En 2023, le DaaS entrera dans « l’ère de la navigation de l’IA »
Auteur|Doudou
Éditeur|Pi Ye
**Produit par **Industriel
En 2002, dans la très compétitive Ligue américaine de baseball professionnel, les Oakland Athletics ne figuraient que parmi le « tiers inférieur » en termes de personnel, d'équipement matériel et de solidité financière.
Cependant, avec l'aide des meilleurs étudiants en analyse de données, grâce à l'analyse de données et de statistiques obscures sur le baseball, le chef d'équipe a découvert un groupe d'étranges joueurs de baseball qui avaient des personnalités excentriques mais avaient de super capacités dans le baseball.
En brisant le modèle traditionnel de gestion des données, nous avons finalement obtenu des résultats impressionnants, comparables à ceux des puissants Yankees de New York.
Il s'agit d'une histoire adaptée d'événements réels et qui a ensuite été transformée en film - "Moneyball". En fait, l’utilisation de l’analyse de données et de cas d’exploration de données pour gagner des matchs de football va bien au-delà. L'entraîneur de la célèbre équipe nationale américaine de basket-ball a utilisé un jour les outils de data mining fournis par IBM pour décider sur place du remplacement des joueurs.
Actuellement, environ plus de 20 équipes NBA utilisent le logiciel d'application d'exploration de données IBM pour optimiser leurs combinaisons tactiques.
Les entraîneurs peuvent utiliser des ordinateurs portables pour extraire les données stockées sur les serveurs du NBA Center, à la maison ou en déplacement. Chaque événement de jeu sera classé en fonction de statistiques telles que les points, les passes décisives, les attaques et les revirements.
Utiliser le Big Data pour gagner un match de football peut sembler incroyable, mais c’est déjà devenu une stratégie ouvertement gagnante dans l’industrie.
De nos jours, « gagner » est également une proposition commune à toutes les industries et entreprises. La numérisation a atteint le milieu de gamme, les barrières en matière de données sont progressivement supprimées et les entreprises découvrent de nouvelles façons de se développer.
"Lorsque nous avons lancé ce produit DaaS l'année dernière, le montant des investissements était essentiellement d'environ des centaines de milliers, deux à trois cent mille, trois à quatre cent mille. À partir du quatrième trimestre de l'année dernière, nous avons commencé à recevoir des millions d'investissements. Budget marketing. " Un initié de l'industrie a dit à l'industriel.
Le DaaS, devenu sur le devant de la scène, entre dans son ère de grande navigation.
DaaS, Yunqi
Le 1er décembre 2021, Alibaba Cloud a lancé un nouveau produit, DaaS, positionnant son service produit principal comme « DaaS », dont l'essence est d'utiliser la croissance basée sur les données comme moteur pour ouvrir et intégrer le flux commercial, le flux de données et le flux de travail. de l'entreprise, permettant à l'intelligence des données de maximiser la valeur dans la production et les opérations de l'entreprise.
Cela a immédiatement provoqué une discussion animée dans l’industrie.
En mars de cette année, JD Cloud a lancé pour la première fois la plateforme d'intelligence numérique « Uplus », visant la croissance de la marque et ancrant la nouvelle piste DaaS.
L’entrée de deux géants de l’Internet a peu à peu redynamisé cette piste.
En fait, le DaaS n’est pas un domaine nouveau. Au cours des dernières années, la piste DaaS a donné naissance à plusieurs fabricants vedettes relativement verticaux, tels que Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei, etc. En outre, certains fabricants impliqués dans le secteur des centres de données se sont également engagés dans cette voie depuis longtemps.
Dès 2015 environ, avec l’avènement de la conduite autonome, le DaaS est devenu très populaire.
DaaS (Data as a Service) se concentre sur la fourniture de données provenant de diverses sources à la demande sous forme d'API de données. Généralement, les plates-formes DaaS incluent également la gestion des métadonnées, la gouvernance des données, le développement de données et d'autres fonctions. Son rôle fondamental est d'aider les entreprises à convertir les données. Les transformer en capacités commerciales (pour répondre aux besoins d'échange, de partage et d'utilisation en temps réel des données entre les applications et les systèmes de l'entreprise) et, en fin de compte, résoudre les principaux problèmes de croissance de l'entreprise.
À l'heure actuelle, en termes de sources de données, le secteur DaaS peut être divisé en trois camps : l'un est la plate-forme de données en tant que service représentée par Alibaba Cloud et JD Cloud, qui fournissent plus d'informations sur la base des données de seconde partie générées. par sa propre plateforme de vente au détail.Des services de données étendus.
Les avantages des géants de l'Internet sont les suivants : premièrement, parce que les données proviennent de tous les aspects du commerce de détail, ils ont de plus grands avantages en matière de marketing. Associés aux solides capacités de construction écologique et aux systèmes commerciaux des grands fabricants, ils peuvent créer des avantages à un niveau intégré et complet.
En outre, les fournisseurs de cloud Internet peuvent également combiner leurs propres avantages pour responsabiliser les entreprises et fournir des services à valeur ajoutée pour les produits DaaS. Par exemple, JD YouPlus peut utiliser ses propres avantages intégrés en matière de chaîne d'approvisionnement pour vérifier rapidement les capacités de sa chaîne d'approvisionnement lors de la mise en œuvre de stratégies marketing d'entreprise.
