杨钊:数据提炼价值

2017-08-24

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杨钊 资深IT高级职业经理人,首席数据官联盟专家组成员,超过17年的跨国公司高管经验,先后任职于SUN、BEA(ORACLE)、BusinessObjects(SAP)等国际著名IT厂商。

 

本期特邀嘉宾首席数据官联盟发起人刘冬冬,就数据价值的提炼进行深入探讨。

 

刘冬冬:杨总好,佰数据服务哪些客户?在市场拓展中有何经验与大家分享?

 

杨钊:好的,我们公司目前主要聚焦电力、通信、政府及公共服务、金融等重点行业领域,产品和服务已成功应用于国家电网、南方电网、广东移动、人力资源与社会保障部、广州地铁、税务总局、广汽汇理等众多大型企业级客户。

 

区别于其他大数据公司,佰聆数据是以业务”为导向的大数据挖掘分析应用产品及服务的综合提供商我们从事的数据挖掘分析,需要技术团队具备丰富的相关行业业务经验,需要深刻懂得客户的业务逻辑和业务知识,而这需要不断积累

 

因此,为了能够在一个行业领域中做深做细,公司在巩固和扩大原有行业市场份额的同时,只会选择在每年开拓1-2个新的行业,而不会贸然开拓太多崭新的行业客户。

 

刘冬冬:公司目前提供哪些产品和服务?

 

杨钊:佰聆数据帮企业进行客户管理、数据挖掘和商业预测。分别有三大核心产品:

 

标签库管理软件 通过不同维度的客户特征分析和标签沉淀,抽象出用户的商业全貌,为企业快速找到目标用户群体、精准定位用户需求等提供广泛的反馈信息。

 

Data Explorer DE是一款针对领域数据研究应用而开发的数据探索平台。DE面向行业数据探索需求而开发,凝聚行业业务数据分析精髓,尤其适合于常态化数据探索。内嵌高效的数据统计、分析、数据挖掘算法库,能够在此基础上设计针对特定分析应用的解决方案,并包含电力、银行、航空、电信、石油等特定领域的分析算法包,能够快速构建特定行业的分析应用

 

自然语言处理分析(BDANLP 在客户服务、风险管控、营销管理、客户洞察、知识管理、产品优化等业务领域帮助更好地利用文本信息为企业运营决策提供应用支撑。

 

刘冬冬请给我们分享产品哪些具体应用场景? 

 

杨钊:为了更好服务行业客户,我们深度调研客户的需求,形成和完善我们的产品解决方案。

 

(一)标签库管理软件

1、电力行业

需求:为了适应售电侧放开和移动互联网等信息技术快速发展的新形势,开展服务创新,全面适应新形势下企业战略发展要求,塑造安全、便捷、智能的电力服务品牌。在这种形式下,电力大用户营销管理起着举足轻重的作用,电力企业建立大用户营销服务模式是电力走向市场的必然要求。

 

解决方案:基于客户画像技术理念,以标签库建设为载体,准确识别客户特征,提升客户服务的差异化和精准度;深入洞察客户需求,提高营销策划的针对性和有效性;有效共享内部数据,落实全流程客户满意度管理。

 

2、通信行业

需求:利用大数据精确定位用户需求,对内针对性开展存量维系、精确营销、流量经营及大数据支撑服务,更好地实现增量拓展和存量维系;对外打造数据产品,开展异业合作,实现数据资产变现。

 

解决方案:随着移动互联网的发展,用户的行为也在不断的变化,所以对通信行业来说用户的画像不是一成不变的,而是随时会以一个新的面孔展示在企业的面前,这就需要对用户行为进行实时分析,实时更新用户标签,重构用户画像,把握用户决策瞬间,将具有针对性的产品或服务推荐给客户。

 

3、金融行业

需求:金融业随着互联网的深入发展,如何吸引用户、如何针对用户设计个性化金融产品,避免业务量下降,以及刺激业绩增长。

 

解决方案:金融行业的目标用户范围比较广、偏好众多,需要对用户数据进行细致的梳理,生成标签,生成各种细分用户群,进而通过为细分用户群更有针对性的设计金融产品,提升用户数量,促进金融产品销售业绩增长。

