北京2019年4月29日 /美通社/ -- 德拓信息創(chuàng)始人謝赟日前在2019中國(guó)數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)新大會(huì)上發(fā)表《當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見(jiàn)價(jià)值創(chuàng)新》的演講，談及大數(shù)據(jù)的價(jià)值，稱大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新可以給大家?guī)?lái)新的洞察和認(rèn)知。
謝赟認(rèn)為，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各個(gè)行業(yè)非常重要的資源，也成為了各個(gè)行業(yè)創(chuàng)新的一個(gè)動(dòng)力，比如，抖音、頭條、淘寶，都是用數(shù)據(jù)在驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。
“對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，由于人口眾多，社會(huì)復(fù)雜，加上民眾對(duì)隱私的容忍度比較高，就使得中國(guó)有可能成為在人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代的領(lǐng)先者?！?/p>
大數(shù)據(jù)有非常高的價(jià)值。謝赟說(shuō)，以前拍一個(gè)視頻只知道在哪里拍的，現(xiàn)在則可以知道人穿什么衣服，多大年紀(jì)，當(dāng)5G時(shí)代到來(lái)，讓所有的數(shù)據(jù)全部連接在一起時(shí)，數(shù)據(jù)就可能變成一個(gè)大池子。
“我們花了一個(gè)多月的時(shí)間做了一個(gè)在逃人員的管控平臺(tái)，半個(gè)月抓了11個(gè)，這就是價(jià)值，把不知道的人都找出來(lái)，所以我們叫數(shù)據(jù)即洞察?！?/p>
Hello Data 2019年中國(guó)數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)新大會(huì)由德拓信息、來(lái)也、UCloud、神策數(shù)據(jù)、佳格天地、海量信息、中國(guó)電信集成、爻拓信息、點(diǎn)炻科技聯(lián)合主辦，會(huì)上還宣布成立了“DI 2048”產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。
以下是德拓信息創(chuàng)始人謝赟演講實(shí)錄：
謝赟：今天我跟大家分享的主題是當(dāng)大數(shù)據(jù)遇見(jiàn)價(jià)值創(chuàng)新，創(chuàng)新是人類(lèi)進(jìn)步一個(gè)非常重要的動(dòng)力。
大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新和以前確實(shí)有非常大的區(qū)別，數(shù)據(jù)既大且模糊，通過(guò)我的分享，希望能夠給大家?guī)?lái)一些新的洞察和認(rèn)知。
首先德拓信息到今天做過(guò)非常多的重大項(xiàng)目，我們做過(guò)海關(guān)總署的風(fēng)險(xiǎn)洞察，完成了2015年貴陽(yáng)交管的數(shù)據(jù)鐵籠，還有上海公安智慧公安，還有某市公安要案?jìng)善啤?/p>
國(guó)家在這一方面做了非常大的支持，建立了大數(shù)據(jù)局，還有數(shù)博會(huì)連續(xù)辦了四年，這些證明國(guó)家層面上在大數(shù)據(jù)是非常支持的。更重要的是還做了非常多的行業(yè)，交管、運(yùn)管、國(guó)防、信訪、統(tǒng)計(jì)、醫(yī)療和金融等。
數(shù)據(jù)成了各行業(yè)重要資源
作為德拓信息這樣一個(gè)微觀公司來(lái)講，能參與到這么多的行業(yè)，在每個(gè)行業(yè)都產(chǎn)生了真正的數(shù)據(jù)價(jià)值，我想只說(shuō)明一點(diǎn)，數(shù)據(jù)真的成了各個(gè)行業(yè)非常重要的資源，也成為了各個(gè)行業(yè)創(chuàng)新的一個(gè)動(dòng)力。
我覺(jué)得首先是因?yàn)檫@是業(yè)務(wù)進(jìn)化的必要。任何一個(gè)行業(yè)，任何一個(gè)組織，它的信息化建設(shè)一定是沿著我們叫數(shù)字化、數(shù)據(jù)化、智能化的方向發(fā)展，數(shù)字化是把紙質(zhì)的東西搬到系統(tǒng)中來(lái)，支撐業(yè)務(wù)的變革，是沉淀了大量的數(shù)據(jù)。這些價(jià)值對(duì)我們的業(yè)務(wù)是有更大的幫助，這些幫助是我們未知的。
