2020年即將爆發(fā)的人工智能營(yíng)銷趨勢(shì)有哪些,?
謝謝邀請(qǐng),。數(shù)據(jù)智能平臺(tái)/數(shù)據(jù)中臺(tái)承載著數(shù)據(jù)生命周期,對(duì)應(yīng)的是客戶企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型幾個(gè)階段面臨的 主要問(wèn)題。在不同的階段,,數(shù)據(jù)智能平臺(tái)/數(shù)據(jù)中臺(tái)可向客戶提供不同的能力,、資源的組合,, 包括數(shù)據(jù)智能平臺(tái)/數(shù)據(jù)中臺(tái)自有能力和產(chǎn)品以及其合作伙伴的能力與產(chǎn)品,。從目前數(shù)據(jù)智能 企業(yè)所服務(wù)的客戶來(lái)看,大多數(shù)的客戶都處于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中期階段,,究竟是為什么,,他 們?nèi)晕聪硎艿綌?shù)據(jù)智能帶來(lái)的加速效應(yīng)呢?
對(duì)企業(yè)客戶來(lái)說(shuō),,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有如圖表6所示的幾個(gè)階段,,不同階段面臨的問(wèn)題有所不同:
1.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化階段,企業(yè)面臨的主要問(wèn)題是數(shù)據(jù)獲取,,這涉及企業(yè)內(nèi)的技術(shù)支持及統(tǒng)一整合,, 也涉及流程優(yōu)化、組織調(diào)整及職位的變化,。
2.數(shù)據(jù)資源化階段,,企業(yè)面臨的主要問(wèn)題是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)清洗,、數(shù)據(jù)連接等,,如何將歷 史遺留的不同結(jié)構(gòu),、存儲(chǔ)形式的數(shù)據(jù)打通和整合,從這個(gè)階段開(kāi)始需要有專業(yè)的數(shù)據(jù)人員進(jìn)行 管理,。
3.數(shù)據(jù)資產(chǎn)化階段,,企業(yè)面臨的主要問(wèn)題是數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,,以解決數(shù)據(jù)不可知、 數(shù)據(jù)不可控,、數(shù)據(jù)不可取以及數(shù)據(jù)不可聯(lián)四大難題,。從業(yè)務(wù)價(jià)值驅(qū)動(dòng)的角度,使原始數(shù)據(jù)變?yōu)?變成業(yè)務(wù)上能夠使用的數(shù)據(jù),。
4.決策自動(dòng)化階段,,企業(yè)面臨的主要問(wèn)題是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、自動(dòng)化生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)決策,。
5.場(chǎng)景智能化階段,,企業(yè)面臨的主要問(wèn)題是企業(yè)外部商業(yè)化流程中的數(shù)據(jù)探索、建模,,自動(dòng)化 生產(chǎn)等,,主要突破點(diǎn)是需要形成決策閉環(huán),構(gòu)建數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品,。
目前大多數(shù)的企業(yè)客戶卡在中間的階段,,無(wú)法實(shí)現(xiàn)終的場(chǎng)景智能化以應(yīng)用于真正的商業(yè),即 自動(dòng)化的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品替代決策,,經(jīng)過(guò)一系列的客戶訪談,,我們發(fā)現(xiàn)主要痛點(diǎn)如下:
第一、業(yè)務(wù)管理者或高管不知道怎么構(gòu)建數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)/數(shù)據(jù)能力,;
第二,、缺人,缺人,,還是缺人,;不知道從哪里獲取這類人才,或者人才掌握的是上一階段發(fā)展 所需的知識(shí),;
第三,、客戶沒(méi)有透徹地理解數(shù)據(jù)能力和企業(yè)業(yè)務(wù)能力之間的關(guān)系:無(wú)法與客戶商業(yè)決策所對(duì)應(yīng) 的商業(yè)指標(biāo)綁定;
第四,、相應(yīng)數(shù)據(jù)雖形成閉環(huán)但是數(shù)據(jù)閉環(huán)本身太小或者太過(guò)封閉,,能夠解決的問(wèn)題過(guò)少、過(guò)小,。
