編者按：本文來自微信公眾號“筆記俠”（ID：Notesman），內(nèi)容為2017年2月16日，由大數(shù)據(jù)垂直科技媒體數(shù)據(jù)猿聯(lián)合中歐工商學院、騰訊直播共同舉辦《中歐微論壇|數(shù)據(jù)猿·超聲波》，筆記俠作為合作媒體，經(jīng)主辦方和講者審閱授權(quán)發(fā)布的筆記；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

筆記之前，請先思考：

人工智能和大數(shù)據(jù)究竟是怎么工作的？

企業(yè)在實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時，要注意哪些坑？

如何避免這些坑？

一、人工智能是如何工作的？

我們先從一個實際的生活中的案例開始。這是我們家的人工智能，為什么裝這個呢？

背景是這樣的，有一天凌晨三四點，我們家的紅外線報警器報警了，雖然我練過武術(shù)，但還是有點害怕。我就拿著我的雙節(jié)棍去每個房間和客廳包括院子里面檢查。后來我也沒找到人，沒找到陌生人，我猜測應該是小貓小狗把我的紅外線報警器觸發(fā)了，于是我就把角度稍微調(diào)了調(diào)。

但我想，這也不是辦法，我能不能讓我的報警器變得聰明？怎么算變得聰明？我得讓它有個看得見的能力，至少我得讓它看得見，我用手機也可以看得見，我就不用到院子里面去檢查。所以我就加裝了我們360公司的智能攝像頭。

加上以后，有一天我上班的時候它也報警了，收到一條信息說我家里的門窗被打開了。我心里面有點害怕，不過一看這個攝像頭傳來的照片，最上面一張確實陽臺的玻璃門打開了，再看，原來是我老爸去曬衣服的時候把玻璃門打開了。

又有一天報警，原來是客廳里的媽媽和孩子在活動，我家人覺得它有點報警過度，不太聰明。那么，怎么讓它更加聰明呢——這就是我要談的大數(shù)據(jù)和人工智能。

首先，我們用這個攝像頭每天采集家里面所有跟人相關(guān)的圖片。

采集完以后還不行，只是給它很多圖片，它不知道誰是誰，要給它標記。比如說這張照片是媽媽，這張照片是爸爸，這張照片是孩子……標記得越多，它的訓練級就會越大，它識別圖像里面的特征就會越準確。

然后就可以去區(qū)分家人以及非家人的照片，非家人它就會認為是陌生人，這時候報警就會更加準確。

我希望通過這個案例讓大家了解到人工智能是怎么工作的、需要什么樣的材料。 

那么，在未來，或者已經(jīng)在發(fā)生的、正在發(fā)生的，還有哪些案例呢？

拿洗衣機舉例，你家里的洗衣機未來會很聰明。

1、它用對話的方式跟你說：“主人，我肚子里面已經(jīng)有黑色的褲子，白色的襯衣請你不要再放進來的。”然后，你說：“沒問題，請幫我分開洗滌。”

這里面用到什么技術(shù)？圖像識別的技術(shù)、語音識別和語意理解的技術(shù)。

2、它說：“主人，現(xiàn)在是秋天，而且明天陽光充足、天氣不錯、太陽比較大，你不用烘干洗，可以幫你省省電。”在南方因為衣服不太好干，很多人會選擇烘干。

這里面用到什么大數(shù)據(jù)技術(shù)？

洗衣機把天氣預測的數(shù)據(jù)打通了，如果洗衣機沒有這個信息，它就不那么聰明。剛才京東的老總也提到了數(shù)據(jù)打通、數(shù)據(jù)交易的重要性。

3、你的洗衣機說：“主人，你這件衣服今年已經(jīng)洗了100次了，最近這個品牌在打折，官網(wǎng)上有八折促銷券，要不要發(fā)給你？”

