非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)背后的價(jià)值

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)使得任何企業(yè)都無(wú)法忽視數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏的價(jià)值。大數(shù)據(jù)按照存儲(chǔ)形式不同可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量日趨增大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)容占據(jù)了數(shù)據(jù)海洋的80%，并將在2020年之前以44倍的速度迅猛增長(zhǎng)。每一個(gè)數(shù)據(jù)元素都有它的意義，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值成為指導(dǎo)企業(yè)決策的重要依據(jù)。此前，數(shù)據(jù)分析絕大部分是針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，即可以以word、excel等形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)。而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隱藏在聊天記錄、郵件、圖像和音頻/視頻信息中，不方便用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)。

如果說(shuō)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)用詳實(shí)的方式記錄下企業(yè)的生產(chǎn)交易活動(dòng)，那么非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所反映的信息則蘊(yùn)含著諸多企業(yè)效益提高的機(jī)會(huì)。因此，只有解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析困難，才能有效挖掘這些數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，驅(qū)動(dòng)企業(yè)價(jià)值提升。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的重要性已經(jīng)得到了廣泛認(rèn)可，但市場(chǎng)上幾乎沒(méi)有成熟的解決方案。Taste Analytics的產(chǎn)品-Signals大數(shù)據(jù)可視化分析就是讓非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)最終以可視化圖像的形式輸出，讓企業(yè)看懂這些數(shù)據(jù)在說(shuō)什么。

讓數(shù)據(jù)說(shuō)話

自2013年成立以來(lái)，總部位于硅谷的大數(shù)據(jù)技術(shù)廠商Taste Analytics已經(jīng)擁有了一批美國(guó)金融機(jī)構(gòu)以及世界500強(qiáng)公司的用戶，并且在澳洲、荷蘭開(kāi)拓了市場(chǎng)。公司提供的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)顯示，2015年同比2014年收入增長(zhǎng)了6倍，并且季度營(yíng)收增長(zhǎng)速度保持在300%左右。從以上數(shù)據(jù)可以看出，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿薮?。談到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析對(duì)于企業(yè)的具體意義，創(chuàng)始人及CEO 汪曉宇博士解釋說(shuō)，“實(shí)際上，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析就是通過(guò)對(duì)客戶在各種渠道提供的自然反饋進(jìn)行快速分析，幫助企業(yè)在短時(shí)間內(nèi)了解客戶對(duì)于產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)，有利于及時(shí)改善產(chǎn)品及服務(wù)的質(zhì)量?！?

創(chuàng)立Taste Analytics之前，汪曉宇是北卡大學(xué)夏洛特分校的助理教授，并在美國(guó)五大視覺(jué)中心之一的夏洛特視覺(jué)中心任職。起步于高科技事業(yè)云集的美國(guó)硅谷市場(chǎng)，汪曉宇對(duì)于數(shù)據(jù)分析行業(yè)的認(rèn)識(shí)非常深刻。他談到，“在2013年創(chuàng)業(yè)時(shí)通過(guò)對(duì)60多家美國(guó)企業(yè)的走訪，發(fā)現(xiàn)當(dāng)時(shí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的技術(shù)十分落后，因此，我們意識(shí)到這個(gè)領(lǐng)域是一片藍(lán)海?！蓖魰杂钔瑫r(shí)表示，與美國(guó)的市場(chǎng)環(huán)境相比，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)有較明顯的特殊性。主要是美國(guó)的從業(yè)人員較多，這群被叫做數(shù)據(jù)科學(xué)家的人員一般是用數(shù)據(jù)說(shuō)話。他們既精通技術(shù)，又對(duì)企業(yè)的商業(yè)模式和商業(yè)環(huán)境有較成熟的認(rèn)識(shí)。國(guó)內(nèi)在這方面還處于萌芽期，但我相信在未來(lái)幾年，數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師以及業(yè)務(wù)分析人員的數(shù)量會(huì)逐漸增多?？梢钥隙ǖ氖?，在國(guó)內(nèi)“互聯(lián)網(wǎng)+”以及企業(yè)轉(zhuǎn)型的發(fā)展大趨勢(shì)下，讓數(shù)據(jù)說(shuō)話、以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要性會(huì)得到更廣泛的認(rèn)同。

Taste Analytics對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的過(guò)程分為三步：第一步是由其開(kāi)發(fā)的Signals平臺(tái)預(yù)設(shè)的第三方數(shù)據(jù)接口幫助企業(yè)收集數(shù)據(jù)（這些接口包括亞馬遜、天貓、Twitter、Facebook、Apple Store等），或是由用戶將內(nèi)部數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)細(xì)小到每一個(gè)字的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，系統(tǒng)快速分析出各種結(jié)果信息，并形成預(yù)測(cè)性的分析結(jié)果；第二步，輸出一個(gè)簡(jiǎn)潔明了的圖像化分析結(jié)果；第三步，用戶根據(jù)自己的需求建立自己的分析模型。第一步的預(yù)測(cè)性分析和第二步的可視化結(jié)果是Signals平臺(tái)的核心。對(duì)于企業(yè)決策者來(lái)說(shuō)，圖像可能要比看word的白紙黑字和excel硬邦邦的表格生動(dòng)、有趣得多?？头芾砗碗娚虜?shù)據(jù)處理是Signals平臺(tái)的其中兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。對(duì)于很多公司來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在客戶服務(wù)的周期越來(lái)越長(zhǎng)，需要耗費(fèi)很高的人力成本來(lái)處理大量的數(shù)據(jù)、跟蹤各種訴求。汪曉宇希望通過(guò)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)這些客服數(shù)據(jù)的快速瀏覽和標(biāo)準(zhǔn)化分析，達(dá)到預(yù)判的目的。對(duì)電商的數(shù)據(jù)分析是Signals的另一個(gè)應(yīng)用方向。Taste Analytics研發(fā)出來(lái)的技術(shù)，不僅包括輿情分析和語(yǔ)義分析，更為關(guān)鍵的是，還加上了人機(jī)互動(dòng)的創(chuàng)新機(jī)制，涵蓋了整個(gè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析全過(guò)程，能夠?qū)崿F(xiàn)真正的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，再加上可視化分析結(jié)果和簡(jiǎn)單易用的使用界面，企業(yè)能夠輕松了解新的市場(chǎng)增長(zhǎng)點(diǎn)和進(jìn)行競(jìng)品分析，從而做出快速正確的決策。

