У 2002 році в висококонкурентній Американській професійній бейсбольній лізі «Окленд Атлетикс» була лише в «нижній третині» з точки зору персоналу, матеріального оснащення та фінансової потужності.
Однак за допомогою кращих студентів з аналізу даних, аналізуючи дані та незрозумілу бейсбольну статистику, менеджер команди знайшов групу дивних бейсболістів, які мали ексцентричні особистості, але мали надзвичайні бейсбольні здібності.
Порушивши традиційну модель управління даними, ми нарешті досягли вражаючих результатів, які можна порівняти з результатами могутніх нью-йоркських янкіз.
Це історія, адаптована з реальних подій і згодом знята у фільмі – «Moneyball». Насправді використання аналізу даних і видобутку корисних копалин для перемог у футбольних матчах виходить далеко за рамки цього. Тренер відомої американської національної збірної з баскетболу одного разу скористався інструментами аналізу даних, наданими IBM, щоб на місці прийняти рішення про заміну гравців.
Наразі приблизно понад 20 команд НБА використовують прикладне програмне забезпечення IBM для аналізу даних для оптимізації своїх тактичних комбінацій.
Тренери можуть використовувати портативні комп’ютери для аналізу даних, що зберігаються на серверах NBA Center, удома чи в дорозі. Кожна ігрова подія буде класифікована за такими статистичними даними, як очки, передачі, атаки та втрати.
Використання великих даних для перемоги у футбольному матчі може здатися неймовірним, але це вже стало відкритою виграшною стратегією в галузі.
Сьогодні «перемога» також є загальною пропозицією для всіх галузей і підприємств. Цифровізація досягла середнього рівня, бар’єри передавання даних поступово долаються, і компанії бачать нові шляхи розвитку.
«Коли ми випустили цей продукт DaaS минулого року, обсяг інвестицій становив приблизно сотні тисяч, дві-триста тисяч, три-чотириста тисяч. Починаючи з четвертого кварталу минулого року, ми почали отримувати мільйонні інвестиції. Маркетинговий бюджет. "Інсайдер галузі сказав промисловцю.
DaaS, який вийшов на передній план, вступає в епоху чудової навігації.
DaaS, Yunqi
1 грудня 2021 року Alibaba Cloud випустила новий продукт DaaS, позиціонуючи свою основну послугу продукту як «DaaS». Його суть полягає у використанні зростання, керованого даними, як двигуна для відкриття та інтеграції бізнес-потоку, потоку даних і робочого процесу підприємства, завдяки чому інтелектуальні дані максимізують цінність виробництва та операцій підприємства.
Це миттєво викликало бурхливе обговорення в галузі.
У березні цього року JD Cloud вперше випустила платформу цифрового інтелекту «Uplus», спрямовану на зростання бренду та закріплення нового треку DaaS.
Поява двох інтернет-гігантів поступово знову оживила цей трек.
Насправді DaaS не нова сфера. За останні кілька років напрямок DaaS створив кілька відносно вертикальних зіркових виробників, таких як Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei тощо. Крім того, деякі виробники, які займаються бізнесом центрів обробки даних, також давно вийшли на цей шлях.
Приблизно в 2015 році, з появою автономного водіння, DaaS став дуже популярним.
DaaS (Data as a Service) зосереджується на наданні даних із різних джерел на вимогу у формі даних API. Загалом платформи DaaS також включають керування метаданими, управління даними, розробку даних та інші функції. Її основна роль полягає в тому, щоб допомогти підприємствам конвертувати дані Перетворіть це на бізнес-можливості (щоб задовольнити потреби в обміні в реальному часі, спільному використанні та використанні даних між корпоративними програмами та системами) і, зрештою, вирішити основні проблеми зростання підприємства.
На даний момент, з точки зору джерел даних, трек DaaS можна розділити на три табори.Одним є платформа даних як послуга, представлена Alibaba Cloud і JD Cloud, які надають більше інформації на основі даних, згенерованих сторонніми. через власну роздрібну платформу Широкі послуги передачі даних.
Перевагами інтернет-гігантів є: по-перше, оскільки дані надходять з усіх аспектів роздрібної торгівлі, вони мають більші переваги в маркетингу. У поєднанні з сильними можливостями екологічного будівництва та бізнес-системами великих виробників вони можуть створити переваги на рівні інтеграції та повного стека.
Крім того, постачальники Інтернет-хмари також можуть об’єднати власні переваги, щоб розширити можливості підприємств і надати деякі додаткові послуги для продуктів DaaS. Наприклад, JD YouPlus може використовувати власні переваги інтегрованого ланцюжка поставок, щоб швидко перевірити можливості свого ланцюга постачань під час впровадження корпоративних маркетингових стратегій.