再往下數(shù)據(jù)極大豐富了以后，才能實(shí)現(xiàn)智能化，相信任何組織，任何一個(gè)行業(yè)都是沿著這條路在走的。比如說(shuō)媒體、教育行業(yè)，還大量停留在數(shù)字化的階段，但是政府和商業(yè)企業(yè)大量進(jìn)入數(shù)字化階段，而我們的金融已經(jīng)邁向了智能化的階段，這是任何一個(gè)行業(yè)和組織業(yè)務(wù)進(jìn)化的必然。
第二是數(shù)據(jù)爆炸，信息化的時(shí)代是由服務(wù)器產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是每個(gè)人產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而我們知道物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是每個(gè)設(shè)備和設(shè)施都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。并且我們的感知能力也在上升，視頻、音頻和文本都因?yàn)楦兄芰Φ奶嵘?，使得我們的?shù)據(jù)資源越來(lái)越多。
原來(lái)一個(gè)視頻只知道在什么地方拍的，現(xiàn)在可以知道穿什么衣服的人，什么年紀(jì)的人。還有5G時(shí)代的到來(lái)，讓所有的數(shù)據(jù)全部連接在一起，低延時(shí)和高帶寬，讓數(shù)據(jù)變?yōu)橐粋€(gè)大池子，變?yōu)榭赡堋?/p>
第三，產(chǎn)業(yè)升級(jí)，數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘一定要基于存儲(chǔ)資源和數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在每個(gè)單位都建立了自己的平臺(tái)，如果沒(méi)有，可以向公有云進(jìn)行采購(gòu)，也變得成本非常低。同時(shí)算法模型越來(lái)越豐富，算法是可以產(chǎn)生更大的價(jià)值。
還有我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)證明了數(shù)據(jù)確實(shí)有很大的作用，抖音、頭條、淘寶，每個(gè)都是用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)他的業(yè)務(wù)，每個(gè)都是數(shù)據(jù)化的能力，所以產(chǎn)業(yè)升級(jí)也是一個(gè)必然。
第四，政策導(dǎo)向，這是一個(gè)新舊動(dòng)能的轉(zhuǎn)換，舊經(jīng)濟(jì)時(shí)代我們靠的是人口土地的資源，這是物理資源，是不可再生的，今天為止不太可能再增加。
但是新經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)一定是一個(gè)非常重要的資源，而數(shù)據(jù)是虛擬資源，它是可再生，可再利用的，所以它是新動(dòng)力的產(chǎn)業(yè)動(dòng)力的能力。
同時(shí)數(shù)據(jù)能不能變成價(jià)值，能不能變成錢(qián)，在實(shí)踐中可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是可以交易的，數(shù)據(jù)能飆升價(jià)值，中國(guó)能擁有多少數(shù)據(jù)，我們又有多大的產(chǎn)業(yè)可能呢？所以政府是非常支持的。
數(shù)據(jù)使中國(guó)成人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代領(lǐng)先者
全球競(jìng)爭(zhēng)的彎道超車(chē)，第一是農(nóng)業(yè)，還有機(jī)會(huì)變成全球第一嗎？我們現(xiàn)在國(guó)家是在保主糧，但是經(jīng)濟(jì)作物基本上放棄，因?yàn)榇笠?guī)模生產(chǎn)已經(jīng)無(wú)法比別人更有優(yōu)勢(shì)。
再來(lái)看工業(yè)，工業(yè)4.0或者智能制造，在現(xiàn)在當(dāng)前的國(guó)際格局下，我們還能拿到更先進(jìn)的技術(shù)能力去升級(jí)嗎，其實(shí)已經(jīng)被受限了。但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)這個(gè)不一樣，來(lái)源于我們的人口規(guī)模，來(lái)源于社會(huì)的復(fù)雜度，以及對(duì)隱私的容忍度。