Le second concerne les fabricants verticaux représentés par Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data, etc. Leurs sources de données proviennent des propres opérations des clients professionnels et leur fournissent des services d'analyse des utilisateurs. L'avantage réside dans la capacité de nettoyage et d'analyse des données, ainsi que dans leur pénétration suffisamment profonde dans les domaines verticaux pour permettre d'établir des relations plus solides avec les entreprises. Par exemple, Shushu Technology, en tant que fournisseur de services d'analyse de données de jeux, présente de grands avantages dans le domaine du divertissement.
Le troisième groupe est constitué des fabricants représentés par Youmi Cloud et Tianyancha. Les sources de données proviennent de canaux publics et fournissent principalement différentes solutions pour différents groupes de clients. L'avantage réside dans la catégorie des enquêtes et analyses, qui peut répondre aux besoins en données de tous les horizons.
Par exemple, il existe une énorme quantité d'informations commerciales sur les produits, les publicités, les entreprises, les consommateurs, etc. sur la plateforme Youmi Cloud, ce qui lui permet de s'impliquer dans le commerce électronique, les jeux et les courts métrages, et présente certains avantages. .
De manière générale, ces fabricants ont chacun leurs propres avantages, mais ils présentent également quelques inconvénients.
De nouveaux acteurs arrivent, les anciens continuent de perfectionner leurs compétences, le capital les poursuit et les grands constructeurs sont optimistes. L'explosion de la piste DaaS n'est pas inattendue. Mais ce que l’on ne sait pas, c’est que l’industrie du DaaS n’est pas facile à réaliser.
L'atterrissage visible est difficile
Une entreprise de commerce électronique a essayé d'utiliser une plateforme DaaS pour améliorer ses résultats marketing. La méthode principale consiste à mieux comprendre ses clients, à fournir des recommandations et des offres personnalisées et à augmenter le taux de conversion des activités marketing.
Cependant, dans les applications pratiques, l'entreprise a constaté que la qualité des données n'était pas fiable, que la collecte des données était incomplète et que les résultats de l'analyse et de l'application des données n'étaient pas satisfaisants.
Tout d’abord, l’entreprise a découvert des problèmes de qualité des données lors de l’utilisation de la plateforme DaaS, tels que des données manquantes, inexactes et obsolètes. Ces problèmes empêchent les entreprises de comprendre précisément leurs clients et de formuler des recommandations et des offres personnalisées précises.
Deuxièmement, la collecte de données des plateformes DaaS n’est souvent pas suffisamment complète. Bien que la plateforme prétende fournir des données complètes, la société a en réalité constaté qu’elle ne parvenait pas à collecter certaines données importantes, telles que l’historique des achats, l’historique de navigation et l’historique de recherche des utilisateurs. Le manque de ces données empêche les entreprises d’acquérir une compréhension approfondie du comportement et des préférences des clients et de mener des activités marketing précises.
Enfin, même si l’entreprise de commerce électronique a consacré beaucoup de temps et de ressources à collecter et analyser des données, les résultats réels de ces analyses de données et de ces applications n’étaient pas idéaux. Par exemple, les recommandations personnalisées et les offres basées sur les résultats de l’analyse des données n’ont pas amélioré le taux de conversion, mais ont plutôt suscité du ressentiment et de l’insatisfaction chez certains utilisateurs.
En fait, le DaaS présente un grand potentiel d’application dans la plupart des scénarios commerciaux, une conclusion qui a fait l’objet d’un consensus total. Les entreprises sont pleines d’espoir dans l’utilisation du DaaS pour améliorer leurs opérations et investissent activement des ressources dans des expériences. Cependant, pour la grande majorité des entreprises, un grand nombre de projets DaaS n’ont pas permis d’obtenir les améliorations significatives escomptées.
En résumé, des problèmes tels qu'une qualité de données peu fiable, une collecte de données incomplète et une mauvaise analyse des données et des effets d'application reflètent directement la situation actuelle de difficulté dans la mise en œuvre du DaaS.
En fait, ces problèmes n’affectent pas seulement les fournisseurs DaaS eux-mêmes, mais ont également beaucoup à voir avec leur coopération avec les éditeurs de logiciels indépendants.
Par exemple, lorsqu'une plateforme DaaS coopère avec une entreprise, les données fournies par la plateforme DaaS peuvent ne pas être cohérentes avec le format de données et les normes en vigueur au sein de l'entreprise ; il peut y avoir plusieurs systèmes et plateformes différents au sein de l'entreprise, et la plateforme DaaS a besoin pour s'interfacer avec ces systèmes et développer des interfaces. et le débogage sont plus difficiles ; les données traitées par la plate-forme DaaS peuvent impliquer la confidentialité et la confidentialité de l'entreprise, et des mesures de sécurité efficaces doivent être prises pour garantir que les données ne soient pas divulguées et falsifiées, entre autres. autres issues.
Lorsque DaaS coopère avec ISV, les services de données fournis par la plateforme DaaS doivent être connectés au système ISV via l'interface API. Cependant, les interfaces API des différents systèmes sont différentes et la complexité de l'amarrage est élevée, ce qui nécessite beaucoup de temps et de ressources pour le développement et le débogage.
