新年了,很多同学在做工作规划,有很多公司都提出要求,要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能,咋个赋能法???往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。 赋能的直观含义,就是增强业务能力,提高业务效率。注意:赋能是用更高级的手段解决战斗,不是替代,更不是“你行你上啊”。如果李团长喊的是“二营长,你他娘的带人给我冲!” 当然没法赋能啊。 ? 想赋能业务,就得理解业务。赋能关键不是闭门造车,而是要深入一线,理解你的赋能对象。具体来说,包括理解: 对象:谁是我的赋能对象 流程:他在做什么?分为几步做?得什么结果? 小结下:所谓数据分析赋能业务,可以做的是 一量化现状,为赋能打下基础 二梳理问题,为赋能方向指路 三筛选方法,为赋能优化效率 四监控进度,为赋能保驾护航 五总结经验,为赋能积累成果 很多同学看了会大呼: 在遇到项目的时候争取参与机会,从基础做起,不断提高业务方使用率,不断积累在业务上助力经验。 想做好数据赋能,只会跑报表是不够的,我们需要综合能力,能梳理清楚问题,能说服业务方理解、使用数据工具。
AI 为业务赋能的实践(带你吃大餐) 从事金融的,尤其是做过金融风控的都知道,如果能提前定位贷款客户是否为坏客户?如果能提前预测贷款客户下个月还款是否会逾期?那么将会把风险降低,平台也止损。 面对诸如此类的业务场景,机器学习能做什么呢?其实近期我一直在摸索,用机器学习去解决业务场景,小有成果。
但现状仅仅是工具层面实现将业务数据化,实现了一些分析固定报表和页面,却难以通过BI赋能业务,陷入数据困局,业务需求很难得到满足。 下面结合永洪BI工具,我们整理了一些如何提升银行票据业务数据分析有效性的要点和大家分享: 第一步:梳理业务逻辑 要明确银行票据业务是什么?业务逻辑和核心是什么?在业务的基础上构建分析体系。 1M、3M和1Y线利率的走势对比情况。 需求面的指标 a) 贴现量 b) CPI c) PPI 3. 成本面指标 a) LPR 4. 第五步:BI赋能业务增长 实现业务增长是BI数据应用的终极目的。需要我们了解业务,发现问题,找出关键点,优化方案、推动落地。 通过使用BI工具,能够更好的实现银行票据业务的增长驱动。
科学背景如何赋能云计算业务战略安德烈亚·皮尔斯从小就对人类大脑充满好奇。她回忆道:"小时候我一直说想成为神经外科医生。在巴西长大的家庭里,每个人都是某种医生,无论是博士还是医学博士。" 如今,皮尔斯在某云计算服务提供商担任研究垂直领域的业务发展与战略负责人。她拥有丰富的职业经历:曾担任教授并拥有自己的实验室,也在制药行业担任过医学科学联络员和区域总监。 她在实验室研究5-HT3A血清素受体的结构和功能,并在博士后阶段从事生物物理学研究,探索膜双分子层。 她最初感到惊讶,但仔细了解后发现,该职位是让她领导一支研究主题专家团队,支持业务发展工作。"我意识到,这个职位简直是为我量身定制的。" 这项工作让她有机会成为利用科学洞察力的业务领导者,不仅实现了向商业核心角色的转型,还能充分利用她的科学知识。"我不觉得自己在忽视、放弃或没有运用那些年积累的科学专长。"
对此,腾讯云业务安全中心移动安全负责人李京涛和开发者分享了腾讯应用宝提供的包括APP加固、APP安全测评、APP兼容性测试在内的一整套安全解决方案。“稳定、实用、量身定制,是腾讯安全的特色。” 图3:腾讯技术工程事业群数据平台部数据产品负责人-张鹏 在强大的分发渠道、流量平台的支撑之外,基于大数据的精准分发也是提升分发效率一大利器。 比如,以用户分析、业务漏斗分析、页面轨迹分析等统计分析手段,帮助APP找准用户关键需求点;而根据海量用户画像的行为及特征得出的数据洞察,则能够辅助业务决策;营销分析则是通过监测腾讯、百度、新浪等近20种主流广告渠道 图3:腾讯应用宝开发者沙龙现场 作为应用宝与广大开发者及合作伙伴交流的平台,同行开发者沙龙已经举办了4期。