而我們國(guó)家人口眾多，社會(huì)復(fù)雜，包括我們民眾對(duì)隱私的容忍度比較高，使得我們有可能成為在人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代的領(lǐng)先者，這是國(guó)家不遺余力在提倡的一個(gè)非常重要的原因。
基于這四點(diǎn)，數(shù)據(jù)的價(jià)值勢(shì)不可當(dāng)。數(shù)據(jù)價(jià)值真的很簡(jiǎn)單嗎？在TO C市場(chǎng)，我們認(rèn)為價(jià)值即效益，因?yàn)閿?shù)據(jù)價(jià)值是和收入完全掛鉤的，我們經(jīng)常知道的畫(huà)像體系和推薦體系，精準(zhǔn)描述一個(gè)人，把商品推薦給他，產(chǎn)生價(jià)值，他們應(yīng)對(duì)的是什么樣的環(huán)境？
他們應(yīng)對(duì)的是消費(fèi)的個(gè)性化，當(dāng)消費(fèi)個(gè)性化的時(shí)候，數(shù)據(jù)是唯一能夠洞察到消費(fèi)者的一個(gè)武器，我必然要用大數(shù)據(jù)來(lái)做。
大數(shù)據(jù)在TO B領(lǐng)域是有重要作用
我們?cè)賮?lái)看TO C消費(fèi)者數(shù)據(jù)只有20%，數(shù)據(jù)量更大的TO B市場(chǎng)，在商業(yè)市場(chǎng)我們認(rèn)為價(jià)值即效率，不管是收益，還有風(fēng)險(xiǎn)控制，還有包括精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，包括流程效能，對(duì)于一個(gè)組織來(lái)講更復(fù)雜。
目前碰到了不確定性，就是產(chǎn)業(yè)生態(tài)化，現(xiàn)在還有一個(gè)組織能夠在脫離產(chǎn)業(yè)存活嗎，不存在了，必須是共生的，協(xié)同的，在一個(gè)大的環(huán)境里面。
而我們用數(shù)據(jù)是可以了解這個(gè)環(huán)境的，做出正確的決策，去了解上下游的，所以大數(shù)據(jù)在TO B領(lǐng)域是有非常重要的作用。
TO G領(lǐng)域，數(shù)據(jù)有80%都在政府，TO G的數(shù)據(jù)價(jià)值即效果，它會(huì)關(guān)注非常多的內(nèi)容，因?yàn)橐粋€(gè)社會(huì)組織要比一個(gè)商業(yè)組織要更復(fù)雜，復(fù)雜度提高了以后，我們看他能用數(shù)據(jù)做什么，重要的是面對(duì)環(huán)境的無(wú)償化，我們民眾的訴求，我們外面的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，競(jìng)爭(zhēng)格局都不斷在發(fā)生變化。
這樣的情況下，我們的政府部門(mén)需要針對(duì)這種不斷變化，去做出能力回應(yīng)，比如說(shuō)海關(guān)總署要針對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)做出回應(yīng)，真的是每個(gè)只是面對(duì)這樣的場(chǎng)景嗎？其實(shí)我覺(jué)得不然，其實(shí)是三者疊加。
我們的企業(yè)難道不面臨著消費(fèi)者個(gè)性化的問(wèn)題嗎？不面臨著政策環(huán)境變化的問(wèn)題嗎？當(dāng)這三個(gè)都在疊加的時(shí)候，我們碰到一個(gè)挑戰(zhàn)，就是我們遇見(jiàn)了環(huán)境的不確定性，這對(duì)于我們來(lái)說(shuō)是最大的挑戰(zhàn)，也是數(shù)據(jù)價(jià)值和數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。
我們面對(duì)不確定性怎么辦？面對(duì)不確定性的環(huán)境一定要用確定性的能力來(lái)應(yīng)對(duì)，我們?nèi)祟?lèi)去往目的地一定有兩種方式，兩種工具，一種工具叫地圖，一種工具叫指南針，地圖我認(rèn)為他能走向目的地，是因?yàn)榄h(huán)境不變，我們可以走老路，是專家模式，我們往常所有的應(yīng)用場(chǎng)景都是專家模式。
另外一種工具是指南針，我們?cè)诖蠛Ｉ嫌心康牡?，但是我不知道怎么走，環(huán)境是在不斷的變化，用指南針指引不斷去試錯(cuò)，最終發(fā)現(xiàn)新大陸。在目前不確定性的環(huán)境下，我們要用的當(dāng)然是指南針模式，也就是說(shuō)用價(jià)值創(chuàng)新試錯(cuò)來(lái)完成。
