Talkingdata的正直“心态”

Business Times - - Content目录 - 撰文/张帅

从端产品到服务,需要大数据作为基础,然而在 BAT的拥抱下,第三方数据服务商喜忧参半。喜的是 BAT带起来了技术的风口,但提到技术投资领域,忧便从中来,逐渐呈现出两极分化:要么面临钱荒、要么享受着BAT的无限扶持。

T11 2018 暨 Talkingdata 数据智能峰会如期在京举办,作为一个“资深”第三方数据智能服务商,Talkingdata 在产品和服务中,着重分了三大板块,数据应用、数据平台以及咨询服务。从营销到统计分析、运营分析等技术项目,到平台再到咨询,Talkingdata 战略、产品、行业模式、人才培养等方面已形成一定规模,至今已与多个数据生态、软件与技术公司有过深刻的合作。

而本次的 Talkingdata 大会,兼首席执行官崔晓波则已“突破”为题,先后从多个方面进行了最新战略与发展情况进行了深入的解读。

Talkingdata 的“突破”

红杉中国专家合伙人车品觉在会中表示,其实在没有大数据之前,数据已经被人使用驱动,而到了 1999 年、1998年就已经对大量数据有过处理。2010 年到 2013年,人们则已能够透过数据来为商业带来改变。车品觉是一位资深的数据分析师,从汇丰银行到微软再到支付宝,他的经历为所在的企业带来了丰硕的成果,如今车品觉其实也是 Talkingdata 的智囊团、董事会顾问团的成员。相对而言,Talkingdata 的其他顾问 Eric Rosenblum、杨德斌、gordon Orr 也同样有着丰 富的技术经验,也正因此才是 Talkingdata 能够“突破”的关键点。

Talkingdata 的“突破”主要源于三个方面:一、数据智能平台升级为2.0,基于数据管理、数据工程以及数据科学的核心能力之后,又加上了安全、连接、共享三大核心内容。如今六大核心能力的数据智能2.0,可以通过数据连接,打破僵局进而匹配身份、映射。其次作为能够连接的数据,则保证了数据不同,通过算法流动解决数据安全问题。最后数据聚合可以共享在所打造的中台重复利用;二、与腾讯云深度的行业合作,在基础设施上,凭借双方的数据能力,通过互联网做了数据关联,从而合作打造了垂直场景的智选。除了智选还与京东云合作的一站式服务智赢、与电信合作所构建的小蜗牛整体营销云等;三、Talkingdata合作伙伴的共创计划——百灵计划。在接下来的一百天里将会开放数据能力以及算力,形成各种各样的计算资源,然后给合作伙伴。

当然,作为企业的核心力量,人才必不可少, Talkingdata的梧桐计划则会针对北美顶尖高校举办三届,项目辐射了近1万人,线上申请了千人北美顶级学校的学生,通过选拔将会有近百名学员进入 Talkingdata,让学生实战并给予双向选择的职业未来,以赋能更多、更加扎实的企业。

Talkingdata 开放的合作模式

如今的 Talkingdata更多的是选择与合作伙伴共创大数据生态,这也证实了 Talkingdata 对于

互联网公司之间的战役有了改观。而今也说明了互联网之间的广告、电商等基本格局已定,其战场也不分线上或者线下,“我们选择合作伙伴的标准也特别简单——谁真的愿意开放数据,愿意给实体产业赋能,就去和谁合作。综合来看,京东在数据开放上走的是最好的,这是我们选择与京东合作的原因,Talkingdata 是一家创业公司,需要迅速整合线上的资源和能力。”

事实上,针对如今的企业环境,崔晓波坦率表示大会的内容,始终在探索两个方面的问题,如何给客户创造价值以及如何证明商业模式是成立的。并通过中国软件行业举例,说明为何没有超过百亿美元的软件公司存在,美国却有多个千亿美金的软件公司。这个行业现状在崔晓波看来,首先的问题的是美国公司更愿意与别人合作,如果没有维持一个商业模式和毛利,那么就会逐步降低毛利和加剧服务耗损。其次指明B2B企业本身业务增长也需要合作,才是投资和并购来完成快速扩张。

反映在大数据领域,因为阿里和腾讯都在做自己的平台,但始终是围绕着自己的产品特点来服务。“但是 Talkingdata 相对开放的更彻底,我们说自己没有生态,因为我们没有运营场景,所以一方面对接合作伙伴客户的应用以及解决方 案、场景问题,另外则是实现数据供应。”通过开放,以及与合作伙伴共赢的方式,可能正是崔晓波七年前创业时,所想的如何将数据做到极致的问题。时至今日,真正的大数据公司应该是一个正直的心态,来面临市场,而这个阶段或许对于Talkingdata 来说非常的重要。

结语

有人说大数据可能被人们过度神化了,因为有一个有趣的现象:一个城市的文明程度可以从其厕所的卫生程度所反映出来。但是知道今天,大数据无法解释这背后的原因,究竟是城市发达了厕所自然就干净,还是厕所干净了会促进城市的发展。其实,这层意思过度扭曲了大数据的作用,毕竟该技术不是为了解释人们客观的认识,而是直接的解决商业间的运营模式不是吗?而如何提升数据分析能力,如何将数据与人的心理、行为联系不才是预测的神秘和魅力所在。

不过,单项的选择封闭式的数据始终无法进一步的扩展大数据的能力,当然 Talkingdata 的模式也并非适用。但是万物的发展始终是一个过程,究其好与坏还需要时间的考虑,那么在接下来的一段时间里,Talkingdata 开放的模式会带来怎样的改变,可能只有通过时间的考验来说明结果。

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