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致數字化轉型:數據智能大格局,基礎構架hin重要

大數據 發(fā)表時間:2018/7/16 15:15:34??作者:ruanwensd??

大數據 發(fā)表時間:2018/7/16 15:15:34??作者:ruanwensd??

DMP在企業(yè)數字化轉型中的作用 - 基礎架構篇


有一家名為滴滴 的“出租車”公司沒有一輛屬于自己的出租車;有一家名為 Airbnb 的“旅館”沒有一間房間是真正屬于這個旅館創(chuàng)始人的;有一家名為阿里巴巴的最大零售商也不是從其自身的零售業(yè)務而發(fā)展壯大的。但是,他們之間有個共同點,就是利用數據和科技掌控了“全局”。

學生時期我們總是被教育說:“你現在不打好基礎,以后怎么辦?!”當初老師的這句話放在企業(yè)數字化轉型這個話題下也同樣是個硬道理。數字經濟時代,不管是小企業(yè)還是大品牌,都在面臨數字化轉型這個問題。他們當中有些正處于數字化轉型的茫然期、有些已經摸索到轉型的技巧,亦或是正在轉型的初期小步快跑、或者正在轉型的道路上大刀闊斧。然而,數字化轉型的第一個階段,合理且高效的數據資產挖掘和安全管理勢必是助力企業(yè)贏在起跑線上的重要基石。


強大和健全的基礎架構是基石
美國心理學家亞伯拉罕?馬斯洛在《人類激勵理論》中認為,人類的需求從低到高分為五個層級:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現需求。生理需求包括呼吸、水、食物、睡眠等等,如果任何一項得不到滿足,人類的生理機能就無法正常運轉。在這個意義上來說,生理需要是推動人們行動最首要的動力。同樣,在企業(yè)數字化轉型過程中,強大和健全的基礎架構DMP就是基石,也就相當于人類賴以生存的最基本需求——生理需求。

互聯網時代,企業(yè)要做數字化轉型必須從數據開始,一切與消費者有關的信息被數字化后,才能得以實現商業(yè)化應用。目前,許多企業(yè)已經著手轉型,但在轉型的過程中會面臨許多問題,比如:數據來源多渠道且碎片化,數據質量把控、數據安全存儲等方面都存在各種挑戰(zhàn),甚至無法向前。加之企業(yè)自身搭建一套 數據管理平臺的底層體系,對于人力和財力的要求和成本都相當高。面對這些事實客觀因素及企業(yè)自身的難點,專業(yè)的第三方數據技術公司由此帶著他自有的基因優(yōu)勢、技術優(yōu)勢、角色優(yōu)勢應運而生,nEqual 就是早期誕生的,為企業(yè)提供 數據管理和應用等服務的技術公司。

像 nEqual 這樣的數據技術公司就能夠提供 數據管理平臺的服務,也就是大家耳熟能詳的DMP。要將企業(yè)分散在各處的數據統(tǒng)一高效地收集和打通整合起來,首要的就是確保安全、合理的數據清洗、存儲、打通等管理,進而幫助企業(yè)實現從用戶畫像分析、門店客流分析、物流倉儲分析、品牌營銷閉環(huán)打通等等一系列的數據分析和商務應用。也就是說,數據應用要落實到實際應用和價值驅動層面,最簡單的數據價值體現之一就是,在企業(yè)對市場和消費者洞察、溝通、服務、銷售等方面感覺到困惑或瓶頸的時候,可以從數據中得到答案,進而推動企業(yè)的商業(yè)發(fā)展。

數據智能大格局:基礎構架安全穩(wěn)定很重要

基礎構架的運作范圍主要分四部分,數據采集、數據清洗、數據標簽化、以及數據輸出。

數據采集是一個相當復雜的工程,好的基礎架構會根據數據采集的量級、實時性要求、安全性要求、以及結合不同的數據采集類型,進行量體裁衣,通過諸如使用支持分布式架構的Flume、Logstash、Fluentd等開源框架進行深度定制和開發(fā),更好的實現數據采集需求。

數據清洗就是要把不規(guī)則的數據規(guī)范化。然而在海量數據中,數據的清洗和整合是巨大的挑戰(zhàn),甚至可以說占用了超過50%的時間。因為大部分企業(yè)數據源非常復雜,包含了大量的結構化、半結構化、非結構化等各種數據。好的基礎架構平臺會根據不同類型的應用場景下產生的數據給出不同類型的“數據清洗武器庫”,讓數據ETL工程師游刃有余。

數據標簽化即將清洗完后“純凈”的數據進行分類,例如人口屬性標簽、硬件設備標簽、網絡行為標簽等等。數據標簽對于基礎架構的分類考驗能力很強,它必須對數據有足夠的“認識”,且擁有能夠快速分辨的能力。

DMP就像個培育工廠,在經過一系列對數據的打磨之后,即可輸出一套優(yōu)質成熟的數據,此時,可根據企業(yè)不同的營銷策略和市場需求發(fā)揮出其巨大的價值,全面實現完整數據收集鏈路、消費者洞察、以及多場景的應用。



許多企業(yè)一般會忽略基礎架構的規(guī)劃,殊不知,從那一刻起已經埋下了隱患。亦或是對“轉型”有一些誤解,以為有了OA系統(tǒng)、上了ERP就可以開始做數字化轉型了,其實不然。數字化轉型期間,企業(yè)需要花很多功夫在基礎架構的構建上,后面的路才能走得平穩(wěn)和順暢。假設,某快消品牌需針對新上市的唇膏做推廣,設定人群標簽為18-25歲,女性,白領,那么依靠一套出色的基礎架構可對已有數據庫進行漏斗式整合分析,觸達到更多更全面的數據來源渠道,進而實現TA人群的精準觸達。反之,不穩(wěn)固的基礎架構則會出現渠道觸達不完整、人群標簽不完善、甚至結果分析不準確等問題。那么,企業(yè)數字化轉型在源頭就出現了問題,之后的步驟中會出現更大的偏差而導致項目失敗或者效果不明顯的情況,之前的功夫都是徒勞。

在“打地基”方面,nEqual DMP 利用其企業(yè)數據連接樞紐的角色和基礎構架能力,幫助企業(yè)實現以“人”為核心的數據打通和管理。在確保數據安全的情況下,利用成熟的技術為企業(yè)最大化挖掘、連接和管理目標受眾的數據,豐富企業(yè)洞察,讓企業(yè)和消費者能夠像朋友一樣溝通,知道他們的喜好是什么,進而為消費者提供更好的產品和服務。

復雜的媒體環(huán)境,海量的營銷大數據,繁多的營銷決策,企業(yè)在互聯網營銷中面臨著不能沉淀和積累用戶數據,致使無法支持長期的營銷策略,這些在數字化轉型中遇到的痛點都將依靠DMP的核心功能:對數據的收集和管理來協助化解。DMP在營銷鏈路中像一個中樞神經系統(tǒng),控制著營銷策略的制定和執(zhí)行,形成營銷閉環(huán)。人工智能時代下的品牌營銷,企業(yè)在商業(yè)化競爭中,把握住企業(yè)的基礎架構,就如同已經“手握”入場券,數據智能賦能智慧商業(yè),nEqual 將發(fā)揮出其巨大的能量,和企業(yè)一起穩(wěn)步前行。


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    基于家族經銷商生意,自身作為經銷商業(yè)主,從事商品經銷行業(yè)二十余年,期間在數個著名企業(yè)兼任業(yè)務經理及培訓師等職。

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