上周三（7月26日），諸葛io創(chuàng)始人&CEO孔淼受邀出席了AWS技術(shù)峰會(huì)2017，本屆峰會(huì)圍繞多項(xiàng)云計(jì)算熱門(mén)議題，覆蓋大數(shù)據(jù)和人工智能、架構(gòu)、安全、IOT等十大技術(shù)分會(huì)場(chǎng)，匯集眾多技術(shù)團(tuán)隊(duì)的大咖共同探討云計(jì)算的創(chuàng)新發(fā)展之路。

本文整理自諸葛io創(chuàng)始人&CEO孔淼在大數(shù)據(jù)技術(shù)專場(chǎng)論壇中發(fā)表的題為《 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)商業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)》的演講：數(shù)據(jù)分析的核心是為業(yè)務(wù)服務(wù)，圍繞如何整合線上線下的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，挖掘背后的商業(yè)價(jià)值。

孔淼從以下4方面進(jìn)行了深度解讀：

1、數(shù)據(jù)挖掘的“內(nèi)憂外患” 真正的大數(shù)據(jù)落地，既要結(jié)合行業(yè)場(chǎng)景化的需求，也要對(duì)行業(yè)有足夠深入的了解，更要認(rèn)清企業(yè)所處不同的大數(shù)據(jù)階段，從而實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘過(guò)程中的“對(duì)癥下藥”。
2、以用戶為中心，場(chǎng)景化驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值釋放 諸葛io將“大數(shù)據(jù)賦能”的理想真正轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。人人都可以實(shí)現(xiàn)用戶特征與行為特征的交叉分析，通過(guò)豐富靈活的分析功能和場(chǎng)景，讓業(yè)務(wù)的人更懂?dāng)?shù)據(jù)，也讓數(shù)據(jù)體現(xiàn)價(jià)值。
3、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集能力 打通用戶與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 諸葛io將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)加載、建模分析及可視化的全過(guò)程一站式的交付。
4、基于統(tǒng)一的ETL 實(shí)現(xiàn)SaaS和私有部署的統(tǒng)一 滿足不同企業(yè)的個(gè)性化需求。

諸葛io創(chuàng)始人&CEO孔淼在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)發(fā)言

數(shù)據(jù)挖掘的“內(nèi)憂外患”
1、線上線下信息化 數(shù)據(jù)整合困難
企業(yè)管理信息化：ERP/PMS/CRM等信息化系統(tǒng)積累大量的數(shù)據(jù)
服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)化：App和網(wǎng)站從信息平臺(tái)延伸成為了服務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)
線下行為結(jié)構(gòu)化：人臉識(shí)別，紅外體感可以識(shí)別線下行為，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化
線上線下的信息化背后，產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如何整合，并發(fā)揮出商業(yè)價(jià)值？

2、紅利消盡，經(jīng)濟(jì)放緩，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)不可避免
流量時(shí)代結(jié)束：互聯(lián)網(wǎng)用戶增長(zhǎng)放緩，獲客成本增加
經(jīng)濟(jì)放緩：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，人力成本增加，第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)行業(yè)結(jié)構(gòu)上升
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值：（內(nèi)）優(yōu)化內(nèi)部管理效率（外）減少客戶流失，提升客戶轉(zhuǎn)化
紅利消盡，經(jīng)濟(jì)放緩，如何通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提升企業(yè)價(jià)值？

3、大數(shù)據(jù)幾波發(fā)展，新技術(shù)勢(shì)不可擋

隨著信息化系統(tǒng)對(duì)外使用，更多承載著客戶服務(wù)，數(shù)據(jù)量猛增，如何結(jié)合數(shù)據(jù)思考規(guī)律，這也是諸葛io與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別，諸葛io全面采集數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)分析產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)策略，尋找更優(yōu)質(zhì)的市場(chǎng)渠道，這是第二個(gè)階段——“信息挖掘時(shí)代”。

