智慧足迹李振军:大数据商业应用要有一个有态度的“小边界”| WISE·2016企业服务峰会

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智慧足迹李振军:大数据商业应用要有一个有态度的“小边界”| WISE·2016企业服务峰会

在今天由36氪主办的“WISE·2016企业服务峰会”上,智慧足迹 CEO 李振军在会上做了分享。

本次演讲的主题为“大数据,小边界”。根据李振军的介绍,智慧足迹是中国联通和西班牙电信联合成立的大数据科技公司。李振军说,在移动时代,电信公司错过了许多发展机会,然而他们现在想要抓住大数据这个风口。

李振军说,在2014年,大数据很火热,但是2015年大数据短暂地冷静了一年,那是因为许多大数据公司没有找到盈利模式。而在2016年,大数据重新火热起来,因为盈利模式清楚了,现在大数据行业应该更多地寻求“创造社会价值”。这就是智慧足迹想要寻找的“小边界”。

市场上现存的大数据公司被李振军划分为三个类型:数据源,数据处理,和数据应用。而智慧足迹则兼备这三种角色。首先,背靠中国联通的4亿用户,智慧数据还在和中国移动、中国电信寻求合作;其次,智慧足迹从西班牙电信引入了一款名为 Smart Steps 的产品,它已经在西班牙和南美运营多年,处理数据的技术非常成熟;最后,智慧数据引入和培养了一支现在大数据行业顶级的经营团队,包括市场技术和创意多方面人才,来自IBM、惠普等企业。

智慧足迹现在服务的主要是三方面客户,政府、商业和金融。李振军说,通过对手机信息的分析,智慧足迹可以得出人口的热力分布图,并且反应城市人口的职业住所分析,把五年一次的城市调查变得准实时和在线化。与此同时,智慧足迹还能够为政府提供通勤分布。这不仅包括城市中的通勤分析,还包括城际之间的点面分析。李振军说,现在他们正在为交通部编制全国所有城市的交通指数信息。

对于商业,智慧足迹能够提供的价值也很多。李振军说,他们可以提供户外媒体观察,告诉商家在哪些地方投放广告更加有效。然而,他们也可以提供商圈观察,运营评估,交通客流和竞争分析等,帮助实体商业选址。李振军表示,他们的服务能够有效地帮助实体商业挖掘潜在客户。

最后是金融行业。李振军认为,智慧足迹对于金融行业来说,最有价值的部分是其提供的身份认证,反欺诈,征信查询和信用评估等服务。

在为政府,商业和金融提供大数据服务的同事,智慧足迹还坚持了“有能力,有责任,有态度”的态度。李振军说,创业九个月,他们已经实现营收1个亿,但此外他们还拒绝掉了总额更高的订单,因为他们认为这些订单可能会超过“小边界”。不管是政府,企业还是金融场景,智慧足迹提供的都是一种脱敏的、匿名的统计分析后的产品应用。李振军表示,他们的目的是让城市能够更高效的运行,更智慧,让行业也更智慧,最后让百姓的生活更方便,这也是作为他们作为大数据综合企业所应该有的责任和态度。

以下是36氪整理后的演讲全文:

非常感谢36氪对我的邀请。我报告的主题是“大数据,小边界”,因为从昨天开始,包括今天上午,我也注意到我们很多嘉宾一直提到数据,可以说数据是庞大的,但是我们坚持一点,在个人隐私、数据安全的保护上是细微的,严格在一定边界之内,刚才提到为什么是中国联通和西班牙电信,不是德国电信也不是中国移动,这还是得益于整个世界的大数据行业的发展。

因为在大数据行业,我们也知道运营商过去在互联网、移动互联网,可以说错过了很多机会,为了在大数据领域有所突破,中国联通和国际电信运营商合资成立了智慧足迹大数据公司,这个公司定位就是基于运营商的位置数据来做2B的企业服务,这是我们的定位。可以说在中国的三家运营商当中,我们是唯一一个专业大数据公司。

上午主持人也提到,整个2013年、2014年几乎所有人都在说大数据,我也查了一下,现在的中国大数据公司,应该至少在1200家以上,按我的想法,大数据领域所有的从业者可以分为三类:

