AI與大數(shù)據(jù)融合解決方案

1、數(shù)據(jù)智能1AI與大數(shù)據(jù)融合解決方案什么是智能？紙張 系統(tǒng)2CRM / BI / ERP流程提效，管理提效流程環(huán)節(jié)一流程環(huán)節(jié)二流程環(huán)節(jié)三流程環(huán)節(jié)四流程環(huán)節(jié)五流程環(huán)節(jié)六真正的智能是“決策”流程環(huán)節(jié)一流程環(huán)節(jié)二流程環(huán)節(jié)三流程環(huán)節(jié)四流程環(huán)節(jié)五流程環(huán)節(jié)六數(shù)據(jù)模型智能紙張 系統(tǒng)3CRM / BI / ERP流程提效單，元管理提效Smart DP人機(jī)協(xié)同，決策升級(jí)人腦 人機(jī)數(shù)據(jù)智能時(shí)代，人工智能后時(shí)代：內(nèi)涵和預(yù)測(cè)最終目的“預(yù)測(cè)”&“決策”數(shù)據(jù)智能平臺(tái)整合數(shù)據(jù)應(yīng)用能力創(chuàng)造可衡量的商業(yè)價(jià)值最終呈現(xiàn)解決業(yè)務(wù) 問題的數(shù)據(jù)產(chǎn)品4中國數(shù)據(jù)智能的市場(chǎng)的發(fā)展歷史和市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)因素：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展軟硬件發(fā)展3EB科研投入

2、，理論研究7910EB130EB16EB1960-20002000-20152015至今數(shù)據(jù)生態(tài)人工智能來源：TalkingData 2018數(shù)據(jù)生態(tài)報(bào)告技術(shù)雛形數(shù)據(jù)智能理論基礎(chǔ)誕生， 但計(jì)算資源稀缺。軟件時(shí)代可獲得和分析的數(shù)據(jù)量級(jí) 的增長；軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施 發(fā)展。數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能的技術(shù)發(fā)展和 數(shù)據(jù)積累。數(shù)據(jù)智能時(shí)代數(shù)據(jù)的量級(jí)的增長、計(jì)算能力的提 升、存儲(chǔ)的便捷化、數(shù)據(jù)的可分析 程度提高；數(shù)據(jù)中臺(tái)類的生態(tài)企業(yè) 的出現(xiàn)。5數(shù)據(jù)智能的價(jià)值體現(xiàn)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)數(shù)據(jù)智能價(jià)值=（數(shù)據(jù)+人的智慧）數(shù)據(jù)智能價(jià)值公式：價(jià) 值源加工分析應(yīng)用產(chǎn)品打通所有環(huán)節(jié)，從各個(gè)環(huán)節(jié)收割剩余價(jià)值原始數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)經(jīng)處理的數(shù)據(jù)可洞察

3、的數(shù)據(jù)可決策的數(shù)據(jù)可行動(dòng)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值疊加在數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)智能越來越多產(chǎn)品6應(yīng)用分析加工數(shù)據(jù)量通過篩選和重構(gòu)數(shù)據(jù)集越來越小，源數(shù)據(jù)越來越精準(zhǔn)行業(yè)頭部客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)到了后期階段，呼喚場(chǎng)景數(shù)據(jù)和AI落地?cái)?shù)據(jù)資產(chǎn)化流程自勱化場(chǎng)景智能化數(shù)據(jù)商業(yè)化業(yè)務(wù)蛻變場(chǎng)景智能自勱化IT+Data場(chǎng)景流量數(shù)據(jù)技術(shù)流量數(shù)據(jù)技術(shù)7數(shù)據(jù)技術(shù)企業(yè)，無論是大數(shù)據(jù)企業(yè)還是他們的客戶都需尋找新的增長極客 戶 凈 收 入用戶滲透性移動(dòng)化8用戶智能化數(shù)據(jù)智能場(chǎng)景化的數(shù)據(jù)智能基于數(shù)據(jù)、智能賦能場(chǎng)景業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B端數(shù)據(jù)智能產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值金融線上數(shù)據(jù)線下數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)中臺(tái)零售汽車互聯(lián)網(wǎng)航空教育數(shù)據(jù)存儲(chǔ)政府交通統(tǒng)計(jì)公安規(guī)劃旅游風(fēng)控G端TD