這就是大數(shù)據(jù)催生的新的商業(yè)模式，肯定會發(fā)生在我們身邊。

4、洗衣機說：“主人，您平常洗衣服的時候一般會看《康熙來了》，電視馬上要開始了，我?guī)湍愦蜷_電視吧！”

它為什么有這個動作，因為它知道你這個習慣。因為這個企業(yè)把洗衣機的數(shù)據(jù)和電視的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)打通了，它才能夠分析出這個習慣出來——這就是打通的魅力。

當然這里面也有圖象識別的技術(shù)，有可能它會滯后，如果你數(shù)據(jù)庫更新的不及時，你會發(fā)現(xiàn)原來《康熙來了》已經(jīng)停播了，這是數(shù)據(jù)沒打通好。

5、主人說：“好的，你太聰明了！”洗衣機可能會謙虛地說：“跟你比差遠了，您可是人工智能的博士?。?rdquo;它為什么知道你是人工智能的博士??？ 

從這個生活的案例，大家應該有一些感覺，大數(shù)據(jù)在實際應用中需要什么樣的技術(shù)。

二、技術(shù)實施過程中的三個坑

剛剛提到的動作分析的技術(shù)，包括圖像識別、語音識別、語意理解、深度學習。我今天跟大家強調(diào)的是，大家用這些技術(shù)實施過程中可能會陷入最常見的三個誤區(qū)，我做大數(shù)據(jù)做的這么多年，也被坑過很多次。

第一個坑：業(yè)務部門不知道大數(shù)據(jù)有什么用，所以他也不知道在業(yè)務的具體什么場景里面能用到你這個大數(shù)據(jù)。

所以技術(shù)團隊、大數(shù)據(jù)團隊就很難辦了，他們只能去學習研究探索，但是有可能會產(chǎn)出不明顯。

第二個坑：企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島非常嚴重。

企業(yè)不同業(yè)務部門的數(shù)據(jù)庫都是各自為政，跨部門想看個數(shù)據(jù)都非常難。

第三個坑：組織架構(gòu)的問題。

這三個最常見也是最難的問題怎么解？

我們的建議有兩點：

第一，做好數(shù)據(jù)的業(yè)務規(guī)劃，

第二，調(diào)優(yōu)組織架構(gòu)。

三、如何做好數(shù)據(jù)的業(yè)務規(guī)劃？

我說一個反面的例子，這樣做有可能會導致企業(yè)在實施大數(shù)據(jù)的過程中失敗。比如說今天老板覺得誰誰誰很牛，把他挖走，再招大數(shù)據(jù)團隊。然后老板對他們說：“你們自己去研究吧，反正你很牛，你去研究，看看有什么大數(shù)據(jù)的威力或者武器能夠幫我企業(yè)成長。”

往往這種情況就會失敗，一年之后，大數(shù)據(jù)團隊來做匯報，結(jié)果發(fā)現(xiàn)老板聽不懂，也很難衡量大數(shù)據(jù)團隊的產(chǎn)出，若是跟他講一些團隊在深度學習上的探索和研究，包括圖象識別的準確率、語音識別的準確率提升等等，老板會講：“這對我的業(yè)務有什么幫助？”

所以，我們應該反過來做，先從結(jié)果出發(fā)，從應用場景來看，大數(shù)據(jù)能幫我做什么？

這需要企業(yè)的領(lǐng)導人、業(yè)務的負責人和大數(shù)據(jù)的專家，三方認真地探討和規(guī)劃的。基于企業(yè)的現(xiàn)狀和企業(yè)未來兩到三年的發(fā)展規(guī)劃，在這個大框架底下去看，大數(shù)據(jù)在哪些應用上對我的發(fā)展規(guī)劃是有幫助的？要么是效率方面的提升，要么是業(yè)績的直接提升，就這兩方面。

認真的規(guī)劃，確定了應用場景之后，再去看數(shù)據(jù)模型怎么建、產(chǎn)品怎么建，再去看基于這些應用場景，需要做些什么樣的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不夠，再去看和外面合作或者交易什么樣的數(shù)據(jù)。