客戶側(cè)出現(xiàn)的問(wèn)題,,體現(xiàn)了整個(gè)數(shù)據(jù)行業(yè)目前面對(duì)的深層次問(wèn)題,。整個(gè)數(shù)據(jù)行業(yè)目前來(lái)說(shuō)也面 臨著發(fā)展的痛點(diǎn)。對(duì)于數(shù)據(jù)行業(yè)的在位企業(yè)來(lái)說(shuō):
1.數(shù)據(jù)獲取已經(jīng)不是問(wèn)題,,但是單一數(shù)據(jù)源價(jià)值有限,、數(shù)據(jù)需要共享才有價(jià)值:雖然已經(jīng)積累 了大量的數(shù)據(jù),但是從單一企業(yè)的角度來(lái)看,,可獲得的數(shù)據(jù)維度還是較為單一,。由于商業(yè)競(jìng)爭(zhēng) 壁壘的存在,這些數(shù)據(jù)之間很少能形成交叉,。因此,,為了滿足數(shù)據(jù)多源性,企業(yè)不得不求助于 建立數(shù)據(jù)生態(tài),。然而現(xiàn)在能夠在保障數(shù)據(jù)安全的前提下,,交換數(shù)據(jù)價(jià)值的技術(shù)只掌握在少數(shù)企 業(yè)手里。大型企業(yè)由于數(shù)據(jù)的體量和維度大,,容易形成虹吸效應(yīng),,這樣加劇了數(shù)據(jù)行業(yè)的兩級(jí) 分化,企業(yè)發(fā)展更為艱巨,。
2.數(shù)字業(yè)務(wù)推陳出新速度非??欤鲾?shù)據(jù)源及應(yīng)用廠商各自造輪子,,很難形成規(guī)模優(yōu)勢(shì),,缺少 分工和合作:企業(yè)需要支持的業(yè)務(wù)種類和數(shù)量越來(lái)越多,但背后的研發(fā)效率和業(yè)務(wù)響應(yīng)速度越 來(lái)越低,,有效工作占比降低,。這亟需解決平臺(tái)化階段的信息獲取成本高、互聯(lián)互通成本高,、服 務(wù)的不確定性,、低水平重復(fù)建設(shè)等問(wèn)題。分享成本低,、可服用程度高,、效率更高、通用性更強(qiáng) 的服務(wù)和能力亟待整合,。
3.法律法規(guī)還在不斷完善,,數(shù)據(jù)安全成為桎梏所有數(shù)據(jù)價(jià)值共享的主要鴻溝:數(shù)據(jù)安全和合規(guī) 的概念還在不斷的定義和完善中,對(duì)于法律的威懾,,在沒(méi)有數(shù)據(jù)安全技術(shù)和合規(guī)技術(shù)保障的前 提下,,大多數(shù)從業(yè)企業(yè)選擇了停滯和封閉生態(tài)。數(shù)據(jù)的不流通,,也造成了數(shù)據(jù)價(jià)值無(wú)法流動(dòng)和 交換,。
4.數(shù)據(jù)與商業(yè)場(chǎng)景割裂,,缺乏行業(yè)領(lǐng)域知識(shí):數(shù)據(jù)類企業(yè)與其客戶間的溝通不足造成了數(shù)據(jù)企 業(yè)對(duì)于行業(yè)的理解不深,導(dǎo)致數(shù)據(jù)與商業(yè)場(chǎng)景割裂,,沒(méi)有以“決策導(dǎo)向”去指導(dǎo)數(shù)據(jù)的全生命周期,, 無(wú)法形成決策閉環(huán),無(wú)法在各個(gè)閉環(huán)之間形成由業(yè)務(wù)導(dǎo)向的生態(tài),。
5.專業(yè)數(shù)據(jù)人才缺乏,,高校等培養(yǎng)機(jī)構(gòu)供給跟不足,行業(yè)人才空缺加大:由于大數(shù)據(jù)行業(yè)及人 工智能行業(yè)的不斷發(fā)展,,核心人才缺口由數(shù)據(jù)分析師向數(shù)據(jù)科學(xué)家轉(zhuǎn)變,。這對(duì)于人才在商業(yè)、 編程和數(shù)學(xué)的交叉能力要求極高,,“一半靠找,一半靠培養(yǎng)”,,尤其是高端人在中短期仍舊以 海歸人才為主,,技術(shù)難以得到指數(shù)型加速。
為了解決以上的痛點(diǎn)問(wèn)題,,無(wú)論是對(duì)于客戶企業(yè)還是對(duì)于數(shù)據(jù)行業(yè)的在位企業(yè)來(lái)說(shuō),,都需要出 現(xiàn)一家企業(yè)、一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)主導(dǎo)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)/數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè),,這個(gè)新的數(shù)據(jù)智能平臺(tái)/數(shù)據(jù)中 臺(tái)的存在,,能夠打破傳統(tǒng)價(jià)值分工、重構(gòu)數(shù)據(jù)行業(yè)的生態(tài)全景,,全面提高行業(yè)的價(jià)值產(chǎn)生能力,。
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