Друга — це вертикальні виробники, представлені Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data тощо. Їхні джерела даних надходять із власних операцій бізнес-клієнтів і надають їм послуги аналізу користувачів. Перевага полягає в здатності очищення й аналізу даних, а також у його досить глибокому проникненні у вертикальні поля, що дозволяє досягти міцніших зв’язків із підприємствами. Наприклад, Shushu Technology, як постачальник послуг аналізу ігрових даних, має великі переваги в сфері розваг.
Третій – виробники, представлені Youmi Cloud і Tianyancha Джерела даних надходять із загальнодоступних каналів, і вони в основному пропонують різні рішення для різних груп клієнтів. Перевага полягає в категорії опитування та аналізу, яка може задовольнити потреби в даних для всіх сфер життя.
Наприклад, на платформі Youmi Cloud є величезна кількість комерційної інформації про продукти, рекламу, підприємства, споживачів тощо, що дозволяє залучати її до електронної комерції, ігор та короткометражних драм, і це має певні переваги .
Загалом, у кожного з цих виробників є свої переваги, але є й недоліки.
Нові гравці приходять, старі гравці продовжують відточувати свої навички, капітал женеться за ними, а великі виробники налаштовані оптимістично. Вибух треку DaaS не є несподіваним. Але невідомо, що індустрія DaaS непроста.
Видиме приземлення ускладнене
Компанія електронної комерції спробувала використати платформу DaaS для покращення своїх маркетингових результатів. Основний метод полягає в тому, щоб краще зрозуміти своїх клієнтів, надавати персоналізовані рекомендації та пропозиції та підвищити коефіцієнт конверсії маркетингової діяльності.
Однак у практичних застосуваннях компанія виявила, що якість даних була ненадійною, збір даних був неповним, а результати аналізу та застосування даних були незадовільними.
По-перше, компанія виявила проблеми з якістю даних під час використання платформи DaaS, такі як відсутні дані, неточні та застарілі дані. Ці проблеми заважають компаніям точно розуміти своїх клієнтів і давати точні персоналізовані рекомендації та пропозиції.
По-друге, збір даних платформ DaaS часто недостатньо повний. Хоча платформа стверджувала, що надає вичерпні дані, компанія насправді виявила, що платформа не змогла зібрати деякі важливі дані, такі як історія покупок користувачів, історія веб-перегляду та історія пошуку. Відсутність цих даних унеможливлює для компаній отримати глибоке розуміння поведінки та вподобань клієнтів і проводити точну маркетингову діяльність.
Нарешті, незважаючи на те, що компанія електронної комерції витратила багато часу та ресурсів на збір і аналіз даних, фактичні результати аналізу даних і застосування не були ідеальними. Наприклад, персоналізовані рекомендації та пропозиції, засновані на результатах аналізу даних, не покращили коефіцієнт конверсії, а призвели до обурення та невдоволення деяких користувачів.
Насправді DaaS має великий потенціал застосування в більшості бізнес-сценаріїв. Це висновок, який досяг повного консенсусу. Підприємства сповнені надії на використання DaaS для покращення операцій і активно інвестують ресурси в спроби. Однак для переважної більшості підприємств велика кількість проектів DaaS не досягла очікуваних значних покращень.
Таким чином, такі проблеми, як ненадійна якість даних, неповний збір даних, поганий аналіз даних і вплив додатків, безпосередньо відображають поточну ситуацію труднощів із впровадженням DaaS.
Насправді ці проблеми стосуються не лише самих постачальників DaaS, але й багато в чому пов’язані з їхньою співпрацею з незалежними постачальниками програмного забезпечення.
Наприклад, коли платформа DaaS співпрацює з підприємством, дані, які надає платформа DaaS, можуть не відповідати формату даних і стандартам на підприємстві; на підприємстві може бути кілька різних систем і платформ, і платформа DaaS потребує взаємодіяти з цими системами та розробляти інтерфейси. та налагодження складніше; дані, які обробляються платформою DaaS, можуть стосуватися корпоративної конфіденційності та конфіденційності, і необхідно вжити ефективних заходів безпеки, щоб запобігти витоку та підробці даних серед інші питання.
Коли DaaS співпрацює з ISV, служби даних, які надає платформа DaaS, повинні бути підключені до системи ISV через інтерфейс API. Однак інтерфейси API різних систем відрізняються, а складність стикування висока, що вимагає багато часу та ресурсів для розробки та налагодження.
