2002 yılında, son derece rekabetçi olan Amerikan Profesyonel Beyzbol Ligi'nde Oakland Athletics, personel, malzeme ekipmanı ve mali güç açısından yalnızca "alt üçte" arasında yer alıyordu.
Bununla birlikte, veri analizinde en iyi öğrencilerin yardımıyla, verileri analiz ederek ve belirsiz beyzbol istatistiklerini kullanarak takım yöneticisi, eksantrik kişiliklere sahip ancak beyzbolda süper yeteneklere sahip bir grup tuhaf beyzbol oyuncusu buldu.
Geleneksel veri yönetimi modelini kırarak nihayet güçlü New York Yankees'in sonuçlarıyla karşılaştırılabilecek etkileyici sonuçlara ulaştık.
Bu gerçek olaylardan uyarlanan bir hikaye ve daha sonra "Moneyball" adlı bir filme dönüştürüldü. Aslında futbol maçlarını kazanmak için veri analizi ve vaka madenciliği kullanmak bunun çok ötesine geçiyor. Ünlü Amerikan milli basketbol takımının koçu, bir zamanlar oyuncuları değiştirecek yeri belirlemek için IBM'in sağladığı veri madenciliği araçlarını kullanmıştı.
Şu anda yaklaşık 20'den fazla NBA takımı, taktik kombinasyonlarını optimize etmek için IBM veri madenciliği uygulama yazılımını kullanıyor.
Antrenörler, evde veya yolda NBA Center sunucularında depolanan verileri çıkarmak için dizüstü bilgisayarları kullanabilir. Her oyun etkinliği, puanlar, asistler, ataklar ve top kaybı gibi istatistiklere göre sınıflandırılacaktır.
Bir futbol maçını kazanmak için büyük veriyi kullanmak inanılmaz görünebilir ancak sektörde şimdiden açık bir kazanma stratejisi haline geldi.
Günümüzde “kazanmak” aynı zamanda tüm endüstriler ve işletmeler için ortak bir önermedir. Dijitalleşme orta seviyeye ulaştı, veri engelleri yavaş yavaş ortadan kalkıyor ve şirketler büyümenin yeni yollarını görüyor.
"Geçen yıl bu DaaS ürününü piyasaya sürdüğümüzde yatırım miktarı temel olarak yüzbinler, iki ila üç yüz bin, üç ila dört yüz bin civarındaydı. Geçen yılın 4. çeyreğinden itibaren milyonlarca yatırım almaya başladık. Pazarlama bütçesi. " Sektörün içinden biri sanayiciye şöyle dedi.
Ön plana çıkan DaaS, harika navigasyon çağına giriyor.
DaaS, Yunqi
1 Aralık 2021'de Alibaba Cloud, temel ürün hizmetini "DaaS" olarak konumlandıran yeni bir ürün olan DaaS'ı piyasaya sürdü. Bunun özü, iş akışını, veri akışını ve iş akışını açmak ve entegre etmek için veri odaklı büyümeyi motor olarak kullanmaktır. Veri zekasının kurumsal üretim ve operasyonlardaki değeri en üst düzeye çıkarmasını sağlar.
Bir anda sektörde hararetli bir tartışmaya neden oldu.
Bu yılın Mart ayında JD Cloud, marka büyümesini hedefleyen ve yeni DaaS yolunu sağlamlaştıran dijital zeka platformu "Uplus"u ilk kez piyasaya sürdü.
İki internet devinin pazara girmesi bu yolu yavaş yavaş yeniden hareketlendirmeye başladı.
Aslında DaaS yeni bir alan değil. Geçtiğimiz birkaç yılda DaaS yolu, Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei vb. gibi nispeten dikey birkaç yıldız üreticisi üretti. Ayrıca veri merkezi işiyle uğraşan bazı üreticiler de bu yola çok önceden girmiş durumda.
2015 gibi erken bir tarihte, otonom sürüşün ortaya çıkışıyla birlikte DaaS çok popüler hale geldi.
DaaS (Hizmet Olarak Veri), isteğe bağlı olarak çeşitli kaynaklardan veri API'leri biçiminde veri sağlamaya odaklanır. Genellikle DaaS platformları aynı zamanda meta veri yönetimi, veri yönetişimi, veri geliştirme ve diğer işlevleri de içerir. Temel rolü, kuruluşların verileri dönüştürmesine yardımcı olmaktır. Bunu iş yeteneklerine dönüştürün (kurumsal uygulamalar ve sistemler arasında gerçek zamanlı veri alışverişi, paylaşımı ve kullanımı ihtiyaçlarına yanıt vermek için) ve sonuçta kuruluşun temel büyüme sorunlarını çözün.
Şu anda, veri kaynakları açısından DaaS yolu üç kampa ayrılabilir: Birincisi, oluşturulan ikinci taraf verilerine dayanarak daha fazla bilgi sağlayan, Alibaba Cloud ve JD Cloud tarafından temsil edilen hizmet olarak veri platformudur. kendi perakende platformu tarafından Kapsamlı veri hizmetleri.
İnternet devlerinin avantajları şunlardır: Birincisi, veriler perakendenin her alanından geldiği için pazarlamada daha büyük avantajlara sahipler. Büyük üreticilerin güçlü ekolojik inşaat yetenekleri ve iş sistemleriyle birleştiğinde, entegre ve tam kapsamlı düzeyde avantajlar yaratabilirler.
Ayrıca İnternet bulut satıcıları da kendi avantajlarını birleştirerek işletmeleri güçlendirebilir ve DaaS ürünleri için bazı katma değerli hizmetler sağlayabilir. Örneğin JD YouPlus, kurumsal pazarlama stratejilerini güçlendirirken tedarik zinciri yeteneklerini hızlı bir şekilde doğrulamak için kendi entegre tedarik zinciri avantajlarını kullanabilir.
