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數(shù)據(jù)可視化,難點在哪兒?
天使不投資人 2018-05-11 15:25:30

數(shù)據(jù)可視化,難點在哪兒?

經(jīng)過3年以上的發(fā)展,各類大數(shù)據(jù)to B服務(wù)都已在中國初具規(guī)模。他們或扎根互聯(lián)網(wǎng),為“云時代”以前的互聯(lián)網(wǎng)公司提供了云上工作的方式;或立足垂直行業(yè),用互聯(lián)網(wǎng)給這些亟待升級的“傳統(tǒng)行業(yè)”賦能。

雖然數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司頗有一些,且無論做SaaS還是做外包服務(wù)都已相當(dāng)成熟,“數(shù)據(jù)可視化”卻仍是較為薄弱的環(huán)節(jié)。來自美國的可視化服務(wù)在中國嘗到了最初的甜頭,而土生土長的數(shù)據(jù)可視化公司,比如DataHunter,也逐漸迎來了最好的發(fā)展時機。DataHunter于4月初宣布,他們獲得了來自Ventech China銀泰資本的數(shù)千萬A輪融資,并走上了開拓更多行業(yè)的快車道。

“公司成立于2014年,我們在2016年才開展現(xiàn)在的業(yè)務(wù),還不到兩年,”DataHunter創(chuàng)始人程凱征表示,“也不是沒有意義。在to B市場,用戶選擇服務(wù)時會看企業(yè)的資歷比如存續(xù)時間。”他開玩笑地說,如果是2016年剛成立的公司,業(yè)務(wù)開展可能會困難一些。

程凱征說,數(shù)據(jù)領(lǐng)域很細(xì)分,大家討論時經(jīng)?;鞛橐徽?,這樣就造成了一些誤會。比如最典型的是,許多服務(wù)企業(yè)市場的數(shù)據(jù)公司,也稀里糊涂地上了“大數(shù)據(jù)”風(fēng)口,但這是個嚴(yán)重的誤判。

實際上企業(yè)市場的數(shù)據(jù)談不上大數(shù)據(jù)。很多時候,就一家企業(yè)而言,數(shù)據(jù)規(guī)模是很有限的。在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的范疇,一家企業(yè)拿出的往往只是“小數(shù)據(jù)”。

“不過大數(shù)據(jù)這個詞對企業(yè)市場倒是起了很強的教育意義。很多企業(yè)一下子意識到,數(shù)據(jù)是有價值的。這也給我們這些做數(shù)據(jù)服務(wù)的公司帶來了機會,”程凱征說,“即便是小數(shù)據(jù),在to B的數(shù)據(jù)服務(wù)出現(xiàn)之前,也有很多公司自己在拿它們做些事情,只不過沒有‘大數(shù)據(jù)’這個帽子,聽著沒那么厲害。價值肯定是有價值的。”

數(shù)據(jù)服務(wù)被細(xì)分成很多行業(yè),比如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的存儲和加工、數(shù)據(jù)分析,而DataHunter做的則是最前端的數(shù)據(jù)可視化。如果把數(shù)據(jù)分成“給機器用”和“給人用”,可視化就是給人用的數(shù)據(jù),容易理解其位于數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的最下游,與人工智能領(lǐng)域的人機交互類似。程凱征說,之所以選擇這個領(lǐng)域,一是因為遍觀中國市場,可視化的競爭沒有那么激烈,“沒做過的人往往誤判這塊沒有技術(shù)含量、深度不足”;而是可視化服務(wù)在中國還比較好賣。

看不到的東西是最難賣的東西。看上去越好,就容易賣。對我們而言是這樣,對使用我們服務(wù)的企業(yè),他們拿給用戶“看得見的東西”,也是一個道理。

數(shù)據(jù)可視化當(dāng)然不是“技術(shù)含量低”的領(lǐng)域。實際上,可視化本身也可細(xì)化為許多步驟,比如本身處于數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)前端的數(shù)據(jù)可視化,其最“前端”的工序,是數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn),而在那之后則是數(shù)據(jù)可視化的分析。

“數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn),有很多業(yè)務(wù)實際運用的場景。有人覺得就是把數(shù)據(jù)變成圖。他們可能沒有想過,那是對于靜態(tài)的數(shù)據(jù),如果做實事數(shù)據(jù)的呈現(xiàn),結(jié)果就是動態(tài)的。而且呈現(xiàn)在什么表面也不同,用手機看和用巨幕看,對背后技術(shù)的要求當(dāng)然不一樣。”程凱征說,展開業(yè)務(wù)后,真地接觸到不同行業(yè)、不同背景客戶的可視化需求,就會知道可視化也有多種多樣的挑戰(zhàn)。

