9月3日-9月5日，由钛媒体集团及ITValue主办的2020全球数字价值峰会在三亚举办。WakeData惟客数据创始人兼CEO李柯辰在9月4日上午围绕“企业的数据应用”发表演讲。

　　李柯辰认为，企业的数字化不应操之过急，上来就建一个大的数据平台，对企业来说反而是一种消耗。可以从不同的场景出发，一个场景一个场景迭代，形成数字化转型的闭环。从数据应用、数据与业务的对应以及数据运营的路径一步步迭代。

　　数据应用的维度及演进路径

　　首先我们发现的一个趋势是，人们的线上时长越来越长，并且这个趋势还在延续，比如说我们的车载系统、家居系统一定程度上映射着人的数字世界，这使得我们的传统企业在连接服务用户和产品服务上面都会有更多数字跟技术手段。

　　在这个趋势里面，我们发现了未来数据智能服务用户的一个核心，这个核心其实是组织流程的协同。在这样一个阶段，传统企业连接用户、服务用户，会用到很多数字工具，这些数字工具背后会有数据平台的支撑。未来我们的传统企业，也会用智能化IoT的设备连接用户、感知用户。我们可以首先看一看，做得比较好的互联网公司是如何应用数据的。

　　数据应用的第一阶段是数据分析，今天看天猫、看手机的销量，其实跟互联网公司运营用户、推荐广告有很大关系；第二阶段做用户运营；第三阶段是智能化服务，这个服务是可以收费的。从地产行业来看，地产公司将物业服务数字化，其实是可以实现的，所以这个趋势也是未来线下传统企业利用数据提供服务的一个参考维度。

　　我建议大家现在可以尽量先把数据分析和用户运营的事情做一做，进行业务的平滑演进。这个前提是要把IT数据收集和存储起来，在具体的应用方面，等互联网公司这方面应用做得成熟一些了我们再尝试。

　　前面讲了数据应用的过程，再看看数据的一些维度：

　　▶  第一类，企业里面已经有的一些信息化的数据，比如ERP、OMS、OA上的数据，这些数据可以拉通，拉通的前提先进行数据治理，比如将主数据跟业务部门数据进行拉通；

　　▶  第二类，用户数据，这方面其实现在一些传统企业对用户数据的收集还是比较少的，很多企业的小程序、公众号还有CRM这些系统，基本上没有收集用户数据；

　　▶  第三类，线下IoT数据，这是现在传统企业的机会；

　　▶  第四类，外围数据。我们最终要通过数据这种新型方式去解决技术升级、业务敏捷、模式创新、组织协调等问题，这是我们希望应用数据之后对行业带来的一些变化。

　　数据应用如何与业务对应

　　刚刚提到了传统企业哪些维度的数据可以用，以及数据应用发展到了哪个阶段，下面我们来谈谈数据应用如何跟业务对应。

　　以地产为例，其他行业也会有类似的现象。房地产行业的现状是，地产开发受到的挤压越来越大，房地产开发有一体两翼，一体是住宅开发，两翼是商业和物业开发。

　　在商业上，可以做一些用户运营，未来还可以做智慧社区服务。当然对于智慧服务，还有很多需要完善起来的地方。今天很多企业上来就说，要做一个数据中台、要建一个平台，其实没有必要，完全可以根据一个一个应用场景把底层平台带出来，没有必要做一个推倒式的建设。

　　做数据中台，企业能够知道它在企业是干什么的、能产生什么作用就可以了。关于数据中台，WakeData其实有一些自己的建设经验。数据中台有几个角色，第一，它是组织文化的业务；第二，可以建立业务场景；第三，数据中台是比较好的平台工具。

　　这几点分开来谈，组织文化是长期的事情，所以短期做项目来说没有那么重要。但我还想强调一下，组织文化其实大家都是觉得一定要CEO文化，一定要公司业务部门文化，坦率来讲CIO也是可以尝试去做一些事情的。平台工具我觉得也不是项目最关键的，项目最关键的两点，一个业务场景，一个是应用。

　　具体来看，其实我们今天所建的数据中台也是可以迭代去建的，WakeData的数据中台现在可以提供一些应用场景，客户也可以根据自己的场景做一些选择性的迭代。不是一开始就上一个大而全的东西，对场景的不断选择，其实就是数据平台的建设步骤，这个闭环少不了，每个闭环都要做得足够好。

　　比如说你选一个场景之后，首先是对相应工具平台的选择；第二，对应数据资产的建立，比如数据采集，主数据治理、数据建模和数据资产化；再者就是数据应用、数据整理等，最后会涉及到数据运营。举一个例子，很多企业为了让业务人员清楚找到数据在哪里，会建一个数据资产目录，这个目录的核心其实就是一些指标数据。

