IBM谢国忠：大数据淘金-从大数据发现商业机会

主讲嘉宾：谢国忠

主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河

承办：中关村大数据产业联盟

嘉宾介绍：

       谢国忠先生，目前为IBM大中华区全球企业咨询部副合伙人、业务分析与优化服务中国区总经理。他具有20年以上工作经验，17年专注于数据管理、商业智能应用、业务分析、客户关系管理及大数据等解决方案。他曾服务于NCR/Teradata公司13年，是Teradata中国最早的员工之一，历任专业服务总监、中国区副总经理。国内众多大型金融机构企业级数据仓库及其分析系统，都是他当年领导的团队帮助建设的。目前，谢先生负责IBM中国区大数据相关咨询及实施服务。谢先生是国内在数据及其业务分析领域最资深专家之一。

以下为分享实景全文：

       各位朋友，晚上好。首先感谢新河秘书长，把我加入本群，并有机会与大家一起来交流大数据。

       大数据在国内企业的推广与应用，以我看来，目前技术已不是主要问题，最大的挑战来自：

       1）如何发现适用的大数据应用场景？

       2）如何扩充和获取新的数据来源（非结构化数据、外部数据和社交数据等）？

       所以，我今天报告的题目是：大数据淘金-从大数据发现商业机会。更多地偏向大数据应用模式和应用场景，而对技术细节不做详细讨论。

我今天报告的内容主要分为三个部分：大数据概述、大数据在各行业的应用与实践、大数据演示（截屏）。

第一部分：大数据概述

       在讲述大数据之前，先让我们回顾一下计算机的发展历程。

       简单地讲计算机技术的发展历程与演变，可归纳为三个时代，即早期的制表系统时代、现在的可编程系统时代和正在跨越的认知系统时代。

       认知系统是一个交互型的系统，通过大数据、人工智能和机器学习，实现人机对话，根据算法与判断，给出最佳答案。目前谷歌、IBM（沃森系统）、百度（从张亚勤、吴恩达的加盟可以印证这点）是这一领域的先驱。

未来的计算模式是：可编程系统+认知系统，可编程系统实现“交易”，认知系统实现“分析”。毋庸置疑，大数据是认知系统的基础。

第一部分：大数据概述

       在讲述大数据之前，先让我们回顾一下计算机的发展历程。

       简单地讲计算机技术的发展历程与演变，可归纳为三个时代，即早期的制表系统时代、现在的可编程系统时代和正在跨越的认知系统时代。

       认知系统是一个交互型的系统，通过大数据、人工智能和机器学习，实现人机对话，根据算法与判断，给出最佳答案。目前谷歌、IBM（沃森系统）、百度（从张亚勤、吴恩达的加盟可以印证这点）是这一领域的先驱。

未来的计算模式是：可编程系统+认知系统，可编程系统实现“交易”，认知系统实现“分析”。毋庸置疑，大数据是认知系统的基础。

在大数据时代，企业常常面临三种类型的海量数据，它们所要求的分析手段不尽相同。如果我们将企业数据从两个维度来切分：数据类型和数据形态，那么企业的海量数据归纳成三类：

       静态海量结构化数据

       静态海量非结构化数据

       动态海量流数据

       这三类数据的结合，才形成企业统一的大数据环境。

三种平台三种不同的能力。

       传统的数据仓库，通过商业智能应用，实现业务报表、决策分析和满足监管需求。

       非结构化数据平台，通过自然语言处理、文本分析和内容挖掘，实现舆情分析、声誉度分析、精准营销等应用。

       流数据平台，通过实时的流数据处理，实现实时欺诈监测、实时的产品服务、实时质量控制等应用。

       这三种技术和分析能力的结合，可以突破传统的分析模式，挖掘新的业务亮点和商机，实现产品创新、流程创新、服务创新和客户体验创新，进而实现业务模式创新。

三个平台的组合，形成了大数据平台，那么就注定了大数据的架构是一个混搭的体系架构。大数据的架构逻辑上可分为：实时数据区、非结构化数据区、传统的数据仓库区、分析与报表区及统一的元数据与数据管控区。如下图所示。

这是我讲的第一部分，对大数据的一个概述。大家有问题吗？还是继续？？

第二部分：大数据在各行业的应用与实践

       大数据已应用于各行各业，并且案例在不断增多。

在国内大数据应用最早、最成功的，当数电商企业。我总结电商典型的大数据应用模式是：“搜索+推荐”应用模式，并且形成了闭环。个性化推荐是电商企业应用最显著的特点，个性化推荐模式有：基于规则推荐（实现实时营销/分时营销）、基于上下文内容推荐（实现相似客户群体营销/关联商品营销）和基于关系推荐（实现口碑营销）。

而传统的企业，没有电商企业得天独厚的条件：同时拥有交互数据和交易数据。因此，传统企业大数据分析之路可从自有数据开始。

我们再看金融企业，当前金融企业的大数据应用集中在：客户管理、运营管理、风险管理和渠道优化四个领域。

互联网金融当前最热，下面谈谈大数据与互联网金融的关系。我的总结：当前互联网金融包括六大应用领域、十四种业务模式，典型的代表性企业如下图所示。

大数据服务于互联网金融有五种应用类型：互联网获客、个性化推荐、精准化营销、大数据征信和信用评级体系的建立。

另外，IBM近两年在国内各行业的大数据实践，主要应用场景包括：

       场景一、360度全景客户视图及其基于该视图的营销应用

       场景二、客户微关系、标签化及基于标签的“微关系营销”

