傅志华：大数据运营三大误区

主题：“中欧微论坛|数据猿·超声波”

时间：2017年2月16日

地点：中欧国际工商学院北京校区

演讲人：傅志华 360大数据中心副总经理

大数据在实际应用中需要用到图像识别、语音识别、语义理解、深度学习等多种技术，但企业在运用这些技术时可能会陷入三个误区。

一是业务部门不知道大数据有什么用，导致技术团队、大数据团队很难办，它只能学习、研究、探索，但有可能产出并不明显。

二是企业内部数据孤岛现象非常严重，不同业务部门的数据库各自为政，想跨部门看数据都非常难。

三是组织架构问题。最常见的两种组织架构：一是每个部门都有数据团队，数据仓库标准不一样，没法做关联，导致数据资产流失；二是所有数据都放在一个中央级的数据部门里，好像是集中化管理，但业务部门会感觉数据部门高高在上，也不了解业务，结果变成了存储部门、成本部门。

这三个最常见也是最难的问题怎么解决？一是做好数据的业务规划，二是调优组织架构。

第一，在组建大数据团队时，不能闭门自己研究，而是要从结果出发，从应用场景来看，大数据能帮企业做什么？这需要企业领导人、业务负责人和大数据专家三方一起认真探讨和规划。要基于企业现状和未来两到三年发展规划的大框架去看，大数据在效率提升、业绩提升方面有哪些帮助。规划完、确定应用场景之后，再去看数据模型怎么建，产品怎么建，基于这些场景需要什么样的数据，如果数据不够，是否要与外面合作或者做交易。如果不是这个思路，就会陷入误区。

大数据在企业的应用场景就像一个金字塔。最底层是数据基础平台，基于客户数据形成客户画像，存在公司级的数据仓库里面。第一层是产品研发，通过大数据提升产品研发效率，还可以通过规模化手段实现个性化定制。另一方面是通过大数据监控异动，比如KPI下滑了，第一要能快速发现，第二在发现以后要能定位问题出在哪儿，这样会使决策足够简单。再往上还包括客户体验优化、智能客服、精准营销、战略分析、市场分析等很多层。

第二，解决组织架构的问题，这个是非技术的问题，但很重要。第一，要设立一个中央级的数据部门；第二，每个事业部里都有数据团队。中央级部门的定位更多是数据的整合、公司级数据产品的建设、平台的建设、计算能力的建设等。事业部门考虑更多的是，公司级大数据资产怎样快速响应业务需求，推动业务发展。还有一个很重要的角色是CDO，由他管大数据部门，一方面可以让大数据在决策层发挥威力，另一方面是大数据整合涉及很多部门层级，这样更好推动。