De plus, les données traitées par la plateforme DaaS sont souvent très sensibles, comme les informations client, les données de transaction, etc. Par conséquent, des mesures de sécurité efficaces doivent être prises pendant le processus de transmission et de stockage des données pour garantir que les données ne soient pas divulguées ou altéré.
Le moteur commercial des données derrière le « True and Fake DaaS »
Yuanqi Forest, une marque leader du secteur, a rapidement occupé le marché de l'eau gazeuse avec le concept santé « 0 sucre, 0 graisse et 0 calorie ». Mais dans l’industrie du thé, la concurrence est extrêmement féroce, et si vous n’avancez pas, vous reculerez. Yuanqi Forest doit également renforcer ses avantages dans la catégorie des eaux gazeuses et continuer à développer le marché.
Face à cette demande, Lingyang a personnalisé une solution DaaS.
La première consiste à déterminer l’orientation de la recherche sur de nouveaux produits. Grâce à une analyse hiérarchique des catégories de segments de marché des boissons, Yuanqi Forest a positionné les quatre principales tendances en matière de boissons aux fruits : l'eau gazeuse, les boissons au thé, les protéines végétales et les boissons aux fruits. Il a été déterminé que la catégorie des eaux gazeuses reste une catégorie importante sur le marché des boissons et qu'elle peut conserver ses avantages diversifiés sur le marché de l'eau gazeuse et poursuivre ses efforts.
La seconde consiste à développer une stratégie marketing différenciée. Formuler des orientations marketing différenciées pour les nouveaux produits en décrivant les caractéristiques des quatre principales catégories et les informations des utilisateurs. Par exemple, la nouvelle saveur d'ananas de l'eau gazeuse est populaire selon la saison et le nouveau produit à base de protéines végétales est sélectionné pour faire des efforts sur le marché des enfants en brisant le cercle des mères à haute énergie.
Enfin, la stratégie multi-pics en année pleine est mise en œuvre. 618 a lancé le premier plan de mise en page multi-catégories ; pendant la période de promotion Double 11, une plus grande conversion commerciale a été réalisée et les jeunes ont continué à pénétrer.
En 2022, les ventes Double 11 de Yuanqi Forest ont augmenté de près de 10 % sur un an pour atteindre 618, et le prix unitaire par client a augmenté de près de 10 % et la volonté d'achat des consommateurs a augmenté. Par rapport à 618, le niveau d'actifs du groupe A a augmenté de plus de 50 %, le taux de croissance des jeunes a considérablement augmenté par rapport au Double 11 de l'année dernière et la structure de la foule de la marque a été progressivement optimisée.
Dans le cas de la forêt de Yuanqi, nous pouvons trouver plusieurs détails clés pour une mise en œuvre réussie du DaaS.
La première consiste à déterminer l'orientation des données et des applications marketing ; la deuxième consiste à obtenir en permanence un aperçu des données changeantes du marché avec un professionnalisme absolu ; la troisième consiste à planifier un « plan de combat à long terme » pour la gestion des données.
C’est la clé pour résoudre les problèmes et mettre en œuvre le DaaS, mais elle est souvent ignorée par de nombreuses entreprises.
Lorsque les entreprises gèrent les données, elles se concentrent sur la gestion des procédures, des scripts et des tâches relatives aux données. Cette approche empêche la gouvernance des données de l'entreprise de se concentrer sur l'amélioration de la valeur des données. Cela peut compromettre l'exactitude et la fiabilité des données, ce qui aura un impact sur les décisions commerciales de l'entreprise.
Lorsque de nombreuses entreprises déploient le DaaS, leurs propres besoins ne sont pas satisfaits, ce qui entraîne des malentendus en matière de gouvernance et des difficultés de concentration.
De plus, lorsque les entreprises gèrent les données, elles visent à achever la réalisation du projet. Cependant, une fois la livraison du projet terminée, l’entreprise n’a plus prêté attention au long terme et à la durabilité de la gouvernance des données. Par conséquent, même une fois la livraison du projet terminée, la gestion ultérieure des données manque toujours de continuité et de stabilité.
Les points d'arrêt de gestion rendent difficile l'unification des données, ce qui conduit souvent à une réduction du système de sécurité des données, entraînant une gouvernance par projet difficile à pérenniser.
Il faut savoir que l’unification des données est à la base de la mise en œuvre du DaaS. De ce point de vue, il ne semble pas s’agir d’un « vrai DaaS » déployé.
En plus de cela, les entreprises sont gérées à temps partiel par des salariés en matière de gouvernance des données. Ces employés manquent de connaissances et de compétences professionnelles en matière de gouvernance des données, ce qui se traduit par des responsabilités floues et un faible esprit d'initiative. En conséquence, les entreprises ne peuvent pas assurer la mise en œuvre fluide de la gouvernance des données. Dans ce cas, la qualité et la fiabilité des données ne peuvent être garanties, ni la sécurité et la confidentialité des données.