Крім того, дані, які обробляються платформою DaaS, часто є дуже конфіденційними, як-от інформація про клієнтів, дані про транзакції тощо. Тому під час процесу передачі та зберігання даних необхідно вживати ефективних заходів безпеки, щоб запобігти витоку даних або підроблено.
Двигун даних для бізнесу, що стоїть за «справжнім і підробленим DaaS»
Yuanqi Forest, провідний бренд у галузі, швидко зайняв ринок газованої води з концепцією здоров’я «0 цукру, 0 жиру та 0 калорій». Але в індустрії пиття чаю конкуренція надзвичайно жорстка, і якщо ви не просуватиметеся вперед, ви відступите. Yuanqi Forest також має посилити свої переваги в категорії газованої води та продовжувати розширювати ринок.
Відповідно до цього попиту Lingyang налаштував для нього рішення DaaS.
Перший — визначити напрямок дослідження нового продукту. Завдяки ієрархічному аналізу категорій сегментів ринку напоїв Yuanqi Forest визначив чотири основні тенденції фруктових напоїв: газовану воду, чайні напої, рослинний білок і фруктові напої. Було визначено, що категорія газованої води все ще є помітною категорією на ринку напоїв, і вона може продовжувати свої різноманітні переваги на ринку газованої води та продовжувати докладати зусиль.
Другий — розробка стратегії диференційованого маркетингу. Сформулюйте диференційовані маркетингові напрямки для нових продуктів, описуючи характеристики чотирьох основних категорій і думки користувачів. Наприклад, новий ананасовий смак газованої води популярний відповідно до сезону, новий рослинний білковий продукт підібраний для того, щоб зробити зусилля на дитячому ринку, розриваючи коло енергійних матерів.
Нарешті, реалізована багатопікова стратегія на весь рік. 618 запустив першу модель багатокатегорійного макету; під час рекламного періоду Double 11 було досягнуто більшої конверсії бізнесу, і молоді люди продовжували проникати.
У 2022 році продажі Yuanqi Forest Double 11 зросли майже на 10% порівняно з минулим роком до 618, а ціна за одиницю за клієнта зросла майже на 10%, а бажання споживачів купувати зросло. Порівняно з 618 рівень активів групи А зріс більш ніж на 50%, темпи зростання молоді значно зросли порівняно з минулорічним Double 11, а структура крауду бренду поступово оптимізувалася.
У випадку з Yuanqi Forest ми можемо знайти кілька ключових деталей для успішного впровадження DaaS.
Перший — визначити напрямок маркетингових даних і додатків; другий — постійно отримувати знання про зміну даних на ринку з абсолютним професіоналізмом; третій — спланувати «довгостроковий бойовий план» для управління даними.
Це ключ до вирішення проблем і впровадження DaaS, однак багато підприємств його часто ігнорують.
Коли підприємства здійснюють управління даними, вони зосереджуються на управлінні процедурами даних, сценаріями та завданнями. Такий підхід не дозволяє управлінню даними підприємства зосереджуватися на покращенні цінності даних. Це може призвести до порушення точності та надійності даних, що вплине на бізнес-рішення компанії.
Коли багато підприємств розгортають DaaS, їхні власні потреби не задовольняються, що призводить до непорозумінь управління та труднощів у зосередженні.
Крім того, коли підприємства здійснюють управління даними, вони прагнуть завершити реалізацію проекту. Однак після завершення реалізації проекту компанія не продовжувала приділяти увагу довгостроковості та стійкості управління даними. Таким чином, навіть після завершення реалізації проекту подальшому управлінню даними все ще бракує безперервності та стабільності.
Точки зупинки керування ускладнюють уніфікацію даних, що часто призводить до зниження системи безпеки даних, що призводить до управління на основі проектів, яке важко продовжувати.
Ви повинні знати, що уніфікація даних є основою для впровадження DaaS.З цієї точки зору, це не здається розгорнутим «справжнім DaaS».
Крім того, підприємствами неповний робочий день керують працівники з управління даними. Цим працівникам бракує професійних знань і навичок у сфері управління даними, що призводить до нечіткої відповідальності та низької ініціативи. У результаті підприємства не можуть забезпечити безперебійне впровадження управління даними.У цьому випадку не можна гарантувати якість і надійність даних, а також безпеку та конфіденційність даних.
Підприємство не має відповідних ІТ умов, що призводить до часткового управління, що також є важливим фактором, який ускладнює впровадження DaaS. Як сказав Цай Руйтао, партнер-засновник і технічний директор Youmi Cloud, «у сучасну цифрову епоху команди, які добре вміють інтерпретувати дані, матимуть величезну перевагу».