這是我總結(jié)的目前比較常用的大數(shù)據(jù)在企業(yè)里面應用場景——應用的金字塔。

最底層，就是我剛才說的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺。

這個數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺非常重要，是把客戶的數(shù)據(jù)形成一個客戶畫像存在我們公司級的數(shù)據(jù)庫里面。如果不做這個工作，像剛剛我舉例說到的洗衣機，它就不知道你是人工智能的博士了，對吧？所以，要先把這個基礎(chǔ)打好，就跟炒菜一樣，先把料準備好。

第一層，產(chǎn)品研發(fā)。

一方面可以提升產(chǎn)品研發(fā)效率，另外現(xiàn)在比較熱的是做個性化的產(chǎn)品研發(fā)。通過規(guī)?；氖侄螌崿F(xiàn)個性化的定制。個性化和規(guī)?；菜剖窍鄬Φ模谧鰝€性化的生產(chǎn)和個性化的產(chǎn)品的時候，生產(chǎn)似乎是不能夠規(guī)?；?。但是現(xiàn)在可以做，有案例。

第二層，通過大數(shù)據(jù)去監(jiān)控異動。

比如大家最關(guān)心的KPI，你可能每天或者每個月都關(guān)注KPI，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可能每天都關(guān)注。假設(shè)你的KPI下滑了，你能不能快速地發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)以后要定位問題出在哪里。大數(shù)據(jù)努力的方向，是讓決策足夠簡單，只要看一個可視化的圖，就會明白：“原來這個點出問題了！”如果現(xiàn)在不知道，有可能過幾個月你才發(fā)現(xiàn)這個問題，就會導致很多的損失。

再上面很多層，怎么做客戶體驗的優(yōu)化、智能的客服，包括精準的營銷、戰(zhàn)略分析、市場分析，很多方面，如果全展開，估計兩到三天才能講完。時間關(guān)系，不展開了。 

四、客戶管理怎么通過大數(shù)據(jù)支撐？

我再展開一個大家可能都關(guān)心的話題——客戶管理。企業(yè)通過來自客戶的收入支撐著企業(yè)的運轉(zhuǎn)，那么客戶管理怎么通過大數(shù)據(jù)支撐？

在這我跟大家介紹基于大數(shù)據(jù)的客戶周期管理，這個方法要解決兩個方面的問題。

第一個問題，客戶價值的計算和預測。

你能不能通過大數(shù)據(jù)的手段去精確的計算每個客戶的價值，現(xiàn)在的價值和未來的價值，這樣你才有一個很好的基礎(chǔ)做客戶的VIP管理。

第二個問題，做客戶生命周期的識別、分類和預測。

我問大家一個問題：回到你們企業(yè)里面，隨便挑一個客戶出來，能不能清晰地看到這個客戶的狀態(tài)？“狀態(tài)”的意思是說，有可能這個客戶過兩天就跑掉了但現(xiàn)在還在，你能看到嗎？

你能不能看到你這個客戶處于磨合期，他現(xiàn)在磨合得不爽，你要引導他？可能不知道?；蛘哒f你知道這個客戶現(xiàn)在處于成長期，他特別興奮，跟談戀愛一樣，屬于蜜月期，能不能趁熱打鐵多賣幾個產(chǎn)品？能不能通過他的行為、愛好做精準的關(guān)聯(lián)推薦和個性化推薦等等？這是要解決這個問題。 

五、如何調(diào)優(yōu)組織架構(gòu)？

剛才說的第二個解決方案，是調(diào)優(yōu)組織架構(gòu)。這個是非技術(shù)的問題，但是它很重要。

這里有兩個負面案例，估計現(xiàn)在很多企業(yè)都是這種架構(gòu)的。

第一種組織架構(gòu)，每個事業(yè)部里面，或者每個部門里面都有數(shù)據(jù)團隊，大家覺得很自然，沒什么問題。它的問題在于什么呢？數(shù)據(jù)各自為政，不同部門的數(shù)據(jù)庫標準都是不一樣的，沒法做關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)就流失了。

