エンタープライズデータドリブンの新しいパラダイム: Volcano Engine V-Tech Summit、Tan Dai が共有

2023年9月19日 火山エンジン V-Tech データドリブン テクノロジー サミットが正式に開幕します。サミットでは、Volcano Engine の Tan Dai 社長が、新しくアップグレードされた Volcano Engine の「データ フライホイール」コンセプトについて説明し、「データ消費」を核としたデータ フライホイールの構築が、企業がデータを実現するための新たなパラダイムになると述べました。ドライブ。

Tan Dai氏は、Volcano Engineが提唱する「データフライホイール」は「業務アプリケーション」と「データ資産」の2つの部分から構成されており、これまでのデータとは異なると述べた。このうち、「ビジネスアプリケーション」は、ツールやBPメカニズムを通じて、ビジネス上の意思決定をより科学的にし、戦略をより機敏に実行することに焦点を当てており、「データアセット」は、よりターゲットを絞ったシステム構築を可能にします。上流でのデータ消費がより頻繁になることで、データが継続的に蓄積され、データ資産が充実し、データ品質がさらに最適化され、データの研究開発効率が向上します。

会議で、Tan Dai 氏はまた、「データ フライホイール」構築における 3 つのベスト プラクティスを共有することで、上記の理論を確認しました。

最初に行うことは、すべてをメトリクスにできるようにすることです

このため、Byte 内のエクスペリエンスは 4 つの数字「0987」に要約できます。このうち「0」は企業の技術力、運用保守、ガバナンスへの要求が高い「データインシデントゼロ」を表し、「9」はニーズの90％が満たされていることを意味します。データ チームは、特定のビジネスに精通しており、製品担当者やビジネス担当者と深く対話できる必要があります。この方法でのみ、ビジネス ニーズの 90% を真に満たすことができます。

3 番目の数字「8」 80% の分析を指します - 多数のビジネス慣行から判断すると、80% の分析カバレッジは比較的妥当な目標です。最後の「7」は 70% の NPS を指し、これはビジネス チームがデータ チームに対して好意的な意見です。業界では、NPS 70% は非常に高い水準です。この指標に基づいて、データサービス連携におけるさまざまな問題を発見し、ビジネス満足度を向上させる必要があります。

企業の「データ消費」のレベルを測定するという点で、Byte の経験では「2 つの 80%」、1 つ目は「企業内の 80% の人々が毎日さまざまなデータを使用しています。ツールの使用量とデータ消費量」です。これには、データ エンジニアやデータ アナリストだけでなく、製品、運用、マーケティング、さらには伝統的に「データから遠い人々」である管理、人事、UED も含まれます。

2 番目の 80% は、分析指標の統一された構築を指し、日常の分析とビジネス シナリオの 80% をカバーできます。これは、ほとんどの状況でデータを効率的に分析して使用できることを意味します。同時に、特別なシナリオでのデータ分析とアプリケーションに十分な柔軟性も確保されています。

2 つの 80% を通じて、企業は独自の「データ フライホイール」を適切に測定できます。 」はうまく機能していますか？

タン・ダイさんが教えてくれたバイト実践の2つ目のポイントは、日々の業務運営において「上司に数字が見えるかどうかが非常に重要である」ということです。データドリブンはトップダウンのものであり、文化であると彼は言いました。部門のリーダーが数字を読む習慣を持っていれば、その部門はデータドリブンになる可能性が高く、会社の上司が数字を読む習慣を身につけることができれば、その会社はデータドリブンになる可能性が高くなります。

3 番目のポイントは、ツールを適切に構築することです。企業文化が形成され、目標とプロセスが定量化されていますが、優れたツールがなければ、企業の「データのフライホイール」は依然として回転できません。

Tan 氏は、デジタル インテリジェンス プラットフォーム VeDI を立ち上げる Volcano Engine の当初の目的は、より多くの企業が独自のデータ フライホイールを構築できるよう、バイトベースのデータ ツールを提供することであったと述べました。同氏はまた、新たな技術変化によりデータ フライホイールにも新たな機能がもたらされると述べた。その中で、ラージ モデル テクノロジーは、「データ フライホイール」に大幅なアップグレードをもたらします。ラージ モデル テクノロジーを通じて、企業は非構造化データをより適切に処理し、企業がより多くのデータ ソースを収集して処理できるようになります。ラージ モデルの恩恵は、データのしきい値を下げるだけでなく、企業の従業員がデータを利用して適用できるようになると、データ開発、データ ガバナンス、およびデータ分析プロセスにおける研究開発担当者の効率と精度も向上します。 (著者: 劉源)

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