Підводячи підсумок, поступово стала зрозумілою основна логіка труднощів впровадження DaaS, а саме «усунення несправностей» під керуванням непорозумінь; «істинний і хибний DaaS» при управлінні на основі проектів; і «нездатність робити те, що хочеться» під частиною -управління часом.
Варто зазначити, що запуск великих моделей може змінити дилему, з якою стикається управління даними за традиційною моделлю.
Великі моделі роблять дані більш цінними
«Ми повинні усвідомити одне: власник бренду є більш професійним, ніж ми, у ноу-хау. У нас є лише дані, можливості аналізу та технології, але він має бути більш професійним, ніж ми, у ноу-хау». JD Technology Solutions Zhu Bing , керівник відділу Growth Solutions Центру розповів Промисловцям.
Фактично, на даний момент підприємства зберігають велику кількість цінних даних, але переваги та можливості, які приносять ці дані, не можуть бути замінені постачальниками DaaS. Як сказав Чжу Бін: «Загалом нам все ще потрібно навчити наші бренди автономії та суб’єктивній ініціативі та надати їх нашим партнерам у цих категоріях. Я вважаю, що для нього найпрофесійніше робити це самому».
Однак для багатьох підприємств це складно зробити. Варто очікувати, що в епоху «великої моделі +» DaaS також має нові можливості.
Наприклад, з точки зору навчання та оптимізації моделі, платформа DaaS може надати велику платформу для навчання та обслуговування моделі, щоб допомогти підприємствам проводити навчання, коригування та оптимізацію моделі. Підприємства можуть використовувати велику кількість даних і обчислювальних ресурсів на платформі DaaS для навчання та оптимізації великих моделей, тим самим підвищуючи точність і продуктивність моделей.
З точки зору розгортання моделей і керування ними, платформа DaaS може надавати функції розгортання моделей і керування ними, дозволяючи підприємствам швидко розгортати великі навчені моделі у виробничому середовищі. Підприємства можуть використовувати платформу DaaS для керування версіями та операцій оновлення моделей, щоб забезпечити стабільність і надійність моделей.
Що стосується попередньої обробки та вдосконалення даних, платформа DaaS також може надавати функції попередньої обробки та вдосконалення даних, щоб допомогти підприємствам очищати, перетворювати та маркувати необроблені дані для використання в навчанні та тестуванні великих моделей. Платформа DaaS також може надавати функції вдосконалення даних для покращення продуктивності узагальнення та адаптивності моделі за допомогою різноманітних перетворень і вдосконалень даних.
Крім того, у сфері обробки природної мови платформи DaaS можуть надавати такі послуги, як класифікація тексту, аналіз настроїв і генерація мови. У сфері розпізнавання зображень платформа DaaS може надавати такі послуги, як виявлення цілей і сегментація зображень. Підприємства можуть використовувати ці послуги безпосередньо через платформу DaaS без необхідності самостійно створювати та навчати моделі.
За межами бізнесу безпека також є основною особливістю, тобто платформа DaaS також може забезпечувати безпеку даних і функції захисту конфіденційності для забезпечення безпеки та конфіденційності корпоративних даних. Платформа DaaS може надавати такі функції, як резервне копіювання даних, відновлення та контроль версій для забезпечення безпеки та надійності даних. У той же час платформа DaaS також може надавати такі функції, як шифрування даних, контроль доступу та аудит безпеки для захисту конфіденційності та цілісності даних.
Іншими словами, в рамках великої моделі штучного інтелекту постачальники DaaS можуть накопичувати все більше і більше галузевих ноу-хау, і потреби підприємств будуть все більше задоволені; поєднання великих моделей і DaaS може дозволити підприємствам використовувати його більш ефективно та Велика модель.
Згідно з традиційною моделлю, компаніям необхідно самостійно будувати та навчати моделі, що потребує вкладення великих ресурсів та часу. Крім того, на ефективність цих моделей можуть впливати різні фактори, такі як якість даних, вибір алгоритму тощо. Великі моделі загального призначення також прискорять підприємства для подолання цієї перешкоди.
Загалом «велика модель + DaaS» значною мірою змінить притаманні вперті проблеми поточного DaaS, привівши його до більш доброго розвитку та підштовхнувши його до «епохи відкриттів».
Можливо, у майбутньому кожну галузь можна змінити за допомогою DaaS, так само, як фільм, згаданий на початку статті, використовує дані для «Moneyball».