第一类:数据资源拥有者,比如刚才演讲的平安公司,包括互联网公司、政府、电信运营商、BAT,是数据资源的拥有者。

第二类:技术拥有者,比如给客户做第一方的DMP,包括整个数据的搜集、加工、处理、分析,也有很多这样的公司。

第三类:市场创意者,也许他们数据资源不多,但是更贴近客户,有很多的创意,为客户各种应用场景解决方案突破,有很多他们的建树。

可以说,我们公司同时拥有数据资源、技术提供和产品创意,三位一体进行服务。先看我们的数据资源,我们现在已经拥有了中国联通在国内的4亿手机用户,它所有基于手机产生的各种位置信息、我们上网的行为偏好,包括我们一些自然的属性(比如男女),甚至包括我们使用通讯行为的终端消费信息,这是我们所有联通的数据。

但是我们公司成立以来,一方面是基于联通的数据,包括西班牙电信的数据,但是我们一定不限于联通的数据,目前在很多的行业应用当中,我们已经与中国移动、中国电信,将数据在应用层面进行融合,给客户提供服务,这是在数据资源层面。

第二个层面就是技术,之所以选择西班牙电信,因为西班牙电信有一款产品smasdaipus,这个产品可以说在欧洲、南美已经用了5年,接近8年的时间。这个产品经过整个市场的洗礼,目前非常完善,它的完善之处在于,简单说它就是把数据处理产品化,比如我们4亿的手机数据,仅在南方广东一省,我们每天的数据量有80亿条。这么大的数据量,再保存加工起来非常复杂,通过这款产品,我们把所有的数据加工成高密度位置标签,包括每个人的工作地、居住地、出行、住留,把非结构化转成结构化,让我们存储加工成本大规模的降低。

或者举一个不恰当的比喻,原始的数据相当于一个矿石,这个软件相当于一个机器,通过机器加工矿石之后,出来的结果,我们各种钢材,再如何应用,那就是钢材加工的问题,二次组装的问题,这是我们第二个资源。

第三方面,我们引入集中了现在大数据行业,公司的经营人才,包括IBM、惠普等很多的专业团队,在运营商的体系当中,我们培养了自己的一支经营团队。

回到刚才报告的主题上来,大数据小边界,其实还是回应上午主持人说的,2013年、2014年很多人提大数据,2015年比较淡,为什么2016年又多了?其实我们一直在行业当中,2015年很多公司在之找商业模式,大数据如何安全地变现?当时出现很多精准营销,其实在精准营销领域,在国内授权相对来说做得不够。

所以在2015年比较淡,为什么2016年又火起来?在2016年,可以说很多的公司找到商业模式,甚至把这个模式不断地复制,包括上午分享的TD等等公司,包括我们自己。其实这个观点,一方面我们想把大数据应用做大,让企业做强,为社会做出一些价值。

另外一方面,我们一定严格地遵守隐私和数据安全。问题就是,我们如何在最小半径之内,确保用户隐私和促进安全的前提之下,把大数据应用做强,对行业做出价值。这个对行业从业者来说,或者有更多情怀、初心的从业者来说,一定要回答的问题。

简单报告一下我们公司的情况,今年年初成立,大概三四月份的时候,到目前9个月,实现收入1亿。如果站在一个初创公司的角度来看,这个成绩还可以。我们今年可以说拒掉的一些合同和单子,远比1亿的单子还要多,因为有很多场景需求,是超出小边界的。遇到这种情况,我们只能跟客户说,很遗憾,这种业务我们绝对不可能做,我们做的所有的业务,使用场景严格在边界之内。

到目前为止我们已经积累的合作客户,包括以武汉为代表的城市规划,大概全国做了数10个省市的城市规划,还包括我们跟交通部、研究规划院之类的研究机构合作,做了全国城市的交通指数等等全国级的服务。在金融企业,我们跟传统的四大行,包括BAT的金融公司,都有一些征信反欺诈方面的合作,以及在选址、商学院方面,也做了很多的案例。

接下来也跟大家分享一下,我们到底在如何确保数据安全的情况之下,去做一些行业应用,这些应用场景,我把它分四类:

第一类:城市规划领域,城市规划如果我们一定回到初心,对于政府来说,它做城市规划,它的初心就是我怎么让我的百姓生活更方便,这是最基本的动因,对于百姓来说,规划行业都坚持四个要素:

要素一:工作地。

要素二:居住地。

要素三:游憩地。

要素四:交通出行。

任何一个城市的管理,都要解这四个问题。先看一下居住地,因为我们有了手机的限定,可以从0点到4点,基本可以判断出一个人的居住地。我把所有的人,脱敏匿名之后,做这个判断,就可以看到一个城市居住的热力分布。这可以解决什么问题?比如北京周边燕郊,燕郊政府很关心,燕郊管理人口,辖区内的人不断增长,甚至爆炸性的增长。那在燕郊居住的人,在市区到底从事哪些行业?他们在什么地方工作?平均年龄大概多少?是否有小孩? 如果燕郊政府给他提供服务,我的交通路线要不要开京通快速?我的医院设在什么地方?儿童、老人的一些配套设施怎么优化?这些都是政府要回答的问题。那么我们有了工作地、居住地,有了这些出行的统计,完全可以帮政府达成这个目标。

