2021年9月2日，36氪“WISE2021企业服务生态峰会”在上海新发展亚太JW万豪酒店举办，在峰会现场，数十位企服行业大咖、投资机构代表们将围绕“企服新浪潮”，共同寻找中国企业的成长新动力，以及中国企服市场的未来趋势与挑战。
当前中国经济进入转型关键期，中国企业固有的发展模式正在发生转变，降本增效正在成为几乎所有企业的共同选择。企业服务也由此成为了中国商业市场上炙手可热的新赛道，国际巨头、科技企业与企服新势力们纷纷瞄准企业市场，力图在这里寻找第二增长曲线。
在WISE2021企业服务生态峰会上，百观科技合伙人兼首席产品官吴格以“新型数据赋能新经济领域投研和商业分析”为主题，分享了数据洞察SaaS平台BOLT客户决策解决方案。
百观科技合伙人兼首席产品官吴格
以下为嘉宾演讲实录，经36氪编辑整理：
吴格：
大家好！我是百观科技的合伙人兼首席产品官吴格。今天在这里，想和大家聊一聊“新型数据赋能新经济领域投研和商业分析”这个话题。
从PC互联网，到移动互联网，再到物联网时代，新的技术每天都在诞生，随之而来的是新型数据逐渐被采集、积累和有效利用。但企业和机构还是会面临一些亟待解决的问题。例如企业在披露数据时，往往会受到自身立场和利益的影响，让投资机构作为参考时，失去了客观性和实时性。而机构传统的投资研究方式，往往诉诸于大量的人力和非标准、甚至非合规的信息搜集方式。
现代化企业需要能支持新型数据的商业洞察引擎，以数据为武器，挑战一切不确定性。在这个过程中，百观科技非常希望能引领行业去改变整个生态，即信息的采集、存储、分析和最后分发的整个过程。我们希望能帮助企业和机构更数据驱动、更系统性地做出商业决策，希望可以成为商业决策底层的操作系统，帮助这个行业实现数字化升级，帮助企业从海量信息中高效提取有价值的内容，并且驱动最终的商业决策行为。
在这里，先跟大家分享一下关于新型数据的概念。在新经济领域、金融领域，新型数据是相对传统金融数据而言的，传统的金融数据一般是指例如股票、债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据，而新型数据一般分为三类，比如个人生产的数据，像社交网络上个人所生产的文章、评论这一类的数据。还有一类是在商业过程中生产的数据，像人流量数据等等。最后一类是来自传感器的数据，如卡车的物联网数据、卫星图像数据，这些我们都称之为新型数据。
百观认为，有效地利用这些数据去做商业洞察，能让整个洞察的过程变得更加数据驱动、更加系统性，这里面的关键在于我们要建立一个非常扎实的、一整套的集合数据采集、分析和分发的流程。它应该是一个非常强大的中台、一个引擎，以帮助我们的伙伴去做出数据驱动的商业决策。
为了实现这个目的，百观做了一些新的探索和尝试。我们用最新的数据采集架构完成多元异构的新型数据源的采集，并运用云上数据湖一站式分析平台，供我们分析师、工程师在上面搭建工具矩阵和模型，在面对各种各样的商业场景的时候可以快速推出模块化的产品。在商业洞察方面，百观打造了数据洞察SaaS平台BOLT(BigOne Lab Terminal)，帮助我们的客户解决商业决策中遇到的问题。
这个过程里，有三个核心关键词，分别是认知、连接和计算，接下来我会通过一些例子来跟大家解释。
首先，对于新经济企业来说，他们往往面临的一个问题是有很多细、碎、散的数据源，这些企业会花费大量的人力，从各种垂直的数据源中拿到口径不一、不清楚方法论的数据，然后做重新的清洗和整理，我们认为这种方式是低效且不科学的，会影响最终的决策。所以我们会建立一个一站式的地方，通过我们自己的算法和工程实现将例如八大电商平台，近万个品类，几百万个品牌进行统一的清洗、整理以及聚合，实现包括传统的电商平台、新兴直播电商平台以及零售渠道的数据在百观一站式打通。从这个平台上，只需要做简单的搜索，就可以得到所有关于特定品牌在各个渠道的信息。这种方式能够帮助客户无需将众多数据源做重新的整理和统一，这就是我们强调连接的重要性。
另一方面，对于我们的机构投资者而言，我们不仅仅为他们提供数据库，没有一个投资者直接用数据库去做分析，因为需要他们自己写代码，这是不实际的场景。我们希望真正理解客户，真正理解这个行业里的人都在怎样做投资研究分析。我们的产品中会有很多重要的指标，但是这些指标并不是说我们认为客户需要什么，而是我们会思考对大家而言哪些指标是真正有意义的。我们不会轻易做任何定制性的开发，这也不是我们主要的业务模式，我们会做的是去理解这个背后的投资逻辑到底是什么。希望通过集大成的方式做出真正的底层的操作系统，去改变这个行业里面的人做投资研究的方式。我们深知，单一的数据库，单一的通用化工具是不够的，如果想引领大家做出变革，是需要一个真正懂他们的商业操作系统的。而这就是我们说的认知，认知在这里面非常重要。