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
У 2023 році DaaS увійде в «вік навігації ШІ»
У 2023 році DaaS увійде в «вік навігації ШІ»
Автор|Дуду
Редактор|Пі Є
**Виготовлено **Промисловцем
У 2002 році в висококонкурентній Американській професійній бейсбольній лізі «Окленд Атлетикс» була лише в «нижній третині» з точки зору персоналу, матеріального оснащення та фінансової потужності.
Однак за допомогою кращих студентів з аналізу даних, аналізуючи дані та незрозумілу бейсбольну статистику, менеджер команди знайшов групу дивних бейсболістів, які мали ексцентричні особистості, але мали надзвичайні бейсбольні здібності.
Порушивши традиційну модель управління даними, ми нарешті досягли вражаючих результатів, які можна порівняти з результатами могутніх нью-йоркських янкіз.
Це історія, адаптована з реальних подій і згодом знята у фільмі – «Moneyball». Насправді використання аналізу даних і видобутку корисних копалин для перемог у футбольних матчах виходить далеко за рамки цього. Тренер відомої американської національної збірної з баскетболу одного разу скористався інструментами аналізу даних, наданими IBM, щоб на місці прийняти рішення про заміну гравців.
Наразі приблизно понад 20 команд НБА використовують прикладне програмне забезпечення IBM для аналізу даних для оптимізації своїх тактичних комбінацій.
Тренери можуть використовувати портативні комп’ютери для аналізу даних, що зберігаються на серверах NBA Center, удома чи в дорозі. Кожна ігрова подія буде класифікована за такими статистичними даними, як очки, передачі, атаки та втрати.
Використання великих даних для перемоги у футбольному матчі може здатися неймовірним, але це вже стало відкритою виграшною стратегією в галузі.
Сьогодні «перемога» також є загальною пропозицією для всіх галузей і підприємств. Цифровізація досягла середнього рівня, бар’єри передавання даних поступово долаються, і компанії бачать нові шляхи розвитку.
«Коли ми випустили цей продукт DaaS минулого року, обсяг інвестицій становив приблизно сотні тисяч, дві-триста тисяч, три-чотириста тисяч. Починаючи з четвертого кварталу минулого року, ми почали отримувати мільйонні інвестиції. Маркетинговий бюджет. "Інсайдер галузі сказав промисловцю.
DaaS, який вийшов на передній план, вступає в епоху чудової навігації.
DaaS, Yunqi
1 грудня 2021 року Alibaba Cloud випустила новий продукт DaaS, позиціонуючи свою основну послугу продукту як «DaaS». Його суть полягає у використанні зростання, керованого даними, як двигуна для відкриття та інтеграції бізнес-потоку, потоку даних і робочого процесу підприємства, завдяки чому інтелектуальні дані максимізують цінність виробництва та операцій підприємства.
Це миттєво викликало бурхливе обговорення в галузі.
У березні цього року JD Cloud вперше випустила платформу цифрового інтелекту «Uplus», спрямовану на зростання бренду та закріплення нового треку DaaS.
Поява двох інтернет-гігантів поступово знову оживила цей трек.
Насправді DaaS не нова сфера. За останні кілька років напрямок DaaS створив кілька відносно вертикальних зіркових виробників, таких як Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei тощо. Крім того, деякі виробники, які займаються бізнесом центрів обробки даних, також давно вийшли на цей шлях.
Приблизно в 2015 році, з появою автономного водіння, DaaS став дуже популярним.
DaaS (Data as a Service) зосереджується на наданні даних із різних джерел на вимогу у формі даних API. Загалом платформи DaaS також включають керування метаданими, управління даними, розробку даних та інші функції. Її основна роль полягає в тому, щоб допомогти підприємствам конвертувати дані Перетворіть це на бізнес-можливості (щоб задовольнити потреби в обміні в реальному часі, спільному використанні та використанні даних між корпоративними програмами та системами) і, зрештою, вирішити основні проблеми зростання підприємства.
На даний момент, з точки зору джерел даних, трек DaaS можна розділити на три табори.Одним є платформа даних як послуга, представлена Alibaba Cloud і JD Cloud, які надають більше інформації на основі даних, згенерованих сторонніми. через власну роздрібну платформу Широкі послуги передачі даних.
Перевагами інтернет-гігантів є: по-перше, оскільки дані надходять з усіх аспектів роздрібної торгівлі, вони мають більші переваги в маркетингу. У поєднанні з сильними можливостями екологічного будівництва та бізнес-системами великих виробників вони можуть створити переваги на рівні інтеграції та повного стека.