程凱征表示,任何一個企業(yè)做一個單獨的數(shù)據(jù)可視化場景,只要砸錢、砸人力,那當(dāng)然是沒問題,“有的企業(yè)做一個巨幕,直接花幾百萬塊錢”。不過對于高效率、標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)品化的服務(wù)而言,不同的場景背后,DataHunter需要探究相近的解決方案,并開發(fā)相應(yīng)的工具。

“我們獲得了很多專利,比如超大屏幕下的渲染方式。我們?yōu)樘旖蜃隽艘粋€項目,18m×3m的大屏幕,數(shù)據(jù)不斷在變化。”程凱征解釋道,如果按照傳統(tǒng)思維硬上,每次數(shù)據(jù)有微小變動,就要刷新整個屏幕的圖像,可以想象背后服務(wù)器的壓力會非常巨大。

至于數(shù)據(jù)可視化的分析,則與呈現(xiàn)有相通的道理。“數(shù)據(jù)可視化其實就是把大量數(shù)據(jù)翻譯成人能直觀產(chǎn)生感覺的內(nèi)容,比如形狀、趨勢、大小。不然面對幾個數(shù)據(jù)可能還好,面對大量數(shù)據(jù)的時候,一眼看上去,人肯定是沒有感覺的。”程凱征說,用最簡單的說法,就是讓人能看到大量數(shù)據(jù)中“一眼看不到的東西”。

而不同的數(shù)據(jù)該用什么樣的圖形來表達(dá),背后自然有一套邏輯,DataHunter稱其為“數(shù)據(jù)可視化的邏輯”。

不是線圖、餅圖、條圖那么簡單。針對單一數(shù)據(jù)可能還好,有些復(fù)雜數(shù)據(jù),你只有放在一起看才能得出結(jié)論。那么假如你一張圖上要呈現(xiàn)四種不同維度的數(shù)據(jù),就不能說畫四條線,或者四個餅?zāi)菢?。這背后不僅是一個邏輯,也是一個專業(yè)的學(xué)科。

在DataHunter內(nèi)部,分析和呈現(xiàn)也是兩條不同的產(chǎn)品線。2016年開展業(yè)務(wù)時,程凱征擁有的是一個四人團隊,以及他們的數(shù)據(jù)服務(wù)、企業(yè)服務(wù)經(jīng)驗,而具體的產(chǎn)品完全是從0開始。如今,經(jīng)過兩年摸索,DataHunter已經(jīng)擴展到40人,其中技術(shù)團隊有30人。

“其實直到今天我們也算不上知名,畢竟體量小,”DataHunter已經(jīng)服務(wù)了國內(nèi)不少知名企業(yè),但程凱征比較謙虛,“我們能取勝,相比國外資歷更久的大公司,還是因為產(chǎn)品更好。站在巨人的肩膀上吧,剛開始做的時候,我們看了現(xiàn)有的所有產(chǎn)品,分析了未來的趨勢。他們產(chǎn)品背后的邏輯是什么,優(yōu)點在哪,不足在哪,哪些因素適合國內(nèi)市場,哪些在國內(nèi)是阻礙?我們分析、吸收,才有了自己的產(chǎn)品。”

程凱征表示,一年多接觸客戶的過程中,客戶往往將DataHunter與國外產(chǎn)品比較,比如Raw、Tableau、Visualization free等,而鮮少與國內(nèi)產(chǎn)品比較。“我覺得國內(nèi)產(chǎn)品還停留在2.0階段吧,我們已經(jīng)是3.0了。”

程凱征解釋了數(shù)據(jù)可視化2.0和3.0的區(qū)別。2.0是“IT導(dǎo)向”的可視化,也可以叫做“驗證式分析”。

什么叫驗證式分析呢?就是客戶先提出一個想法,然后IT人員選擇數(shù)據(jù),清洗數(shù)據(jù),建模,把有用的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來。其實就是先有結(jié)論,然后挑合適的數(shù)據(jù)把它畫出來。IT人員不一定懂業(yè)務(wù),他們?yōu)榱藢崿F(xiàn)結(jié)論,刻意篩選數(shù)據(jù),有時候就不太客觀。

到了數(shù)據(jù)可視化3.0,IT人員不再是工作流程的核心,業(yè)務(wù)人員才是。“你不用再懂技術(shù),利用3.0的工具,業(yè)務(wù)人員自己就可以操作數(shù)據(jù),看到結(jié)果,然后再得出結(jié)論。”這樣做最大的好處,就是讓數(shù)據(jù)分析回歸“從數(shù)據(jù)到結(jié)論”的本來目的,而非裝模作樣的“從結(jié)論找數(shù)據(jù)”。