第二種組織架構(gòu)，所有數(shù)據(jù)都放在一個中央級的數(shù)據(jù)部門里面，做集中化管理。這種結(jié)構(gòu)有什么問題？距離不能產(chǎn)生美吧，業(yè)務部門覺得這些數(shù)據(jù)部門高高在上，也不了解業(yè)務，天天就是一個存儲部門，數(shù)據(jù)就變成成本部門，發(fā)揮不了價值。

這兩個組織架構(gòu)是最常見的，如果真的要實施大數(shù)據(jù)，組織架構(gòu)至少需要一些微調(diào)。

首先要設(shè)立一個中央級的數(shù)據(jù)部門，第二是每個事業(yè)部里面都有數(shù)據(jù)團隊，他們分工是有差異的。

中央級的定位更多是數(shù)據(jù)的整合、公司級數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)、平臺的建設(shè)、計算能力的建設(shè)等等。事業(yè)部門更多考慮，公司級大數(shù)據(jù)資產(chǎn)怎么在業(yè)務部門快速響應業(yè)務需求，推動業(yè)務的發(fā)展。

當然，還有一個很重要的角色是CEO，他管這個大數(shù)據(jù)部門。能夠向老板匯報，這樣一方面可以讓大數(shù)據(jù)在決策層發(fā)揮威力，另一方面，大數(shù)據(jù)整合有很多部門層，CEO親自管理，可以提高溝通的效率。

最后，快速跟大家總結(jié)一下我的建議：

第一，盡可能獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，越多越好。

第二，從戰(zhàn)略上做好規(guī)劃，切入有利于業(yè)績提升的場景，做助手而不是取代人，它的定位是助手。

第三個是集中+分布式的策略。

謝謝大家！

編者按：本文來自微信公眾號“筆記俠”（ID：Notesman），內(nèi)容為2017年2月16日，由大數(shù)據(jù)垂直科技媒體數(shù)據(jù)猿聯(lián)合中歐工商學院、騰訊直播共同舉辦《中歐微論壇|數(shù)據(jù)猿·超聲波》，筆記俠作為合作媒體，經(jīng)主辦方和講者審閱授權(quán)發(fā)布的筆記；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

筆記之前，請先思考：

人工智能和大數(shù)據(jù)究竟是怎么工作的？

企業(yè)在實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時，要注意哪些坑？

如何避免這些坑？

一、人工智能是如何工作的？

我們先從一個實際的生活中的案例開始。這是我們家的人工智能，為什么裝這個呢？

背景是這樣的，有一天凌晨三四點，我們家的紅外線報警器報警了，雖然我練過武術(shù)，但還是有點害怕。我就拿著我的雙節(jié)棍去每個房間和客廳包括院子里面檢查。后來我也沒找到人，沒找到陌生人，我猜測應該是小貓小狗把我的紅外線報警器觸發(fā)了，于是我就把角度稍微調(diào)了調(diào)。

但我想，這也不是辦法，我能不能讓我的報警器變得聰明？怎么算變得聰明？我得讓它有個看得見的能力，至少我得讓它看得見，我用手機也可以看得見，我就不用到院子里面去檢查。所以我就加裝了我們360公司的智能攝像頭。

加上以后，有一天我上班的時候它也報警了，收到一條信息說我家里的門窗被打開了。我心里面有點害怕，不過一看這個攝像頭傳來的照片，最上面一張確實陽臺的玻璃門打開了，再看，原來是我老爸去曬衣服的時候把玻璃門打開了。

