億歐產業互聯網11月19日消息，2019 友盟+ 第四屆UBDC全域 大數據 峰會在北京富力萬麗酒店舉辦，友盟+現場發布了《2019年上半年暨Q3移動互聯網發展報告》。在本次大會上，友盟+就數據 智能化 、云原生下的數據分析、AI與大數據分析、企業 數字化 升級與數據應用等展開分享。

億歐截取了幾位代表嘉賓的分享，特別關注了數據智能化、大數據處理為什么需要從業者會用編程、企業數字還轉型的歷程和痛點是什么、數據如何驅動增長以及數據智能化的未來走向等話題，總結了幾個關鍵內容。

▍ 數據智能化

什么是數據智能化？數據智能化是指通過 人工智能 實現大數據的智能化應用。

數據智能化解決現有的問題和創造新場景。舉個例子，“雙11”阿里巴巴可以實現從“千人一面”到“千人千面”，在今年的雙十一，數據智能化技術幫助阿里實現了“動態封面”，通過對2.5億個視頻的分析，最終對1500萬個商品實現動態視頻分析和處理，利用對用戶數據的抓取，通過視頻的形式更加個性化展示用戶喜好進而完成推薦。

憑借這一改進，“雙11”期間用戶人均觀看11個商品視頻，人均播放時長達到120s。這一小小的變動背后是對大量數據的的實時計算、機器學習、強勁的計算力以及高性能處理能力的展現。

▍ 大數據處理為什么需要從業者會用編程？

伴隨移動互聯網的發展，數據呈爆炸增長，“大數據分析與處理”成為熱門崗位，過去數據處理經常使用的軟件包括Excel、SPSS、SAS等，但是最近這幾年，從業者必須要學會使用python等編程工具，為什么會發生這樣的變化呢？

阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能計算平臺事業部總裁賈揚清在演講中談到，由于傳統的統計軟件所提供的統計方法、工具、功能等已經不能滿足大數據分析與處理的需求，數據分析必須要下沉到算法的開發中去， “數據為體，智能為用” 。

簡單來說，過去數據分析依賴采集到分析，數據相對單一，結果相對簡單；隨著數據類型增多、數據量變大，數據分析已經無法依靠簡單工具或算法得出結果，特別是業務到決策對數據分析結果也提出進一步要求，數據分析人員需要利用算法整理和分析數據，自然而言開始學習使用編程工具，這也帶動了數據分析中智能化的普及和滲透。

▍ 企業數字化轉型的歷程和痛點

友盟+總裁羅金鵬在演講中提到，企業數字化已經經歷了三次轉型，分別是業務數據化、數據業務化以及數據智能云，企業在不同階段將會面臨不同的痛點，這也是傳統行業企業在進行數字化轉變中必須要經歷的痛苦。

數字化1.0 ：數據業務化，這個階段企業的痛點在于數據的采集、數字化建設和應用；

數字化2.0 ：業務數據化，這個階段企業的痛點在于運營、拉新和增長，如何讓數據更好的幫助和支持業務的發展，這是該階段的難點；

數字化3.0 ：數據智能云，這個階段企業的痛點在于成本、效率和安全。數據智能云階段需要企業增加數字化建設投入，由于很多企業本身的業務毛利不高，很難在技術方面有更多的投入，建設成本過高是該階段的痛點，數據安全問題也倍受企業關注。

▍ 數據如何驅動增長？

增長是每家公司都在關注的問題，無論是利潤的增長、客戶的增長，其中有四個驅動增長的關鍵方式：指標建模、機會洞察、衡量結果和決策自動化。

指標建模。 首先找到公司發展的北極星指標，然后圍繞北極星指標，進一步拆解和構建增長模型的方式建立模型，實現指標的增長。常見的北極星指標有提升效率（釘釘）、完成交易（淘寶）、消磨時間（抖音）等。

機會洞察。 增長的機會在哪里？可以在全周期里找增長機會。一個周期的階段可以劃分為：認知-獲客-推薦-激活-留存-召回-變現。在整個周期中，最常見的問題是轉化問題和留存問題。轉化問題的目標是讓客戶完成某一件事情，而留存問題的目標是讓客戶持續的做某件事。一旦確定了目標，需要分析數據、采取行動。

美國出行公司Lyft在早期發展過程中遇到過新用戶留存問題——新注冊的用戶比留存的用戶多很多，在分析留存的用戶行為數據時，Lyft發現在用戶下載注冊的前7天內，能在兩個不同場景使用Lyft的用戶留存效果比較好，在洞察到這個機會之后，Lyft果斷采取行動針對這一場景優化留存行為，提高新用戶的留存。

衡量結果。 在制定行動方案時，同時要設定“數據儀表盤”，用來宏觀監測指標的變動，同時要有A/B測試，觀察某個改動對指標的影響情況。比如NETFLX公司通過對同一電影的多幅宣傳海報的對比發現，具有人物頭像并且演員表情夸張的海報最容易讓閱讀者點擊了解，進而幫助運營人員確定最有效的方案。

自動化決策 。通過不斷的改進形成模型或工具，實現最大化的數據功效。比如，領英公司在留存方面建立了企業用戶留存模型，通過預設用戶行為畫像，監測用戶行為變化，進而依靠程序來自動化做留存，當用戶有明顯留存行為時，機器會主動發起留存。

同樣訂票網站Skyscanner的優先級排序工具、手游公司在拉新方面會有預算投放模型等，憑借監測行為數據，對目標用戶預設自動化動作，以達到用戶滿足條件后自動接收企業的預設行為，包含優惠推薦、郵件喚醒等。

▍ 數據智能化的未來走向

友盟+CEO朋新宇在演講中提到， 未來數據發展的方向將會朝著數據能源化、數據戰略化、數據云化和數據生態化方向前進 。

所謂數據能源化是指數字化增長，向數據要效益；數據戰略化是指數據中臺，企業必須要具有數據中臺的能力；數據云化是指數據智能云，讓基礎設施和數據在同一個地方；數據生態化是指友盟云，解決數據單點和數據孤島的問題，讓數據在生態中流轉，形成相互的數據。

在談到驅動增長時，朋新宇認為，當前有兩大紅利是友盟+乃至行業的優勢，一是技術紅利，二是數據紅利。技術紅利是指共享前沿技術，數據紅利是指建立領先的數據中臺，在互聯網企業，擁有強大的數據中臺可以驅動企業的加速增長，實現降低成本、提升效率和業務增長。

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