面對(duì)未知唯有創(chuàng)新才有出路，這里面碰到了一個(gè)很巨大的挑戰(zhàn)，這個(gè)挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)創(chuàng)新過(guò)程中，有非常巨大的沉默成本，但是它的價(jià)值是不確定性的。
我們今天看到阿里，他是基于數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)生了非常大的價(jià)值，從最早C2C的交易到天貓、淘寶，再到今天的支付，以及新零售，當(dāng)然是通過(guò)數(shù)據(jù)的方式，在上面長(zhǎng)出更多的業(yè)務(wù)，但是投入有多大，阿里云的難度和挑戰(zhàn)都很大。
不能因?yàn)榻裉炜吹搅撕芏嗟膭?chuàng)新價(jià)值，就忽略了曾經(jīng)投入的巨大成本。比阿里巴巴小的組織，真的能承受這么大的成本嗎？這也是為什么很多人不敢動(dòng)手的原因，因?yàn)閿?shù)據(jù)價(jià)值未必能探索出來(lái)。
阿里巴巴也試錯(cuò)，有很多的失敗，成功的都是滄海一粟。我們要解決的是成本和價(jià)值的問(wèn)題。
大數(shù)據(jù)創(chuàng)新有六大元素
大數(shù)據(jù)創(chuàng)新過(guò)程中一共有六大元素，分別是存儲(chǔ)計(jì)算，技術(shù)平臺(tái)，分析挖掘大創(chuàng)新應(yīng)用又是一個(gè)，用四大區(qū)間來(lái)劃分，是分成四個(gè)象限，從左到左成本越來(lái)越高，從下到上，價(jià)值越來(lái)越高。
做大數(shù)據(jù)最關(guān)切的問(wèn)題，我們看到大家都在關(guān)注的首先是存儲(chǔ)計(jì)算，然后是技術(shù)平臺(tái)，然后是數(shù)據(jù)資源，這三部分的成本可能有高有低，數(shù)據(jù)資源是自己的，技術(shù)平臺(tái)可以用開(kāi)源的，存儲(chǔ)計(jì)算當(dāng)然花錢(qián)買(mǎi)。
但是價(jià)值真的和我的業(yè)務(wù)相關(guān)嗎，可能不是。真正和業(yè)務(wù)相關(guān)一定是數(shù)據(jù)治理分析挖掘，還有創(chuàng)新應(yīng)用，但是這些成本太高了，不像剛才那樣確定性的成本，買(mǎi)了就一定能用上，一定能交差。
我們把價(jià)值高的部分的成本降下來(lái)，怎么樣降低成本？我們找了三個(gè)方法。第一，我們探索了非常多的工具平臺(tái)，我們知道如果靠人去做事情的，成本當(dāng)然高，但是我有工具，我有鏟子，可以用拖拽的方式，不用探索的方式，當(dāng)然成本就下降了，使得效率提升，從業(yè)人員可以變得更多，原來(lái)可以用專業(yè)工具和專業(yè)能力去做的，但是汽車(chē)就是從手動(dòng)檔變成自動(dòng)檔，讓更多的人享受駕駛的樂(lè)趣。
第二，其實(shí)價(jià)值很重要的一點(diǎn)，就是它的算法模型，也就是說(shuō)分析挖掘，如果我們積累了非常多的分析挖掘模型，我們做了一千多個(gè)算法模型，算法是開(kāi)放的，是通用的，但是模型是在不同的行業(yè)，通過(guò)相同的算法算出來(lái)的，那么這樣使得我們的能力就積累了非常多，可以使得我們的價(jià)值真正能夠落地，不斷的創(chuàng)新。
第三，我們有解決方案，也就是說(shuō)應(yīng)用，我想說(shuō)的一點(diǎn)，即便是我們有了算法模型，做了分析挖掘，但是這跟我們的價(jià)值還是有一些距離，我分析出來(lái)的問(wèn)題，我怎么解決，能不能通過(guò)數(shù)據(jù)化的方式，驅(qū)動(dòng)我的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)去解決，這是重要的，所以解決方案非常重要。
今天為止我們已經(jīng)做了20多個(gè)行業(yè)，90多個(gè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用落地，使得我們知道什么樣的行業(yè)能夠更精準(zhǔn)地去做柔性服務(wù)。
數(shù)據(jù)即洞察可以給各個(gè)行業(yè)賦能
任何這個(gè)實(shí)踐探索都變得成本都非常低，大數(shù)據(jù)是如何把探索成本降下來(lái)，但是我的價(jià)值要上升。
所以我們花了八年的時(shí)間，分了三個(gè)階段，第一個(gè)階段是通過(guò)分析數(shù)據(jù)化的能力，在存儲(chǔ)之上去做我們的工具能力。
第二個(gè)階段，我們自己下沉，自己做大數(shù)據(jù)，原來(lái)我們是不下沉的，但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)以顧客為價(jià)值，光給它一堆技術(shù)和平臺(tái)，是沒(méi)有任何的意義。我們要自己下沉，我們要自己用工具去探索，去挖掘，我們要證明我們的工具、方法論是可以的，這一步也花了四年的時(shí)間。