İkincisi, Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data vb. tarafından temsil edilen dikey üreticilerdir. Veri kaynakları, ticari müşterilerin kendi operasyonlarından gelir ve onlara kullanıcı analizi hizmetleri sağlar. Avantajı, veri temizleme ve analiz etme yeteneğinde ve dikey alanlara yeterince derinlemesine nüfuz ederek işletmelerle daha güçlü bir bağlayıcı ilişki kurabilmesinde yatmaktadır. Örneğin Shushu Technology, bir oyun veri analizi servis sağlayıcısı olarak pan-eğlence alanında büyük avantajlara sahiptir.
Üçüncüsü ise Youmi Cloud ve Tianyancha'nın temsil ettiği üreticiler.Veri kaynakları genel kanallardan geliyor ve çoğunlukla farklı müşteri gruplarına farklı çözümler sunuyorlar. Avantajı, hayatın her kesiminden veri ihtiyacını karşılayabilecek anket ve analiz kategorisinde yatmaktadır.
Örneğin e-ticaret, oyun ve kısa dizilerde yer alınmasını sağlayan Youmi Cloud platformunda ürünlere, reklamlara, işletmelere, tüketicilere vb. ilişkin çok büyük miktarda ticari bilgi bulunmaktadır ve bunun bazı avantajları bulunmaktadır. .
Genel olarak konuşursak, bu üreticilerin her birinin kendine göre avantajları vardır, ancak bazı eksiklikleri de vardır.
Yeni oyuncular başvuruyor, eski oyuncular becerilerini geliştirmeye devam ediyor, sermaye onları takip ediyor ve büyük üreticiler iyimser.DaaS kanalının hızla büyümesi şaşırtıcı değil. Ancak bilinmeyen şey DaaS endüstrisinin kolay olmadığıdır.
Görünür iniş zordur
Bir e-ticaret şirketi, pazarlama sonuçlarını iyileştirmek için DaaS platformunu kullanmaya çalıştı.Temel yöntem, müşterilerini daha iyi anlamak, kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler sunmak ve pazarlama faaliyetlerinin dönüşüm oranını artırmaktı.
Ancak pratik uygulamalarda şirket, veri kalitesinin güvenilmez olduğunu, veri toplamanın eksik olduğunu, veri analizi ve uygulama sonuçlarının tatmin edici olmadığını tespit etti.
İlk olarak şirket, DaaS platformunu kullanırken eksik veriler, hatalı veriler ve güncel olmayan veriler gibi veri kalitesi sorunlarını keşfetti. Bu sorunlar, şirketlerin müşterilerini doğru bir şekilde anlamalarını ve doğru kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler yapmalarını engellemektedir.
İkincisi, DaaS platformlarının veri toplaması çoğu zaman yeterince kapsamlı değildir. Platform kapsamlı veriler sağladığını iddia etse de şirket aslında platformun kullanıcıların satın alma geçmişi, tarama geçmişi ve arama geçmişi gibi bazı önemli verileri toplamada başarısız olduğunu tespit etti. Bu verilerin eksikliği, şirketlerin müşteri davranış ve tercihlerini derinlemesine anlamalarını ve doğru pazarlama faaliyetleri yürütmelerini imkansız hale getiriyor.
Son olarak, e-ticaret şirketi verileri toplamak ve analiz etmek için çok fazla zaman ve kaynak harcasa da, bu veri analizi ve uygulamalarının gerçek sonuçları ideal değildi. Örneğin, veri analizi sonuçlarına dayalı kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler, dönüşüm oranını artırmadı, bunun yerine bazı kullanıcılar arasında kızgınlığa ve memnuniyetsizliğe yol açtı.
Aslına bakılırsa DaaS, çoğu iş senaryosunda büyük bir uygulama potansiyeline sahiptir ve bu, tam bir fikir birliğine varılan bir sonuçtur. Kuruluşlar, DaaS'ı operasyonlarını iyileştirmek için kullanma konusunda umut dolu ve bu girişimlere aktif olarak kaynak yatırımı yapıyor. Ancak işletmelerin büyük çoğunluğu için çok sayıda DaaS projesi beklenen önemli iyileştirmeleri sağlayamadı.
Özetle, güvenilmez veri kalitesi, eksik veri toplama, zayıf veri analizi ve uygulama etkileri gibi sorunlar, DaaS'ın uygulanmasındaki mevcut zorluk durumunu doğrudan yansıtmaktadır.
Aslında bu sorunlar yalnızca DaaS sağlayıcılarını etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda ISV'lerle olan işbirlikleriyle de çok ilgili.
Örneğin bir DaaS platformunun bir işletme ile iş birliği yaptığı durumlarda DaaS platformunun sağladığı veriler, işletme içindeki veri formatı ve standartlarıyla tutarlı olmayabilir; işletme içerisinde birden fazla farklı sistem ve platform bulunabilir ve DaaS platformunun ihtiyaçları olabilir. Bu sistemlerle arayüz oluşturmak ve arayüz geliştirmek ve hata ayıklamanın daha zor olması, DaaS platformu tarafından işlenen verilerin kurumsal gizlilik ve mahremiyet içerebilmesi ve verilerin sızdırılmamasını ve tahrif edilmemesini sağlamak için etkili güvenlik önlemlerinin alınması gerekmektedir. diğer sorunlar.
DaaS, ISV ile işbirliği yaptığında DaaS platformunun sağladığı veri hizmetlerinin API arayüzü aracılığıyla ISV sistemine bağlanması gerekir. Bununla birlikte, farklı sistemlerin API arayüzleri farklıdır ve yerleştirme karmaşıklığı yüksektir; bu da geliştirme ve hata ayıklama için çok fazla zaman ve kaynak gerektirir.
