟Argo版本。Argo支持私有化部署,并且还是开放和免费的。同时,为了集中行业实践者的智慧,易观还建立了Argo开源社区,越来越多的一线产品、技术和运营开始在社区活跃并贡献优质内容。
Argo产品和开源社区的推出,陈老师认为这是件非常有意义的事情。对于企业服务工具的采购,一般企业否会经历很长的选型和决策周期。易观方舟Argo能免费让他们用起来,而且核心功能都具备,让用户在使用过程中体验到产品的核心功能点,找到工具运用的迫切需求,就像易观创始人于揚说的,让有数据分析需求的人先用起来。
陈老师也肯定了易观在践行“让数据能力平民化”路上所做的努力。一方面,免费的易观方舟Argo,降低了企业使用和实验的门槛,易观将这种数据分析能力惠及更多有数据分析需求的企业和创新团队。免费能够吸引更多的潜在用户,让他们先用起来,从有需求变为高需求。另一方面,开源共享性的行业知识,也是易观对行业数字化所做的贡献,促进行业性整体数字化发展进程。
当然,商业的本职绝不是免费。陈利人老师也希望有更高数据分析需求的企业能够成为易观的付费用户,只有稳定的收益才能保证产品平台的持续开发和优化,易观才能做出更好的工具平台服务好更多的用户。
▌国际化的技术垄断,领域压力较小
虽然大数据和人工智能等前沿科学肇始于美国,但这个领域更多的技术知识是开源共享的,比如人工智能领域中的某个算法,经过各个国家企业形成不同版本的迭代和应用,才形成今天广泛普适而又多样化的生态。陈老师认为,总体而言,技术知识的共享开放属性,在技术垄断和知识产权压制方面,大数据和人工智能领域的压力相对较小。但是在具体的数据源上,比如医疗等领域,各个国家有不同的管理政策和规定。
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