L'entreprise ne dispose pas des conditions informatiques correspondantes, ce qui entraîne une gestion à temps partiel, ce qui est également un facteur important qui rend difficile la mise en œuvre du DaaS. Comme l'a déclaré Cai Ruitao, partenaire fondateur et CTO de Youmi Cloud : « À l'ère numérique d'aujourd'hui, les équipes qui savent interpréter les données auront un énorme avantage. »
En résumé, la logique sous-jacente à la difficulté de mise en œuvre du DaaS est progressivement devenue claire, à savoir le « dépannage » dans le cadre d'une gestion incompréhensible ; le « vrai et le faux DaaS » dans le cadre d'une gestion par projet ; et « l'incapacité de faire ce que l'on veut » dans le cadre d'une gestion par projet. -gestion du temps.
Il convient de noter que le lancement de grands modèles pourrait modifier le dilemme auquel est confrontée la gouvernance des données dans le cadre du modèle traditionnel.
Les grands modèles rendent les données plus précieuses
"Nous devons réaliser une chose : le propriétaire de la marque est plus professionnel que nous en matière de savoir-faire. Nous n'avons que des données, des capacités d'analyse et de la technologie, mais il doit être plus professionnel que nous en matière de savoir-faire. " JD Technology Solutions Zhu Bing , chef du département des solutions de croissance du Centre, a déclaré aux industriels.
En fait, à l’heure actuelle, les entreprises détiennent une grande quantité de données précieuses, mais les avantages et les capacités apportées par ces données ne peuvent être remplacés par les fournisseurs DaaS. Comme l'a dit Zhu Bing : « Dans l'ensemble, nous devons encore enseigner à nos marques l'autonomie et l'initiative subjective, et les transmettre à nos partenaires dans ces catégories. Je pense que c'est le plus professionnel qu'il le fasse lui-même ».
Cependant, pour de nombreuses entreprises, il s’agit d’une étape difficile à franchir. Ce qui mérite d'être attendu, c'est qu'à l'ère du « grand modèle + », le DaaS offre également de nouvelles possibilités.
Par exemple, en termes de formation et d'optimisation de modèles, la plate-forme DaaS peut fournir une vaste plate-forme de formation et de services de modèles pour aider les entreprises à effectuer la formation, l'ajustement et l'optimisation des modèles. Les entreprises peuvent utiliser la grande quantité de données et de ressources informatiques de la plateforme DaaS pour former et optimiser de grands modèles, améliorant ainsi la précision et les performances des modèles.
En termes de déploiement et de gestion de modèles, la plateforme DaaS peut fournir des fonctions de déploiement et de gestion de modèles, permettant aux entreprises de déployer rapidement de grands modèles formés dans l'environnement de production. Les entreprises peuvent utiliser la plateforme DaaS pour effectuer des opérations de contrôle de version et de mise à jour sur les modèles afin de garantir la stabilité et la fiabilité des modèles.
En termes de prétraitement et d'amélioration des données, la plate-forme DaaS peut également fournir des fonctions de prétraitement et d'amélioration des données pour aider les entreprises à nettoyer, transformer et étiqueter les données brutes afin de les utiliser dans la formation et les tests de grands modèles. La plateforme DaaS peut également fournir des fonctions d'amélioration des données pour améliorer les performances de généralisation et l'adaptabilité du modèle grâce à diverses transformations et améliorations des données.
De plus, dans le domaine du traitement du langage naturel, les plateformes DaaS peuvent fournir des services tels que la classification de texte, l'analyse des sentiments et la génération de langage. Dans le domaine de la reconnaissance d'images, la plateforme DaaS peut fournir des services tels que la détection de cibles et la segmentation d'images. Les entreprises peuvent utiliser ces services directement via la plateforme DaaS sans avoir à créer et former elles-mêmes des modèles.
En dehors des affaires, la sécurité est également une fonctionnalité majeure, c'est-à-dire que la plate-forme DaaS peut également fournir des fonctions de sécurité des données et de protection de la confidentialité pour garantir la sécurité et la confidentialité des données d'entreprise. La plateforme DaaS peut fournir des fonctions telles que la sauvegarde, la récupération et le contrôle de version des données pour garantir la sécurité et la fiabilité des données. Dans le même temps, la plate-forme DaaS peut également fournir des fonctions telles que le cryptage des données, le contrôle d'accès et l'audit de sécurité pour protéger la confidentialité et l'intégrité des données.
En d'autres termes, dans le cadre du grand modèle d'IA, les fournisseurs de DaaS peuvent accumuler de plus en plus de savoir-faire industriel et les besoins des entreprises seront de plus en plus satisfaits ; la combinaison des grands modèles et du DaaS peut permettre aux entreprises de l'utiliser plus efficacement et avec précision.Grand modèle.
Dans le cadre du modèle traditionnel, les entreprises doivent créer et former elles-mêmes des modèles, ce qui nécessite d'investir beaucoup de ressources et de temps. De plus, l’efficacité de ces modèles peut être affectée par divers facteurs, tels que la qualité des données, la sélection des algorithmes, etc. Les grands modèles à usage général permettront également aux entreprises de surmonter plus rapidement cet obstacle.
Dans l’ensemble, « grand modèle + DaaS » modifiera largement les problèmes inhérents et tenaces du DaaS actuel, le conduisant à un développement plus bénin et le faisant entrer dans « l’ère de la découverte ».
Peut-être qu'à l'avenir, chaque secteur pourra être remodelé par le DaaS, tout comme le film mentionné au début de l'article utilise les données pour « Moneyball ».
