Q 小編
數(shù)說(shuō)故事
市場(chǎng)部
A 宣明
數(shù)說(shuō)故事
商業(yè)應(yīng)用總監(jiān)
Q：宣明老師是我們的商業(yè)應(yīng)用總監(jiān)，請(qǐng)問(wèn)你具體負(fù)責(zé)服務(wù)什么行業(yè)？這些行業(yè)在大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用上經(jīng)歷了哪些階段？
宣明：目前主要服務(wù)消費(fèi)品行業(yè)，包括日化美妝、食品、科技數(shù)碼、互聯(lián)網(wǎng)、小家電等行業(yè)。從我的視角會(huì)將其總結(jié)為以下4個(gè)階段：
-依賴(lài)大數(shù)據(jù)階段：先收集數(shù)據(jù)，做現(xiàn)階段想清楚的、技術(shù)能力許可的、ROI可接受的數(shù)據(jù)儀表盤(pán)
-依賴(lài)大數(shù)據(jù)工具型產(chǎn)品階段：有明確的需求點(diǎn)，可以使用專(zhuān)屬的數(shù)據(jù)工具來(lái)滿(mǎn)足，比如常用的微博/抖音/小紅書(shū)的傳播監(jiān)測(cè)分析、社媒平臺(tái)KOL前選等工具
-依賴(lài)大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品階段：數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景已經(jīng)相對(duì)清楚，已經(jīng)成為工作中決策時(shí)依賴(lài)的輸入，比如現(xiàn)在主流的Social Listening產(chǎn)品
-依賴(lài)端到端解決方案階段：來(lái)源于第1/2/3方數(shù)據(jù)打通、內(nèi)部工作流程自動(dòng)化、以及前三個(gè)階段磨合后更進(jìn)一步的效率提升等需求的驅(qū)動(dòng)，如：KOL管理全流程平臺(tái)、大市場(chǎng)部門(mén)使用的營(yíng)銷(xiāo)指揮中心、支持從品類(lèi)到品牌到產(chǎn)品，以及營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)分析、單帖傳播分析的升級(jí)版Social Listening-“營(yíng)銷(xiāo)監(jiān)測(cè)平臺(tái)”等。
Q：請(qǐng)問(wèn)可以概括一下，目前的技術(shù)發(fā)展，可以幫助客戶(hù)哪些普遍的需求？
宣明：在品牌營(yíng)銷(xiāo)這個(gè)領(lǐng)域下，我個(gè)人將客戶(hù)的需求劃分為三類(lèi)：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)的洞察分析、以及預(yù)測(cè)。
-數(shù)據(jù)采集：google的經(jīng)驗(yàn)理念“Don't be evil”在這個(gè)環(huán)節(jié)特別適用，數(shù)據(jù)采集一定要合法合規(guī)，這里到合法合規(guī)，技術(shù)主要保障時(shí)效性、數(shù)據(jù)量、穩(wěn)定性和安全性的問(wèn)題，可以通過(guò)分布式的互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)技術(shù)、平臺(tái)官方合作（即大家熟悉的商業(yè)接口）、數(shù)據(jù)合作伙伴們協(xié)作以及對(duì)接企業(yè)自有數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；
-數(shù)據(jù)的洞察分析：在數(shù)據(jù)收集回來(lái)后，可以通過(guò)常規(guī)的ETL（Extract抽取-Transform轉(zhuǎn)換-Load加載）的操作存放在數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)計(jì)算引擎中，現(xiàn)有的搜索引擎技術(shù)、OLAP(On-Line Analytical Processing聯(lián)機(jī)分析處理)可以支持海量數(shù)據(jù)的秒級(jí)別檢索和實(shí)時(shí)計(jì)算，讓主流應(yīng)用可以區(qū)別于傳統(tǒng)的離線報(bào)表，可以做到近乎實(shí)時(shí)的響應(yīng)，當(dāng)然對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景，依舊需要在數(shù)據(jù)處理的“時(shí)間”和數(shù)據(jù)占用的“空間”之間做平衡，現(xiàn)有技術(shù)還無(wú)法100%支持任意分析秒級(jí)別出結(jié)果；在AI技術(shù)的加持下，除了數(shù)值、文本這些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型，圖片、視頻、音頻也可以被分析處理了；
-預(yù)測(cè)：這是目前最難也是對(duì)于我們現(xiàn)有客戶(hù)最有吸引力的部分，對(duì)于預(yù)測(cè)其實(shí)更多的依賴(lài)于對(duì)于商業(yè)問(wèn)題的抽象以及大量的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建我們的預(yù)測(cè)模型，這兩個(gè)前置條件具備時(shí)，還是可以做有一定置信度的預(yù)測(cè)模型，因?yàn)槟壳暗念A(yù)測(cè)算法模型已經(jīng)相對(duì)比較成熟，例如對(duì)于商品的銷(xiāo)量預(yù)測(cè)，可以使用日均銷(xiāo)量以及節(jié)假日、大促等時(shí)間節(jié)點(diǎn)信息，可以做短周期的預(yù)測(cè)。
Q：宣明老師也是身經(jīng)百戰(zhàn)了，請(qǐng)問(wèn)你在這個(gè)行業(yè)里有什么思考可以給到我們的學(xué)員？
宣明：
行業(yè)方面
-行業(yè)發(fā)展的很快，涉及的面也很廣，個(gè)人最大的感觸就是要多向行業(yè)領(lǐng)頭羊看齊，同時(shí)也不局限于自己所處的行業(yè)，可以廣泛的溝通、探討和研究，畢竟現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代下“出圈”、“跨界”已經(jīng)成為常態(tài)
職業(yè)方面
-商業(yè)+技術(shù)這兩個(gè)塊能力均不可或缺，而目前市場(chǎng)中對(duì)于這一塊的人才缺失還是蠻多的（盡管現(xiàn)在的大學(xué)教育已經(jīng)開(kāi)始交叉學(xué)科了），所以還蠻依賴(lài)商業(yè)背景或者技術(shù)背景的童鞋在掌握好自己專(zhuān)業(yè)范圍內(nèi)的知識(shí)的同時(shí)，要找到平臺(tái)或者圈子來(lái)將另一塊能力補(bǔ)充上
-21世紀(jì)了，確實(shí)需要人人都會(huì)編程（coding）了，建議童鞋們可以體驗(yàn)一下用代碼來(lái)處理數(shù)據(jù)的感覺(jué)，有了這一番體驗(yàn)，對(duì)于商業(yè)問(wèn)題到技術(shù)落地的可行性判斷會(huì)有更敏銳的直覺(jué)和評(píng)估的能力
