个推发布数据中台产品数盘打造数据智能新引擎

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6 月 22 日,数据智能领域的行业盛会——“西溪论数”数据智能高峰论坛在杭州西溪隆重召开。会上,每日互动(个推)董事长方毅和 CTO 叶新江重磅发布了新一代数据中台产品——“数盘”。方毅表示,数盘的发布,其意义不止于中台。数盘更关注数据在行业场景中的应用落地,将致力于对数据价值进行最大化挖掘,驱动业务向上。

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数盘直击数据中台建设痛点

个推董事长方毅介绍数据中台的前世今生

数据中台已经从一个技术词汇, 逐渐成为不少企业发展的战略核心之一。数据中台的出现,能够很好地解决数据不可知、不可控、不可取以及不可联四大难题,满足企业对数据好用、能用的需求,为业务灵活、高效运转提供了有力支撑。

如今,很多企业正在探索和建设数据中台,希望通过中台更好地服务前台业务的规模化创新。但是,企业的数据中台建设历经了从数据分散、数据管理难,到形成数据孤岛、数据打通难,再到数据被集中管理起来,但未能完全发挥价值等多个阶段。如何把数据转化为生产要素,把企业建设大数据过程产生的越来越高的成本加速转化为价值,推动业务发展?“数盘”的发布,正是希望打破企业数据中台建设现状,加速数据在企业各业务层的落地应用。

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数盘四层结构,加速数据中台落地

个推 CTO 叶新江在发布现场表示,“数盘”以数据和技术为基础,注重思维的核心能力,通过盘点规整、盘活资产、盘总管理和盘算运用的四层结构,最终帮助客户实现建设分析组织、做好数据治理、保证数据质量、服务业务创新的目标。

“数据中台的建设应该像造楼一样,既有地桩、地下室,也有裙楼和塔楼,形成一整套完整的体系。”个推 CTO 叶新江如是说。

他以个推在造的总部大楼为例,形象生动地剖析了数盘的四层结构。

数盘的四层结构

数盘底层是对数据进行 “盘点规整”,就好比造楼时要先 打稳地桩,做好数据治理、保证数据质量,才能为上层的数据萃取和应用夯实基础。数盘高效地将多源数据进行梳理、规划和集成,通过建设数据仓库,快速完成数据的统一化和标准化,有效夯实数据基础层。

其次是 “盘活资产”,就好比 打通地下室,在这一层实现数据融会贯通的计算,将原始数据转化为数据资产。“数盘”提供了灵活便捷的开发环境和安全可靠的数据流转模式,高效完成数据打通、实时计算和萃取挖掘,盘活数据资产,最终通过智能研发,形成高可用的数据服务。

接着是 “盘总管理”,通过 裙楼的连接,数盘沉淀并输出通用的数据能力,满足业务的复杂需求,如可视化管理和统计、深度人群洞察、立体画像构建等;

最上层,也是最重要的一层,是“盘算运用”,就像是一幢幢“塔楼”,聚焦数据在细分领域的场景运用,通过数据和业务的深度融合,最终驱动业务的快速增长。

个推 CTO 叶新江讲解数盘的四层结构

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数盘四大特性:轻、快、专、省

数盘不仅有创新、完善的产品结构,还具有“轻、快、专、省”四大显著特性,能够助力客户在数字化升级的过程中“轻快转身”,加速拥抱数智化时代。

数盘特点之“轻”

“轻”主要体现在三点:操作简便化、开发 SQL 化、大屏组合化。数盘产品所有的操作基本上都可以通过界面的拖拽完成,操作十分便捷,并创造了易于上手、灵活便捷的开发环境——SQL 语言,极大降低了数据开发的门槛。此外,数盘还提供了可视化大屏,帮助客户对数据进行更直观地展示。

“快”可以归纳为:复杂数据提数快、建模过程组合快、数据服务配置快。数盘支持秒级多条件提数,并基于自动化机器学习技术,支持自动算法建模和 AI 分析,能够灵活快速进行建模组合、数据服务配置,有效解决了数据应用难的痛点。

“专”可以总结为三点:“行业专”“人员专”“技术专”。个推成立了专业的业务团队,通过专业的技术能力为行业提供专业的数据解决方案。

“省”主要表现为:“省时”“省力”“省钱”。数盘可以灵活匹配不同规模、不同类型的不同基础架构,节约了资金耗费,并通过沉淀复用的模型、知识,减少重复“造轮子”现象的发生,有效节约时间成本与人力成本。

04

数盘为垂直领域提供专业解决方案

目前,数盘将数据模型与行业专家知识相结合,为互联网运营、品牌营销、城市规划等多个垂直领域提供了专业的解决方案。比如,面向 APP 运营领域打造的“运营数盘”,可以助力广大 APP 构建数据驱动的精细化运营体系,实现精准获客和定向促活,获得高效增长;

面向品牌营销领域打造的“个灯数盘”,能够帮助品牌主深度洞察消费者,制定精准营销规划,实现品效合一的营销效果;

同时,面向城市发展领域打造的“人口数盘”“车辆数盘”和“规划数盘”,则可通过勾勒城市人口的立体画像,动态展示人群分布与变化,为城市规划、交通规划等政府单位的高效管理提供决策支持,推动优化城市治理。

不管是加速产业创新、增能互联网企业发展还是提效城市公共管理,不止于中台的“数盘”将为各行各业的数字化创新升级和生态建设提供源源不断的动力,让数据智能从“遥不可及”变为“触手可及”。

正文完
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