 

(二)Data Explorer

DE的创意和设计由长期从事行业数据分析的专业人士提出,其功能细节设计来源于业务人员每天的日常分析操作需求。最终用户采用鼠标直接点击拖拽的方式,对数据进行分析和检查。所有的分析结果都可以用图形方式进行表达,并直接在图形上进行钻取、对比,分析数据序列间的相关性和差异,非常符合电力、银行、航空、电信、石油等行业用户的业务需求特点。

 

(三)自然语言处理分析(BDANLP)

1、某移动客服中心辅助智能问答系统

某移动客服中心已经建立了对应的在线客服应用系统,但是由于不能对客户的问题进行自动化识别和标准化处理,导致在线客服人员无法快速精准的在知识库中选择答案,降低了客服人员的服务效率和客户的满意度。

 

依托佰聆自然语言处理智能平台,结合某移动客服中心行业知识库,实现对文本数据进行处理、情感分析、行为分析等,准确定位问题方向,为在线客服自动推荐最优答案,并通过持续不断的自学习机制,实现系统的自我完善,提高问答准确率和服务效率,经过实际应用推荐优化命中率达 88.64%。

 

 2、某电网客服中心知识点智能推荐系统

某电网客服中心已经建立知识库系统,为一线客服人员解决来电业务解答提供知识搜索支撑,但目前知识库的检索功能较弱,无法快速解决客服人员需求,使用效率低下,无法充分体现知识库价值。

 

依托佰聆数据自然语言处理智能平台,针对客户诉求偏好,精准匹配业务知识点,关联热点知识、新知识点,有针对性的为其指定座席,提供差异化服务,从而提高用户用电感知的便捷性和满意度,降低其诉求率,提升客服人员工作效率。

 

3、某通信企业垃圾短彩信内容识别与分类系统

垃圾短信一直是困扰运营商和手机用户的难题,其严重的泛滥不仅仅严重影响人们的正常生活,而且严重影响社会稳定和公共安全,在开展点对点垃圾信息治理工作中,由于垃圾信息传播特征日趋隐蔽化,通过现有的关键字提取手段难以发现不断变化的新型垃圾短信,因此需要新的技术来支撑更新短信拦截策略,提高垃圾短信治理的效果。

 

通过佰聆数据自然语言处理智能平台的先进技术,自动对海量短信数据的处理和深入的挖掘分析,实现垃圾短信的智能识别、过滤和分类,帮助该通信企业更为全面、及时发现并阻断各种新型的垃圾短信,切实保障了用户通信安全。

 

刘冬冬:如何看待当前国内的大数据行业的机遇和挑战?佰聆数据下一步如何应对

 

杨钊:先说机遇

 

数据分析时代已经到来。 2015年整个中国大数据市场规模达到115.9亿元,同比增长38%。预计到2020年,中国大数据应用规模将达到5019.58亿元。根据Gartner的新兴技术成熟度曲线图,现如今,国外新兴行业已不再简单地提所谓的大数据,而是高级分析、机器学习等技术,并且这个趋势在未来几年会愈来愈强,中国市场比国外市场会慢上几年,但是中国也一定会呈现这种走势

 

    至于挑战

 

复合型人才匮乏。比如我们公司需要三种类型的技术人员,IT技术的、懂业务知识的、懂算法和模型的,缺一不可。目前人才市场上同时具备以上三种能力的人才是很稀有的,少之又少,所以公司在开展项目时,只能把这三种技术人员放在一起去发生化学反应,取长补短。但从另一个角度来看,正是由于复合型数据人才的缺失,这种市场空白,在一定程度上给了公司不断储备人才并发展壮大的机会。

 

    未来规划


首先是团队建设,通过提供有吸引力的薪酬待遇及股权激励,招募外部优质人才,并系统培养内部潜力股;第二是业务拓展,巩固并扩大原有行业领域的领先优势,在此基础上开拓新的行业客户,逐步占领全国市场;第三个是扩大现有产品的应用方向和领域,进一步开发新的关键技术和核心产品,形成更为完善的核心产品线,提升公司的核心竞争力;第四个是产业布局,利用多层次资本市场,选择合适的标的企业,通过并购完成产业布局。

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