Крім того, постачальники Інтернет-хмари також можуть об’єднати власні переваги, щоб розширити можливості підприємств і надати деякі додаткові послуги для продуктів DaaS. Наприклад, JD YouPlus може використовувати власні переваги інтегрованого ланцюжка поставок, щоб швидко перевірити можливості свого ланцюга постачань під час впровадження корпоративних маркетингових стратегій.
Друга — це вертикальні виробники, представлені Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data тощо. Їхні джерела даних надходять із власних операцій бізнес-клієнтів і надають їм послуги аналізу користувачів. Перевага полягає в здатності очищення й аналізу даних, а також у його досить глибокому проникненні у вертикальні поля, що дозволяє досягти міцніших зв’язків із підприємствами. Наприклад, Shushu Technology, як постачальник послуг аналізу ігрових даних, має великі переваги в сфері розваг.
Третій – виробники, представлені Youmi Cloud і Tianyancha Джерела даних надходять із загальнодоступних каналів, і вони в основному пропонують різні рішення для різних груп клієнтів. Перевага полягає в категорії опитування та аналізу, яка може задовольнити потреби в даних для всіх сфер життя.
Наприклад, на платформі Youmi Cloud є величезна кількість комерційної інформації про продукти, рекламу, підприємства, споживачів тощо, що дозволяє залучати її до електронної комерції, ігор та короткометражних драм, і це має певні переваги .
Загалом, у кожного з цих виробників є свої переваги, але є й недоліки.
Нові гравці приходять, старі гравці продовжують відточувати свої навички, капітал женеться за ними, а великі виробники налаштовані оптимістично. Вибух треку DaaS не є несподіваним. Але невідомо, що індустрія DaaS непроста.
Видиме приземлення ускладнене
Компанія електронної комерції спробувала використати платформу DaaS для покращення своїх маркетингових результатів. Основний метод полягає в тому, щоб краще зрозуміти своїх клієнтів, надавати персоналізовані рекомендації та пропозиції та підвищити коефіцієнт конверсії маркетингової діяльності.
Однак у практичних застосуваннях компанія виявила, що якість даних була ненадійною, збір даних був неповним, а результати аналізу та застосування даних були незадовільними.
По-перше, компанія виявила проблеми з якістю даних під час використання платформи DaaS, такі як відсутні дані, неточні та застарілі дані. Ці проблеми заважають компаніям точно розуміти своїх клієнтів і давати точні персоналізовані рекомендації та пропозиції.
По-друге, збір даних платформ DaaS часто недостатньо повний. Хоча платформа стверджувала, що надає вичерпні дані, компанія насправді виявила, що платформа не змогла зібрати деякі важливі дані, такі як історія покупок користувачів, історія веб-перегляду та історія пошуку. Відсутність цих даних унеможливлює для компаній отримати глибоке розуміння поведінки та вподобань клієнтів і проводити точну маркетингову діяльність.
Нарешті, незважаючи на те, що компанія електронної комерції витратила багато часу та ресурсів на збір і аналіз даних, фактичні результати аналізу даних і застосування не були ідеальними. Наприклад, персоналізовані рекомендації та пропозиції, засновані на результатах аналізу даних, не покращили коефіцієнт конверсії, а призвели до обурення та невдоволення деяких користувачів.
Насправді DaaS має великий потенціал застосування в більшості бізнес-сценаріїв. Це висновок, який досяг повного консенсусу. Підприємства сповнені надії на використання DaaS для покращення операцій і активно інвестують ресурси в спроби. Однак для переважної більшості підприємств велика кількість проектів DaaS не досягла очікуваних значних покращень.
Таким чином, такі проблеми, як ненадійна якість даних, неповний збір даних, поганий аналіз даних і вплив додатків, безпосередньо відображають поточну ситуацію труднощів із впровадженням DaaS.
Насправді ці проблеми стосуються не лише самих постачальників DaaS, але й багато в чому пов’язані з їхньою співпрацею з незалежними постачальниками програмного забезпечення.
Наприклад, коли платформа DaaS співпрацює з підприємством, дані, які надає платформа DaaS, можуть не відповідати формату даних і стандартам на підприємстві; на підприємстві може бути кілька різних систем і платформ, і платформа DaaS потребує взаємодіяти з цими системами та розробляти інтерфейси. та налагодження складніше; дані, які обробляються платформою DaaS, можуть стосуватися корпоративної конфіденційності та конфіденційності, і необхідно вжити ефективних заходів безпеки, щоб запобігти витоку та підробці даних серед інші питання.
Коли DaaS співпрацює з ISV, служби даних, які надає платформа DaaS, повинні бути підключені до системи ISV через інтерфейс API. Однак інтерфейси API різних систем відрізняються, а складність стикування висока, що вимагає багато часу та ресурсів для розробки та налагодження.
