Unternehmensdatengesteuertes neues Paradigma: Volcano Engine V-Tech Summit, geteilt von Tan Dai

19. September 2023 Volcano Engine V-Tech Der Data-Driven Technology Summit wird offiziell eröffnet. Auf dem Gipfel erklärte Tan Dai, Präsident von Volcano Engine, das neu verbesserte „Datenschwungrad“-Konzept von Volcano Engine. Er sagte, dass der Aufbau eines Datenschwungrads mit „Datenverbrauch“ als Kern ein neues Paradigma für Unternehmen zur Datengewinnung werden werde fahren.

Tan Dai sagte, dass das von Volcano Engine befürwortete „Datenschwungrad“ aus zwei Teilen besteht: „Geschäftsanwendungen“ und „Datenbestände“, was sich von den früheren Daten-Middle-Plattformen unterscheidet

Unter ihnen „Geschäft“ „Anwendung“ konzentriert sich darauf, Geschäftsentscheidungen durch Tools und BP-Mechanismen wissenschaftlicher und die Strategieumsetzung agiler zu gestalten; während „Datenbestände“ den Systemaufbau zielgerichteter gestalten. Durch den häufigeren Datenverbrauch im Upstream werden kontinuierlich Daten akkumuliert, Datenbestände angereichert, die Datenqualität weiter optimiert und die Effizienz der Datenforschung und -entwicklung verbessert.

Auf der Konferenz bestätigte Tan Dai auch die obige Theorie, indem er drei Best Practices für den Aufbau eines „Datenschwungrads“ vorstellte.

Das erste ist, alles messen zu können.

In dieser Hinsicht kann Byte die Erfahrung im Inneren sein zusammengefasst in vier Zahlen: „0987“. Dabei steht „0“ für „null Datenvorfälle“, was hohe Anforderungen an die technischen Fähigkeiten, den Betrieb und die Wartung sowie die Governance des Unternehmens stellt, während die Zahl „9“ bedeutet, dass 90 % der Anforderungen erfüllt werden. Das Datenteam muss mit dem jeweiligen Unternehmen bestens vertraut sein und in der Lage sein, intensiv mit Produkt- und Geschäftspersonal zu interagieren. Nur so können 90 % der Geschäftsanforderungen wirklich erfüllt werden. Die dritte Zahl „8“ bezieht sich auf 80 %. Analyse: Ausgehend von einer großen Anzahl von Geschäftspraktiken ist eine Analyseabdeckung von 80 % ein relativ vernünftiges Ziel. Die endgültige „7“ bezieht sich auf 70 % NPS, d. h. die positive Bewertung des Datenteams durch das Geschäftsteam. In der Branche ist ein NPS von 70 % ein sehr hoher Standard. Basierend auf diesem Indikator sollten wir verschiedene Probleme in der Datendienstverbindung entdecken, um die Geschäftszufriedenheit zu verbessern.

In Bezug auf die Messung des „Datenverbrauchs“ von Unternehmen liegt die Erfahrung von Byte bei „zwei 80 %“. Die erste lautet: „80 % der Menschen im Unternehmen nutzen und verbrauchen täglich verschiedene Datentools. „Daten“ – was nicht gilt nicht nur Dateningenieure und Datenanalysten, sondern auch Produkte, Abläufe, Märkte und sogar Verwaltung, Personalwesen und UED, die traditionell „Menschen sind, die weit weg von den Daten sind“.

Die zweiten 80 % beziehen sich auf die einheitliche Konstruktion von Analyseindikatoren, die 80 % der täglichen Analysen und Geschäftsszenarien abdecken können. Das bedeutet, dass Daten in den meisten Situationen effizient analysiert und genutzt werden. Gleichzeitig bleibt genügend Flexibilität für die Datenanalyse und Anwendung in speziellen Szenarien erhalten

Durch die beiden 80 % können Unternehmen gut messen, ob ihr „Datenschwungrad“ gut funktioniert.

Der zweite Punkt der Byte-Praxis, den Tan Dai teilte, ist, dass es im täglichen Geschäftsbetrieb „sehr wichtig ist, ob der Chef die Zahl sehen kann oder nicht.“ Er sagte, dass datengesteuert eine Top-Down-Sache und eine Kultur sei. Wenn der Abteilungsleiter die Angewohnheit hat, Zahlen zu lesen, dann wird die Abteilung höchstwahrscheinlich datengesteuert sein; wenn der Chef eines Unternehmens die Angewohnheit entwickeln kann, Zahlen zu lesen, dann wird das Unternehmen höchstwahrscheinlich datengesteuert sein.

Der dritte Punkt ist die Gewährleistung einer guten Werkzeugkonstruktion. Die Unternehmenskultur ist geformt und Ziele und Prozesse sind quantifiziert. Ohne gute Tools wird sich das „Datenschwungrad“ des Unternehmens immer noch nicht drehen können.

Tan sagte, dass die ursprüngliche Absicht von Volcano Engine bei der Einführung der Digital-Intelligence-Plattform VeDI darin bestand, bytebasierte Datentools bereitzustellen, um mehr Unternehmen beim Aufbau ihrer eigenen Datenschwungräder zu unterstützen. Er erwähnte auch, dass neue technologische Veränderungen auch neue Möglichkeiten für das Datenschwungrad bringen werden. Unter anderem wird die Technologie großer Modelle eine wesentliche Verbesserung des „Datenschwungrads“ mit sich bringen: Durch die Technologie großer Modelle können Unternehmen unstrukturierte Daten besser verarbeiten und Unternehmen dabei helfen, mehr Datenquellen zu sammeln und zu verarbeiten Wenn es den Mitarbeitern des Unternehmens ermöglicht wird, Daten zu konsumieren und anzuwenden, verbessert sich auch die Effizienz und Genauigkeit des F&E-Personals bei den Datenentwicklungs-, Datenverwaltungs- und Datenanalyseprozessen. (Autor: Liu Yuan)

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