數(shù)據(jù)智能大格局：基礎(chǔ)構(gòu)架安全穩(wěn)定很重要

DMP在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用 - 基礎(chǔ)架構(gòu)篇

有一家名為滴滴 的“出租車”公司沒有一輛屬于自己的出租車；有一家名為 Airbnb 的“旅館”沒有一間房間是真正屬于這個(gè)旅館創(chuàng)始人的；有一家名為阿里巴巴的最大零售商也不是從其自身的零售業(yè)務(wù)而發(fā)展壯大的。但是，他們之間有個(gè)共同點(diǎn)，就是利用數(shù)據(jù)和科技掌控了“全局”。

學(xué)生時(shí)期我們總是被教育說：“你現(xiàn)在不打好基礎(chǔ)，以后怎么辦？！”當(dāng)初老師的這句話放在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)話題下也同樣是個(gè)硬道理。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，不管是小企業(yè)還是大品牌，都在面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個(gè)問題。無論正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的茫然期、還是已經(jīng)摸索到轉(zhuǎn)型的技巧，還是正在轉(zhuǎn)型的初期小步快跑、正在轉(zhuǎn)型的道路上大刀闊斧。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一個(gè)階段，合理且高效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)挖掘和安全管理勢(shì)必是助力企業(yè)贏在起跑線上的重要基石。

強(qiáng)大和健全的基礎(chǔ)架構(gòu)是基石

美國(guó)心理學(xué)家亞伯拉罕?馬斯洛在《人類激勵(lì)理論》中認(rèn)為，人類的需求從低到高分為五個(gè)層級(jí)：生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實(shí)現(xiàn)需求。生理需求包括呼吸、水、食物、睡眠等等，如果任何一項(xiàng)得不到滿足，人類的生理機(jī)能就無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。在這個(gè)意義上來說，生理需要是推動(dòng)人們行動(dòng)最首要的動(dòng)力。同樣，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，強(qiáng)大和健全的基礎(chǔ)架構(gòu)DMP就是基石，也就相當(dāng)于人類賴以生存的最基本需求——生理需求。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，企業(yè)要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須從數(shù)據(jù)開始，一切與消費(fèi)者有關(guān)的信息被數(shù)字化后，才能得以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用。目前，許多企業(yè)已經(jīng)著手轉(zhuǎn)型，但在轉(zhuǎn)型的過程中會(huì)面臨許多問題，比如：數(shù)據(jù)來源多渠道且碎片化，數(shù)據(jù)質(zhì)量把控、數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)等方面都存在各種挑戰(zhàn)，甚至無法向前。加之企業(yè)自身搭建一套數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的底層體系，對(duì)于人力和財(cái)力的要求和成本都相當(dāng)高。面對(duì)這些事實(shí)客觀因素及企業(yè)自身的難點(diǎn)，專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)技術(shù)公司由此帶著他自有的基因優(yōu)勢(shì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、角色優(yōu)勢(shì)應(yīng)運(yùn)而生，nEqual 就是早期誕生的，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用等服務(wù)的技術(shù)公司。

像 nEqual 這樣的數(shù)據(jù)技術(shù)公司就能夠提供數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的服務(wù)，也就是大家耳熟能詳?shù)腄MP。要將企業(yè)分散在各處的數(shù)據(jù)統(tǒng)一高效地收集和打通整合起來，首要的就是確保安全、合理的數(shù)據(jù)清洗、存儲(chǔ)、打通等管理，進(jìn)而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從用戶畫像分析、門店客流分析、物流倉(cāng)儲(chǔ)分析、品牌營(yíng)銷閉環(huán)打通等等一系列的數(shù)據(jù)分析和商務(wù)應(yīng)用。也就是說，數(shù)據(jù)應(yīng)用要落實(shí)到實(shí)際應(yīng)用和價(jià)值驅(qū)動(dòng)層面，最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)之一就是，在企業(yè)對(duì)市場(chǎng)和消費(fèi)者洞察、溝通、服務(wù)、銷售等方面感覺到困惑或瓶頸的時(shí)候，可以從數(shù)據(jù)中得到答案，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)的商業(yè)發(fā)展。

數(shù)據(jù)智能大格局：基礎(chǔ)構(gòu)架安全穩(wěn)定很重要

基礎(chǔ)構(gòu)架的運(yùn)作范圍主要分四部分，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)簽化、以及數(shù)據(jù)輸出。

數(shù)據(jù)采集是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的工程，好的基礎(chǔ)架構(gòu)會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)采集的量級(jí)、實(shí)時(shí)性要求、安全性要求、以及結(jié)合不同的數(shù)據(jù)采集類型，進(jìn)行量體裁衣，通過諸如使用支持分布式架構(gòu)的Flume、Logstash、Fluentd等開源框架進(jìn)行深度定制和開發(fā)，更好的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集需求。