第三個(gè)階段——信息輸出時(shí)代，融入更多自動(dòng)化的分析，找出高價(jià)值客戶，高流失客戶，自動(dòng)化的通過(guò)用戶后續(xù)行為，評(píng)估推廣渠道的質(zhì)量并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)優(yōu)化，我（諸葛io創(chuàng)始人&CEO孔淼）相信這是下一步價(jià)值驅(qū)動(dòng)更多要解決的問(wèn)題，即，把信息和輸出價(jià)值結(jié)合在一起，但大多數(shù)企業(yè)，更多的停留在第一和第二階段，如何幫助這些企業(yè)緊跟數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，這也是一個(gè)大問(wèn)題。所以，諸葛io的切入，其核心是為了解決這幾個(gè)問(wèn)題。

以用戶為中心，場(chǎng)景化驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值釋放

1、打通數(shù)據(jù)源，整合用戶數(shù)據(jù)
“用戶-觸點(diǎn)-會(huì)話-事件”模型，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)價(jià)值
對(duì)于一個(gè)企業(yè)而言，諸葛io將用戶數(shù)據(jù)打通，以用戶為中心，組織關(guān)聯(lián)不同數(shù)據(jù)源，比如，線下門(mén)店的會(huì)員積分體系，用戶輸入手機(jī)號(hào)，然后購(gòu)買(mǎi)商品的價(jià)位等信息構(gòu)成一部分?jǐn)?shù)據(jù)源；用戶也可能通過(guò)微信公眾號(hào)、小程序、APP、網(wǎng)站等與企業(yè)進(jìn)行交互，這又構(gòu)成一部分?jǐn)?shù)據(jù)源，故，關(guān)聯(lián)不同數(shù)據(jù)源非常重要。

諸葛io結(jié)合用戶和事件，將企業(yè)全年數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)化，因?yàn)槭录怯袝r(shí)間、地點(diǎn)，詳細(xì)描述，可追蹤的，這是很多新型數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所支持的，但諸葛io做得更好，我們有“觸點(diǎn)”和“會(huì)話”。觸點(diǎn)可還原用戶場(chǎng)景，挖掘背后價(jià)值；通過(guò)會(huì)話可以了解用戶在何時(shí)、何地做過(guò)什么。

比如，一個(gè)用戶一天訪問(wèn)5次還是1次，一個(gè)人去門(mén)店10次還是3次，用戶在應(yīng)用里訪問(wèn)10分鐘還是1個(gè)小時(shí)等會(huì)話數(shù)據(jù)，均可反映用戶的粘性和深度。通過(guò)用戶、事件、觸點(diǎn)、會(huì)話，即可挖掘多個(gè)數(shù)據(jù)源中有價(jià)值的數(shù)據(jù)。不是采集的所有數(shù)據(jù)都有價(jià)值，只有先明確分析目標(biāo)，找出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，才能發(fā)揮分析價(jià)值，這是諸葛io的數(shù)據(jù)分析理念。

2、豐富靈活的功能場(chǎng)景，企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基石

基于這套理念，諸葛io提供了“一站式”的數(shù)據(jù)分析解決方案。何謂“一站式”？

首先，解決數(shù)據(jù)采集問(wèn)題，諸葛io隨著這兩年的發(fā)展，不停地在完善數(shù)據(jù)采集能力，從最初，我們獨(dú)具一格的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)埋點(diǎn)（大多數(shù)平臺(tái)采集“點(diǎn)擊行為”以及“頁(yè)面訪問(wèn)”背后的瀏覽量和人數(shù)，，而諸葛io采集的是背后的所代表的業(yè)務(wù)行為和描述）。

第二，交互跟蹤的全埋點(diǎn)方案，通常存在數(shù)據(jù)不準(zhǔn)、影響性能等問(wèn)題，但在某些場(chǎng)景中可幫助了解用戶轉(zhuǎn)化情況，所以諸葛io同樣提供類似方案。

