• 專訪陳利人:利用相對優勢,做好自己擅長的事

    方舟 2019-06-03 10:03:01   159

    陳利人專訪

     

     

    陳利人:畢業于卡內基梅隆大學,清華大學,計算機專業。前屏芯科技CTO,前360移動搜索技術負責人,前盤古搜索CTO。曾任Google技術負責人及軟件工程師、Hubat聯合創始人兼CTO,現任數知科技、烏鎮智庫首席科學家。

     


    近幾年來,在中國成熟的電商市場巨頭夾縫中,突然跑出了拼多多這樣一匹從細分賽道中成長起來的黑馬;有行業巨擘星巴克在前,瑞幸咖啡以不到兩年時間迅速成長為中國市場第二并成功在美上市;還有在中國白酒市場群雄爭霸的格局下,曾經偏安重慶的江小白又是如何突出重圍走出自己的路來?

     

    這些迅速成長的企業,他們的成功,其實是倚靠數據驅動完成的自我蛻變,最終升級成新一代的數字企業。



    今天,數字化的企業驅動發展模式,開始成為越來越多行業的共識,無論是風口不斷變化的移動互聯網,還是處在升級轉型期的傳統制造和服務業。數據將成為新能源,未來的企業都將是數字企業,依靠數據驅動實現用戶運營和精益成長。

     

    ▌相對競爭優勢,做好自己擅長的事

      

    對于數據驅動為企業賦能這件事,在大數據和人工智能行業深耕多年的陳利人老師談到,今天國內的互聯網巨頭們,開始紛紛布局產業互聯網,其實也是共同看到了大數據技術提升企業轉型升級的巨大增量市場。



    但是我們也看到,以往通用性的互聯網技術,難以適應現在越來越細分和多樣化、精細化的行業需求。這就需要有專門的To B企業針對行業性需求做定制化的開發。在這個過程中,就誕生了很多行業、數據和技術方向的中臺企業。



    這些中臺企業整合行業上下游的技術和知識,包括打通數據資源和技術系統等,為不同類型的企業提供成熟的可即刻部署運用的行業性解決方案及系統。



    就像這段時間,針對美國的技術打壓,華為創始人任正非在接受媒體采訪時也談到,盡管華為開發自己芯片的成本低得多的多,但還愿意花高價購買美國的芯片。這是為什么?因為華為不能孤立于世界,應該融入世界。



    其實除了上面任總提到的積極融入全球產業生態,還有一個重要的原因就是出于對機會成本的考慮。華為雖然也有自己的麒麟芯片,操作系統鴻蒙也一直在加速研發中,別人能做的華為也能做,但是這里就有個相對競爭優勢的概念,美國科技在深度和廣度上還是值得我們學習,很多小公司產品超級尖端。所以,對于全球生態中的其他公司而言,本可以將你的資源用在創造更高收益更具創新優勢的事情上。


    相對競爭優勢:即相對優勢,也稱比較優勢、相對利益。由英國古典經濟學家李嘉圖提出,是指一個生產者(個人、公司或國家)能以低于另一個生產者的機會成本生產商品或提供服務。該原理解釋了雙方進行貿易的好處,即使其中一方可以以比對方更少的資源進行生產,他也可以從貿易中獲益,因為他可以專門從事自己具有比較優勢的活動。

     

    ▌行業性的技術中臺,助力企業數字化

       

    我們現在常常會聽到建設“數字中國”“智慧城市”這些政府發展的城市規劃。那該如何一步步實踐上面的藍圖呢?陳利人老師以自己的行業實踐舉了下面的例子。



    比如一些大城市街道兩邊的燈桿,其實應該叫它“智慧燈桿”。除了常規的行道照明之外,它的每一個燈桿都裝有攝像頭,里面密布著多種傳感器,能夠采集區域內的各種動態數據,包括這個區隔內的安全情況等。這些數據經過清洗、建模、分析并可視化呈現出來,為區域內包括交通、治安、商業等在內提供城市治理和發展的數據支撐。此外,這些數據經過脫敏處理后,還可以共享給其他相關政務機構,依靠數據驅動整個城市智能化、自動化的監管和治理。



     

