数据智能产品套件发布,加速企业数据价值产出
奇点云 2021-06-02

​想把数据用起来,总共分几步?

从数据采集治理到算法模型搭建,从业务调研到技术实现,再到投入应用、产生价值……这条路似乎太长了。

而如果我们说,数智化场景上线应用的时间还可以更短,建设成本可以更低,数据模型可以更匹配行业实际需求,数据可以更好、更快地用起来?

 

为助力企业快速提升数据赋能业务的能力、构建从数据到应用的「端到端」闭环,在StartDT Day数据技术大会上,奇点云正式发布了新一代数据应用——数据智能产品套件
数据智能产品套件是搭载在云原生数据中台DataSimba之上的数据产品,涵盖算法模型组件行业模型产品数据应用产品等模块,具备数据分层模型弹性业务解耦的特性,旨在助力企业更快、更好地用数据赋能业务。
 
数据智能产品套件提炼自奇点云丰富的数据中台行业实践,通过垂直领域深度的行业聚焦沉淀出可复用的行业模型。目前已覆盖消费者业务域商品业务域供应链业务域财务业务域组织业务域等,并仍不断拓展能力版图。

数据智能产品套件「全家桶」

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消费者业务域智能套件包括:
1、泛零售领域的标签库。通过丰富的行业实践沉淀了600+标签,形成完整的标签体系。
2、分析场景包和指标库包。对每个消费者相关的场景沉淀相应的指标和洞察。
3、算法模型组件。通过算法,大大缩短了与消费者行为相关的预测周期。例如,通过数据智能产品套件,可将消费者复购预测周期从3-4个月缩短至1个月。
4、端到端的消费者运营平台DataNuza。通过DataNuza实现消费者数字化运营闭环。
消费者业务域的智能套件通过数据和算法,助力企业快速、清晰地认知消费者,让消费者数字化运营更精准、更高效。
供应链业务域智能套件包括:
1、标签包。包括商品、渠道、门店、导购等标签体系。
2、分析场景包和指标库包。包括从采购、行销、计划到费用的指标场景。
3、算法模型组件。包括销售预测模型、排产计划预测等。
4、DataSCM。通过产销协同,与业务相结合。
通过供应链业务域的智能套件,实现数据横向拉通,提升产销协同洞察能力;通过风控模型应用,提升过程的监督管控能力;通过AI算法模型应用,提升计划准确性,降低履约成本。最终实现成本、利润和库存的自动洞察。
商品业务域智能套件包括:
1、标签包。包括商品相关的人、店、渠道标签。
2、围绕商品的企划、运营、营销形成分析场景和指标体系。
3、包括铺货模型、补货模型、调货模型的算法模型组件。
将商品的标签和消费者标签结合,通过运营模型、算法和组件,支撑商品运营。通过数据和AI调配商品,节约商品运营人力成本。
财务业务域智能套件包括:
1、经销商、供应商、采购等标签体系。
2、涉及成本、费用、信用额度等场景及指标体系。
3、如费用预测模型、发票风控模型等算法模型组件。
当前企业的财务普遍细分到科目级,而没有下沉到商品级。通过数据智能产品套件,将业务和财务相结合,使企业快速洞察“钱花在哪里”、“花费效果如何”。智能套件通过模型帮助企业自动计算财务成本,评估费用产生的合理性,做风险控制,相比人力计算更加清晰高效。
组织业务域智能套件包括:
1、涉及员工、组织、专员等标签组成的标签包。
2、包含招聘场景、个人发展场景、组织发展场景等多场景的场景及指标体系。
3、算法模型组件。包括候选人适配模型、个人发展预测模型、团队优势识别模型等。
企业的组织业务十分复杂,涉及人员招聘、绩效考核、组织发展等,通过智能套件将各系统拉通之后,可以精细化地呈现各个模块的画像,做综合性的分析洞察。

数据智能产品套件能为企业带来什么?

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数据智能产品套件解决企业最关心的3大问题:时间、人力、价值。

时间

数据智能产品套件通过标准的弹性模型和算法应用,数智化场景上线应用的时间极大缩短,可以为企业节约80%的时间成本。最初,数据中台建设需要9-12个月,发展到目前,局部领域建设需要6-8个月,业务局部闭环迭代只要2-3个月,实现“小步快跑”式的迭代模式。

人力

从IT时代过渡到DT时代,企业对数据架构师、数据运营人才的需求也随之增加,人力成本的投入亟待提升。而有了数据智能产品套件的标准层接入后,能降低企业应用数据的技术门槛,极大减少企业的人力成本。

价值

数据智能产品套件通过不断迭代和解耦的行业模型包,配合数字化运营的咨询服务,助力客户在数据应用场景上快速实现价值。
例如,在消费者业务域,奇点云通过运用数据智能产品套件,帮助某大型连锁超市客户实现数智化运营。相比之前,单笔订单金额提升223%,消费者购买频次提升74%,品类渗透率提升13%。在商品业务域,帮助某知名服饰品牌售罄率提升10%,补货速度提升400%,销售预测准确率提升80%,人效提升12%。
在“1+N”的战略下,奇点云数据智能产品套件已在泛零售领域得到广泛实践,未来还将在金融、制造、政企等其他行业领域复用,帮助更多企业实现全面数字化转型。

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