【T112017-智能数据峰会】数据共创价值Part3_29页_19mb

文档总结

核心内容

该文档主要介绍了TalkingData作为一家专注于数据服务的企业，其提供的数据能力、数据服务生态平台以及在多个行业中的应用。文档内容涵盖了数据治理、数据处理、数据服务商城、数据标签、行业套件等多个方面，并展示了TalkingData在数据处理和分析领域的实力。

主要观点

• 数据驱动决策：TalkingData强调数据在企业决策和人类生活中的重要性，认为数据是改变未来的关键。
• 数据治理能力：构建数据治理能力是TalkingData的重要目标，涵盖数据域、数据主题、数据标准、数据架构等。
• 智能化数据处理：智能化的数据处理是DT时代的优势，TalkingData通过算法模型和数据工具实现这一目标。
• 数据安全与质量控制：TalkingData注重数据的安全性与质量，通过加密、脱敏、标准样本库、交叉验证模型等手段确保数据的合规性与可靠性。
• 数据服务生态：TalkingData致力于构建开放的数据服务生态平台，为金融、地产、零售、营销、政府和互联网等行业提供数据服务能力。

关键信息

数据服务商城Smart Data Market

• 数据供应：提供安全、合法、质量控制、统一标准、交易透明的数据服务。
• 数据标签：包括车、房、航空旅游、人口属性、消费兴趣、设备属性、地理位置等。
• 人群数据：基于数十亿终端设备数据，提供160+个应用兴趣偏好标签。
• 行业套件：涵盖金融、地产、零售、营销、政府、互联网等行业服务套件。
• 数据工具：提供数据工具、算法模型、数据服务等。

数据能力

• 数据处理：涵盖研发工具、渠道推广、运营优化、商业变现等多个方面。
• 数据应用：包括营销云、APP Analytics、Game Analytics、Smart DMK等。
• 数据指标：涵盖社会、规范、技术、数据、运营等多个维度的指标。

数据治理

• 数据域：包括数据主题、数据标准、数据架构等。
• 质量理念：符合国家政策、行业规范、贴近使用场景、可循环评估、可兼容优化。
• 质量工具：包括元数据管理、标准样本库、交叉验证模型、过程监控平台等。

数据安全

• 加密：终端收集、云端存储、过程传输均进行加密。
• 脱敏：对个体数据进行脱敏处理，保护用户隐私。

数据服务应用

• 金融：通过数据服务帮助金融行业进行风控、反欺诈等。
• 地产：提供房产交易、房价分析等数据服务。
• 零售：支持零售行业的用户行为分析和营销优化。
• 营销：通过营销云、Ad Tracking等服务支持广告主进行精准营销。
• 政府：提供数据支持政府进行社会治理和公共服务。
• 互联网：支持互联网行业进行用户行为分析和产品优化。

数据指标

• 累计覆盖独立设备数：5,800,000,000+
• 月活跃独立设备数：780,000,000+
• 累计服务应用数：400,000+
• 累计服务客户数：120,000+
• 服务客户数：500+
• 提供服务次数：2,400,000,000+
• 数据服务套件：280+

数据服务场景

• 搜索、浏览、购买、评价、收藏、行走、出行、开车等场景。

数据服务理念

• 以人为本：强调数据的使用场景和用户需求。
• 数据连接：通过数据实现群体之间的连接。
• 数据基石：终端设备是数据的基石。
• 流动的价值：LBS数据具有流动的价值，可用于分析用户行为和偏好。

数据服务目标

• 构建开放的数据服务生态平台：通过数据服务商城，为不同行业提供数据服务能力。
• 筑巢引凤：吸引企业、研究机构、个人开发者、竞赛组织等参与到数据服务生态中。
• 数据集：提供数据集，支持不同用户的需求，包括人本、感知、场景等。

总结

TalkingData通过构建数据治理能力、智能化数据处理、数据服务商城等手段，为多个行业提供数据服务能力。其数据服务覆盖金融、地产、零售、营销、政府和互联网等行业，提供数据标签、人群数据、行业套件、数据工具等服务。TalkingData注重数据的安全性与质量，通过加密、脱敏、标准样本库、交叉验证模型等手段确保数据的合规性与可靠性。其目标是构建开放的数据服务生态平台，为不同用户提供数据支持。