    上面的例子我們可以看到,政務部門僅僅需要根據可視化的數據反饋,來進行業務相關的創新調整,而底層的大數據和人工智能數據,完全可以讓有實力的技術供應商來解決。非政務類的企業同樣如此,企業做好業務方面的創新,技術系統可以交給相關的SAAS企業來做,各自做好自己擅長的事情。當然,政務方面的數據同樣也要保證數據安全和使用的合規性。

     

    和陳老師在人工智能領域針對客戶進行行業性解決方案的輸出一樣,作為數據智能產品和平臺提供商的易觀,也在積極研究并推出了很多行業性的數字化解決方案。今天,易觀也一直致力于將易觀方舟(易觀旗下的用戶行為分析和精益運營產品),打造成包括金融、銀行、零售和教育等行業數據驅動的技術中臺。

     

    對于易觀正在做的事情,陳利人老師也一語道破了實質。現在的產業數字化,其實說到底就是以前信息流的驅動方式現在通過數據來驅動。

     

    對于很多中小型的創業公司來說,并沒有足夠的能力開發一套自己的數據驅動平臺,往往掣肘于資金人力、開發技術、行業經驗等。就像我們在上面提到的“相對競爭優勢”,易觀在行業性的數字化探索方面有很多年的積淀。行業分析經驗加上大數據產品開發技術,能將積累的行業知識數據建模,打造成適合企業實際運營的用戶行為分析平臺,提高企業運營效率,降低企業的支出成本,通過數據驅動賦能企業精益成長,這也是易觀擅長的事情。

     

    ▌數據能力平民化,Argo讓更多人先用起來

      

    在推動行業數字化這件事上,為了讓更多有需求的人盡快用上數據分析工具。易觀在今年初針對創新團隊和個人,推出了易觀方舟Argo版本。Argo支持私有化部署,并且還是開放和免費的。同時,為了集中行業實踐者的智慧,易觀還建立了Argo開源社區,越來越多的一線產品、技術和運營開始在社區活躍并貢獻優質內容。

     

    Argo產品和開源社區的推出,陳老師認為這是件非常有意義的事情。對于企業服務工具的采購,一般企業否會經歷很長的選型和決策周期。易觀方舟Argo能免費讓他們用起來,而且核心功能都具備,讓用戶在使用過程中體驗到產品的核心功能點,找到工具運用的迫切需求,就像易觀創始人于揚說的,讓有數據分析需求的人先用起來。

     

    另一方面,開源社區的建立,讓用戶積極參與社區內容共建,共享行業性的專業知識,提升整體行業性的技術知識更新,不斷優化和豐富產品功能和體驗,用戶也能從中分享平臺利益,這是雙贏的目標效果。

     

    陳老師也肯定了易觀在踐行“讓數據能力平民化”路上所做的努力。一方面,免費的易觀方舟Argo,降低了企業使用和實驗的門檻,易觀將這種數據分析能力惠及更多有數據分析需求的企業和創新團隊。免費能夠吸引更多的潛在用戶,讓他們先用起來,從有需求變為高需求。另一方面,開源共享性的行業知識,也是易觀對行業數字化所做的貢獻,促進行業性整體數字化發展進程。

     

    當然,商業的本職絕不是免費。陳利人老師也希望有更高數據分析需求的企業能夠成為易觀的付費用戶,只有穩定的收益才能保證產品平臺的持續開發和優化,易觀才能做出更好的工具平臺服務好更多的用戶。

     

    國際化的技術壟斷,領域壓力較小

       

    在文章前面提到了華為事件,針對當前一系列的中美貿易摩擦下的并發癥,我們看到基礎技術短板受制于國外,對中國企業的嚴重影響。那在大數據和人工智能領域,我們在這方面是否有應該同樣的擔憂?

     

    雖然大數據和人工智能等前沿科學肇始于美國,但這個領域更多的技術知識是開源共享的,比如人工智能領域中的某個算法,經過各個國家企業形成不同版本的迭代和應用,才形成今天廣泛普適而又多樣化的生態。陳老師認為,總體而言,技術知識的共享開放屬性,在技術壟斷和知識產權壓制方面,大數據和人工智能領域的壓力相對較小。但是在具體的數據源上,比如醫療等領域,各個國家有不同的管理政策和規定。

     

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