小程序发展到今日,已经演变出了一种新趋势:很多公司越来越重视小程序发展,体现为把各个业务模块通过小程序的方式去承载,再让自己的 App 去运行这些小程序。 很显而易见的一点是:小程序第一点就在于它足够“轻”,体积轻量、无需下载、无需安装,能够灵活承载各个业务模块等的全端投放和调配管理。 同时,小程序可以独立进行开发,在管理后台以上下架的形式直接发布,支持在不更新 App 的情况下实现热更新,能够解决企业 App 发版频率过高等问题,快速响应业务需求。 W3C的Mini-App工作组正在形成标准化的建议稿(欧盟开源组织OW2所支持的快应用实现,也将遵循这个标准)。这意味着小程序正在成为真正意义上的“互联网新技术标准”。 业务小程序化后有什么管理优势业务小程序化后的还有个优势是——便于做数字内容的管理。这个如何去理解呢?小程序容器技术,能够让小程序运行在各终端中,解决跨端开发的根本问题。一端开发,多端上架。
而真正的创新,是在理性思考后,将最适合的技术解决方案用在最能提升客户体验的地方,一切技术创新都要以赋能业务为目标。 本次采访,宜信科技中心-数据智能研发部负责人张军老师围绕“以赋能业务为目的的技术创新”这一主题,跟大家一起聊聊“通过技术赋能业务的实践经验”,以及“该如何理性看待技术创新与业务发展之间的关系”。 所以,在给业务做好赋能和服务的同时,偿还技术债务、进行技术架构升级、合理排期并安排研发资源,是一名优秀的技术leader的基本功。 技术团队并不需要像很多的业务专家那样懂业务,但至少要能够做到明白业务团队的行话、懂业务逻辑,这对开展技术研发的工作至关重要。 张军:最大的困难来自于是否能够得到业务部门的认可。更深刻地理解业务,并与业务团队持续沟通,明确新的技术产品和项目能够解决业务团队的哪些痛点,是克服困难的关键。
▊《策略产品经理:数据赋能业务》 夏杰 著 电子书售价:29.5元 2020年09月出版 随着互联网“下半场”的到来,企业经营思路发生了重大转变,由野蛮式增长逐步向精细化运营过渡,数据成为了各大企业制胜的法宝 与之对应的是,传统的以用户体验、产品功能为主要工作内容的产品经理市场饱和度越来越高,求职竞争越来越激烈,而壁垒却越来越弱,用数据赋能业务的产品经理则在招聘市场上供不应求,策略产品经理就是其中之一。
其实换个角度,我们所学的所有前端技术都是服务于业务的,那我们为什么不想办法使用前端技术为业务做点东西?这样既能解决业务的困扰,也能让自己摆脱每天只能写重复繁琐代码的困扰。 业务需求 这个JSSDK,主要作用是在后端了为业务方分配appKey之后,前端将appKey写死在JSSDK中,上传到CDN后,为业务方提供数据采集服务的脚本。 有的同学可能有疑问,为什么不像一些正常的SDK一样,appKey是以参数的形式传入到JSSDK中,这样就可以统一所有业务方使用同一个JSSDK,而不需要为每个业务业务方都提供一个JSSDK。 业务方接入JSSDK之后,希望每次JSSDK版本迭代对业务方来说是无感知的(也就是版本迭代是覆盖式发布),如果所有业务方使用同一个JSSDK,每次JSSDK的版本迭代,一次发版会一次性对所有业务方都有影响 前端技术离不开业务,技术永远服务于业务,离开了业务的技术,那是完全没有落脚点的技术,完全没有意义的技术。所以,除了写写页面,利用前端页面实现工具化、自动化,从而推进到平台化也是一个不错的落脚点选择。
业务协同的复杂性挑战制造涉及研发、生产、供应链等多部门协作,数据互通效率直接影响运营成本。以汽车行业为例,上千家供应商的数据协同若存在断层,将导致库存积压或生产停滞。3. (3)决策支持治理(聚焦分析)基于数据仓库与AI技术构建管理驾驶舱,构建经营指标体系(如库存周转率、设备稼动率),通过BI看板实现实时监控,赋能高层决策。 某案例中,平台帮助车企在3个月内完成6大业务域、2000+数据表的血缘梳理。2.资产门户:盘活沉睡数据建立多维度资产目录(按业务域、系统或主题分类),提供API服务与数据集下载。 3. 国产化与智能化适配平台需兼容国产芯片、操作系统与数据库,并通过AI技术实现零代码分析。某案例中,用户通过自然语言查询即可生成供应链优化方案,开发周期缩短90%。 成果:治理后主数据体系显著提升业务敏捷性,治理后主数据体系显著提升业务敏捷性,经销商数据实时同步使库存周转率提升25%。数据治理正从制造企业的"成本中心"向"价值引擎"加速演进。