又有一天報警，原來是客廳里的媽媽和孩子在活動，我家人覺得它有點報警過度，不太聰明。那么，怎么讓它更加聰明呢——這就是我要談的大數(shù)據(jù)和人工智能。

首先，我們用這個攝像頭每天采集家里面所有跟人相關(guān)的圖片。

采集完以后還不行，只是給它很多圖片，它不知道誰是誰，要給它標記。比如說這張照片是媽媽，這張照片是爸爸，這張照片是孩子……標記得越多，它的訓練級就會越大，它識別圖像里面的特征就會越準確。

然后就可以去區(qū)分家人以及非家人的照片，非家人它就會認為是陌生人，這時候報警就會更加準確。

我希望通過這個案例讓大家了解到人工智能是怎么工作的、需要什么樣的材料。

那么，在未來，或者已經(jīng)在發(fā)生的、正在發(fā)生的，還有哪些案例呢？

拿洗衣機舉例，你家里的洗衣機未來會很聰明。

1、它用對話的方式跟你說：“主人，我肚子里面已經(jīng)有黑色的褲子，白色的襯衣請你不要再放進來的。”然后，你說：“沒問題，請幫我分開洗滌。”

這里面用到什么技術(shù)？圖像識別的技術(shù)、語音識別和語意理解的技術(shù)。

2、它說：“主人，現(xiàn)在是秋天，而且明天陽光充足、天氣不錯、太陽比較大，你不用烘干洗，可以幫你省省電。”在南方因為衣服不太好干，很多人會選擇烘干。

這里面用到什么大數(shù)據(jù)技術(shù)？

洗衣機把天氣預測的數(shù)據(jù)打通了，如果洗衣機沒有這個信息，它就不那么聰明。剛才京東的老總也提到了數(shù)據(jù)打通、數(shù)據(jù)交易的重要性。

3、你的洗衣機說：“主人，你這件衣服今年已經(jīng)洗了100次了，最近這個品牌在打折，官網(wǎng)上有八折促銷券，要不要發(fā)給你？”

這就是大數(shù)據(jù)催生的新的商業(yè)模式，肯定會發(fā)生在我們身邊。

4、洗衣機說：“主人，您平常洗衣服的時候一般會看《康熙來了》，電視馬上要開始了，我?guī)湍愦蜷_電視吧！”

它為什么有這個動作，因為它知道你這個習慣。因為這個企業(yè)把洗衣機的數(shù)據(jù)和電視的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)打通了，它才能夠分析出這個習慣出來——這就是打通的魅力。

當然這里面也有圖象識別的技術(shù)，有可能它會滯后，如果你數(shù)據(jù)庫更新的不及時，你會發(fā)現(xiàn)原來《康熙來了》已經(jīng)停播了，這是數(shù)據(jù)沒打通好。

5、主人說：“好的，你太聰明了！”洗衣機可能會謙虛地說：“跟你比差遠了，您可是人工智能的博士啊！”它為什么知道你是人工智能的博士??？

從這個生活的案例，大家應該有一些感覺，大數(shù)據(jù)在實際應用中需要什么樣的技術(shù)。

二、技術(shù)實施過程中的三個坑

剛剛提到的動作分析的技術(shù)，包括圖像識別、語音識別、語意理解、深度學習。我今天跟大家強調(diào)的是，大家用這些技術(shù)實施過程中可能會陷入最常見的三個誤區(qū)，我做大數(shù)據(jù)做的這么多年，也被坑過很多次。