Крім того, дані, які обробляються платформою DaaS, часто є дуже конфіденційними, як-от інформація про клієнтів, дані про транзакції тощо. Тому під час процесу передачі та зберігання даних необхідно вживати ефективних заходів безпеки, щоб запобігти витоку даних або підроблено.
Двигун даних для бізнесу, що стоїть за «справжнім і підробленим DaaS»
Yuanqi Forest, провідний бренд у галузі, швидко зайняв ринок газованої води з концепцією здоров’я «0 цукру, 0 жиру та 0 калорій». Але в індустрії пиття чаю конкуренція надзвичайно жорстка, і якщо ви не просуватиметеся вперед, ви відступите. Yuanqi Forest також має посилити свої переваги в категорії газованої води та продовжувати розширювати ринок.
Відповідно до цього попиту Lingyang налаштував для нього рішення DaaS.
Перший — визначити напрямок дослідження нового продукту. Завдяки ієрархічному аналізу категорій сегментів ринку напоїв Yuanqi Forest визначив чотири основні тенденції фруктових напоїв: газовану воду, чайні напої, рослинний білок і фруктові напої. Було визначено, що категорія газованої води все ще є помітною категорією на ринку напоїв, і вона може продовжувати свої різноманітні переваги на ринку газованої води та продовжувати докладати зусиль.
Другий — розробка стратегії диференційованого маркетингу. Сформулюйте диференційовані маркетингові напрямки для нових продуктів, описуючи характеристики чотирьох основних категорій і думки користувачів. Наприклад, новий ананасовий смак газованої води популярний відповідно до сезону, новий рослинний білковий продукт підібраний для того, щоб зробити зусилля на дитячому ринку, розриваючи коло енергійних матерів.
Нарешті, реалізована багатопікова стратегія на весь рік. 618 запустив першу модель багатокатегорійного макету; під час рекламного періоду Double 11 було досягнуто більшої конверсії бізнесу, і молоді люди продовжували проникати.
У 2022 році продажі Yuanqi Forest Double 11 зросли майже на 10% порівняно з минулим роком до 618, а ціна за одиницю за клієнта зросла майже на 10%, а бажання споживачів купувати зросло. Порівняно з 618 рівень активів групи А зріс більш ніж на 50%, темпи зростання молоді значно зросли порівняно з минулорічним Double 11, а структура крауду бренду поступово оптимізувалася.
У випадку з Yuanqi Forest ми можемо знайти кілька ключових деталей для успішного впровадження DaaS.
Перший — визначити напрямок маркетингових даних і додатків; другий — постійно отримувати знання про зміну даних на ринку з абсолютним професіоналізмом; третій — спланувати «довгостроковий бойовий план» для управління даними.
Це ключ до вирішення проблем і впровадження DaaS, однак багато підприємств його часто ігнорують.
Коли підприємства здійснюють управління даними, вони зосереджуються на управлінні процедурами даних, сценаріями та завданнями. Такий підхід не дозволяє управлінню даними підприємства зосереджуватися на покращенні цінності даних. Це може призвести до порушення точності та надійності даних, що вплине на бізнес-рішення компанії.
Коли багато підприємств розгортають DaaS, їхні власні потреби не задовольняються, що призводить до непорозумінь управління та труднощів у зосередженні.
Крім того, коли підприємства здійснюють управління даними, вони прагнуть завершити реалізацію проекту. Однак після завершення реалізації проекту компанія не продовжувала приділяти увагу довгостроковості та стійкості управління даними. Таким чином, навіть після завершення реалізації проекту подальшому управлінню даними все ще бракує безперервності та стабільності.
Точки зупинки керування ускладнюють уніфікацію даних, що часто призводить до зниження системи безпеки даних, що призводить до управління на основі проектів, яке важко продовжувати.
Ви повинні знати, що уніфікація даних є основою для впровадження DaaS.З цієї точки зору, це не здається розгорнутим «справжнім DaaS».
Крім того, підприємствами неповний робочий день керують працівники з управління даними. Цим працівникам бракує професійних знань і навичок у сфері управління даними, що призводить до нечіткої відповідальності та низької ініціативи. У результаті підприємства не можуть забезпечити безперебійне впровадження управління даними.У цьому випадку не можна гарантувати якість і надійність даних, а також безпеку та конфіденційність даних.
Підприємство не має відповідних ІТ умов, що призводить до часткового управління, що також є важливим фактором, який ускладнює впровадження DaaS. Як сказав Цай Руйтао, партнер-засновник і технічний директор Youmi Cloud, «у сучасну цифрову епоху команди, які добре вміють інтерпретувати дані, матимуть величезну перевагу».