中小企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求

2015年底，Taste Analytics完成了全部產(chǎn)品的本土化，包括產(chǎn)品使用中文化、云服務(wù)部署落地化、技術(shù)支持規(guī)模化。同時(shí)提供公有云和私有云兩個(gè)部分服務(wù)，既可以讓企業(yè)使用公共云服務(wù)，又可以安全地接入企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)，和企業(yè)整個(gè)IT系統(tǒng)進(jìn)行完美整合。2016年開(kāi)始正式在中國(guó)市場(chǎng)發(fā)力，因此被定義為T(mén)aste Analytics的中國(guó)服務(wù)元年。

談到進(jìn)軍國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的初衷，汪曉宇表示，“在對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查之后，我們相信數(shù)據(jù)分析在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)空間非常大。如果把已經(jīng)在美國(guó)驗(yàn)證可行的產(chǎn)品帶到國(guó)內(nèi)，再開(kāi)發(fā)一套適用性更強(qiáng)的產(chǎn)品，能夠使國(guó)內(nèi)客戶真正從中看到實(shí)際的商業(yè)價(jià)值。”

汪曉宇介紹說(shuō)，Taste Analytics在國(guó)內(nèi)采用的是B2B2C的服務(wù)模式?！爸赃@樣定位，是因?yàn)槲覀兊哪繕?biāo)就是為企業(yè)帶來(lái)直接的商業(yè)價(jià)值。而最容易看到直接商業(yè)價(jià)值的就是開(kāi)展2C業(yè)務(wù)的企業(yè)?！苯?jīng)過(guò)一年多的技術(shù)儲(chǔ)備、行業(yè)調(diào)研以及產(chǎn)品本地化調(diào)整，Taste Analytics于2015年年底實(shí)現(xiàn)了全部產(chǎn)品的本地化，使用本地語(yǔ)言，使用本地化部署，把數(shù)據(jù)存放在中國(guó)本土，提供本地化服務(wù)，支持為企業(yè)提供私有和公有的SaaS服務(wù)，結(jié)合當(dāng)下國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的熱潮，正在與多個(gè)傳統(tǒng)企業(yè)接觸。

根據(jù)對(duì)市場(chǎng)的深入調(diào)查，Taste Analytics堅(jiān)信，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、提取出有價(jià)值的東西已經(jīng)成為CIO、CTO們最關(guān)注的問(wèn)題。除了大型企業(yè)外，Taste Analytics也關(guān)注著中小企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求。通過(guò)對(duì)比在美國(guó)服務(wù)中小企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，汪曉宇認(rèn)為，“國(guó)內(nèi)中小企業(yè)普遍缺乏數(shù)據(jù)分析技術(shù)和相關(guān)人才，因此我們?yōu)檫@些企業(yè)同時(shí)提供線上、線下服務(wù)，并且有業(yè)務(wù)專員通過(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)幫助企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題，為企業(yè)提供及時(shí)的反饋和建議?！蓖魰杂钔瑫r(shí)坦言，目前國(guó)內(nèi)為中小企業(yè)提供數(shù)據(jù)服務(wù)的商業(yè)模式還處在探索過(guò)程中，“美國(guó)的中小企業(yè)大多已經(jīng)被市場(chǎng)教育成熟了，能很快接受我們的產(chǎn)品和服務(wù)，而目前國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)還處在被教育和推廣的階段，但這也預(yù)示著未來(lái)有廣闊的市場(chǎng)前景?！?

針對(duì)國(guó)內(nèi)中小企業(yè)市場(chǎng)的特殊性，Taste Analytics選擇通過(guò)與友商合作的方式共同開(kāi)發(fā)市場(chǎng)。“通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)銷售消費(fèi)品的企業(yè)都是我們的目標(biāo)用戶，目前我們正通過(guò)合作伙伴與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的電商平臺(tái)、智能手機(jī)生產(chǎn)商以及無(wú)人機(jī)廠商合作，通過(guò)培養(yǎng)標(biāo)桿性的企業(yè)，先站穩(wěn)腳跟，然后逐步推廣到中小企業(yè)中間去?！蓖魰杂顝?qiáng)調(diào)，為了保證用戶體驗(yàn)的質(zhì)量，Taste Analytics聘請(qǐng)了國(guó)際上經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)及圖像可視化設(shè)計(jì)師為產(chǎn)品把關(guān)，不斷優(yōu)化圖像方法。在加上將網(wǎng)絡(luò)作為推廣渠道，從而保證了將產(chǎn)品迭代周期縮短至一星期。