一个创业者成长的心路历程——心路日记 如何寻找语音交互业务场景——干货思考 绘声绘色地讲故事和枯燥严谨地深度思考问题,咱们切换着来 但是最终为标题服务——如何寻找语音交互的业务场景。 展望如果给我什么什么条件那么我们就极其有机会做到怎样怎样可谓经验丰富,附带各种销售话术,投资人也会在我的话术套路下,流露出我前面朋友一样wow的惊奇感兴奋感,只求对方能够给我们投钱扩张,不着急投钱等等看的话能连接一些合作资源也成啊 即,我能给很快的判断出:哪些业务场景需要语音交互,哪些业务场景根本就是伪需求。 如何寻找语音交互业务场景——干货思考(1) 创业自然是从找方向开始,一开始是做产品分析及市场调研。 他能帮助你避开无数业务设计大坑。 结合语音交互的优势和缺陷,下图是我提供的一个业务场景筛选漏斗。 一个语音技能,能被C端B端G端所认可接受,一定会经过大量的筛选迭代,留存下来的是价值,那些没留存下来的,推理过程中被拍死的,半途而废的,数据表现糟糕的技能,经过思考,总结、复盘也会积累财富。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 ---- 企业数智化升级,本质是用数据和智能技术,赋能企业的管理和业务流程。 构建数据顺畅流动的动脉和毛细血管体系 数据就是企业的血液,业务是肌肉,数据赋能业务的过程,就像是血液为脑细胞、肌肉细胞输送氧气的过程。为此,要建立强健的动脉和细致入微的毛细血管体系。 数据流与业务流相互融合,相互促进。业务流不断产生新鲜数据,更新数据流;数据流不断带来新的洞见,优化决策,提升效率,赋能业务流。 如果数据智能平台的功能布局足够完善,可以很好覆盖业务需求。 大部分软件功能开发,都是有较高技术门槛的,一般的业务人员很难达到要求。 构建活跃的用户模板交易社区,让用户也能赚到钱。要调动用户积极性,最好的办法就是让这件事情变得有利可图。 用户通过参与数据智能平台的开发,将自己的业务知识“固化”到平台上,让同行业的其他企业用上自己开发的功能。同时,参与开发的用户,也能获得相关产品的销售和服务收入。这样,就将部分客户变成自己的合作伙伴。
程序员系统学习了OpenAI提供的api接口,并熟练利用提示词结合业务解决业务问题。 现状 讲一个故事来开始今天的内容。 架构师老李在技术圈里以其卓越的技术洞察力而著称。 他的公司主打全球客服平台,专为小颗粒用户提供高度个性化的服务体验,同时也为中大型客户提供了AI赋能的人工客服解决方案。 他组织了一支专业团队,在老李的指导下,成员们开始系统地学习OpenAI的API, 并根据公司的业务需求和客户的特定场景来定制化提示词。 如何把AI跟业务结合。 大部分的企业其实只用到了提示词,即可把自己的业务跟AI结合起来。 那么,AI有哪些典型的应用提示词呢? 实现路径 作为程序员,你必须首先知道AI能干什么? 再结合业务想想自己可以干什么? 即你首先需要了解AI提供了哪些API的能力,有哪些典型应用场景。 最后结合所在公司的业务场景,灵活的使用AI的能力跟业务结合。
在实际应用中,技术应该是业务的有力工具,通过技术的创新和应用,可以提高业务的效率、创新能力、竞争力等方面。技术与业务的紧密结合有助于实现更好的业务成果和价值。 这一理念也强调了在开发过程中应该优先考虑业务需求,技术决策应该是以实现业务目标为导向的。技术团队应该与业务团队密切合作,确保所采用的技术方案真正满足业务的要求,并能够为业务带来实际的益处。 业务需求 业务需求通常是从业务方面提出的对系统或解决方案的期望和要求。这些需求通常是在业务规划、市场研究或与利益相关者的沟通中产生的。 业务方向和目标的需求描述 定义业务问题和解决方案的高层次需求 以下是一些可能的业务需求示例: 提高效率: 通过自动化业务流程或引入新技术,提高业务操作的效率。 业务价值 业务价值是指软件产品或解决方案提供给业务的实际益处和效果。