　　重视数据运营

　　数据运营需要建立在数据平台上。而数据平台肯定是一个技术升级，原因有以下几点：

　　首先数据平台能够存储更大规模的数据，能够做数据预测，数据会变得更强，数据的多样性也会更加丰富。

　　第二，企业要构建自己的数据模型，这个数据模型其实第一步是ODS（操作型数据库），不知道怎么用的数据你尽量放到DataLake里面来，上面的模型应用可以根据产品迭代。WakeData的数据平台提供了四个大类的场景，任何一个场景包括里面的子项可以分布式迭代。WakeData也会提供一些可以数据建模的方案。

　　很多认为企业数据资产更多的是指我们看到的指标，其实我们认为企业数据资产分为两类，一类是人可以理解的数据，一类是机器可以理解的数据。人可以理解的数据是指标报表的数据，机器可以理解的数据就是算法数据，它可以据此做一些模型、预测。

　　客户可以通过WakeData的数据建模方案做一个行业通用模型，比如地产版块的通用模型、零售行业的数据模型等。数据平台建好了之后，就可以进行数据运营了。比如地产行业可以把主要区域子公司的项目数据抽取回来，不同的行业不同的项目规划设计成本、营销、财务，端到端的数据做一个主数据，然后做数据治理，继而对数据做一些科学管理，进行数据分析。

　　在客户经营层面，最多的是营销，一个企业的用户营销涉及三个环节：投放、用户运营、营销转化。

　　我们可以看到这个里面核心的就是数据平台以及预测分析模型，分析模型要驱动用户运营。然后进行客户生命周期管理，在客户生命周期管理里面涉及很多细小的分析模型，包括大家所日常听到的归因分析、细分分析、AD分析等，以前企业的数据不够好的很大一部分原因在于在场景的数据分析上做的不够细。

　　具体来看数据打通之后有哪些使用场景，还是以地产营销举例，地产获客之后的数据应用场景，一个是ID广告投放，一个是销售转换。

　　房地产集团里面有商业地产以及社区服务等，这个里面其实可以做一些用户运营的销售转换。并且，还可以简单做一点投放了之后效果转换的分析。

　　第二，我们可以看到在引流平台之后，销售导入可以看到引流平台里面的客户大概情况，然后可以做数据审核，做投放之后还可以拿来做评估模型，比如今天做一个线上直播有数万个客户进来，这数万客户如何做进一步的营销转化？

　　WakeData也有一个辅助销售跟客户沟通的工具，这个工具可以勾勒出用户信息的大致轮廓。

　　刚才提到了对销售与导购的赋能，然后对商业运营内部的运营池也可以做一些赋能，内部营销的时候传统企业一般没有那么多运营人员，所以基于数据的自动化营销对企业来说就很有必要，它可以帮助企业节省大量的运营人力，至少可以在刚开始的时候把一些运营成本转换出来。

　　WakeData惟客数据的优势

　　WakeData成立两年的时间内，先后获得了IDG资本、红杉中国、红点中国等头部资本加持。我们的团队中，研发人员的占比达到了80%，核心成员来自SAP、Oracle 、IBM、Cisco、Dell、BAT、华为、魅族、Kingdee等国内外互联网和IT企业，具备大数据驱动与企业上云的丰富实操经验。公司启用深圳、珠海双总部，并于北京、广州设立了分公司，去年也加入了腾讯SaaS千帆计划、英特尔AI百佳创新激励计划，正在积极建设数字化生态圈。

　　在服务行业上，目前我们着重深耕地产商业、家居家装与泛零售行业，并先后服务了碧桂园、雪松控股、富力集团、越秀地产、泰禾集团、中骏集团、印力集团、融创地产、广之旅、屈臣氏（香港）、喜茶、以纯、伊丽汇、箭牌卫浴、嘉宝华、安华卫浴、法恩莎、精典泰迪、等知名企业。

　　最后，简单说WakeData的优势与特色，我们公司的核心是数字连接和数据智能，连接就是通过上层的数据应用，如APP、小程序等，帮助企业去连接用户；数据智能，则在数据平台之上，为企业提供标准化的、常用的一些数据分析、数据模型，另外，企业也可以自己做一些功能延伸以及场景应用。有了应用工具与数据平台之后，在用户运营方面，WakeData也提供一些运营咨询、企业行业解决方案等。

　　希望未来，WakeData能够携手数字化生态与行业客户，探索更多数字化场景，与大家一起，共同推进数字化进程快速向前发展，共赢数字经济时代新红利！