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En 2023, le DaaS entrera dans « l’ère de la navigation de l’IA »
En 2023, le DaaS entrera dans « l’ère de la navigation de l’IA »
Auteur|Doudou
Éditeur|Pi Ye
**Produit par **Industriel
En 2002, dans la très compétitive Ligue américaine de baseball professionnel, les Oakland Athletics ne figuraient que parmi le « tiers inférieur » en termes de personnel, d'équipement matériel et de solidité financière.
Cependant, avec l'aide des meilleurs étudiants en analyse de données, grâce à l'analyse de données et de statistiques obscures sur le baseball, le chef d'équipe a découvert un groupe d'étranges joueurs de baseball qui avaient des personnalités excentriques mais avaient de super capacités dans le baseball.
En brisant le modèle traditionnel de gestion des données, nous avons finalement obtenu des résultats impressionnants, comparables à ceux des puissants Yankees de New York.
Il s'agit d'une histoire adaptée d'événements réels et qui a ensuite été transformée en film - "Moneyball". En fait, l’utilisation de l’analyse de données et de cas d’exploration de données pour gagner des matchs de football va bien au-delà. L'entraîneur de la célèbre équipe nationale américaine de basket-ball a utilisé un jour les outils de data mining fournis par IBM pour décider sur place du remplacement des joueurs.
Actuellement, environ plus de 20 équipes NBA utilisent le logiciel d'application d'exploration de données IBM pour optimiser leurs combinaisons tactiques.
Les entraîneurs peuvent utiliser des ordinateurs portables pour extraire les données stockées sur les serveurs du NBA Center, à la maison ou en déplacement. Chaque événement de jeu sera classé en fonction de statistiques telles que les points, les passes décisives, les attaques et les revirements.
Utiliser le Big Data pour gagner un match de football peut sembler incroyable, mais c’est déjà devenu une stratégie ouvertement gagnante dans l’industrie.
De nos jours, « gagner » est également une proposition commune à toutes les industries et entreprises. La numérisation a atteint le milieu de gamme, les barrières en matière de données sont progressivement supprimées et les entreprises découvrent de nouvelles façons de se développer.
"Lorsque nous avons lancé ce produit DaaS l'année dernière, le montant des investissements était essentiellement d'environ des centaines de milliers, deux à trois cent mille, trois à quatre cent mille. À partir du quatrième trimestre de l'année dernière, nous avons commencé à recevoir des millions d'investissements. Budget marketing. " Un initié de l'industrie a dit à l'industriel.
Le DaaS, devenu sur le devant de la scène, entre dans son ère de grande navigation.
DaaS, Yunqi
Le 1er décembre 2021, Alibaba Cloud a lancé un nouveau produit, DaaS, positionnant son service produit principal comme « DaaS », dont l'essence est d'utiliser la croissance basée sur les données comme moteur pour ouvrir et intégrer le flux commercial, le flux de données et le flux de travail. de l'entreprise, permettant à l'intelligence des données de maximiser la valeur dans la production et les opérations de l'entreprise.
Cela a immédiatement provoqué une discussion animée dans l’industrie.
En mars de cette année, JD Cloud a lancé pour la première fois la plateforme d'intelligence numérique « Uplus », visant la croissance de la marque et ancrant la nouvelle piste DaaS.
L’entrée de deux géants de l’Internet a peu à peu redynamisé cette piste.
En fait, le DaaS n’est pas un domaine nouveau. Au cours des dernières années, la piste DaaS a donné naissance à plusieurs fabricants vedettes relativement verticaux, tels que Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei, etc. En outre, certains fabricants impliqués dans le secteur des centres de données se sont également engagés dans cette voie depuis longtemps.
Dès 2015 environ, avec l’avènement de la conduite autonome, le DaaS est devenu très populaire.
DaaS (Data as a Service) se concentre sur la fourniture de données provenant de diverses sources à la demande sous forme d'API de données. Généralement, les plates-formes DaaS incluent également la gestion des métadonnées, la gouvernance des données, le développement de données et d'autres fonctions. Son rôle fondamental est d'aider les entreprises à convertir les données. Les transformer en capacités commerciales (pour répondre aux besoins d'échange, de partage et d'utilisation en temps réel des données entre les applications et les systèmes de l'entreprise) et, en fin de compte, résoudre les principaux problèmes de croissance de l'entreprise.
À l'heure actuelle, en termes de sources de données, le secteur DaaS peut être divisé en trois camps : l'un est la plate-forme de données en tant que service représentée par Alibaba Cloud et JD Cloud, qui fournissent plus d'informations sur la base des données de seconde partie générées. par sa propre plateforme de vente au détail.Des services de données étendus.
Les avantages des géants de l'Internet sont les suivants : premièrement, parce que les données proviennent de tous les aspects du commerce de détail, ils ont de plus grands avantages en matière de marketing. Associés aux solides capacités de construction écologique et aux systèmes commerciaux des grands fabricants, ils peuvent créer des avantages à un niveau intégré et complet.
En outre, les fournisseurs de cloud Internet peuvent également combiner leurs propres avantages pour responsabiliser les entreprises et fournir des services à valeur ajoutée pour les produits DaaS. Par exemple, JD YouPlus peut utiliser ses propres avantages intégrés en matière de chaîne d'approvisionnement pour vérifier rapidement les capacités de sa chaîne d'approvisionnement lors de la mise en œuvre de stratégies marketing d'entreprise.