第三，開(kāi)放式的后端接入，把諸葛io的視野從線上APP、網(wǎng)站，拓寬到一個(gè)企業(yè)的各種數(shù)據(jù)源無(wú)疑需要支持后端接入，故諸葛io有非常開(kāi)放的后端接口，打通整合CRM等各種系統(tǒng)數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)接入是諸葛io提供的第一道服務(wù)。

為了讓數(shù)據(jù)分析更有價(jià)值，諸葛io提供非常豐富的分析場(chǎng)景，之前大多數(shù)企業(yè)都需要懂?dāng)?shù)據(jù)的BI團(tuán)隊(duì)，即，業(yè)務(wù)的人與數(shù)據(jù)的人溝通，然后由技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)最終通過(guò)報(bào)表呈現(xiàn)。此分析過(guò)程成本很高，所以諸葛io開(kāi)發(fā)出很多自助式分析模塊和場(chǎng)景，讓一個(gè)只懂業(yè)務(wù)的人可以通過(guò)諸葛io的模塊分析數(shù)據(jù)。之前，可能完全依賴于技術(shù)化的程序腳本，現(xiàn)在，在諸葛io平臺(tái)，通過(guò)交互式點(diǎn)擊的操作，篩選出對(duì)應(yīng)人群，并實(shí)現(xiàn)不同人群間的交叉細(xì)分對(duì)比，查看轉(zhuǎn)化率差異，跟蹤運(yùn)營(yíng)活動(dòng)效果，評(píng)估產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)，監(jiān)測(cè)市場(chǎng)推廣活動(dòng)表現(xiàn)，諸葛io為一個(gè)豐富自助式場(chǎng)景提供的一個(gè)價(jià)值輸出。

諸葛io自助式的分析場(chǎng)景，將分析結(jié)果的獲取，從天級(jí)降到秒級(jí)，這也是一些大型公司之所以選擇諸葛io的原因，提高了分析的效率，降低了溝通的成本。
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入和自助式的分析場(chǎng)景后，因數(shù)據(jù)是非標(biāo)準(zhǔn)化的，不同行業(yè)、不同角色在不同場(chǎng)景，甚至不同時(shí)間內(nèi)所關(guān)注的指標(biāo)都是不一樣的，諸葛io不可能提出大而全的解決方案，但諸葛io有通用模型后，便可提出非常靈活的自助式分析的方案。

諸葛io支持企業(yè)靈活的二次開(kāi)發(fā)，即，將底層進(jìn)行清洗和整合過(guò)的數(shù)據(jù)完整的開(kāi)放給企業(yè)客戶。所以，諸葛io有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的SQL查詢平臺(tái)，進(jìn)行各種豐富的展示化，包括接入到可視化分析平臺(tái)，諸葛io有Kafka，它能夠融入到企業(yè)自己的數(shù)據(jù)分析體系中，因?yàn)樵谄髽I(yè)中，有的可能喜歡用Excel給老板做匯報(bào)，有的可能有自己內(nèi)部的分析服務(wù)和方案，所以諸葛io很靈活，提供了非常豐富的API，將企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的體系融入。

為用戶提供了非常靈活的選擇，諸葛io提供SaaS和私有部署兩種方式，SaaS基于AWS，私有部署即部署在企業(yè)本地服務(wù)器上，使用的是一套獨(dú)立架構(gòu)?？傊?，諸葛io平臺(tái)非常Open，滿足企業(yè)不同的需求。

3、專業(yè)體貼的分析服務(wù)，幫助不同角色驅(qū)動(dòng)價(jià)值
諸葛io提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)團(tuán)隊(duì)，讓數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻變低，讓數(shù)據(jù)分析不再成為一件難事。通過(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)團(tuán)隊(duì)，諸葛io可以幫助客戶建立有效的指標(biāo)體系；幫助市場(chǎng)營(yíng)銷辨別渠道的好壞；幫助運(yùn)營(yíng)保護(hù)留存，去設(shè)計(jì)好的活動(dòng)，設(shè)計(jì)好的產(chǎn)品；幫助產(chǎn)品經(jīng)理把產(chǎn)品的核心價(jià)值更好的進(jìn)行輸出等等。