一股Web3热潮正席卷而来,相比元宇宙、NFT、虚拟人这些更为火热的概念,Web3到底是什么意思?从概念到落地,海外Web3音视频发展趋势如何? 早年,在新加坡主要做面向北美市场B端的高保真音乐流媒体平台创业,并被著名音乐人Neil Young投资,很庆幸现在该业务已经是全球高保真音乐流媒体排头兵。 最近几年开始转向做开发者市场,因为之前主要做技术出身,最近这几年主要在Twilio工作,成为他们在亚太的第3号员工以及上一家公司在PingCAP,做海外的业务拓展,在这个过程中很荣幸地接触到了大量developer 我们来看看Web3到底发生了什么。去年年底其实发生很多事情,比如一张图片能卖到两、三百万美金这样的一个级别,还是挺惊人的一个数字,因为你很难想象一个图片能卖到这么贵。 那Optimistic Rollup其实做类似的事情,就是因为在以太坊的公链这一层(layer 1层)处理相对比较多,现在尤其是最近一两年的业务逻辑越来越复杂,那我未尝不可以把这些数据和交易全都聚拢在一起
运行时切换 - 支持在运行时根据业务需要使用不同的LLM配置 3. • 低侵入性设计 业务上下文传递: • 支持设置业务场景、交互类型 • 支持批次关联和父子关联 • 支持业务实体关联 • 灵活的元数据扩展 应用价值 1. 3. 业务系统集成 • PartnerSdk: 轻量级SDK,简化集成流程 • 业务内聚: AI伙伴实现在各自的业务系统中 • 独立演进: 各业务系统独立部署和升级 • 标准化接口: 统一的API和消息协议 CodeSpirit - AI赋能,智慧编码! ✨
解决了技术迭代中存在的问题,接下来就是要让技术为业务赋能。 类似上述的案例还有很多,基于知识计算技术不仅实现了为业务赋能,也统一了企业的知识体系,以知识化服务形式提升各部门工作效率,完成了知识的沉淀和闭环。 2 知识图谱目前面临的技术难题和突破口 技术赋能于业务的背后,重要的是技术如何搭建。从知识图谱的构建技术看,它经历了由人工构建到群体智慧构建到自动获取、构建的过程。 目前主要负责小米知识图谱的构建及落地,已推动知识图谱及其技术赋能小爱同学、小米网、游戏中心等智能问答、智能客服、商品推荐、商品搜索等业务场景。 今日好文推荐 字节再次大规模裁员;华为发布 HarmonyOS 3 开发者预览版;腾讯等20家企业承诺不监听个人隐私 | Q 资讯 国内最大的 C++ 软件项目之一,WPS 的“自守”之道 阿里云正式开源
第一个阶段重点是解决数据不一致等数据质量问题更好的支撑业务;第二阶段是体现数据驱动业务,数据为业务赋能;第三阶段体现通过大量数据积累后的数据驱动智能。 第三阶段:从数据到智能,数据治理是知识层构建核心 在今年3月我专门发文解读过《数字化转型参考架构》的国家标准。 其中就包括了信息系统应用,信息系统集成,数据驱动,知识赋能,智能自主几个关键的阶段。在这里给出了知识赋能是专门的一个阶段。 也是我前面一直强调,数据到智能之间,应该增加一个知识赋能阶段。 企业的知识赋能做到越充分,越容易演进到智能自主这个阶段。 结合上面这个图大家更加容易理解,知识赋能这个阶段的关键作用。企业基于已有的信息和数据,如何构建知识经验库是关键。 那么如何体现知识赋能,从最简单的只能知识库构建到完整的知识中台构建,这个需要的不仅仅是AI大模型这种技术平台,更加需要的是干净,完整,及时的数据。
展望如果给我什么什么条件那么我们就极其有机会做到怎样怎样可谓经验丰富,附带各种销售话术,投资人也会在我的话术套路下,流露出我前面朋友一样wow的惊奇感兴奋感,只求对方能够给我们投钱扩张,不着急投钱等等看的话能连接一些合作资源也成啊 即,我能给很快的判断出:哪些业务场景需要语音交互,哪些业务场景根本就是伪需求。 如何寻找语音交互业务场景——干货思考(1) 创业自然是从找方向开始,一开始是做产品分析及市场调研。 他能帮助你避开无数业务设计大坑。 结合语音交互的优势和缺陷,下图是我提供的一个业务场景筛选漏斗。 笔者负责任的说,任何业务都可以有语音交互的解决方案,只是看合适不合适。 综上,创业公司在选择业务场景的时候,通过上述条件要素筛选,更容易筛选机会。 一个语音技能,能被C端B端G端所认可接受,一定会经过大量的筛选迭代,留存下来的是价值,那些没留存下来的,推理过程中被拍死的,半途而废的,数据表现糟糕的技能,经过思考,总结、复盘也会积累财富。
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