目前我们刚才提到,有武汉、北京、上海,还有南昌等等,大概做了数十个城市规划,这个城市规划当中,我们也做了对行业的一点创新和改变。过去做城市规划,5年的控制规划,5年更新一次。通过现在我们跟政府、各发改委的合作之后,这个规划可以做到准时和在线化。

接下来工作地,工作地对于我们判断也很简单,每天从朝九晚五比较集中的地就可以判断出工作地,这也是回到政府的需求上来看,比如说中关村和上地,集中了很多优秀的IT和大数据的精英。政府就会关心,在上地上班的人,都在北京市什么地方居住?每天早晚通勤的高峰是什么时间?政府错峰怎么错?我们也做了一个研究,目前来看,比如在上帝工作的人,我们分析以后发现,大多数人集中在昌平、朝阳、海淀,而且又以昌平的回龙观、天通苑、北苑为主,平均通勤距离大概12-19公里。

这些数据现在说起来看着都很简单,但是对于政府官员来说,因为很多数据难以收集、采样,他很难得这些结论,包括促成的时间,比如说我们有个很基本的问题,从北京到机场,平均的通行时长是多长,有的人感知是一个小时、有的人是两个小时,有的30分钟,通过我们的分析,初步算出来的时间是,平均是53分钟,这个数据再跟交通部沟通的时候,他们也没有这个数据,他们想如果我和你中国联通和智慧足迹产品合作的话,我是否可以做全国所有城市的交通指数,是否可以分析每个城市地铁公交的覆盖度,所有的这些政府的问题通过我们的数据和产品都可以给一个解答。

第二个场景就是企业,比如说我是做旅游的,我想回答一个问题,对于企业来说,北京市爱旅游的老龄人他居住在哪些社区,经常去哪些公园,经过我们的分析很容易得到答案。我是一个广告主,我在北京要投户外大屏的广告,比如说在西单、中关村、王府井,我肯定很关心我的广告投出去以后有多少受众,是IT的人多,还是金融的人多,这通过我们的位置数据也可以得到很多,目前我们已经做了全国大概30个城市上万个点的所有户外媒体的广告评测,包括每天经过多少人,男女比例,年龄段分布和他们的偏好、消费水平。

企业还会关心另外一个问题,比如说我是星巴克、肯德基,我如果再开100家店,我应该在全国哪些城市,城的哪些点,如果我是手机终端商,我想跟随三星或者是苹果,开在哪些地方更是我的受众,应该说这是非常基本的诉求,我们通过一年的积累形成了一套选址从热力到价值贡献,到竞争,包括到交通便利分析,形成了一个选址六步模型。通过我们的模型,比如说一个健身场馆我们做了30个城市,1500家选址的门店的建议,包括我们自己也在做联通6万个点的数据。

交通我们提供的就是电线面的服务,所谓点,比如说政府关心,我在南昌长江大桥已经有了一个跨江大桥,我是否需要新建,如果是一个文物,我如何来保护,那么需要做交通的吞吐量分析,再说县,在上海浦东它的通行最多的是黄埔还是虹桥,这些都是政府需要关心的。回到面,两个城市之间,比如说武汉宜昌两个城市圈之间的联系度,包括南昌,这些都需要位置数据来把它进行一个有效的分析。

分享完政府、企业,接下来就是金融行业。金融行业我们可以提供身份认证、征信查询、反欺诈、信用评估。反欺诈最典型的就是我们的信贷,不仅有运营商自己的黑名单,我们现在跟传统银行,线上的金融在做反欺诈联盟,真正的让数据在用户授权以后保证客户的金融安全。

通过上面的报告可以看到,我们整个的两个电信运营商合作,实际上是把引进的一款西电的SSS产品,这款产品把原始的数据加工成了时空标签,可以说我们是知其踪知其人,能够做到让政府找到他的服务对象,让企业找到他的潜客,知道我的服务对象、潜客是谁,在哪,有什么喜好,如何触达他。不管是政府企业还是金融场景,我们提供的是一种脱敏的、匿名的统计分析后的产品应用,我的应用场景是让城市能够更高效的运行,更智慧,让行业也更智慧,最后让我们百姓的生活很感觉、很方便,这也是作为我们拥有数据资源者,也有技术者,既然有了这个资源应该承担的这种责任和态度。

谢谢大家!