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2020-02-07

数据智能——TalkingData的“新赛道”

时间: 2020-02-07 编辑:

有人开玩笑说TalkingData是大数据领域商业模式的活化石,过去8年,TalkingData进行了诸多商业模式的...

有人开玩笑说TalkingData是大数据领域商业模式的活化石,过去8年,TalkingData进行了诸多商业模式的探索,而今,以数据智能与业务场景结合的模式将成为本土化的最佳实践,TalkingData也仍然坚持着“数据改变企业决策,数据改善人类生活”的初衷。

“中国企业一定会像Amazon、Google那样,走到一个利用数据做决策、利用算法做决策的时代。”崔晓波是TalkingData的创始人,8年前,创建TalkingData,就是希望用数据说话,并认为数据会改变企业做决策的方式。

在中国的大数据市场,商业模式可以说是百花齐放:如SaaS软件服务,为银行、地产等行业提供企业私有化部署的软件产品,再到做整体的数字化转型解决方案。这些商业模式在其它国家都获得了成功,但在中国却有些水土不服,原因是中国的产业结构和客户核心诉求与国外有不小的差别。

“在美国,企业的发展路径就是运用工具、用科技来提升效率;而在中国,企业的核心诉求是如何保证其在行业中继续增长。”崔晓波认为TalkingData必须找到一种让数据帮助企业实现增长的新模式,这也是TalkingData后来构建“数据智能平台”的目的,希望通过“数据+科技”的力量,帮助客户实现商业价值。

从0到1的实践

8年前,一次对移动互联网发展的讨论,让崔晓波和他的团队坚定了创业的念头。“当时智能手机刚刚兴起,我们聊到手机将来的功能,以及这个过程中数据的产生和所能发挥的作用。”崔晓波还记得,当初这个创业团队为确立公司愿景的热情讨论。

崔晓波和他的团队一直坚持认为,我国的企业会逐渐淘汰拍脑袋决策、靠直觉做事的习惯,而慢慢走向一个利用数据做决策、利用算法做决策的时代。美国质量管理专家爱德华兹·戴明曾说过,“除了上帝,所有人都要用数据说话”。而“TalkingData”的品牌名称正是延伸于此,即“用数据说话”的含义。

对崔晓波来说,创业是一件既熟悉又陌生的事情,熟悉的是曾在Oracle管理偌大的团队,积累了丰富的管理经验;陌生的是这是一个从0到1的实践,有太大的未知性。心思缜密的崔晓波在创业之初请教了多位业内前辈,也从这些“导师”身上吸收到了颇具前瞻性的行业洞察与见解。

“其实以前的管理模式都不太适用,现在很多公司面对的都是急剧的市场变化,要求公司的结构敏捷,对市场能迅速反应。而且以前更多的商业形态是建立在一个相对的信息不对称的背景下,要借助一些别人没有的资源、信息等才能获得优势。”崔晓波意识到必须创造适合自己公司的非常高效的管理体系,才能保证在这个市场里面占据先机。

在大型外企的工作经验让崔晓波深知“赋能”比“管理”更重要,“关键不是去教这些员工做什么事情,而是给员工创造环境、提供体系,招募最强的人过来,然后用赋能的方式给他们创造条件,让他们自己去发挥和创造。”崔晓波如是说。

技术的创新到变现

TalkingData的创始团队都是“技术控”。但一路走来,崔晓波现在意识到,对技术的重视既为公司成长打下坚实基础,也逐渐成为未来发展的短板。因为想在现阶段市场环境中保持发展,就一定要重视“技术变现”的速率。

四年前,TalkingData曾投入前沿感知计算领域,并对欧洲和美国的领先技术进行考察和引入,以实现例如利用手机传感器对各种生活场景和人体姿态进行判断。但是因为技术方法论的超前性,距离实际落地应用、产生商业价值还需要若干年时间。

“美国的市场发展相对较成熟,技术创新者拥有健全的退出路径。比如说被收购,再将资金投入到下一次技术创新中,形成良性循环;如果做的特别优异的,可以依靠上市募得更多的资金,持续发展。但在国内,还需要时间的沉淀才能有更完善、更良好的入场和出场环境。”崔晓波解释道,TalkingData的创新要建立在与真正业务场景的结合中,才能将技术创新转化为真正的商业价值。

过往的经历对于TalkingData后来的发展方向有重要的借鉴意义。如今5G、边缘计算、物联网的创新应用层出不穷,TalkingData也在其中发现了真正的应用刚需。“我们在2018年就投资了物联网、OTT相关的大数据企业,并与四家电视机厂商进行战略合作。我们觉得这个领域的应用场景是比较清晰的,将智能电视等智能终端数据与移动数据叠加之后,能够更好地反映出家庭人群画像和家庭场景。这能够覆盖在生活、健康、养老、教育等多方面的应用场景,又匹配目前国内消费分级、服务升级的大趋势。”崔晓波表示。

打造未来的智能企业

“未来所有的企业都可以称之为数据智能企业。”崔晓波举例道,电商平台无需生产商品,而是利用所积累的数据,再通过算法、推荐引擎,为C端客户精准推荐所需的各类商品;内容推荐平台也无需生产内容,而是基于数据和智能的能力,为C端用户提供所感兴趣的内容,并反过来助力商品和内容供应端产生收益。

在崔晓波看来,这是TalkingData的新机会。即便是数字化程度低的行业也出现了向“数据智能”发展的趋势,“大家慢慢开始转型打造以数据智能为核心的能力,尤其是以C端体验为导向的公司,这些公司产生的客户黏性和商业价值,会比供应链上游的企业高得多,所以这是一个非常典型的CtoB模式。”崔晓波总结道,企业应用数据智能的能力为C端提供极致的用户体验或者巨大的价值提升,然后再驱动整个产业链链条的解构和重构,这也是未来企业成功的关键路径。

2019年11月,一年一度的T11数据智能峰会在北京举办。TalkingData在会上正式宣布了最新战略布局,即以数据平台为支撑,借助大数据技术积累与人工智能技术创新,聚焦不同行业场景需求,并在智能化选址、销售预测、个性化推荐等方面进行深入应用,以数据和科技的力量驱动发展。

“过去一年,我们在金融、公共事业以及产业互联网营销这三个方面进行了深入的应用,利用数据智能和商业场景打造生态闭环。”崔晓波总结了TalkingData在过去一年的成绩,也指出了对数据智能未来应用方向的设想:“我们希望,未来更多的新品牌、新产品的诞生,都有TalkingData的数据模型和算法在后面做支撑。”

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