正如陳春花老師講的一下，數(shù)據(jù)即洞察，我們可以看到在各個(gè)行業(yè)都在賦能，我們把這個(gè)能力賦能給合作伙伴，進(jìn)展非常非常快，因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)都需要低成本的價(jià)值創(chuàng)新解決方案。
通過(guò)這種方式，我們探索了20多個(gè)行業(yè)，90多個(gè)大數(shù)據(jù)落地，結(jié)論是什么？數(shù)據(jù)洞察一共有六大方向，首先，數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)多維感知，就像我們?cè)谇嗥止?，進(jìn)博會(huì)期間把所有的數(shù)據(jù)和公安的數(shù)據(jù)匯集在一起，當(dāng)然能知道此時(shí)此刻正在發(fā)生什么，正在有什么樣的異常情況，我對(duì)這個(gè)情況非常了解。
對(duì)于一個(gè)組織來(lái)講，也是一樣的，我能知道我的企業(yè)正在生產(chǎn)什么，正在進(jìn)行什么，這是實(shí)時(shí)的洞察。
第二，數(shù)據(jù)可以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)協(xié)同，在業(yè)務(wù)組織和生態(tài)之間，有最大的問(wèn)題就是互相不協(xié)同，是因?yàn)橛胁块T(mén)強(qiáng)，有組織強(qiáng)，有生態(tài)強(qiáng)。
但是數(shù)據(jù)這個(gè)東西是透明的，當(dāng)我把數(shù)據(jù)變成一體化的時(shí)候，所有的搶在技術(shù)層面就可以被打通了，就可以驅(qū)動(dòng)所有的業(yè)務(wù)協(xié)同，我的上下游，我的生態(tài)可以做協(xié)同。
第三，數(shù)據(jù)的洞察可以助力我們精準(zhǔn)的決策，以前是靠拍腦袋說(shuō)話，但是有了數(shù)據(jù)，我一定可以做數(shù)據(jù)決策，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，機(jī)器可以自己寫(xiě)報(bào)告了。
第四，數(shù)據(jù)可以完成深度挖掘，我要通過(guò)數(shù)據(jù)真正去探索一個(gè)犯罪分子，真正去探索一個(gè)新的商機(jī)，它是可以不斷從中找到機(jī)會(huì)的，找到證據(jù)的。
第五，數(shù)據(jù)可以提供兩種無(wú)邊界的服務(wù)，第一，大數(shù)據(jù)真的可以把原來(lái)的信息化用得更好，原來(lái)的信息化是不可以自己監(jiān)管自己的，數(shù)據(jù)之間沒(méi)有去評(píng)估，當(dāng)我把所有的數(shù)據(jù)匯集在一起，我可以針對(duì)之前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可靠性去做一個(gè)評(píng)估。第二，數(shù)據(jù)可以變成一種服務(wù)能力，提供給更多的人讓他們?nèi)プ鰟?chuàng)造，甚至做交易。第三，數(shù)據(jù)可以提升效能，提升流程。
在這種情況下，我們有一些洞察，第一，我們?cè)趺醋鲞@個(gè)數(shù)據(jù)價(jià)值呢？就三句話，問(wèn)題在哪里，數(shù)據(jù)在哪里，方法在哪里，我想強(qiáng)調(diào)的只有一點(diǎn)，我們往往會(huì)本末倒置，往往我有什么數(shù)據(jù)我要做什么事，但是這個(gè)沒(méi)有用，我們還回歸到價(jià)值本身，因?yàn)閱?wèn)題是重要的，所以問(wèn)題先放在第一位，我們才能解決數(shù)據(jù)是什么，最后才能解決方法怎么用。
那么這種情況下，我們?nèi)绾蝸?lái)明晰我們的問(wèn)題呢，就是大規(guī)劃，小落地，快速試錯(cuò)，清晰問(wèn)題，在朝陽(yáng)智慧物業(yè)里面就是這么做的，大規(guī)劃也可以看成橫向規(guī)劃，縱向落地，一個(gè)存儲(chǔ)計(jì)算就可以做得非常復(fù)雜，一個(gè)業(yè)務(wù)單元從上到下我做得小一點(diǎn)，這個(gè)時(shí)候我可以明確我做的問(wèn)題對(duì)不對(duì)，只有大規(guī)劃小落地，才能不斷的清晰化。
數(shù)據(jù)維度決定了思維廣度最終決定價(jià)值
我們要把問(wèn)題從需求導(dǎo)向轉(zhuǎn)向價(jià)值導(dǎo)向，當(dāng)我們用戶不知道該做什么的時(shí)候，怎么辦？我們先做出一些東西給他看，再?zèng)Q定這個(gè)東西有沒(méi)有價(jià)值，有價(jià)值，就把它落地，試錯(cuò)成本變低了，這個(gè)東西不好，我們就推翻，這個(gè)東西好，我們就落地。
