释放数据的力?TalkingData技术大咖专?/h1>
日期?017-09-14 11:05:00
来源?/a>
在线浏览次数?span id="hits">?
从农业文明、工业文明到信息文明,今天,我们又将迎来DT时代。如果有人问你未来的“石油”是什么?笔者相信很多人都会回答:数据。通过世界上有价值的数据,我们也许会到达“宇宙的根源真理的尽头”?
?年前大数据概念的提出到今天,大数据已?ldquo;飞入寻常百姓?rdquo;。在9?1日到12日,由TalkingData举办的T112017暨TalkingData智能数据峰会在北京召开。无论是奇点大学执行总裁KianGohar发表?ldquo;指数级创?rdquo;演讲,还是TalkingData的CEO崔晓波的重磅演讲,都让现场观众经历了一场思想的洗礼?/div>
释放数据的力量TalkingData技术大咖专?/div>
会后,TalkingData首席技术官(CTO)肖文峰、首席架构师黄洋成和产品副总裁闫辉接受了天极网的采访?/div>
根据公开资料介绍,TalkingData成立?011年,中文名为北京腾云天下科技有限公司,是中国最大的独立第三方移动数据服务平台。我们可以来看一组数据:TalkingData的平均月活跃用户?.5亿,为超?2万款移动应用,以?0万应用开发者提供服务?/div>
从数据的采集、处理到数据的分析,再到数据的应用与咨询,TalkingData已经形成了一套以“智能数据平台(SmartDP)”为主的完整数据应用体系?/div>
TalkingData:一家技术驱动型味道比较浓的公司
作为TalkingData的首席技术官,肖文峰表示?ldquo;我们还是一家技术驱动味道比较浓的公司,我们公司有近500人,研发大概?50人左右?rdquo;
对于当前公司的技术重点和应用重点,他表示?ldquo;现在一方面是采集数据,另一方面是想办法把技术和数据应用到客户实际业务场景,帮助它们解决问题?rdquo;不过,更大的挑战在于“一方面,我们想尽量从成本的角度,通过技术降低成本,把这些东西通用化。另一方面,即使是同行业的客户,其数据属性依然不同,质量不一样,个性化比较强?rdquo;
释放数据的力量TalkingData技术大咖专?/div>
因此,他强调“很难说,用一套通用的解决方案解决所有的问题。怎么解决个性化的需求和通用化的技术抽象,这对我们来说是非常大的挑战,这也是大数据行业所有技术公司面临的普遍问题?rdquo;
据他介绍,TalkingData所做的就是把一些数据工程抽象出来做成一套智能数据平台,从数据采集到加工处理、分析和决策这个过程,用智能化方式把每个环节简化、智能化?/div>
实际上,在去?月份,TalkingData正式发布了智能数据平台SmartDP。当今,企业面临着诸多挑战:业务数据化、数据资产化、应用场景化和技术开源化。基于此,TalkingData做了智能数据平台,所谓智能数据平台,聚集了海量数据、技术和咨询服务为一体。今年的大会上,SmartDP又得到了升级与改进?/div>
为客户提供他们最需要的数据服务
作为独立第三方移动数据服务平台,TalkingData的数据有很多,不仅有自己收集的,还有来自合作共享的数据。对企业来说,如何保证数据的解读是明确和清晰的?
对此,肖文峰表示?ldquo;这可以理解为客户到底需要什么精度的数据,什么质量的数据。不同数据质量,为此付出的成本也不同。前提是要求我们这边的人对自己数据的质量有清晰了解,把客户业务问题精准翻译成我们数据的问题?rdquo;
释放数据的力量TalkingData技术大咖专?/div>
另一方面?ldquo;我们的数据部门,他需要量化性评估数据的质量,包括完整性、及时性、准确性和一致性等?rdquo;他说?ldquo;在有了透明化的评估后,后面才能知道数据的质量,应该用在什么场景,最终解决客户问?rdquo;?/div>
谈数据孤岛难?/div>
谈到大数据,离不开令许多公司头疼的“数据孤岛难题”。不管是企业行业,还是政府机构,由于各部门的组织不同、利益驱动和法律政策风险,数据都是分散在各个部门,这造成一个很大的问题:由于无法释放数据的力量,大数据并没有发挥应有的作用?/div>
对于这个难题,TalkingData的首席架构师黄洋成谈到,“数据就像货币和商品一样,没有流动就没有价?rdquo;。对此,笔者很赞同,如果没有商品和货币流动,就没有现在的贸易、全球化等?/div>
同时,他也提到数据的不同:数据要流动,首先要解决的是合法合规问题,尤其是隐私保护。对隐私这块,国内的法律法规以前是空白,后来有些动作和条例?ldquo;关于数据合规的流动如何做,我们一直在努力做,但不是很快能推动的事?rdquo;?/div>
数据方面,第二个要解决的问题是供需。他表示?ldquo;数据流动分为两方,供应方和需求方。如果流动,必须解决这两方的核心诉求。对供应方来说,数据有商业价值,肯定想卖,担忧顾虑,比如法律法规风险。另外,由于数据可以零成本复制,因此监管成为难题。从需求方面,首先是质量,其核心是数据是不是我想要的,还有数据的真假、数据使用成本等问题?rdquo;
从Talking来说,目前并没有一个完善的解决方案。但是,他也承认?ldquo;我们都有一些探索。比如数据保护,目前苹果和谷歌都在利用差分隐私?rdquo;
写在后话?/div>
说实话,虽然大数据的概念已经炒了8年,但是如今的大数据依然面临很多问题,尤其是大数据的应用落地。但是,我们也看到像TalkingData这样大数据公司坚持不懈的努力。如果企业利用大数据,能够真正地获得价值,同时消费者和社会也能从中受益,这才是真正的DT时代!
(田慧?
相关阅读