Ayrıca DaaS platformunun işlediği veriler, müşteri bilgileri, işlem verileri vb. gibi çoğu zaman oldukça hassastır. Bu nedenle, verinin sızdırılmamasını veya saklanmamasını sağlamak için veri iletimi ve depolama sürecinde etkili güvenlik önlemlerinin alınması gerekir. kurcalanmış.
“Doğru ve Sahte DaaS”ın arkasındaki veri işinin itici gücü
Sektörün önde gelen markalarından Yuanqi Forest, "0 şeker, 0 yağ ve 0 kalori" sağlık konseptiyle maden suyu pazarını kısa sürede işgal etti. Ancak çay içme endüstrisinde rekabet son derece şiddetlidir ve ilerlemezseniz geri çekilirsiniz. Yuanqi Ormanı'nın maden suyu kategorisindeki avantajlarını da güçlendirmesi ve pazarı genişletmeye devam etmesi gerekiyor.
Bu talep üzerine Lingyang bunun için bir DaaS çözümü özelleştirdi.
Birincisi yeni ürün araştırmasının yönünü belirlemektir. Yuanqi Forest, içecek pazarı segmenti kategorilerinin hiyerarşik analizi yoluyla dört ana meyveli içecek trendini konumlandırdı: maden suyu, çay içecekleri, bitkisel protein ve meyveli içecekler. Gazlı su kategorisinin içecek pazarında hala öne çıkan bir kategori olduğu, gazlı su pazarında da çeşitlendirilmiş avantajlarını devam ettirebileceği ve çalışmalara devam edebileceği belirlendi.
İkincisi farklılaştırılmış bir pazarlama stratejisi geliştirmektir. Dört ana kategorinin özelliklerini ve kullanıcı içgörülerini tanımlayarak yeni ürünler için farklılaştırılmış pazarlama yönlerini formüle edin. Örneğin maden suyunun yeni ananas aroması mevsimine göre popüler oluyor; yeni bitkisel protein ürünü ise yüksek enerjili annelerin çemberini kırarak çocuk pazarında çaba sarf etmek için seçiliyor.
Son olarak, tüm yıl boyunca çoklu zirve stratejisi uygulanır. 618, çok kategorili düzenin ilk atışını başlattı; Double 11 promosyon döneminde daha fazla iş dönüşümü sağlandı ve gençler nüfuz etmeye devam etti.
2022 yılında Yuanqi Forest'ın Double 11 satışları yıllık yaklaşık %10 artışla 618'e yükseldi, müşteri başına birim fiyat yaklaşık %10 arttı ve tüketicilerin satın alma isteği arttı. 618 ile karşılaştırıldığında A Grubunun varlık seviyesi %50'den fazla arttı; gençlerin büyüme oranı geçen yılki Double 11'e göre önemli ölçüde arttı ve markanın kalabalık yapısı giderek optimize edildi.
Yuanqi Ormanı örneğinde DaaS'ın başarılı bir şekilde uygulanması için birkaç önemli ayrıntı bulabiliriz.
Birincisi, pazarlama verilerinin ve uygulamalarının yönünü belirlemek; ikincisi, pazarı değiştiren veriler hakkında mutlak profesyonellik ile sürekli içgörü kazanmak; üçüncüsü ise veri yönetimi için "uzun vadeli bir mücadele planı" planlamaktır.
Bu, sorunları çözmenin ve DaaS'ı uygulamanın anahtarıdır ancak çoğu kuruluş tarafından genellikle göz ardı edilir.
İşletmeler veri yönetimini yürütürken veri prosedürlerini, komut dosyalarını ve görevleri yönetmeye odaklanırlar. Bu yaklaşım, kuruluşun veri yönetişiminin veri değerini artırmaya odaklanmasını engeller. Bu, verilerin doğruluğunun ve güvenilirliğinin tehlikeye atılmasına neden olarak şirketin iş kararlarını etkileyebilir.
Birçok kuruluş DaaS kullandığında kendi ihtiyaçları karşılanmaz, bu da yanlış anlaşılma tipi yönetişime ve odaklanma zorluğuna neden olur.
Ayrıca işletmeler veri yönetimini gerçekleştirirken proje teslimini tamamlamayı hedeflerler. Ancak proje teslimi tamamlandıktan sonra şirket, veri yönetiminin uzun vadeli ve sürdürülebilirliğine dikkat etmeye devam etmedi. Bu nedenle, proje teslimi tamamlandıktan sonra bile sonraki veri yönetimi süreklilik ve istikrardan yoksundur.
Yönetim kesme noktaları, verileri birleştirmeyi zorlaştırır, bu da genellikle veri güvenliği sisteminde bir azalmaya yol açar ve sürdürülmesi zor olan proje tabanlı yönetişime yol açar.
Verilerin birleştirilmesinin DaaS uygulamasının temelini oluşturduğunu bilmelisiniz, bu açıdan bakıldığında DaaS konuşlandırılmış "gerçek bir DaaS" gibi görünmüyor.
Buna ek olarak veri yönetimi konusunda işletmeler yarı zamanlı olarak çalışanlar tarafından yönetilmektedir. Bu çalışanlar veri yönetimi konusunda mesleki bilgi ve becerilerden yoksundur, bu da sorumlulukların belirsiz olmasına ve inisiyatifin düşük olmasına neden olur. Sonuç olarak işletmeler veri yönetiminin sorunsuz bir şekilde uygulanmasını sağlayamaz, bu durumda verilerin kalitesi ve güvenilirliği garanti edilemez, verilerin güvenliği ve gizliliği de garanti edilemez.
İşletmenin ilgili BT koşullarına sahip olmaması, yarı zamanlı yönetime neden oluyor ve bu da DaaS'ın uygulanmasını zorlaştıran önemli bir faktör. Youmi Cloud'un kurucu ortağı ve CTO'su Cai Ruitao'nun dediği gibi, "Günümüzün dijital çağında, verileri yorumlamada iyi olan ekipler büyük bir avantaja sahip olacak."
