清华《2018顶级数据团队建设全景报告》发布 车好多集团成数据技术落地应用行业代表

  • 日期:01-11
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日前,清华大学数据科学研究所联合发布《大数据文摘》,对多个领域的数据团队建设和发展进行了详细的研究和分析,总结了数据团队建设的现状,回答了数据团队发展面临的问题,努力为行业数据团队的建立和高校数据人才的培养提供指导。报告邀请切多集团首席技术官张小佩作为大数据行业应用登陆和技术团队建设的典型企业研究案例,接受了名为《2018顶级数据团队建设全景报告》的深度访谈,分享了切多集团作为以数据技术为核心驱动力的新型零售企业在数据团队建设和技术登陆方面的理论和实践经验。

张小佩首先介绍了瓜子二手车和毛豆新车的业务逻辑和核心技术驱动因素,这是许多汽车集团的两个新零售平台。她指出,虽然二手车和新车的零售服务被许多人视为典型的传统行业,但作为汽车行业新零售的领导者,许多基于覆盖700万辆汽车和3亿多车主及潜在买家的基因库的汽车,已经实现了全方位的数据驱动:在供应链管理、用户肖像和个性化推荐、智能定价、残值估计和金融风险控制等诸多领域。许多汽车通过人工智能系统“CARS Brain Car Many Brains”进行智能决策和管理,实现了运行效率和用户体验的双重提升,其中数据技术的输入和数据团队的建设起着重要作用。

张小佩说,作为瓜子二手车和毛豆新车的母公司,许多汽车群体对技术和数据的高度敏感性和尊重遍及汽车的许多部门,这是许多汽车自上而下构建数据技术核心驱动力的基础。在此基础上,由各部门联合组建的汽车“技术委员会”不仅负责制定规则和进行顶层设计,还协调各团队,确保数据技术的实际应用和通过密切沟通解决问题。她说:“大型互联网平台不能简单地将技术团队定位为数据团队或人工智能团队。它涵盖不同的侧重点,必须是一个全面的技术团队。数据在所有业务链接中循环,一圈又一圈地紧密互动,形成一个面向业务的大闭环。”

她特别解释了这个“闭环”的结构:研发人员开发的数据平台和数据工具都是基于一定的需求,而产品经理是总结和提炼这些需求的人,他将深入业务领域去感知和收集这些需求。运营团队中有数据分析师,他们是数据的用户和数据工具的需求者。但是,由于运营商也是一个中间方而不是直接的业务方,因此在业务端也将有一线支持团队来细化一线需求,尝试数据工具,然后提出调整需求。从一线到运营到后期,团队将有数据相关人员,他们将细化需求,验证或伪造需求,尝试、迭代和优化它们,为一线业务人员提供反馈和培训,从而形成一个“完整的闭环”。

她以瓜子二手车智能调度场景为例:瓜子二手车基于C2C直销的商业模式,从挨家挨户的评估到大约买卖双方看着车,整个过程中都有大量的服务人员。如何合理安排这些人员,以实现最佳的客户体验和最高的转化率,以前是由城市管理者和其他工作人员根据个人经验决定的,效果如何难以判断。从2016年开始,瓜子二手车技术团队开始投入研发评估师和销售人员智能调度,从智能路线规划到根据评估师和销售人员的专业和个人能力优势进行合理匹配,带来双倍甚至三倍的人力效率提升。

业务导向、数据驱动、独立研发和灵活应用是张小佩以数据技术为核心推动业务发展的几项政策。在这些采购订单的指导下

事实上,正如《从高管到一线:如何营造全公司一致的数据价值观》前言中指出的,在这个时代,除了技术层面,对行业的理解及其与技术的有效结合变得越来越重要。红杉资本(Sequoia Capital)中国合作伙伴、阿里巴巴集团前副总裁/也被邀请参加深度访谈的数据委员会主席车品爵、微软中国首席技术官魏青、百度地图总监兼技术委员会负责人研发架构师张传明、iQiyi大数据和商业智能负责人孙斌也提到了类似的观点。随着大数据从量导向向价值导向的逐渐转变,以及人工智能从技术研发向应用登陆的转变,越来越多的企业将继续推进数据技术的登陆应用,用数据创造更多的价值。

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