有了这样的认知以后，我们需要聚合更多的数据源，因为随着对于行业的客户企业更加深入的了解，了解他们的需求场景之后，我们需要不断听到他们的反馈，并且将他们的反馈再化为新的产品做迭代，这里面往往需要更多独特的数据源去完成这样产品的迭代。不仅仅是线上的数据和线下零售的数据，还有很多不同行业独有的一些数据，同时还有很多尚未被很多人使用的，但是同样能产生特殊价值的数据，像电子邮件的收据数据、地产数据等等。百观将这些数据源聚合在一起，且采用一定逻辑进行展示和分析，我们才能为客户创造更多有价值新产品。
在聚合了这么多数据源，有了这么多认知的情况下，面对这些海量数据，计算的算力就是另一个非常关键的事情，接下来我会举另一个例子说明这一点。比如，我们在帮助我们的新经济企业在追踪舆情数据的时候，聚焦了电商、社交、调研、行为等多个数据源，同时通过最新的技术去对他们进行再次的数据切片、分割、分层，在新的场景中让他们能更好的被应用，而这些海量的数据也因为它的数据量庞大，且它的实时性要求非常高，所以会需要我们寻找市面上没有的解决方案，去完成这些数据的计算、分析的工作。
在这样的场景下，我们打造出的产品就是围绕着新消费品牌在电商运营、产品研发、用户调研等方面可以使用的新型可交互的产品。在数据源和场景之间，我们是通过独有的算法、解决方案去连接的。
在此过程中，我们会做社交平台词云的分析，我们会关注在不同平台上大家都在聊什么样的主题，然后把这些主题连接到我们电商的数据中去。比如，我们会观察到，大家在看饮料、茶饮赛道的时候，会关注是不是零卡，是不是包装非常好，它有什么独有的口味或者加工工艺。在这个过程中，我们会将这样的标签通过我们的算法，通过我们的实体识别技术，以及我们的自然语言处理技术，将它给自动化地打标签出来，而且会连接到我们的电商数据，去知道这些标签究竟对于产品销售来讲是否有效。
对于新消费企业而言，原先在产品研发、市场营销过程中，可能一些决策是基于过往经验去决策的。在百观这里，对于我们而言，所有的经验只是一个方面的数据点，同样重要的是来自各种社交媒体，各种电商网站，各种新的数据源的数据，我们会把它全部汇聚在一起，告诉你最客观的、营销中最重要的是什么，实际上用户的反馈是什么，这些反馈最终有没有转化为你的销量，我们会把很多方面的数据全部结合在一起产生一个结论。
基于此，百观通过深度学习的方式建立相关的知识图谱，帮助企业更好地更深地理解这些数据之间的关联到底是什么。我们会分场景、购买意图、使用场景，拆分这些数据背后的意义。所有的这一切都是基于一些客观的公开的数据去做分析，以保证帮助企业从更数据驱动、更系统性的角度做决策。
我们认为，一个单一的数据库、一个垂直的数据源、一个解决方案是不够的。如果我们希望能将新型数据应用在经济研究、投资、商业分析等领域，我们需要构建一个包含了认知，包含了连接，包含了算力在内的一个一整套的操作系统给到我们现代化的企业，以帮助他们完成决策方式的转型。
最后，这一套东西其实应该是做成一个可被移植的中台化的系统，它不应该仅仅限于一个场景。百观也在尝试破圈，面对市场新的话题，比如说像非常火ESG，这种关于环保、企业社会责任、公司治理这样的领域的时候，我们的能力同样可以被移植过去，我们可以讲我们的实体识别模型，讲我们的OCR的技术，讲我们的分类模型，它们在不同的主题下得以复用，得以重新的打造出新的产品线来，这样的我们在未来才有可能去赋能更多的企业去完成数据驱动的决策方式的转型，才能真正做到大而全的商业决策的操作系统，这是我们会不断地打磨、精进我们产品的方向。
最后我想说，企业的数字化转型其实包含了很多方面，我们提到的商业决策是其中的一个方面，也是最直接接近企业最终产生利益，最终做出这个关键性决策的方面。百观希望能有更多的伙伴可以加入到这个过程中，我们并不希望这是百观一个人在做的事情，我们希望建立一个网络去连接更多独特的数据源伙伴，独特的技术服务的伙伴，还有独特分发渠道的伙伴，同时来建立我们的规则，将这个网络扩大成一个生态，最终颠覆整个行业的传统行为方式，这是我们想跟大家一起分享和一起做的事情。谢谢大家！