Özetlemek gerekirse, DaaS uygulamasının zorluğunun altında yatan mantık yavaş yavaş açıklığa kavuşmuştur; yani yanlış anlama yönetimi altında "sorun giderme"; proje tabanlı yönetim altında "doğru ve yanlış DaaS"; ve kısmen de olsa "birinin istediğini yapamaması". -zaman yönetimi.
Büyük modellerin piyasaya sürülmesinin, geleneksel model kapsamında veri yönetişiminin karşılaştığı ikilemi değiştirebileceğini belirtmekte fayda var.
Büyük modeller verileri daha değerli hale getirir
"Bir şeyin farkına varmamız gerekiyor; marka sahibi Know-how konusunda bizden daha profesyonel. Biz sadece veriye, analiz yeteneklerine ve teknolojiye sahibiz ama Know-how konusunda bizden daha profesyonel olmalı." JD Technology Solutions Zhu Bing Merkezin Büyüme Çözümleri Departmanı başkanı Sanayicilere şunları söyledi.
Aslında şu an itibariyle işletmeler büyük miktarda değerli veriyi elinde tutuyor ancak bu verilerin getirdiği avantaj ve yeteneklerin yerini DaaS satıcıları alamaz. Zhu Bing'in dediği gibi, "Genel olarak hâlâ markalarımıza özerkliği ve öznel inisiyatifi öğretmemiz ve bunları bu kategorilerdeki ortaklarımıza vermemiz gerekiyor. Bence onun için bunu kendisinin yapması en profesyoneli."
Ancak birçok işletme için bu atılması zor bir adımdır. Dört gözle beklemeye değer olan şey, "büyük model +" çağında DaaS'ın da bazı yeni olanaklara sahip olmasıdır.
Örneğin, model eğitimi ve optimizasyonu açısından DaaS platformu, işletmelerin model eğitimi, ayarlama ve optimizasyon yapmasına yardımcı olacak geniş bir model eğitimi ve hizmet platformu sağlayabilir. Kuruluşlar, büyük modelleri eğitmek ve optimize etmek için DaaS platformundaki büyük miktardaki veri ve bilgi işlem kaynaklarını kullanabilir, böylece modellerin doğruluğunu ve performansını artırabilir.
Model konuşlandırması ve yönetimi açısından DaaS platformu, model konuşlandırma ve yönetim işlevleri sunarak işletmelerin büyük eğitimli modelleri üretim ortamına hızlı bir şekilde dağıtmasına olanak tanır. Kuruluşlar, modellerin kararlılığını ve güvenilirliğini sağlamak amacıyla modeller üzerinde sürüm kontrolü ve güncelleme işlemleri gerçekleştirmek için DaaS platformunu kullanabilir.
Veri ön işleme ve geliştirme açısından DaaS platformu, kuruluşların büyük modellerin eğitim ve testlerinde kullanılmak üzere ham verileri temizlemesine, dönüştürmesine ve etiketlemesine yardımcı olacak veri ön işleme ve geliştirme işlevleri de sağlayabilir. DaaS platformu ayrıca verilerde çeşitli dönüşümler ve iyileştirmeler yoluyla modelin genelleştirme performansını ve uyarlanabilirliğini geliştirmek için veri geliştirme işlevleri de sağlayabilir.
Ayrıca doğal dil işleme alanında DaaS platformları metin sınıflandırma, duygu analizi, dil üretme gibi hizmetleri de sunabilmektedir. Görüntü tanıma alanında DaaS platformu, hedef tespiti ve görüntü segmentasyonu gibi hizmetler sunabilmektedir. Kuruluşlar, modelleri kendileri oluşturup eğitmek zorunda kalmadan bu hizmetleri doğrudan DaaS platformu aracılığıyla kullanabilirler.
İş dışında da güvenlik önemli bir özelliktir; yani DaaS platformu, kurumsal verilerin güvenliğini ve gizliliğini sağlamak için veri güvenliği ve gizlilik koruma işlevlerini de sağlayabilir. DaaS platformu, veri güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak için veri yedekleme, kurtarma ve sürüm kontrolü gibi işlevler sağlayabilir. DaaS platformu aynı zamanda verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü korumak için veri şifreleme, erişim kontrolü ve güvenlik denetimi gibi işlevleri de sağlayabilmektedir.
Başka bir deyişle, büyük yapay zeka modeli kapsamında DaaS satıcıları giderek daha fazla sektörel bilgi birikimi biriktirebilir ve işletmelerin ihtiyaçları giderek daha fazla karşılanabilir; büyük modeller ile DaaS'ın birleşimi, işletmelerin bunu daha verimli ve daha verimli kullanmasını sağlayabilir. Büyük model.
Geleneksel modelde şirketlerin modelleri kendilerinin oluşturması ve eğitmesi gerekir; bu da çok fazla kaynak ve zaman yatırımı gerektirir. Üstelik bu modellerin etkinliği veri kalitesi, algoritma seçimi gibi çeşitli faktörlerden etkilenebilmektedir. Genel amaçlı büyük modeller aynı zamanda işletmelerin bu engeli aşmasını da hızlandıracaktır.
Genel olarak, "büyük model + DaaS" mevcut DaaS'ın doğasında var olan inatçı sorunları büyük ölçüde değiştirecek, onu daha iyi huylu bir gelişmeye yönlendirecek ve onu "Keşif Çağı"na itecektir.
Belki de gelecekte her sektör DaaS tarafından yeniden şekillendirilebilir, tıpkı yazının başında bahsettiğimiz filmin "Moneyball" için veri kullanması gibi.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
2023'te DaaS "Yapay Zeka Navigasyon Çağına" girecek
2023'te DaaS "Yapay Zeka Navigasyon Çağına" girecek
Yazar|Doudou
Editör|Pi Ye
**Üretici **Sanayici
2002 yılında, son derece rekabetçi olan Amerikan Profesyonel Beyzbol Ligi'nde Oakland Athletics, personel, malzeme ekipmanı ve mali güç açısından yalnızca "alt üçte" arasında yer alıyordu.