Le second concerne les fabricants verticaux représentés par Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data, etc. Leurs sources de données proviennent des propres opérations des clients professionnels et leur fournissent des services d'analyse des utilisateurs. L'avantage réside dans la capacité de nettoyage et d'analyse des données, ainsi que dans leur pénétration suffisamment profonde dans les domaines verticaux pour permettre d'établir des relations plus solides avec les entreprises. Par exemple, Shushu Technology, en tant que fournisseur de services d'analyse de données de jeux, présente de grands avantages dans le domaine du divertissement.
Le troisième groupe est constitué des fabricants représentés par Youmi Cloud et Tianyancha. Les sources de données proviennent de canaux publics et fournissent principalement différentes solutions pour différents groupes de clients. L'avantage réside dans la catégorie des enquêtes et analyses, qui peut répondre aux besoins en données de tous les horizons.
Par exemple, il existe une énorme quantité d'informations commerciales sur les produits, les publicités, les entreprises, les consommateurs, etc. sur la plateforme Youmi Cloud, ce qui lui permet de s'impliquer dans le commerce électronique, les jeux et les courts métrages, et présente certains avantages. .
De manière générale, ces fabricants ont chacun leurs propres avantages, mais ils présentent également quelques inconvénients.
De nouveaux acteurs arrivent, les anciens continuent de perfectionner leurs compétences, le capital les poursuit et les grands constructeurs sont optimistes. L'explosion de la piste DaaS n'est pas inattendue. Mais ce que l’on ne sait pas, c’est que l’industrie du DaaS n’est pas facile à réaliser.
L'atterrissage visible est difficile
Une entreprise de commerce électronique a essayé d'utiliser une plateforme DaaS pour améliorer ses résultats marketing. La méthode principale consiste à mieux comprendre ses clients, à fournir des recommandations et des offres personnalisées et à augmenter le taux de conversion des activités marketing.
Cependant, dans les applications pratiques, l'entreprise a constaté que la qualité des données n'était pas fiable, que la collecte des données était incomplète et que les résultats de l'analyse et de l'application des données n'étaient pas satisfaisants.
Tout d’abord, l’entreprise a découvert des problèmes de qualité des données lors de l’utilisation de la plateforme DaaS, tels que des données manquantes, inexactes et obsolètes. Ces problèmes empêchent les entreprises de comprendre précisément leurs clients et de formuler des recommandations et des offres personnalisées précises.
Deuxièmement, la collecte de données des plateformes DaaS n’est souvent pas suffisamment complète. Bien que la plateforme prétende fournir des données complètes, la société a en réalité constaté qu’elle ne parvenait pas à collecter certaines données importantes, telles que l’historique des achats, l’historique de navigation et l’historique de recherche des utilisateurs. Le manque de ces données empêche les entreprises d’acquérir une compréhension approfondie du comportement et des préférences des clients et de mener des activités marketing précises.
Enfin, même si l’entreprise de commerce électronique a consacré beaucoup de temps et de ressources à collecter et analyser des données, les résultats réels de ces analyses de données et de ces applications n’étaient pas idéaux. Par exemple, les recommandations personnalisées et les offres basées sur les résultats de l’analyse des données n’ont pas amélioré le taux de conversion, mais ont plutôt suscité du ressentiment et de l’insatisfaction chez certains utilisateurs.
En fait, le DaaS présente un grand potentiel d’application dans la plupart des scénarios commerciaux, une conclusion qui a fait l’objet d’un consensus total. Les entreprises sont pleines d’espoir dans l’utilisation du DaaS pour améliorer leurs opérations et investissent activement des ressources dans des expériences. Cependant, pour la grande majorité des entreprises, un grand nombre de projets DaaS n’ont pas permis d’obtenir les améliorations significatives escomptées.
En résumé, des problèmes tels qu'une qualité de données peu fiable, une collecte de données incomplète et une mauvaise analyse des données et des effets d'application reflètent directement la situation actuelle de difficulté dans la mise en œuvre du DaaS.
En fait, ces problèmes n’affectent pas seulement les fournisseurs DaaS eux-mêmes, mais ont également beaucoup à voir avec leur coopération avec les éditeurs de logiciels indépendants.
Par exemple, lorsqu'une plateforme DaaS coopère avec une entreprise, les données fournies par la plateforme DaaS peuvent ne pas être cohérentes avec le format de données et les normes en vigueur au sein de l'entreprise ; il peut y avoir plusieurs systèmes et plateformes différents au sein de l'entreprise, et la plateforme DaaS a besoin pour s'interfacer avec ces systèmes et développer des interfaces. et le débogage sont plus difficiles ; les données traitées par la plate-forme DaaS peuvent impliquer la confidentialité et la confidentialité de l'entreprise, et des mesures de sécurité efficaces doivent être prises pour garantir que les données ne soient pas divulguées et falsifiées, entre autres. autres issues.
Lorsque DaaS coopère avec ISV, les services de données fournis par la plateforme DaaS doivent être connectés au système ISV via l'interface API. Cependant, les interfaces API des différents systèmes sont différentes et la complexité de l'amarrage est élevée, ce qui nécessite beaucoup de temps et de ressources pour le développement et le débogage.