數(shù)據(jù)清洗就是要把不規(guī)則的數(shù)據(jù)規(guī)范化。然而在海量數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)的清洗和整合是巨大的挑戰(zhàn)，甚至可以說占用了超過50%的時(shí)間。因?yàn)榇蟛糠制髽I(yè)數(shù)據(jù)源非常復(fù)雜，包含了大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等各種數(shù)據(jù)。好的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)會(huì)根據(jù)不同類型的應(yīng)用場(chǎng)景下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)給出不同類型的“數(shù)據(jù)清洗武器庫(kù)”，讓數(shù)據(jù)ETL工程師游刃有余。

數(shù)據(jù)標(biāo)簽化即將清洗完后“純凈”的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，例如人口屬性標(biāo)簽、硬件設(shè)備標(biāo)簽、網(wǎng)絡(luò)行為標(biāo)簽等等。數(shù)據(jù)標(biāo)簽對(duì)于基礎(chǔ)架構(gòu)的分類考驗(yàn)?zāi)芰軓?qiáng)，它必須對(duì)數(shù)據(jù)有足夠的“認(rèn)識(shí)”，且擁有能夠快速分辨的能力。

DMP就像個(gè)培育工廠，在經(jīng)過一系列對(duì)數(shù)據(jù)的打磨之后，即可輸出一套優(yōu)質(zhì)成熟的數(shù)據(jù)，此時(shí)，可根據(jù)企業(yè)不同的營(yíng)銷策略和市場(chǎng)需求發(fā)揮出其巨大的價(jià)值，全面實(shí)現(xiàn)完整數(shù)據(jù)收集鏈路、消費(fèi)者洞察、以及多場(chǎng)景的應(yīng)用。

許多企業(yè)一般會(huì)忽略基礎(chǔ)架構(gòu)的規(guī)劃，殊不知，從那一刻起已經(jīng)埋下了隱患。亦或是對(duì)“轉(zhuǎn)型”有一些誤解，以為有了OA系統(tǒng)、上了ERP就可以開始做數(shù)字化轉(zhuǎn)型了，其實(shí)不然。數(shù)字化轉(zhuǎn)型期間，企業(yè)需要花很多功夫在基礎(chǔ)架構(gòu)的構(gòu)建上，后面的路才能走得平穩(wěn)和順暢。假設(shè)，某快消品牌需針對(duì)新上市的唇膏做推廣，設(shè)定人群標(biāo)簽為18-25歲，女性，白領(lǐng)，那么依靠一套出色的基礎(chǔ)架構(gòu)可對(duì)已有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行漏斗式整合分析，觸達(dá)到更多更全面的數(shù)據(jù)來源渠道，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)TA人群的精準(zhǔn)觸達(dá)。反之，不穩(wěn)固的基礎(chǔ)架構(gòu)則會(huì)出現(xiàn)渠道觸達(dá)不完整、人群標(biāo)簽不完善、甚至結(jié)果分析不準(zhǔn)確等問題。那么，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在源頭就出現(xiàn)了問題，之后的步驟中會(huì)出現(xiàn)更大的偏差而導(dǎo)致項(xiàng)目失敗或者效果不明顯的情況，之前的功夫都是徒勞。

在“打地基”方面，nEqual DMP 利用其企業(yè)數(shù)據(jù)連接樞紐的角色和基礎(chǔ)構(gòu)架能力，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)以“人”為核心的數(shù)據(jù)打通和管理。在確保數(shù)據(jù)安全的情況下，利用成熟的技術(shù)為企業(yè)最大化挖掘、連接和管理目標(biāo)受眾的數(shù)據(jù)，豐富企業(yè)洞察，讓企業(yè)和消費(fèi)者能夠像朋友一樣溝通，知道他們的喜好是什么，進(jìn)而為消費(fèi)者提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。

復(fù)雜的媒體環(huán)境，海量的營(yíng)銷大數(shù)據(jù)，繁多的營(yíng)銷決策，企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷中面臨著不能沉淀和積累用戶數(shù)據(jù)，致使無法支持長(zhǎng)期的營(yíng)銷策略，這些在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中遇到的痛點(diǎn)都將依靠DMP的核心功能：對(duì)數(shù)據(jù)的收集和管理來協(xié)助化解。DMP在營(yíng)銷鏈路中像一個(gè)中樞神經(jīng)系統(tǒng)，控制著營(yíng)銷策略的制定和執(zhí)行，形成營(yíng)銷閉環(huán)。人工智能時(shí)代下的品牌營(yíng)銷，企業(yè)在商業(yè)化競(jìng)爭(zhēng)中，把握住企業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)，就如同已經(jīng)“手握”入場(chǎng)券，數(shù)據(jù)智能賦能智慧商業(yè)，nEqual 將發(fā)揮出其巨大的能量，和企業(yè)一起穩(wěn)步前行。