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  • 据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中,对数据资产的管理和应用尚处于摸索阶段,企业数据资产管理面临价值评估难、数据标准混乱、数据质量不高、数据安全威胁等诸多挑战。互娱从2013年开
  • 达达-京东到家大数据平台是根据公司业务持续快速成长,而规划建设的一个可持续发展的平台。在建设过程中我们借鉴了很多公司实施大数据平台的经验,并因地制宜构建了我们自己的实施策略,确保在
  • 标签和画像是类似中间层的系统模块,具体来说,数据资产本质上是一些采集、采购所获得的数据源,但企业希望在数据源的基础上,实现资产变现,而且不断扩大资产价值。
  • 在大数据、人工智能、区块链等新兴技术的驱动下,各家银行纷纷利用新技术制定数字转型改革战略,寻找差异化经营的可行模式。如何真正将“数据驱动”的这个轮子落地,扎扎实实地支撑民生银行数字
  • 金融消费者逐渐年轻化,80、90后成为客户主力,他们的消费意识和金融意识正在增强。金融服务正在从以产品为中心,转向以消费者为中心。所有金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求
  • 大量的互联网、非互联网公司都开始建设数据中台。为什么很多公司开始建设数据中台?尽管数据中台的文章很多,但是一千人眼里有一千个数据中台,到底什么是数据中台?数据中台包含什么?
  • 说到人工智能,我经常会思考以下四个问题:人工智能是什么?通俗意义上来讲,如果一个机器具有人工智慧,我们称之为人工智能。在学术上,一个机器如果可以通过图灵测试,那么就称之为人工智能。
  • 面对数据异常,我们经常会出现“好像是A原因引起的?”“貌似和B原因也相关?”“有可能是C操作不当”的主观臆测。或者,拿到一个分析议题,分析“11月销售数据下降的原因”,是先从产品层面,
  • 数据科学家要有基于数据指导业务和分析预测的能力。具体来说,需要具备的素质有:大数据平台实战经验、理解企业业务、懂数学软件和编程、掌握分析的理念、熟悉算法跟编程。所以数据科学是对业务
  • 现阶段的数字孪生,距离想象中的沙盒系统模拟推演、人工智能决策等功能仍有很大差距。
  • 不同时期企业对数据科学家的要求,与数据产品通才不同,采用一刀切的方法招聘数据科学家是行不通的。
  • 数据中台本身还是围绕数据服务来进行的,未来的操作系统,一定会越来越个性化,甚至系统可以根据对应的终端用户自行呈现符合该用户习惯的系统界面——AI中台的概念应运而生。
  • “很多人会把数据比作“石油”,马老师(马云)也说过,阿里巴巴要成为全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建的数据中台,就是希望扮演“发电厂”的角色。”
  • 企业在推行大数据项目时往往把项目规模和范围做得很大,但是事实却是,很多大数据项目通常都会失败。2016年,Gartner估算约60%的大数据项目都会失败。
  • 创建用户画像的方法源于20世纪90年代后期IT系统开发,研究人员在思考如何能够更好的交流他们对于用户的理解。曾经出现过很多种概念,包括用户生命周期,用户模型,生活方式快照,模型用户。
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