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从中台到飞轮,大模型时代数据平台再进化

2024/1/12 14:30:00

ChatGPT被称为AI的“iPhone时刻”。AI的大门逐渐开启,每一个产品、每一个业务在AI时代都有机会被改造、被创新、被升级。AI是时代给每一个企业的机遇,但对于多数企业而言,他们想拥抱AI,又茫然不知该如何入手,希望能有更具体的帮助将他们带入到AI时代。

最近,我们关注到一档短视频节目——《人均老师·云上增长季》,12位老师们带来了一系列案例和方法论。比如,火花思维将A/B测试应用于海报的设计与推送,以达到最好的效果;轻颜相机通过数据归因找到了用户的痛点;主播通过数据分析快速调整直播品类;复星集团通过数据将不同的业务串起来……

透过这一系列案例,我们注意到在数智化和 AI 时代,数据驱动的理念变得更加重要,如何建立以数据为核心的决策体系、如何利用数据来推动业务的创新和增长,也成为企业持续关注的重点。

从数据中台到数据飞轮
一场没有终点的进化

数据是数字时代的能源,是未来的生产要素,这是业界早有的共识。企业跑入AI时代的速度,很大程度取决于对数据价值的挖掘程度。

企业对于数据的使用是一个渐进的过程。从早期的Excel表格,到后来的企业级数据库产品,再到云计算时代的数据仓库……六七年前,建设大一统的数据中台一度成为一种行业共识,这股潮流也从互联网大厂向传统企业蔓延。

与这相应的,是企业对数据价值的认知也在不断进步。最初只是必须存档的数据,可查、可用,后来企业通过简单的数据分析洞察用户或市场。但是随着AI时代的到来,企业对数据的价值又有了更高的要求:驱动业务。这就要求使用数据的门槛更低,通过更方便灵活的方式,对数据能有更深度的挖掘,对业务产生直接的赋能。

也正是因为需求的变化,到了2023年,数据飞轮概念热了起来。

难道数据中台不香了?数据飞轮能带来什么不一样?

按照当年对数据中台的设定,可以理解为是一个中央厨房,对后台的数据进行汇总、整理,来支撑前台的业务。但是当庞大的数据中台建好,很多企业发现了新问题:有数据无驱动,有资产无增益。

也就是说,数据都有了,但是数据中台与业务目标出现了脱离,无法对业务产生实质作用。据 Gartner 的研究报告显示,68% 的企业数据没有被用来分析、使用;高达 82% 的企业仍处于数据孤岛之中。显然,是时候对数据中台进行升级了。

近一年,以火山引擎为代表的数据飞轮理念开始兴起,其与数据中台的核心差异在于:强调数据和业务要双向地良性驱动--数据消费是核心,一方面能够助力业务发展,另一方面也要反向促进数据资产的生产。(如上图)

数据是能源,数据飞轮与数据中台只是对能源开发、利用的不同阶段。我们可以类比人类对石油资源的开发:最初是提炼出石油气、汽油、柴油、煤油等燃料,以及润滑油、石蜡等化工原料,这些技术可以将石油转化为初级生产力,如同数据中台的阶段;后来,通过深加工产生了更高附加值的产品,比如裂解出的乙烯、丙烯等,是生产塑料、橡胶、合成纤维等化工产品的重要原料,进而生产出了更丰富的商品,融入到我们日常的各种场景中——这,就是数据飞轮阶段。

数据飞轮与数据中台是一个继承、升级的关系。数据中台侧重基础设施的建设,是相对静态的,完成了数据收集、整理的部分,但是在数据的应用上还远远不够,没能让这种生产要素的价值充分发挥出来。数据飞轮则是对数据价值的深度挖掘,更核心的一点在于与业务相融合,驱动业务发展,是动态的。如果说“数据中台”帮助企业将数据变成了资产,那么“数据飞轮”的意义则在于:资产增值,赋能业务。

2023年是AI普及的一个转折点,大模型降低了数据的使用门槛,让更多的用户可以更容易地消费数据,同时也将引发数据应用的范式革命。延续2023年的大模型热,2024年AI开始进入智能应用的规模化落地阶段。数据飞轮作为数据中台的升级,也将是AI普及的关键一步。