Bununla birlikte, veri analizinde en iyi öğrencilerin yardımıyla, verileri analiz ederek ve belirsiz beyzbol istatistiklerini kullanarak takım yöneticisi, eksantrik kişiliklere sahip ancak beyzbolda süper yeteneklere sahip bir grup tuhaf beyzbol oyuncusu buldu.
Geleneksel veri yönetimi modelini kırarak nihayet güçlü New York Yankees'in sonuçlarıyla karşılaştırılabilecek etkileyici sonuçlara ulaştık.
Bu gerçek olaylardan uyarlanan bir hikaye ve daha sonra "Moneyball" adlı bir filme dönüştürüldü. Aslında futbol maçlarını kazanmak için veri analizi ve vaka madenciliği kullanmak bunun çok ötesine geçiyor. Ünlü Amerikan milli basketbol takımının koçu, bir zamanlar oyuncuları değiştirecek yeri belirlemek için IBM'in sağladığı veri madenciliği araçlarını kullanmıştı.
Şu anda yaklaşık 20'den fazla NBA takımı, taktik kombinasyonlarını optimize etmek için IBM veri madenciliği uygulama yazılımını kullanıyor.
Antrenörler, evde veya yolda NBA Center sunucularında depolanan verileri çıkarmak için dizüstü bilgisayarları kullanabilir. Her oyun etkinliği, puanlar, asistler, ataklar ve top kaybı gibi istatistiklere göre sınıflandırılacaktır.
Bir futbol maçını kazanmak için büyük veriyi kullanmak inanılmaz görünebilir ancak sektörde şimdiden açık bir kazanma stratejisi haline geldi.
Günümüzde “kazanmak” aynı zamanda tüm endüstriler ve işletmeler için ortak bir önermedir. Dijitalleşme orta seviyeye ulaştı, veri engelleri yavaş yavaş ortadan kalkıyor ve şirketler büyümenin yeni yollarını görüyor.
"Geçen yıl bu DaaS ürününü piyasaya sürdüğümüzde yatırım miktarı temel olarak yüzbinler, iki ila üç yüz bin, üç ila dört yüz bin civarındaydı. Geçen yılın 4. çeyreğinden itibaren milyonlarca yatırım almaya başladık. Pazarlama bütçesi. " Sektörün içinden biri sanayiciye şöyle dedi.
Ön plana çıkan DaaS, harika navigasyon çağına giriyor.
DaaS, Yunqi
1 Aralık 2021'de Alibaba Cloud, temel ürün hizmetini "DaaS" olarak konumlandıran yeni bir ürün olan DaaS'ı piyasaya sürdü. Bunun özü, iş akışını, veri akışını ve iş akışını açmak ve entegre etmek için veri odaklı büyümeyi motor olarak kullanmaktır. Veri zekasının kurumsal üretim ve operasyonlardaki değeri en üst düzeye çıkarmasını sağlar.
Bir anda sektörde hararetli bir tartışmaya neden oldu.
Bu yılın Mart ayında JD Cloud, marka büyümesini hedefleyen ve yeni DaaS yolunu sağlamlaştıran dijital zeka platformu "Uplus"u ilk kez piyasaya sürdü.
İki internet devinin pazara girmesi bu yolu yavaş yavaş yeniden hareketlendirmeye başladı.
Aslında DaaS yeni bir alan değil. Geçtiğimiz birkaç yılda DaaS yolu, Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei vb. gibi nispeten dikey birkaç yıldız üreticisi üretti. Ayrıca veri merkezi işiyle uğraşan bazı üreticiler de bu yola çok önceden girmiş durumda.
2015 gibi erken bir tarihte, otonom sürüşün ortaya çıkışıyla birlikte DaaS çok popüler hale geldi.
DaaS (Hizmet Olarak Veri), isteğe bağlı olarak çeşitli kaynaklardan veri API'leri biçiminde veri sağlamaya odaklanır. Genellikle DaaS platformları aynı zamanda meta veri yönetimi, veri yönetişimi, veri geliştirme ve diğer işlevleri de içerir. Temel rolü, kuruluşların verileri dönüştürmesine yardımcı olmaktır. Bunu iş yeteneklerine dönüştürün (kurumsal uygulamalar ve sistemler arasında gerçek zamanlı veri alışverişi, paylaşımı ve kullanımı ihtiyaçlarına yanıt vermek için) ve sonuçta kuruluşun temel büyüme sorunlarını çözün.
Şu anda, veri kaynakları açısından DaaS yolu üç kampa ayrılabilir: Birincisi, oluşturulan ikinci taraf verilerine dayanarak daha fazla bilgi sağlayan, Alibaba Cloud ve JD Cloud tarafından temsil edilen hizmet olarak veri platformudur. kendi perakende platformu tarafından Kapsamlı veri hizmetleri.
İnternet devlerinin avantajları şunlardır: Birincisi, veriler perakendenin her alanından geldiği için pazarlamada daha büyük avantajlara sahipler. Büyük üreticilerin güçlü ekolojik inşaat yetenekleri ve iş sistemleriyle birleştiğinde, entegre ve tam kapsamlı düzeyde avantajlar yaratabilirler.
Ayrıca İnternet bulut satıcıları da kendi avantajlarını birleştirerek işletmeleri güçlendirebilir ve DaaS ürünleri için bazı katma değerli hizmetler sağlayabilir. Örneğin JD YouPlus, kurumsal pazarlama stratejilerini güçlendirirken tedarik zinciri yeteneklerini hızlı bir şekilde doğrulamak için kendi entegre tedarik zinciri avantajlarını kullanabilir.