程凱征說,3.0還有一個2.0不具備的特點,是從孤立到協(xié)作。“IT人員挑數(shù)據(jù)實現(xiàn)結(jié)論,出來肯定是靜態(tài)的么,然后加在PPT里,開會給別人看一下。這一般只對公司決策層有意義。普通員工讓技術(shù)幫忙做個圖,開會時候老板提出異議,想看另一個圖,就得散會,然后重新去做,這個流程非常地長。”

而如果將數(shù)據(jù)可視化集成在協(xié)作工具中,圖像就可基于討論結(jié)果隨時修改,“你在開會時直接就做出來看了”,不必再受限于PPT等靜態(tài)文件。這也是3.0提升企業(yè)數(shù)據(jù)分析效率的重要原因。“而且也解放了IT人員。業(yè)務(wù)部門自己就能做分析了,不用再打擾技術(shù)。”

意義其實很大。實際情況中,多數(shù)公司的業(yè)務(wù)發(fā)展,是快于內(nèi)部管理跟進速度的。比如這個星期做了新的銷售,事后開會復(fù)盤,如果像傳統(tǒng)那樣由IT人員輔助輸出數(shù)據(jù),可能都是一個月后的事兒了。這無疑會影響公司成長的速度。

程凱征說,數(shù)據(jù)可視化的市場還很寬廣,即便面臨國外同行也是如此。一來國外產(chǎn)品在國內(nèi)多少有些欠考慮,不能適合本土市場需求的方方面面,二來需要可視化的業(yè)務(wù)還有很多。“很多大公司以前也用過國外的產(chǎn)品,其實現(xiàn)在也在用,但不妨礙再使用我們的產(chǎn)品。大公司內(nèi)部,可視化的場景是多種多樣的,而且會不斷增加。針對新需求,采用新產(chǎn)品,在現(xiàn)階段還很常見。”

程凱征說,和所有的數(shù)據(jù)服務(wù)類產(chǎn)品相同,最先使用數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品的,既有需求、又有精力的大企業(yè)和地方政府,至今都仍然是頭部客戶。而其他客戶很多時候也并不是沒有需要,只是財力或人力還不足以支持。但隨著精細(xì)化運營時代來臨,數(shù)據(jù)可視化也將惠及更多企業(yè)。

有個客戶是開餐館的。在我們以往的理解中,餐飲行業(yè)如果對數(shù)據(jù)服務(wù)有需求,一般也都是連鎖的,或者餐飲集團,不過這就是一家餐館而已。分析時我們發(fā)現(xiàn),他家70%來客都是回頭客,這在餐飲行業(yè)算非常高了,一般餐館也就20~30%。這說明他可能廣告做得不夠好,知名度不夠高。另一方面,老客這么忠誠,說明他有獨到之處,研究以后我們發(fā)現(xiàn)是他家原材料質(zhì)量上乘。我們就建議餐館也直接銷售原材料,結(jié)果他們的業(yè)績上漲了20%。

DataHunter2017年取得的成績在電商消費、裝備制造、汽車、媒體等行業(yè)尤其突出。取得融資后,DataHunter在繼續(xù)打磨產(chǎn)品的同時,要在有一定成績的行業(yè)“做深”并拓展新行業(yè),也可能為中小企業(yè)推出部分免費、模塊收費的產(chǎn)品。“最重要的還是開放我們的能力。在國內(nèi)招一個數(shù)據(jù)分析師并不容易,這個行業(yè)還是比較早期,我們得把自己的能力分享出去,促進整個行業(yè)發(fā)展。”程凱征說。

“電商消費目前是最需要數(shù)據(jù)可視化的行業(yè)。主要是SKU太多,促銷活動太多,數(shù)據(jù)量大,市場變化快,需要快速反應(yīng),對數(shù)據(jù)分析的要求就高。”程凱征表示,隨著流量紅利衰退,精細(xì)化運營的重要性愈發(fā)凸顯,大刀闊斧的“促銷”可能沒有以前那么好用了。“SKU多了,售賣的渠道也多了,比如在無人貨架上什么產(chǎn)品好賣?這個連感性的觀察都沒有,只能依靠數(shù)據(jù)分析。”

盡管如此,程凱征認(rèn)為,數(shù)據(jù)服務(wù)真的能使中國各行業(yè)產(chǎn)生巨變,還需要時間積累。“其實就連數(shù)據(jù)本身,我們和美國相比,做得也還不夠好。很多企業(yè)看上去收集了不少數(shù)據(jù),實際上方向不對,或者質(zhì)量很差。教育行業(yè)不是我們一家公司的事,是整個大環(huán)境的事情。企業(yè)服務(wù)收入穩(wěn)定,但增長缺乏爆發(fā)。我們?nèi)ツ暧?000多萬收入,但不太可能像to C那樣,今年就變成幾億了。我們會穩(wěn)扎穩(wěn)打,也希望同行能不懈努力。”程凱征說。

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