Підводячи підсумок, поступово стала зрозумілою основна логіка труднощів впровадження DaaS, а саме «усунення несправностей» під керуванням непорозумінь; «істинний і хибний DaaS» при управлінні на основі проектів; і «нездатність робити те, що хочеться» під частиною -управління часом.
Варто зазначити, що запуск великих моделей може змінити дилему, з якою стикається управління даними за традиційною моделлю.
Великі моделі роблять дані більш цінними
«Ми повинні усвідомити одне: власник бренду є більш професійним, ніж ми, у ноу-хау. У нас є лише дані, можливості аналізу та технології, але він має бути більш професійним, ніж ми, у ноу-хау». JD Technology Solutions Zhu Bing , керівник відділу Growth Solutions Центру розповів Промисловцям.
Фактично, на даний момент підприємства зберігають велику кількість цінних даних, але переваги та можливості, які приносять ці дані, не можуть бути замінені постачальниками DaaS. Як сказав Чжу Бін: «Загалом нам все ще потрібно навчити наші бренди автономії та суб’єктивній ініціативі та надати їх нашим партнерам у цих категоріях. Я вважаю, що для нього найпрофесійніше робити це самому».
Однак для багатьох підприємств це складно зробити. Варто очікувати, що в епоху «великої моделі +» DaaS також має нові можливості.
Наприклад, з точки зору навчання та оптимізації моделі, платформа DaaS може надати велику платформу для навчання та обслуговування моделі, щоб допомогти підприємствам проводити навчання, коригування та оптимізацію моделі. Підприємства можуть використовувати велику кількість даних і обчислювальних ресурсів на платформі DaaS для навчання та оптимізації великих моделей, тим самим підвищуючи точність і продуктивність моделей.
З точки зору розгортання моделей і керування ними, платформа DaaS може надавати функції розгортання моделей і керування ними, дозволяючи підприємствам швидко розгортати великі навчені моделі у виробничому середовищі. Підприємства можуть використовувати платформу DaaS для керування версіями та операцій оновлення моделей, щоб забезпечити стабільність і надійність моделей.
Що стосується попередньої обробки та вдосконалення даних, платформа DaaS також може надавати функції попередньої обробки та вдосконалення даних, щоб допомогти підприємствам очищати, перетворювати та маркувати необроблені дані для використання в навчанні та тестуванні великих моделей. Платформа DaaS також може надавати функції вдосконалення даних для покращення продуктивності узагальнення та адаптивності моделі за допомогою різноманітних перетворень і вдосконалень даних.
Крім того, у сфері обробки природної мови платформи DaaS можуть надавати такі послуги, як класифікація тексту, аналіз настроїв і генерація мови. У сфері розпізнавання зображень платформа DaaS може надавати такі послуги, як виявлення цілей і сегментація зображень. Підприємства можуть використовувати ці послуги безпосередньо через платформу DaaS без необхідності самостійно створювати та навчати моделі.
За межами бізнесу безпека також є основною особливістю, тобто платформа DaaS також може забезпечувати безпеку даних і функції захисту конфіденційності для забезпечення безпеки та конфіденційності корпоративних даних. Платформа DaaS може надавати такі функції, як резервне копіювання даних, відновлення та контроль версій для забезпечення безпеки та надійності даних. У той же час платформа DaaS також може надавати такі функції, як шифрування даних, контроль доступу та аудит безпеки для захисту конфіденційності та цілісності даних.
Іншими словами, в рамках великої моделі штучного інтелекту постачальники DaaS можуть накопичувати все більше і більше галузевих ноу-хау, і потреби підприємств будуть все більше задоволені; поєднання великих моделей і DaaS може дозволити підприємствам використовувати його більш ефективно та Велика модель.
Згідно з традиційною моделлю, компаніям необхідно самостійно будувати та навчати моделі, що потребує вкладення великих ресурсів та часу. Крім того, на ефективність цих моделей можуть впливати різні фактори, такі як якість даних, вибір алгоритму тощо. Великі моделі загального призначення також прискорять підприємства для подолання цієї перешкоди.
Загалом «велика модель + DaaS» значною мірою змінить притаманні вперті проблеми поточного DaaS, привівши його до більш доброго розвитку та підштовхнувши його до «епохи відкриттів».
Можливо, у майбутньому кожну галузь можна змінити за допомогою DaaS, так само, як фільм, згаданий на початку статті, використовує дані для «Moneyball».