İkincisi, Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data vb. tarafından temsil edilen dikey üreticilerdir. Veri kaynakları, ticari müşterilerin kendi operasyonlarından gelir ve onlara kullanıcı analizi hizmetleri sağlar. Avantajı, veri temizleme ve analiz etme yeteneğinde ve dikey alanlara yeterince derinlemesine nüfuz ederek işletmelerle daha güçlü bir bağlayıcı ilişki kurabilmesinde yatmaktadır. Örneğin Shushu Technology, bir oyun veri analizi servis sağlayıcısı olarak pan-eğlence alanında büyük avantajlara sahiptir.
Üçüncüsü ise Youmi Cloud ve Tianyancha'nın temsil ettiği üreticiler.Veri kaynakları genel kanallardan geliyor ve çoğunlukla farklı müşteri gruplarına farklı çözümler sunuyorlar. Avantajı, hayatın her kesiminden veri ihtiyacını karşılayabilecek anket ve analiz kategorisinde yatmaktadır.
Örneğin e-ticaret, oyun ve kısa dizilerde yer alınmasını sağlayan Youmi Cloud platformunda ürünlere, reklamlara, işletmelere, tüketicilere vb. ilişkin çok büyük miktarda ticari bilgi bulunmaktadır ve bunun bazı avantajları bulunmaktadır. .
Genel olarak konuşursak, bu üreticilerin her birinin kendine göre avantajları vardır, ancak bazı eksiklikleri de vardır.
Yeni oyuncular başvuruyor, eski oyuncular becerilerini geliştirmeye devam ediyor, sermaye onları takip ediyor ve büyük üreticiler iyimser.DaaS kanalının hızla büyümesi şaşırtıcı değil. Ancak bilinmeyen şey DaaS endüstrisinin kolay olmadığıdır.
Görünür iniş zordur
Bir e-ticaret şirketi, pazarlama sonuçlarını iyileştirmek için DaaS platformunu kullanmaya çalıştı.Temel yöntem, müşterilerini daha iyi anlamak, kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler sunmak ve pazarlama faaliyetlerinin dönüşüm oranını artırmaktı.
Ancak pratik uygulamalarda şirket, veri kalitesinin güvenilmez olduğunu, veri toplamanın eksik olduğunu, veri analizi ve uygulama sonuçlarının tatmin edici olmadığını tespit etti.
İlk olarak şirket, DaaS platformunu kullanırken eksik veriler, hatalı veriler ve güncel olmayan veriler gibi veri kalitesi sorunlarını keşfetti. Bu sorunlar, şirketlerin müşterilerini doğru bir şekilde anlamalarını ve doğru kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler yapmalarını engellemektedir.
İkincisi, DaaS platformlarının veri toplaması çoğu zaman yeterince kapsamlı değildir. Platform kapsamlı veriler sağladığını iddia etse de şirket aslında platformun kullanıcıların satın alma geçmişi, tarama geçmişi ve arama geçmişi gibi bazı önemli verileri toplamada başarısız olduğunu tespit etti. Bu verilerin eksikliği, şirketlerin müşteri davranış ve tercihlerini derinlemesine anlamalarını ve doğru pazarlama faaliyetleri yürütmelerini imkansız hale getiriyor.
Son olarak, e-ticaret şirketi verileri toplamak ve analiz etmek için çok fazla zaman ve kaynak harcasa da, bu veri analizi ve uygulamalarının gerçek sonuçları ideal değildi. Örneğin, veri analizi sonuçlarına dayalı kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler, dönüşüm oranını artırmadı, bunun yerine bazı kullanıcılar arasında kızgınlığa ve memnuniyetsizliğe yol açtı.
Aslına bakılırsa DaaS, çoğu iş senaryosunda büyük bir uygulama potansiyeline sahiptir ve bu, tam bir fikir birliğine varılan bir sonuçtur. Kuruluşlar, DaaS'ı operasyonlarını iyileştirmek için kullanma konusunda umut dolu ve bu girişimlere aktif olarak kaynak yatırımı yapıyor. Ancak işletmelerin büyük çoğunluğu için çok sayıda DaaS projesi beklenen önemli iyileştirmeleri sağlayamadı.
Özetle, güvenilmez veri kalitesi, eksik veri toplama, zayıf veri analizi ve uygulama etkileri gibi sorunlar, DaaS'ın uygulanmasındaki mevcut zorluk durumunu doğrudan yansıtmaktadır.
Aslında bu sorunlar yalnızca DaaS sağlayıcılarını etkilemekle kalmıyor, aynı zamanda ISV'lerle olan işbirlikleriyle de çok ilgili.
Örneğin bir DaaS platformunun bir işletme ile iş birliği yaptığı durumlarda DaaS platformunun sağladığı veriler, işletme içindeki veri formatı ve standartlarıyla tutarlı olmayabilir; işletme içerisinde birden fazla farklı sistem ve platform bulunabilir ve DaaS platformunun ihtiyaçları olabilir. Bu sistemlerle arayüz oluşturmak ve arayüz geliştirmek ve hata ayıklamanın daha zor olması, DaaS platformu tarafından işlenen verilerin kurumsal gizlilik ve mahremiyet içerebilmesi ve verilerin sızdırılmamasını ve tahrif edilmemesini sağlamak için etkili güvenlik önlemlerinin alınması gerekmektedir. diğer sorunlar.
DaaS, ISV ile işbirliği yaptığında DaaS platformunun sağladığı veri hizmetlerinin API arayüzü aracılığıyla ISV sistemine bağlanması gerekir. Bununla birlikte, farklı sistemlerin API arayüzleri farklıdır ve yerleştirme karmaşıklığı yüksektir; bu da geliştirme ve hata ayıklama için çok fazla zaman ve kaynak gerektirir.