諸葛io通過(guò)精細(xì)化的分析，以工具為底層，通過(guò)漏斗、事件，多種采型組件以及分析組件為基礎(chǔ)，支持企業(yè)進(jìn)行精細(xì)化分析。同時(shí)諸葛io還可根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋用戶的不同生命周期。

比如，此前寶馬和奧迪通過(guò)諸葛io做廣告投放，通過(guò)諸葛io的廣告監(jiān)測(cè)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)，從曝光-監(jiān)測(cè)-落地的監(jiān)測(cè)，諸葛io還有功能優(yōu)化和獲取分析，用戶落地后獲取的來(lái)源，渠道的歸因分析等。此外，諸葛io提供智能觸達(dá)解決方案，通過(guò)給合適的用戶在合適的時(shí)間精準(zhǔn)推送合適的內(nèi)容，比如：短信/APP內(nèi)的PUSH或者通過(guò)Webhook實(shí)現(xiàn)其他形式的推送。

諸葛io全面覆蓋從曝光到付費(fèi)到留存（流失）的全生命周期鏈條，相信未來(lái)的服務(wù)一定是以用戶的生命周期和價(jià)值為基礎(chǔ)的。所以，讓業(yè)務(wù)的人更懂?dāng)?shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)更好的服務(wù)業(yè)務(wù)是基礎(chǔ)。

諸葛io每個(gè)月已處理超過(guò)百億有效的數(shù)據(jù)量，目前已覆蓋包括科技金融、SaaS，O2O等八大行業(yè)方案。眾多知名企業(yè)都是諸葛io服務(wù)的客戶，有很多大家熟悉的企業(yè)，比如工具類產(chǎn)品微天氣，ToB平臺(tái)智聯(lián)招聘，科技金融平臺(tái)人人貸等，最近成功與陽(yáng)光保險(xiǎn)達(dá)成戰(zhàn)略合作，這只是諸葛io的一個(gè)開(kāi)始，我相信接下來(lái)的發(fā)展會(huì)更加迅速。

打造具有“開(kāi)放性”的二次開(kāi)發(fā)平臺(tái)

基于統(tǒng)一的ETL實(shí)現(xiàn)SaaS和私有部署的統(tǒng)一
基于統(tǒng)一的ETL（Extract-Transform-Load）架構(gòu)，諸葛io實(shí)現(xiàn)SaaS和私有部署的統(tǒng)一。

諸葛io的很多Saas模型早期是為了更符合范式設(shè)計(jì)，可在去年出現(xiàn)了爆發(fā)式數(shù)據(jù)增長(zhǎng)時(shí)，事件表、時(shí)間表等整個(gè)數(shù)據(jù)量特別大導(dǎo)致計(jì)算性能?chē)?yán)重下降。所以，在私有化模型中諸葛io采用寬表方式：

SaaS的數(shù)據(jù)加載及存儲(chǔ)：Kafka->S3 -> Merge S3 -> Redshift or Greenplum
私有化部署的數(shù)據(jù)加載及存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)流: Kafka->Kudu->HDFS(Parquet)，impala視圖 : Kudu + HDFS(Parquet)

諸葛io以用戶為中心，找到數(shù)據(jù)源的共性，將跨用戶的數(shù)據(jù)打通，將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)加載、建模分析及可視化的全過(guò)程一站式的交付，結(jié)合用戶和事件的交叉分析，諸葛io能夠把企業(yè)全年的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)化起來(lái)，讓業(yè)務(wù)更懂?dāng)?shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)體現(xiàn)價(jià)值。

未完待續(xù)···
1、動(dòng)輒數(shù)百TB級(jí)數(shù)據(jù)的企業(yè)客戶，諸葛io在技術(shù)上如何完美提供支持的？
2、諸葛io提供的SaaS和私有部署服務(wù)，這兩種方式在技術(shù)方面有哪些差異？
····
還包含活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)因時(shí)間有限未能詳盡的干貨，敬請(qǐng)期待~

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