启动飞轮,数据是这样消费的

火山引擎主张的数据飞轮有业务应用和数据资产两个轮子,中间以数据消费为核心驱动力,数据消费促进业务增长,数据资产建设为数据消费提供基础,频繁的数据消费倒逼数据资产的建设,同时业务的增长一定程度上也为企业提供了更多的数据。在这个双循环中,数据消费是起点也是终点,是关联业务应用与数据治理的重要节点,也是企业转型升级的发展引擎。

企业到底该如何消费数据、启动飞轮呢?火山引擎携手得到共同推出《人均老师·云上增长季》,邀请来自汽车、金融、消费、互联网等不同行业的专家,讲述了他们的实践成果以及新范式下的深层思考。或产品拓新,或降本增效,或业务创新,或生态协同……为 AI 时代下企业如何用好、用活数据,提供了借鉴思路。

产品的功能都很好,但是没人用,是什么原因?

轻颜相机通过调研发现了一个痛点:用户拍照时不会摆Pose。为此团队上线了“灵感”功能,给用户提供不同场景拍照姿势的指导。但是新功能上线后,却很少有用户使用。团队为此做了归因分析,发现两个问题:一是用户并不了解这个功能的价值;二是功能入口非常深,在UI设计上有遮挡。团队针对性制定了解决方案,再用A/B测试去验证,改版后的数据得到了非常大的提升。轻颜相机通过数据的归因分析,解决了产品拓新的问题。

图:《人均老师·云上增长季》第5期-字节跳动数据平台负责人罗旋

海报制作如何能打动用户?如何推送可以实现最佳的效果?


火花思维每次上新的海报,都通过A/B测试以最快的速度看到效果反馈,好的可以得到更多的流量,不好的就直接退出。同时,设计团队通过数据分析对标签做增删改,极大地提高了设计团队的分析能力和输出能力。这些BI能力来自于数据。“建一堆指标放在那里是没有用的,被人看的数据才会形成洞见,才会形成动作。”在火花思维数据科学家 冯俊晨看来,精细管理、海报设计和推送,都可以通过数据飞轮的运转来解决。

互联网追求速度,业务出现问题如何实现分钟级的调整?

某头部主播为在618期间大干一场做足了准备,结果开播当天团队突然发现直播间流量出现断崖式下跌。团队通过数据分析发现,进入直播间的人数并没有减少,但停留时长很短、离开的人越来越多,原因是前期引入的大量用户与当时直播间正在展示的商品定位不匹配:吸引进来的用户更关注性价比,而主播正在卖奢侈品。于是团队马上调整商品,短短几分钟后直播间人气开始回升。数据消费可以大大提升业务调整的速度和效率。

造车新势力如何带给用户全新的场景与体验,让新能源汽车实现“智能化”?

作为汽车产业的新势力之一,哪吒汽车将数据飞轮应用在战略规划与决策、差异化产品竞争力优势构建、技术创新与研发效率提升、品牌营销力和低成本运营等各个方面,实现了技术对业务的深度赋能。比如通过场景引擎-个性化服务推荐功能,为用户上线车内小憩、空气净化、雨天关窗、高温空调开启、低温座椅加热、空调滤芯更换等十多个场景模式。再比如数据驱动导航优化,通过分析用户导航行为偏好,对地图导航业务进行洞察,制定出了用户体验优化方案。数据消费,让哪吒创新出与传统汽车完全不同的场景体验。

集团有多种业态,业务涉及多个产业,如何让各业务之间产生最大的协同效应?

