2019全球未来科技大会-数据智能_AI与大数据的化学反应-TalkingData_13页_1mb

数据智能总结

核心内容

数据智能是人工智能与大数据技术融合的产物，其核心在于通过数据与人的智慧结合，实现对业务的精准预测与智能决策。在数据智能时代，企业不仅需要整合数据资源，更需要借助AI技术提升数据价值，从而推动业务流程优化、管理效率提升和商业价值创造。

主要观点

• 真正的智能是“决策”：数据智能的最终目标是实现基于数据的科学决策，而非单纯的数据收集与分析。
• 场景化的数据智能：数据智能应聚焦于具体业务场景，通过智能赋能提升场景业务的效率与效果。
• 数据中台的重要性：构建数据中台是实现场景数据智能的必备条件，它能够整合数据资源，提高数据的可用性与价值。
• 数据与AI的协同作用：AI提升数据价值，数据提升AI水平，二者相辅相成，共同推动企业智能化发展。
• 数据安全与合规：在数据智能应用过程中，必须重视数据安全与合规，确保数据的合法使用与隐私保护。

关键信息

数据智能平台的功能

• 整合数据应用能力
• 创造可衡量的商业价值
• 最终呈现解决业务问题的数据产品

数据智能价值公式

$$
\text{数据智能价值} = \text{数据} + \text{人的智慧}
$$

企业数字化转型阶段

• 行业头部客户的数字化转型已进入后期阶段，亟需场景数据与AI技术的落地应用。

增长极的寻找

• 无论是大数据企业还是其客户，都需要寻找新的增长极，以应对市场变化与竞争压力。

业务目标

• 集团层面多平台全流程的会员数据打通
• 帮助市场部门精细化运营会员，提升收益
• 提升从集团到区域的运营效率，降低成本

解决方案

• TalkingData CDP 和 Marketing Cloud
• 门店销售预测模型和选址模型
• LBS数据运营平台
• App/小程序运营分析平台
• 数据工程咨询、数据分析咨询和数字化运营咨询

AI选址模型要素

• 人流/人口数据
• 人群结构数据
• 城市配套数据
• 交通设施数据
• 竞品布局数据

AI门店预测模型

• 基于历史销售数据与外部因素，实现门店SKU级销售预测，提前30分钟预测销售情况。

智慧城市案例：北京市统计局人口动态监测项目

• 案例概述：北京市统计局利用TalkingData提供的移动智能终端数据，构建人口动态监测体系，实现对人口数量、流动性、特征等内容的科学监测与分析。
• 数据服务：
  • 智能终端LBS
  • 智能终端画像标签
• 业务模型：
  • 人口流动模型
  • 人口结构模型
  • 人口监测模型
  • 人口预测模型
• 交付成果：
  • 人口监测展示平台
  • 数据咨询服务

市场发展与预测

• 中国数据智能市场已进入快速发展阶段，TalkingData 2018数据生态报告提供了市场发展历史与未来趋势预测。
• 市场规模持续扩大，应用场景不断拓展，数据智能成为推动企业数字化转型的关键力量。

结语

数据智能是推动企业运营效率提升、实现精准决策的重要工具。通过整合数据资源、应用AI技术，企业可以构建更高效的数据产品和服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。