De plus, les données traitées par la plateforme DaaS sont souvent très sensibles, comme les informations client, les données de transaction, etc. Par conséquent, des mesures de sécurité efficaces doivent être prises pendant le processus de transmission et de stockage des données pour garantir que les données ne soient pas divulguées ou altéré.
Le moteur commercial des données derrière le « True and Fake DaaS »
Yuanqi Forest, une marque leader du secteur, a rapidement occupé le marché de l'eau gazeuse avec le concept santé « 0 sucre, 0 graisse et 0 calorie ». Mais dans l’industrie du thé, la concurrence est extrêmement féroce, et si vous n’avancez pas, vous reculerez. Yuanqi Forest doit également renforcer ses avantages dans la catégorie des eaux gazeuses et continuer à développer le marché.
Face à cette demande, Lingyang a personnalisé une solution DaaS.
La première consiste à déterminer l’orientation de la recherche sur de nouveaux produits. Grâce à une analyse hiérarchique des catégories de segments de marché des boissons, Yuanqi Forest a positionné les quatre principales tendances en matière de boissons aux fruits : l'eau gazeuse, les boissons au thé, les protéines végétales et les boissons aux fruits. Il a été déterminé que la catégorie des eaux gazeuses reste une catégorie importante sur le marché des boissons et qu'elle peut conserver ses avantages diversifiés sur le marché de l'eau gazeuse et poursuivre ses efforts.
La seconde consiste à développer une stratégie marketing différenciée. Formuler des orientations marketing différenciées pour les nouveaux produits en décrivant les caractéristiques des quatre principales catégories et les informations des utilisateurs. Par exemple, la nouvelle saveur d'ananas de l'eau gazeuse est populaire selon la saison et le nouveau produit à base de protéines végétales est sélectionné pour faire des efforts sur le marché des enfants en brisant le cercle des mères à haute énergie.
Enfin, la stratégie multi-pics en année pleine est mise en œuvre. 618 a lancé le premier plan de mise en page multi-catégories ; pendant la période de promotion Double 11, une plus grande conversion commerciale a été réalisée et les jeunes ont continué à pénétrer.
En 2022, les ventes Double 11 de Yuanqi Forest ont augmenté de près de 10 % sur un an pour atteindre 618, et le prix unitaire par client a augmenté de près de 10 % et la volonté d'achat des consommateurs a augmenté. Par rapport à 618, le niveau d'actifs du groupe A a augmenté de plus de 50 %, le taux de croissance des jeunes a considérablement augmenté par rapport au Double 11 de l'année dernière et la structure de la foule de la marque a été progressivement optimisée.
Dans le cas de la forêt de Yuanqi, nous pouvons trouver plusieurs détails clés pour une mise en œuvre réussie du DaaS.
La première consiste à déterminer l'orientation des données et des applications marketing ; la deuxième consiste à obtenir en permanence un aperçu des données changeantes du marché avec un professionnalisme absolu ; la troisième consiste à planifier un « plan de combat à long terme » pour la gestion des données.
C’est la clé pour résoudre les problèmes et mettre en œuvre le DaaS, mais elle est souvent ignorée par de nombreuses entreprises.
Lorsque les entreprises gèrent les données, elles se concentrent sur la gestion des procédures, des scripts et des tâches relatives aux données. Cette approche empêche la gouvernance des données de l'entreprise de se concentrer sur l'amélioration de la valeur des données. Cela peut compromettre l'exactitude et la fiabilité des données, ce qui aura un impact sur les décisions commerciales de l'entreprise.
Lorsque de nombreuses entreprises déploient le DaaS, leurs propres besoins ne sont pas satisfaits, ce qui entraîne des malentendus en matière de gouvernance et des difficultés de concentration.
De plus, lorsque les entreprises gèrent les données, elles visent à achever la réalisation du projet. Cependant, une fois la livraison du projet terminée, l’entreprise n’a plus prêté attention au long terme et à la durabilité de la gouvernance des données. Par conséquent, même une fois la livraison du projet terminée, la gestion ultérieure des données manque toujours de continuité et de stabilité.
Les points d'arrêt de gestion rendent difficile l'unification des données, ce qui conduit souvent à une réduction du système de sécurité des données, entraînant une gouvernance par projet difficile à pérenniser.
Il faut savoir que l’unification des données est à la base de la mise en œuvre du DaaS. De ce point de vue, il ne semble pas s’agir d’un « vrai DaaS » déployé.
En plus de cela, les entreprises sont gérées à temps partiel par des salariés en matière de gouvernance des données. Ces employés manquent de connaissances et de compétences professionnelles en matière de gouvernance des données, ce qui se traduit par des responsabilités floues et un faible esprit d'initiative. En conséquence, les entreprises ne peuvent pas assurer la mise en œuvre fluide de la gouvernance des données. Dans ce cas, la qualité et la fiabilité des données ne peuvent être garanties, ni la sécurité et la confidentialité des données.