我們想強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)維度決定了思維廣度，最終決定我們的價(jià)值。貴陽(yáng)交通大數(shù)據(jù)的時(shí)候，更廣度的匯集數(shù)據(jù)的維度，協(xié)調(diào)過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，是過(guò)濾的數(shù)據(jù)，還有互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)可以收割的數(shù)據(jù)，我們稱之為地理數(shù)據(jù)。面對(duì)這些問(wèn)題，我有很多的解法，所以這是數(shù)據(jù)的價(jià)值，我們需要多維的數(shù)據(jù)。
在方法上我們有四個(gè)建議，方法在哪里？第一，要提升工具化的水平，才能讓客戶參與創(chuàng)新，我們?cè)诤ｊP(guān)總署做的項(xiàng)目一樣，正是因?yàn)槲覀冇辛丝梢暬倪@種能力，不斷把做出來(lái)的東西給到用戶看，然后我們的業(yè)務(wù)人員才能高達(dá)38次的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo)，才能參與到工作中來(lái)，最終才能把我們這個(gè)項(xiàng)目做得非常棒。因?yàn)楣ぞ呋沟梦覀兠恳粋€(gè)人能參與，如果只有高端的數(shù)學(xué)分析師才能做這個(gè)事，可能我們得到的洞察就會(huì)少很多。
第二個(gè)方法，什么叫有效的大數(shù)據(jù)落地，我們認(rèn)為要通過(guò)大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，用數(shù)據(jù)去連接三類(lèi)人，以前我們只連接了領(lǐng)導(dǎo)，只連接了一個(gè)人的項(xiàng)目基本上不太容易成功，除了連接領(lǐng)導(dǎo)去做指揮決策，一定要連接工作人員去做減負(fù)增效，同時(shí)還要連接服務(wù)對(duì)象，去做比對(duì)。服務(wù)對(duì)象是給民眾、出租車(chē)司機(jī)，甚至黑車(chē)，提供了更好的服務(wù)能力，這樣的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)一定是有價(jià)值的。
第三，我們的方法在哪里？就是我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)一定不是一個(gè)產(chǎn)品，更不是一個(gè)項(xiàng)目，而是一種持續(xù)的服務(wù)能力，今天把入室盜竊案打擊掉了，把黑車(chē)打掉了，我們必須是一種持續(xù)服務(wù)的能力，才能不斷在上面長(zhǎng)出價(jià)值，才能延續(xù)價(jià)值，所以大數(shù)據(jù)一定不是一個(gè)項(xiàng)目，更不是一個(gè)產(chǎn)品。
最后一點(diǎn)，什么來(lái)評(píng)估我們的方法，結(jié)論是有價(jià)值的，是有意義的，只有一個(gè)評(píng)估點(diǎn)，從未知到已知的洞察，才是數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)新的使命和新的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，如果我們做的東西都是已知，腦袋里都有的，只是漂亮的把它展示出來(lái)，那不是叫大數(shù)據(jù)。真正挖掘出來(lái)有價(jià)值的東西，我們不知道的，才是真正的大數(shù)據(jù)。
以前所有的業(yè)務(wù)分析都是報(bào)表，都是圖形的展示，把這個(gè)方案展示出來(lái)，這個(gè)其實(shí)都知道。
我們花了一個(gè)多月的時(shí)間做了一個(gè)在逃人員的管控平臺(tái)，半個(gè)月抓了11個(gè)，這就是價(jià)值，把不知道的人都找出來(lái)，所以我們叫數(shù)據(jù)即洞察。
沿著這些所有的方法能力，德拓信息到今天想做的就是數(shù)據(jù)智能更加洞察，真實(shí)世界和數(shù)據(jù)世界的關(guān)聯(lián)科學(xué)的研究，我們做云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和創(chuàng)新產(chǎn)品，再往上我修工程落地的方法論，和數(shù)學(xué)模型的落地。
最終我們向用戶展現(xiàn)我們的數(shù)據(jù)之美，而數(shù)據(jù)之美，我們關(guān)注在更加洞察，讓這個(gè)洞察更深，更好和更準(zhǔn)確。
