Nouveau paradigme basé sur les données d'entreprise : Volcano Engine V-Tech Summit, partagé par Tan Dai

19 septembre 2023 Volcano Engine V-Tech Le Data-Driven Technology Summit s’ouvre officiellement. Lors du sommet, Tan Dai, président de Volcano Engine, a expliqué le concept récemment amélioré de « volant de données » de Volcano Engine. Il a déclaré que la construction d'un volant de données avec la « consommation de données » comme noyau deviendrait un nouveau paradigme permettant aux entreprises d'obtenir des données. conduire.

Tan Dai a déclaré que le « volant d'inertie des données » préconisé par Volcano Engine se compose de deux parties : « les applications métiers » et les « actifs de données », ce qui est différent des anciennes plates-formes de data middle

Parmi elles, « business » "Application" vise à rendre les décisions commerciales plus scientifiques et la mise en œuvre de la stratégie plus agile grâce à des outils et des mécanismes BP ; tandis que les "actifs de données" rendent la construction de systèmes plus ciblée. Grâce à une consommation de données plus fréquente en amont, les données seront continuellement accumulées, les actifs de données seront enrichis, la qualité des données sera encore optimisée et l'efficacité de la recherche et du développement des données sera améliorée.

Lors de la conférence, Tan Dai a également confirmé la théorie ci-dessus en partageant trois bonnes pratiques dans la construction du "volant de données"

La première chose est de permettre de tout mesurer

À cet égard, Byte L'expérience à l'intérieur peut être résumé en quatre chiffres : « 0987 ». Parmi eux, « 0 » représente « zéro incident de données », ce qui impose des exigences élevées aux capacités techniques, à l'exploitation, à la maintenance et à la gouvernance de l'entreprise, tandis que le chiffre « 9 » signifie que 90 % des besoins sont satisfaits. L'équipe de données doit être très familière avec l'entreprise spécifique et être capable d'interagir en profondeur avec le personnel produit et commercial. Ce n'est qu'ainsi que 90 % des besoins de l'entreprise peuvent être véritablement satisfaits.

Le troisième chiffre « 8 » fait référence à 80 %. d'analyse - à partir d'un grand nombre de pratiques commerciales, une couverture d'analyse de 80 % est un objectif relativement raisonnable ; le « 7 » final fait référence à 70 % de NPS, c'est-à-dire l'évaluation favorable de l'équipe de données par l'équipe commerciale. Dans l’industrie, un NPS de 70 % est une norme très élevée. Sur la base de cet indicateur, nous devrions découvrir divers problèmes dans la liaison du service de données pour améliorer la satisfaction des entreprises.

En termes de mesure du niveau de « consommation de données » des entreprises, l'expérience de Byte est de « deux 80 % » ; la première est « 80 % des personnes dans l'entreprise utilisent et consomment quotidiennement divers outils de données » - ce qui n'inclut pas non seulement les ingénieurs et analystes de données, mais aussi les produits, les opérations, les marchés et même l'administration, les ressources humaines et l'UED, qui sont traditionnellement « des personnes éloignées des données ».

Les seconds 80 % font référence à la construction unifiée d'indicateurs d'analyse, qui peuvent couvrir 80 % des analyses quotidiennes et des scénarios commerciaux. Cela signifie qu'il analyse et utilise les données efficacement dans la plupart des situations. Dans le même temps, il réserve également suffisamment de flexibilité pour l'analyse des données et leur application dans des scénarios spéciaux

Grâce aux deux 80 %, les entreprises peuvent bien mesurer si leur « volant de données » fonctionne bien.

Le deuxième point de la pratique Byte partagé par Tan Dai est que dans les opérations commerciales quotidiennes, "Il est très important que le patron puisse lire les chiffres ou non." Il a déclaré que la gestion des données est une chose descendante et une culture. Si le chef de service a l'habitude de lire les chiffres, alors le département sera très probablement axé sur les données ; si le patron d'une entreprise peut développer l'habitude de lire les chiffres, alors l'entreprise sera très probablement axée sur les données.

Le troisième point est d'assurer une bonne construction des outils. La culture d'entreprise s'est formée et les objectifs et les processus ont été quantifiés. Sans de bons outils, le « volant d'inertie des données » de l'entreprise ne pourra toujours pas tourner.

Tan a déclaré que l'intention initiale de Volcano Engine de lancer la plateforme d'intelligence numérique VeDI était de fournir des outils de données basés sur les octets pour aider davantage d'entreprises à créer leurs propres volants de données. Il a également mentionné que les nouveaux changements technologiques apporteront également de nouvelles capacités au volant de données. Parmi eux, la technologie des grands modèles apportera une mise à niveau majeure du « volant d'inertie des données » : grâce à la technologie des grands modèles, les entreprises peuvent mieux traiter les données non structurées et aider les entreprises à collecter et à traiter davantage de sources de données. La bénédiction des grands modèles réduit non seulement le seuil d'accès ; Le fait que les employés de l'entreprise consomment et appliquent les données améliore également l'efficacité et la précision du personnel de R&D dans les processus de développement, de gouvernance et d'analyse des données. (Auteur : Liu Yuan)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!