Ayrıca DaaS platformunun işlediği veriler, müşteri bilgileri, işlem verileri vb. gibi çoğu zaman oldukça hassastır. Bu nedenle, verinin sızdırılmamasını veya saklanmamasını sağlamak için veri iletimi ve depolama sürecinde etkili güvenlik önlemlerinin alınması gerekir. kurcalanmış.
“Doğru ve Sahte DaaS”ın arkasındaki veri işinin itici gücü
Sektörün önde gelen markalarından Yuanqi Forest, "0 şeker, 0 yağ ve 0 kalori" sağlık konseptiyle maden suyu pazarını kısa sürede işgal etti. Ancak çay içme endüstrisinde rekabet son derece şiddetlidir ve ilerlemezseniz geri çekilirsiniz. Yuanqi Ormanı'nın maden suyu kategorisindeki avantajlarını da güçlendirmesi ve pazarı genişletmeye devam etmesi gerekiyor.
Bu talep üzerine Lingyang bunun için bir DaaS çözümü özelleştirdi.
Birincisi yeni ürün araştırmasının yönünü belirlemektir. Yuanqi Forest, içecek pazarı segmenti kategorilerinin hiyerarşik analizi yoluyla dört ana meyveli içecek trendini konumlandırdı: maden suyu, çay içecekleri, bitkisel protein ve meyveli içecekler. Gazlı su kategorisinin içecek pazarında hala öne çıkan bir kategori olduğu, gazlı su pazarında da çeşitlendirilmiş avantajlarını devam ettirebileceği ve çalışmalara devam edebileceği belirlendi.
İkincisi farklılaştırılmış bir pazarlama stratejisi geliştirmektir. Dört ana kategorinin özelliklerini ve kullanıcı içgörülerini tanımlayarak yeni ürünler için farklılaştırılmış pazarlama yönlerini formüle edin. Örneğin maden suyunun yeni ananas aroması mevsimine göre popüler oluyor; yeni bitkisel protein ürünü ise yüksek enerjili annelerin çemberini kırarak çocuk pazarında çaba sarf etmek için seçiliyor.
Son olarak, tüm yıl boyunca çoklu zirve stratejisi uygulanır. 618, çok kategorili düzenin ilk atışını başlattı; Double 11 promosyon döneminde daha fazla iş dönüşümü sağlandı ve gençler nüfuz etmeye devam etti.
2022 yılında Yuanqi Forest'ın Double 11 satışları yıllık yaklaşık %10 artışla 618'e yükseldi, müşteri başına birim fiyat yaklaşık %10 arttı ve tüketicilerin satın alma isteği arttı. 618 ile karşılaştırıldığında A Grubunun varlık seviyesi %50'den fazla arttı; gençlerin büyüme oranı geçen yılki Double 11'e göre önemli ölçüde arttı ve markanın kalabalık yapısı giderek optimize edildi.
Yuanqi Ormanı örneğinde DaaS'ın başarılı bir şekilde uygulanması için birkaç önemli ayrıntı bulabiliriz.
Birincisi, pazarlama verilerinin ve uygulamalarının yönünü belirlemek; ikincisi, pazarı değiştiren veriler hakkında mutlak profesyonellik ile sürekli içgörü kazanmak; üçüncüsü ise veri yönetimi için "uzun vadeli bir mücadele planı" planlamaktır.
Bu, sorunları çözmenin ve DaaS'ı uygulamanın anahtarıdır ancak çoğu kuruluş tarafından genellikle göz ardı edilir.
İşletmeler veri yönetimini yürütürken veri prosedürlerini, komut dosyalarını ve görevleri yönetmeye odaklanırlar. Bu yaklaşım, kuruluşun veri yönetişiminin veri değerini artırmaya odaklanmasını engeller. Bu, verilerin doğruluğunun ve güvenilirliğinin tehlikeye atılmasına neden olarak şirketin iş kararlarını etkileyebilir.
Birçok kuruluş DaaS kullandığında kendi ihtiyaçları karşılanmaz, bu da yanlış anlaşılma tipi yönetişime ve odaklanma zorluğuna neden olur.
Ayrıca işletmeler veri yönetimini gerçekleştirirken proje teslimini tamamlamayı hedeflerler. Ancak proje teslimi tamamlandıktan sonra şirket, veri yönetiminin uzun vadeli ve sürdürülebilirliğine dikkat etmeye devam etmedi. Bu nedenle, proje teslimi tamamlandıktan sonra bile sonraki veri yönetimi süreklilik ve istikrardan yoksundur.
Yönetim kesme noktaları, verileri birleştirmeyi zorlaştırır, bu da genellikle veri güvenliği sisteminde bir azalmaya yol açar ve sürdürülmesi zor olan proje tabanlı yönetişime yol açar.
Verilerin birleştirilmesinin DaaS uygulamasının temelini oluşturduğunu bilmelisiniz, bu açıdan bakıldığında DaaS konuşlandırılmış "gerçek bir DaaS" gibi görünmüyor.
Buna ek olarak veri yönetimi konusunda işletmeler yarı zamanlı olarak çalışanlar tarafından yönetilmektedir. Bu çalışanlar veri yönetimi konusunda mesleki bilgi ve becerilerden yoksundur, bu da sorumlulukların belirsiz olmasına ve inisiyatifin düşük olmasına neden olur. Sonuç olarak işletmeler veri yönetiminin sorunsuz bir şekilde uygulanmasını sağlayamaz, bu durumda verilerin kalitesi ve güvenilirliği garanti edilemez, verilerin güvenliği ve gizliliği de garanti edilemez.
İşletmenin ilgili BT koşullarına sahip olmaması, yarı zamanlı yönetime neden oluyor ve bu da DaaS'ın uygulanmasını zorlaştıran önemli bir faktör. Youmi Cloud'un kurucu ortağı ve CTO'su Cai Ruitao'nun dediği gibi, "Günümüzün dijital çağında, verileri yorumlamada iyi olan ekipler büyük bir avantaja sahip olacak."