第一個坑：業(yè)務部門不知道大數(shù)據(jù)有什么用，所以他也不知道在業(yè)務的具體什么場景里面能用到你這個大數(shù)據(jù)。

所以技術(shù)團隊、大數(shù)據(jù)團隊就很難辦了，他們只能去學習研究探索，但是有可能會產(chǎn)出不明顯。

第二個坑：企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島非常嚴重。

企業(yè)不同業(yè)務部門的數(shù)據(jù)庫都是各自為政，跨部門想看個數(shù)據(jù)都非常難。

第三個坑：組織架構(gòu)的問題。

這三個最常見也是最難的問題怎么解？

我們的建議有兩點：

第一，做好數(shù)據(jù)的業(yè)務規(guī)劃，

第二，調(diào)優(yōu)組織架構(gòu)。

三、如何做好數(shù)據(jù)的業(yè)務規(guī)劃？

我說一個反面的例子，這樣做有可能會導致企業(yè)在實施大數(shù)據(jù)的過程中失敗。比如說今天老板覺得誰誰誰很牛，把他挖走，再招大數(shù)據(jù)團隊。然后老板對他們說：“你們自己去研究吧，反正你很牛，你去研究，看看有什么大數(shù)據(jù)的威力或者武器能夠幫我企業(yè)成長。”

往往這種情況就會失敗，一年之后，大數(shù)據(jù)團隊來做匯報，結(jié)果發(fā)現(xiàn)老板聽不懂，也很難衡量大數(shù)據(jù)團隊的產(chǎn)出，若是跟他講一些團隊在深度學習上的探索和研究，包括圖象識別的準確率、語音識別的準確率提升等等，老板會講：“這對我的業(yè)務有什么幫助？”

所以，我們應該反過來做，先從結(jié)果出發(fā)，從應用場景來看，大數(shù)據(jù)能幫我做什么？

這需要企業(yè)的領(lǐng)導人、業(yè)務的負責人和大數(shù)據(jù)的專家，三方認真地探討和規(guī)劃的。基于企業(yè)的現(xiàn)狀和企業(yè)未來兩到三年的發(fā)展規(guī)劃，在這個大框架底下去看，大數(shù)據(jù)在哪些應用上對我的發(fā)展規(guī)劃是有幫助的？要么是效率方面的提升，要么是業(yè)績的直接提升，就這兩方面。

認真的規(guī)劃，確定了應用場景之后，再去看數(shù)據(jù)模型怎么建、產(chǎn)品怎么建，再去看基于這些應用場景，需要做些什么樣的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)不夠，再去看和外面合作或者交易什么樣的數(shù)據(jù)。

這是我總結(jié)的目前比較常用的大數(shù)據(jù)在企業(yè)里面應用場景——應用的金字塔。

最底層，就是我剛才說的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺。

這個數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺非常重要，是把客戶的數(shù)據(jù)形成一個客戶畫像存在我們公司級的數(shù)據(jù)庫里面。如果不做這個工作，像剛剛我舉例說到的洗衣機，它就不知道你是人工智能的博士了，對吧？所以，要先把這個基礎(chǔ)打好，就跟炒菜一樣，先把料準備好。

第一層，產(chǎn)品研發(fā)。

一方面可以提升產(chǎn)品研發(fā)效率，另外現(xiàn)在比較熱的是做個性化的產(chǎn)品研發(fā)。通過規(guī)模化的手段實現(xiàn)個性化的定制。個性化和規(guī)?；菜剖窍鄬Φ?，在做個性化的生產(chǎn)和個性化的產(chǎn)品的時候，生產(chǎn)似乎是不能夠規(guī)?；?。但是現(xiàn)在可以做，有案例。

第二層，通過大數(shù)據(jù)去監(jiān)控異動。

比如大家最關(guān)心的KPI，你可能每天或者每個月都關(guān)注KPI，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可能每天都關(guān)注。假設(shè)你的KPI下滑了，你能不能快速地發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)以后要定位問題出在哪里。大數(shù)據(jù)努力的方向，是讓決策足夠簡單，只要看一個可視化的圖，就會明白：“原來這個點出問題了！”如果現(xiàn)在不知道，有可能過幾個月你才發(fā)現(xiàn)這個問題，就會導致很多的損失。

再上面很多層，怎么做客戶體驗的優(yōu)化、智能的客服，包括精準的營銷、戰(zhàn)略分析、市場分析，很多方面，如果全展開，估計兩到三天才能講完。時間關(guān)系，不展開了。