4、自研數(shù)據(jù)應(yīng)用開放生態(tài)聯(lián)合建模應(yīng)用客戶自探索引用數(shù)據(jù)連接自有SDK數(shù)據(jù)電信數(shù)據(jù)電商數(shù)據(jù)社交數(shù)據(jù)中小數(shù)據(jù)源連接安全管理工程科學(xué)開放場(chǎng)景化服務(wù)數(shù)據(jù)連接以TDID連接打通各分散數(shù)據(jù)源，融合產(chǎn)生活性價(jià)值數(shù)據(jù)源第三方數(shù)據(jù)OTT數(shù)據(jù)源+更多 數(shù)據(jù)源數(shù) 據(jù) 安 全 與 合 規(guī)9數(shù)據(jù)中臺(tái)是搭建場(chǎng)景數(shù)據(jù)智能的必備原子標(biāo)簽數(shù)據(jù)采集器When 情景信息Do勱作行為三方數(shù)據(jù)市場(chǎng)孤島數(shù)據(jù)市場(chǎng)數(shù) 據(jù) 科 學(xué) 平 臺(tái)SDKSensorAPIJS元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)集管理ID關(guān)聯(lián)/數(shù)據(jù)目錄模型生產(chǎn)/探索模型管理/生命周期自勱化特征工程知識(shí)圖譜機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù) 據(jù) 智 能 市 場(chǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)核心平臺(tái)安全沙箱Who用戶信息一方數(shù)據(jù)孤島Buy 交易

5、信息物聯(lián)網(wǎng)情景智能引擎邊緣計(jì)算10數(shù)據(jù)智能平臺(tái)上，智能幫助提高數(shù)據(jù)價(jià)值；數(shù)據(jù)幫助提高智能水平11AI智能決策案例：超大型跨國餐飲企業(yè) AI Driven 戰(zhàn)略演進(jìn)業(yè)務(wù)目標(biāo):集團(tuán)層面多平臺(tái)全流程的會(huì)員數(shù)據(jù)打通幫劣市場(chǎng)部門精細(xì)化運(yùn)營會(huì)員，提升收益從集團(tuán)到區(qū)域的運(yùn)營效率提升，降低成本解決方案:TalkingData CDP 和 Marketing Cloud門店銷售預(yù)測(cè)模型和選址模型LBS數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺(tái)App/小程序運(yùn)營分析平臺(tái)數(shù)據(jù)工程咨詢、數(shù)據(jù)分析咨詢和數(shù)字化運(yùn)營 咨詢AI 驅(qū)動(dòng)運(yùn)營優(yōu)化門店SKU級(jí)銷售預(yù)測(cè)會(huì)員數(shù)據(jù)整合和打通部整合和打通1.6億會(huì)員 梳理和構(gòu)建38,000標(biāo)簽場(chǎng)景人群圈選，提升 營銷

6、活動(dòng)優(yōu)化效率精細(xì)化Campaign管理AI 驅(qū)動(dòng)效率提升5000家門店提前30分鐘 1000+/年門店拓展，降低門店選址成本，提升效率AI選址模型AI門店預(yù)測(cè)模型價(jià)值體現(xiàn):構(gòu)建集團(tuán)DataBank，會(huì)員歸一，管理1.6億會(huì)員的多維數(shù)據(jù)基于Databank的精準(zhǔn)化會(huì)員活勱管理，固化300+營銷場(chǎng)景基于銷售預(yù)測(cè)模型產(chǎn)品，門店運(yùn)營成本降低1%基于智能選址數(shù)據(jù)服務(wù)，選址成本降低50%，評(píng)估時(shí)間從2周降至1天12智慧城市案例：北京市統(tǒng)計(jì)局人口勱態(tài)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目案例概述北京市統(tǒng)計(jì)局利用TalkingData提供的移勱智能終端的使用數(shù)據(jù)，構(gòu)建形成勱態(tài)監(jiān)測(cè)體系，能夠科學(xué)、客觀地監(jiān)測(cè)分析北京市移勱智能終端的人口數(shù)量、流勱性、人口特征等內(nèi)容。提供全市、分區(qū)（16區(qū)）的人口數(shù)據(jù)、各區(qū)之間人口的流入、流出數(shù)據(jù)（包括北京市區(qū)域外）。無縫對(duì)接市、區(qū)、街（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）人口調(diào)控工作，為北京市人口