       场景三、客户信用评级体系的建立

       场景四、交易对手、客户关联网络分析与风险预警

       场景五、客户之声（音频转换、Call Center 大数据分析）

       场景六、精准营销（客户社区细分和基于客户社区的同理心销售）

       场景九、网点选型与网点内部优化：基于视频数据的客流分析与优化

       场景十、物流与供应链大数据分析：网络优化、实时路由优化、库存优化与需求预测

       场景十一、市场风向标（指数设计）

       场景十二、局部气象的精准预测与商业应用（风力发电企业）

       场景十三、可预测性的设备维护（汽车制造商和其他设备密集型企业）

       由于涉及到客户商业机密，在这里我就不详细展开这些应用场景。感兴趣的朋友可以私信给我。

这是我的第二部分，看大家有问题没有？如没有，我先继续讲。

第三部分：大数据演示

       在IBM位于上地软件园的客户中心，我们有针对各个行业的演示系统。在这里我挑选了与大数据相关的部分场景，与大家分享。

       演示一：基于人脸识别的实时广告推送系统。通过人脸识别，判断客户的年龄、性别等信息，并实时推送相应的商品到桌面。图中的画面是我本人，通过人脸识别，系统推送了一款名表给我。打从有了手机以后，我就没有带过表。呵呵。

演示二：虚拟柜员机系统。这个已经在银行开始应用。虚拟柜员机类似ATM大小，通过视频实时与银行的后台作业中心人员进行交互，从而远程办理业务。

演示三：实时欺诈侦测系统。这个目前已经在税务、保险公司等有使用。

演示四：车联网系统。这是一段模拟国贸桥路段的车联网系统，它是实时动态的，我这里用手机拍了个照片。

演示五：客户室内定位与行为分析系统。通过WiFi网络或Apple iBeacon设备，对客户进行室内定位，并进行行为分析。

李经衡:

       这种客户行为分析精确到个人会涉及隐私吗

Frank Xie:

       演示六：IBM内部社交网络分析。这是我在IBM内部的社交网络分析，离我越近的表示关系越强。左下角漂亮MM，是我们的HR，通过她我可以认识：她认识的而我不认识的全球员工174人。

演示七：大数据发现与数据可视化技术。这是IBM中国研究院开发的一种新型的、被称之为双弧形的浏览器，它能揭示并以图形化的方式展示数据的层级关联关系。

以上就是我今天的报告，谢谢各位专家的聆听并请多指正！谢谢。

互动交流：

ginkgo:

       果然高大上@Frank Xie

Frank Xie:

       先问答李先生的问题，关于客户定位的隐私问题

李智毅:

       感谢@Frank Xie 精彩分享，归纳展示的很清晰

Frank Xie:

       目前通过WiFi室内定位，分两种模式：一是客户接入了WiFi，二是客户没有接入WiFi。对于前者，客户必须是会员，有相应的隐私保护申明；对于后者，WiFi可以跟踪其行踪和热点，但与具体人对不上号。

柳菁：

       想了解场景六可以吗？

Frank Xie:

       另外，Apple iBeacon 必须通过手机App来实现闭环，App有相关隐私申明。

李智毅：

       我是机场的，也在考虑利用WIFI或蓝牙来进行旅客或机场服务人员定位，那么就可以实现旅客的登机延误后的找人（现在只能拿喇叭喊人，耽误大家的起飞时间），但另一方面旅客在机场的活动就没有隐私了，当然国外也有做旅客跟踪的机场，但它是发定位标签给旅客，旅客是知道自己被定位的

Frank Xie:

       应用场景六：精准营销（客户社区细分和基于客户社区的同理心销售）

Frank Xie:

       这个场景我们把客户了许多细分，这个客户细分群体，大家都买了什麽产品，如果你是属于该群体，那猜你也应该喜欢该产品。有点类似电商的“猜你喜欢”应用。

陈志远:

李智毅旅客进入机场前可以先发免责声明，在机场里面位置会被跟踪，但主要用于登机或紧急情况使用

AdTimer:

       机场Wi-Fi登录页可以提示Wi-Fi信号可能用于定位。

Frank Xie:

       实时欺诈是我们开发的一个应用，目前还没有应用到支付领域。

月甫:

       我看首都机场在推自己的app, 在app 功能里做一个开启机场跟踪定位的开关不就可以了么

皇上:

       保险和税务系统现在需要实时级别的反应了么

Frank Xie:

       在美国税务我们做到了准实时。

Frank Xie:

       这个应用也是从美国那边过来的。

Frank Xie:

       国内保险和税务还没有这种要求。

第一财经副总监李经衡：

       每个人手机里app实在太多了日常用的就那么几个怎么才能让机场app的粘性提高呢

第一财经副总监李经衡：

       美国税务局比我们的好哈哈

李智毅：

       @Frank Xie @花甲青年 @陈志远 @月甫是的，我们研究的阶段结论是技术可行，也是机场未来一种工具手段，涉及到隐私的做申明，但机场是个敏感公众场所，即时申明了，也可能面临质疑

李智毅：

       @李经衡 @AdTimer 的确机场自身的APP对用户吸引不大，但未来资源都是互惠的，可能你装一个去哪的APP已经内置了机场的定位引擎客户端

宣晓华华院数据：

       @ Frank Xie 精彩分享，感谢！

云南至公大数据张德海：

       @Frank Xie?多谢分享！IBM在金融领域一直是处于领先地位的。我想问一下，在智慧城市方面有没有成功案例？

……

陈新河：联盟副秘书长；中关村大数据产业联盟再次感谢国忠的精彩分享！