四、客戶管理怎么通過大數(shù)據(jù)支撐？

我再展開一個大家可能都關(guān)心的話題——客戶管理。企業(yè)通過來自客戶的收入支撐著企業(yè)的運轉(zhuǎn)，那么客戶管理怎么通過大數(shù)據(jù)支撐？

在這我跟大家介紹基于大數(shù)據(jù)的客戶周期管理，這個方法要解決兩個方面的問題。

第一個問題，客戶價值的計算和預測。

你能不能通過大數(shù)據(jù)的手段去精確的計算每個客戶的價值，現(xiàn)在的價值和未來的價值，這樣你才有一個很好的基礎(chǔ)做客戶的VIP管理。

第二個問題，做客戶生命周期的識別、分類和預測。

我問大家一個問題：回到你們企業(yè)里面，隨便挑一個客戶出來，能不能清晰地看到這個客戶的狀態(tài)？“狀態(tài)”的意思是說，有可能這個客戶過兩天就跑掉了但現(xiàn)在還在，你能看到嗎？

你能不能看到你這個客戶處于磨合期，他現(xiàn)在磨合得不爽，你要引導他？可能不知道?；蛘哒f你知道這個客戶現(xiàn)在處于成長期，他特別興奮，跟談戀愛一樣，屬于蜜月期，能不能趁熱打鐵多賣幾個產(chǎn)品？能不能通過他的行為、愛好做精準的關(guān)聯(lián)推薦和個性化推薦等等？這是要解決這個問題。

五、如何調(diào)優(yōu)組織架構(gòu)？

剛才說的第二個解決方案，是調(diào)優(yōu)組織架構(gòu)。這個是非技術(shù)的問題，但是它很重要。

這里有兩個負面案例，估計現(xiàn)在很多企業(yè)都是這種架構(gòu)的。

第一種組織架構(gòu)，每個事業(yè)部里面，或者每個部門里面都有數(shù)據(jù)團隊，大家覺得很自然，沒什么問題。它的問題在于什么呢？數(shù)據(jù)各自為政，不同部門的數(shù)據(jù)庫標準都是不一樣的，沒法做關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)就流失了。

第二種組織架構(gòu)，所有數(shù)據(jù)都放在一個中央級的數(shù)據(jù)部門里面，做集中化管理。這種結(jié)構(gòu)有什么問題？距離不能產(chǎn)生美吧，業(yè)務部門覺得這些數(shù)據(jù)部門高高在上，也不了解業(yè)務，天天就是一個存儲部門，數(shù)據(jù)就變成成本部門，發(fā)揮不了價值。

這兩個組織架構(gòu)是最常見的，如果真的要實施大數(shù)據(jù)，組織架構(gòu)至少需要一些微調(diào)。

首先要設(shè)立一個中央級的數(shù)據(jù)部門，第二是每個事業(yè)部里面都有數(shù)據(jù)團隊，他們分工是有差異的。

中央級的定位更多是數(shù)據(jù)的整合、公司級數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)、平臺的建設(shè)、計算能力的建設(shè)等等。事業(yè)部門更多考慮，公司級大數(shù)據(jù)資產(chǎn)怎么在業(yè)務部門快速響應業(yè)務需求，推動業(yè)務的發(fā)展。

當然，還有一個很重要的角色是CEO，他管這個大數(shù)據(jù)部門。能夠向老板匯報，這樣一方面可以讓大數(shù)據(jù)在決策層發(fā)揮威力，另一方面，大數(shù)據(jù)整合有很多部門層，CEO親自管理，可以提高溝通的效率。

最后，快速跟大家總結(jié)一下我的建議：

第一，盡可能獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，越多越好。

第二，從戰(zhàn)略上做好規(guī)劃，切入有利于業(yè)績提升的場景，做助手而不是取代人，它的定位是助手。

第三個是集中+分布式的策略。

謝謝大家！