L'entreprise ne dispose pas des conditions informatiques correspondantes, ce qui entraîne une gestion à temps partiel, ce qui est également un facteur important qui rend difficile la mise en œuvre du DaaS. Comme l'a déclaré Cai Ruitao, partenaire fondateur et CTO de Youmi Cloud : « À l'ère numérique d'aujourd'hui, les équipes qui savent interpréter les données auront un énorme avantage. »
En résumé, la logique sous-jacente à la difficulté de mise en œuvre du DaaS est progressivement devenue claire, à savoir le « dépannage » dans le cadre d'une gestion incompréhensible ; le « vrai et le faux DaaS » dans le cadre d'une gestion par projet ; et « l'incapacité de faire ce que l'on veut » dans le cadre d'une gestion par projet. -gestion du temps.
Il convient de noter que le lancement de grands modèles pourrait modifier le dilemme auquel est confrontée la gouvernance des données dans le cadre du modèle traditionnel.
Les grands modèles rendent les données plus précieuses
"Nous devons réaliser une chose : le propriétaire de la marque est plus professionnel que nous en matière de savoir-faire. Nous n'avons que des données, des capacités d'analyse et de la technologie, mais il doit être plus professionnel que nous en matière de savoir-faire. " JD Technology Solutions Zhu Bing , chef du département des solutions de croissance du Centre, a déclaré aux industriels.
En fait, à l’heure actuelle, les entreprises détiennent une grande quantité de données précieuses, mais les avantages et les capacités apportées par ces données ne peuvent être remplacés par les fournisseurs DaaS. Comme l'a dit Zhu Bing : « Dans l'ensemble, nous devons encore enseigner à nos marques l'autonomie et l'initiative subjective, et les transmettre à nos partenaires dans ces catégories. Je pense que c'est le plus professionnel qu'il le fasse lui-même ».
Cependant, pour de nombreuses entreprises, il s’agit d’une étape difficile à franchir. Ce qui mérite d'être attendu, c'est qu'à l'ère du « grand modèle + », le DaaS offre également de nouvelles possibilités.
Par exemple, en termes de formation et d'optimisation de modèles, la plate-forme DaaS peut fournir une vaste plate-forme de formation et de services de modèles pour aider les entreprises à effectuer la formation, l'ajustement et l'optimisation des modèles. Les entreprises peuvent utiliser la grande quantité de données et de ressources informatiques de la plateforme DaaS pour former et optimiser de grands modèles, améliorant ainsi la précision et les performances des modèles.
En termes de déploiement et de gestion de modèles, la plateforme DaaS peut fournir des fonctions de déploiement et de gestion de modèles, permettant aux entreprises de déployer rapidement de grands modèles formés dans l'environnement de production. Les entreprises peuvent utiliser la plateforme DaaS pour effectuer des opérations de contrôle de version et de mise à jour sur les modèles afin de garantir la stabilité et la fiabilité des modèles.
En termes de prétraitement et d'amélioration des données, la plate-forme DaaS peut également fournir des fonctions de prétraitement et d'amélioration des données pour aider les entreprises à nettoyer, transformer et étiqueter les données brutes afin de les utiliser dans la formation et les tests de grands modèles. La plateforme DaaS peut également fournir des fonctions d'amélioration des données pour améliorer les performances de généralisation et l'adaptabilité du modèle grâce à diverses transformations et améliorations des données.
De plus, dans le domaine du traitement du langage naturel, les plateformes DaaS peuvent fournir des services tels que la classification de texte, l'analyse des sentiments et la génération de langage. Dans le domaine de la reconnaissance d'images, la plateforme DaaS peut fournir des services tels que la détection de cibles et la segmentation d'images. Les entreprises peuvent utiliser ces services directement via la plateforme DaaS sans avoir à créer et former elles-mêmes des modèles.
En dehors des affaires, la sécurité est également une fonctionnalité majeure, c'est-à-dire que la plate-forme DaaS peut également fournir des fonctions de sécurité des données et de protection de la confidentialité pour garantir la sécurité et la confidentialité des données d'entreprise. La plateforme DaaS peut fournir des fonctions telles que la sauvegarde, la récupération et le contrôle de version des données pour garantir la sécurité et la fiabilité des données. Dans le même temps, la plate-forme DaaS peut également fournir des fonctions telles que le cryptage des données, le contrôle d'accès et l'audit de sécurité pour protéger la confidentialité et l'intégrité des données.
En d'autres termes, dans le cadre du grand modèle d'IA, les fournisseurs de DaaS peuvent accumuler de plus en plus de savoir-faire industriel et les besoins des entreprises seront de plus en plus satisfaits ; la combinaison des grands modèles et du DaaS peut permettre aux entreprises de l'utiliser plus efficacement et avec précision.Grand modèle.
Dans le cadre du modèle traditionnel, les entreprises doivent créer et former elles-mêmes des modèles, ce qui nécessite d'investir beaucoup de ressources et de temps. De plus, l’efficacité de ces modèles peut être affectée par divers facteurs, tels que la qualité des données, la sélection des algorithmes, etc. Les grands modèles à usage général permettront également aux entreprises de surmonter plus rapidement cet obstacle.
Dans l’ensemble, « grand modèle + DaaS » modifiera largement les problèmes inhérents et tenaces du DaaS actuel, le conduisant à un développement plus bénin et le faisant entrer dans « l’ère de la découverte ».
Peut-être qu'à l'avenir, chaque secteur pourra être remodelé par le DaaS, tout comme le film mentionné au début de l'article utilise les données pour « Moneyball ».