Özetlemek gerekirse, DaaS uygulamasının zorluğunun altında yatan mantık yavaş yavaş açıklığa kavuşmuştur; yani yanlış anlama yönetimi altında "sorun giderme"; proje tabanlı yönetim altında "doğru ve yanlış DaaS"; ve kısmen de olsa "birinin istediğini yapamaması". -zaman yönetimi.
Büyük modellerin piyasaya sürülmesinin, geleneksel model kapsamında veri yönetişiminin karşılaştığı ikilemi değiştirebileceğini belirtmekte fayda var.
Büyük modeller verileri daha değerli hale getirir
"Bir şeyin farkına varmamız gerekiyor; marka sahibi Know-how konusunda bizden daha profesyonel. Biz sadece veriye, analiz yeteneklerine ve teknolojiye sahibiz ama Know-how konusunda bizden daha profesyonel olmalı." JD Technology Solutions Zhu Bing Merkezin Büyüme Çözümleri Departmanı başkanı Sanayicilere şunları söyledi.
Aslında şu an itibariyle işletmeler büyük miktarda değerli veriyi elinde tutuyor ancak bu verilerin getirdiği avantaj ve yeteneklerin yerini DaaS satıcıları alamaz. Zhu Bing'in dediği gibi, "Genel olarak hâlâ markalarımıza özerkliği ve öznel inisiyatifi öğretmemiz ve bunları bu kategorilerdeki ortaklarımıza vermemiz gerekiyor. Bence onun için bunu kendisinin yapması en profesyoneli."
Ancak birçok işletme için bu atılması zor bir adımdır. Dört gözle beklemeye değer olan şey, "büyük model +" çağında DaaS'ın da bazı yeni olanaklara sahip olmasıdır.
Örneğin, model eğitimi ve optimizasyonu açısından DaaS platformu, işletmelerin model eğitimi, ayarlama ve optimizasyon yapmasına yardımcı olacak geniş bir model eğitimi ve hizmet platformu sağlayabilir. Kuruluşlar, büyük modelleri eğitmek ve optimize etmek için DaaS platformundaki büyük miktardaki veri ve bilgi işlem kaynaklarını kullanabilir, böylece modellerin doğruluğunu ve performansını artırabilir.
Model konuşlandırması ve yönetimi açısından DaaS platformu, model konuşlandırma ve yönetim işlevleri sunarak işletmelerin büyük eğitimli modelleri üretim ortamına hızlı bir şekilde dağıtmasına olanak tanır. Kuruluşlar, modellerin kararlılığını ve güvenilirliğini sağlamak amacıyla modeller üzerinde sürüm kontrolü ve güncelleme işlemleri gerçekleştirmek için DaaS platformunu kullanabilir.
Veri ön işleme ve geliştirme açısından DaaS platformu, kuruluşların büyük modellerin eğitim ve testlerinde kullanılmak üzere ham verileri temizlemesine, dönüştürmesine ve etiketlemesine yardımcı olacak veri ön işleme ve geliştirme işlevleri de sağlayabilir. DaaS platformu ayrıca verilerde çeşitli dönüşümler ve iyileştirmeler yoluyla modelin genelleştirme performansını ve uyarlanabilirliğini geliştirmek için veri geliştirme işlevleri de sağlayabilir.
Ayrıca doğal dil işleme alanında DaaS platformları metin sınıflandırma, duygu analizi, dil üretme gibi hizmetleri de sunabilmektedir. Görüntü tanıma alanında DaaS platformu, hedef tespiti ve görüntü segmentasyonu gibi hizmetler sunabilmektedir. Kuruluşlar, modelleri kendileri oluşturup eğitmek zorunda kalmadan bu hizmetleri doğrudan DaaS platformu aracılığıyla kullanabilirler.
İş dışında da güvenlik önemli bir özelliktir; yani DaaS platformu, kurumsal verilerin güvenliğini ve gizliliğini sağlamak için veri güvenliği ve gizlilik koruma işlevlerini de sağlayabilir. DaaS platformu, veri güvenliğini ve güvenilirliğini sağlamak için veri yedekleme, kurtarma ve sürüm kontrolü gibi işlevler sağlayabilir. DaaS platformu aynı zamanda verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü korumak için veri şifreleme, erişim kontrolü ve güvenlik denetimi gibi işlevleri de sağlayabilmektedir.
Başka bir deyişle, büyük yapay zeka modeli kapsamında DaaS satıcıları giderek daha fazla sektörel bilgi birikimi biriktirebilir ve işletmelerin ihtiyaçları giderek daha fazla karşılanabilir; büyük modeller ile DaaS'ın birleşimi, işletmelerin bunu daha verimli ve daha verimli kullanmasını sağlayabilir. Büyük model.
Geleneksel modelde şirketlerin modelleri kendilerinin oluşturması ve eğitmesi gerekir; bu da çok fazla kaynak ve zaman yatırımı gerektirir. Üstelik bu modellerin etkinliği veri kalitesi, algoritma seçimi gibi çeşitli faktörlerden etkilenebilmektedir. Genel amaçlı büyük modeller aynı zamanda işletmelerin bu engeli aşmasını da hızlandıracaktır.
Genel olarak, "büyük model + DaaS" mevcut DaaS'ın doğasında var olan inatçı sorunları büyük ölçüde değiştirecek, onu daha iyi huylu bir gelişmeye yönlendirecek ve onu "Keşif Çağı"na itecektir.
Belki de gelecekte her sektör DaaS tarafından yeniden şekillendirilebilir, tıpkı yazının başında bahsettiğimiz filmin "Moneyball" için veri kullanması gibi.