科技猎傅一平：大数据管理的实践和思考（附PPT）
为什么要提重装上阵?
虽然大数据与BI没有本质区别，都遵循数据-信息-知识-智慧的脉络，但正如很多年前的神经网络和当前AlphGo的载体多层神经网络一样，虽然本质没有差异，但数据量的多寡和处理量的提升让很多的不可能变成了可能，术上的进步，何尝不是一种变化，并迎来拐点，大数据不是BI的简单升级!
一、数据
1、我们的确有很多的数据
运营商如浙江移动的数据，超过了很多人的想象，随着大数据平台的逐步完善，运营商将迎来做大数据最好的时机，这是BI人最好的时代。
2、数据价值的四维
量大并不能说明你是大数据，完整性、连续性、多维性、整合性某种程度上更为重要，拥有更多维数据的运营商具有无可比拟的优势。
3、多即是少，运营商当前能用的数据很少
面对真正的商业诉求，可能当前我们还只能缴械投降，因为运营商的数据离商用的数据要求还有很大的距离，坐着数据金山收钱吧显然是一句善意的玩笑。
4、运营商的数据从来不是原油或黄金
运营商需要从已有的数据中创造新数据，才有生存的机会。
5、运营商位置数据需要的是精益求精
运营商需要基于现有能力重塑用户定位方式，实现用户级别的50米定位精度，创造运营商真正的差异化竞争力。
6、哑管道?HTTPS的一个认识
没必要争论或担忧有多少h t t p会被h t t p s，就如我们在沙漠中寻找水源，就近就有一条小溪，我们需要找在当下，虽然也存在一条被沙漠不断吞噬的大湖，但舍近求远没有意义，做在当下吧，办法总比问题多。
二、模型
1、数据中台战略
运营商需要实施数据中台战略，这是开放的需要。
2、运营商模型的自主掌控
我们只有建好基础设施，才能为我们的客户提供更好更快的数据服务，过度依赖合作伙伴必然导致一家独大，中台战略无法成功。
3、运营商标签的去电信化
运营商需要百倍的努力去打磨自己的模型，去电信化越多，数据就越有变现的潜力。
三、应用
1、运营商的产品视图
我们还在路上，尽量的尝试是迭代和认知升级的需要。
2、浙江移动已经创新了足够多的服务模式
以信息安全为前提，提供数据、模型、标签、接口、应用产品等多层次的合作能力，探索合作研发、销售代理、资源互换、产品孵化、模型锤炼、大数据联邦等多种新型合作模式。
3、浙江移动的一些产品
4、产品的挑战和机会
大数据是运营商最大的优势，渠道是大数据的放大器，运营商需要去尝试基于大数据的在线运营。
四、管理
1、数据管理是一种追求
数据管理是一种追求，不是必须的，但从长远角度看，不做的代价是管理成本的显著上升，数据知识没有积累和传承。
2、数据管理规范落地依赖自动化
实践告诉我们，规范诚美好，执行价更高，面对浩海的大数据，管理如果不能转化为机器执行，就不要提真正的大数据管理，靠人工去执行的管理规定，没发持续。
3、开发是数据管理混乱的源头
通过封装API屏蔽各类平台操作的差异性，实现不同数据平台的统一开发，只需数据流设计，数据模型设计和处理过程开发三个步骤，即可完成对各类API操作的组织编排，实现一个具体的数据处理过程，数据领域开发的标准化对于管理至关重要。
4、数据管理平台的成功依赖迭代
数据管理平台很难通用化，可能每个垂直行业都需要自建一套，成功依赖迭代能力。
5、可视化是一种有效管理手段
6、评估数据管理成功的标准
回答四个核心问题，怎样才算是好的数据管理，本质上是是否真正实现了数据变现高效低成本的运作。
五、合作
1、我们缺什么?
2、悟道2016
大数据商业模式够多了，我们更需要工匠精神，更需要精益求精，我们已经在路上，欢迎小伙伴与我们共创大数据的美好未来!
3、与同仁互动
责任编辑：汤德正