比如围绕结婚场景,复星集团把旗下分布在不同产业的业务做了深度结合,通过数字化的方式,把客户生命周期每一个阶段的信息通过算法模型预估出来,不断进行提示、服务,从而让客户接受集团更多的商业产品组合。比如在百合佳缘相亲、恋爱,在准备婚礼阶段由地中海俱乐部(Club Med)和亚特兰蒂斯提供婚礼空间,由老庙黄金专门为婚礼场景开发“有鹊”系列产品,舍得酒也提供了与婚礼相关的特殊礼品。看似分散在不同行业的产品,通过数据消费可以形成很强的粘结,集团业务可以产生协同共振。

图:《人均老师·云上增长季》第11期-复星集团

上述这些只是一部分成功案例,数据消费理念已经从互联网行业向千行百业渗透。


人均老师中提及的数据飞轮应用落地场景

未来的AI时代,没有数据驱动的企业将无法参与到市场竞争中去,数据的价值无处不在。从数据中台向数据飞轮的进化,是当下AI加速落地的关键一步。

先人一步,火山引擎凭什么?

火山引擎不是唯一提出数据飞轮理念的,但却是把数据飞轮运用得比较成功的企业,当很多人还站在AI的门口迷茫时,火山引擎不仅自身有成功的应用实践,同时也帮助很多客户伙伴建立了自己的数据飞轮。

先人一步,火山引擎凭什么可以成为数据飞轮的引领者?

在懂懂笔记看来,火山引擎凭借的是这两点:一是字节跳动十年磨砺的经验,二是完整、简单、好用的工具。

首先,数据飞轮是在过去十年间经过字节跳动诸多业务深入验证过的。

2012年字节跳动成立的时候,中国互联网行业已经相对稳定,规模效应和网络效应显现。在这样的商业环境中诞生的字节跳动,不仅出人意料地飞速成长,并且孵化新业务的成功率也较高:其根本原因就是字节跳动是一家数据驱动的公司。

字节跳动有很强的数据驱动文化基因,通过数据发现问题、寻找原因、解决问题早已成为每一位员工骨子里的潜意识。比如字节内部有一句话:“A/B是我们的一种信仰。”比如大家听到比较多的像“今日头条”“抖音”这些名字,不是拍脑袋起的,而是通过A/B测试的方法,通过数据进行决策选出的。再聪明的人都会有信息的缺失,交给数据来决策更科学也更理性。截至2023年年中,在字节内部,每天都有超过4000组A/B实验,累计超过240万组,这正是其业务飞速增长的内动力。

其次,是完整的、低门槛、易用的数据平台和数据工具。

只有每个人都拥有数据决策的能力,才能最大限度地释放生产力。在火山引擎看来,数据飞轮有个“二八”定律:企业里至少有80%的员工,是能够通过看数据、用数据,使用数据工具,数据分析不再是高深且专业的事情;统一建设的数据资产,要能够覆盖 80% 的业务日常分析。

如何能让不懂技术的业务一线员工可以轻松地消费数据?答案就是完整的、低门槛、易用的数据平台和数据工具。早期数据使用门槛比较高,随着AI的落地,数据产品也越来越简单易用。

在数据资产轮,围绕数据建设,火山引擎提供了大数据研发治理平台DataLeap、全域数据集成DataSail、开源大数据平台EMR、湖仓一体分析服务LAS、ByteHouse等。在业务应用轮,有各类业务相关的套件,比如A/B测试的DataTester,分析用户的Datafinder,智能分析的DataWind,自动化营销的火山引擎GMP等等,这些产品都能与业务融合,帮助客户更好地洞察客户,进行业务决策。

当然,不止于此,更重要的是火山引擎也是一家云计算公司,数据和AI是这家云计算公司的两个特征标签。在AI时代,云的重要性进一步提升:开放的大模型跑在云端,云计算提供了强大的计算和存储能力,也提供了数据的管理与应用能力等等。可以说,没有云计算,所谓的AI与数据也就是空中楼阁。

【结束语】

AI时代,很多产品都值得被重新做一遍,产品包括硬件、软件、服务以及未来一切可能的创新应用场景。IDC预测到2024年全球将涌现出超过5亿个新应用,这相当于过去40年间出现的应用数总和。

每一次技术的迭代,都是在给予那些勇于创新、敢于学习和拥抱新事物的人更多脱颖而出的机会。数据技术能力强,对大模型持开放心态,同时拥有坚实云基础底座的火山引擎,无疑是穿越数智化产业周期的最佳伙伴。


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