大数据运营,也要通过数据说话,不要想当然,要有打破砂锅问到底的精神,虽已在路上,但革命远未成功。
三是尊重大数据的客观裁决,收益是唯一评估标准,不要奢望搞个大数据样板工程,它没法改变企业,还是要讲究实事求是,从小事做起,它是润物细无声的,起步的时候,大都是探索性的。
比如做一个存量亲情网的拉新模型,需要去努力识别社交关系,需要一线配合做不少验证工作,需要不停调整模型,同时大数据不仅仅是一个模型的事情,还涉及一线取数模式、营销模式、人员职能等各个方面的改变。
大数据的普及实际就是跟传统方式博弈的过程,这个急不得,要向一线证明大数据有用,得有真本事,经得起实际的检验,也非一日之功,一线很务实,没效果,就一边玩去,一边玩去并不是鄙视你,反映的是市场很骨感,一线不相信概念和绣花枕头。在企业内部的大数据实践中,实际上,并不是没有需求,而往往是大数据的支撑能力不够,因为它面对的环境太复杂了,涉及业务、数据、平台、产品、建模、安全等各个方面,一线人员的经验是值得尊敬的,我们的模型有时候甚至没有经验规则来得可靠。
传统企业用好大数据,难度远超互联网,对于大数据综合运营的能力要求更高,互联网企业招聘一个建模师可能短期就能做网页A/B测试了,而比如运营商等企业,招个建模师首先要做的是熟悉企业的庞大的业务规则,理解营销的场景,面对参差不齐的数据质量及不完整的营销评估数据,因此,能力的挑战巨大,这个是无法回避的。但无论如何,我们评估大数据成功的标准,始终是给一线带来了多少实实在在的价值,而不是提建了多少平台,性能有多么牛逼,这个不以人的意志为转移。
起了个劲爆的题目,并不是否定大数据平台的建设,而恰恰是希望在万马奔腾建设平台的时候,不忘初衷,想想后续的路怎么走,如何才能与业务形成良好的衔接,让这个平台产生新的价值,因为就像当年的BI一样,大数据似乎在相当长的时间内,需要以IT为导向的。
但如果只想着延续过去,在大数据业务运营上不作布局,那么,大数据平台的价值,就仅限于一个类似双11的支撑数字了,那是很可悲的事情。