GBDC2016|联想集团副总裁田日辉:大数据驱动五大智能连接,构建设备+云服务完美体验

标签:大数据云服务联想智能连接构建设备

访客:11203  发表于:2016-01-20 13:58:39

2016120日,2016全球大数据峰会GBDC2016在京举行。本次大会由全球大数据联盟(GBDC)、全球移动游戏联盟(GMGC)、世界O2O组织(WOO)、光合资本主办,中国互联网协会(ISCO2O工作组、中国汽车流通协会(CADA)支持。联想集团副总裁田日辉做了主题为《大数据驱动五大智能连接,构建设备+云服务完美体验的演讲。以下是他的演讲全文:

GBDC2016|联想集团副总裁田日辉:大数据驱动五大智能连接,构建设备+云服务完美体验

田日辉:

大家好!联想其实在大数据领域是一个用户,我们从五年多以前开始,构建大数据的解决方案。现在大数据在联想的产品优化,用户优化和用户持续关怀方面都已经有了非常多的应用和深入的效果。今天给大家汇报一下这些内容,也是希望联想的这些经验能够和我们的合作伙伴,给我们的用户带来更多的价值,把它能够变成,不仅能够服务联想,也能够服务我们的客户,合作伙伴的一个平台。

联想的情况大家可能都清楚了,这里我们想讲一下联想一些独特性,不是上面这些数字。联想是全球应该是唯一的一个有着大规模的、全球化的智能连接设备的一个公司。就是我们的PC,我们的手机业务,包括智能硬件的业务,摩托的360手表等等这些,从智能连接设备这个角度,联想是全球品类最大和最全的公司,而且通过这个积累了很多用户。互联网+时代给我们每个人都带来了巨大的挑战,我们从原来单独的设备,到现在每个人多个设备,在不同的场景下会使用不同的设备,人人互联和物物互联,改变了我们每个人的生活,推动了我们企业新的业务模式的发展。对用户来说,他要求的体验不止是设备本身的体验,而且是设备+软件+云服务的体验。对这样一个新的时代,互联网大数据和云计算是在驱动它的基础,而且在新的产业的生态系统正在形成。联想在这里面我们会从几个角度,从设备从软件,从云服务的角度来为用户提供最好的服务,并且把这些整合起来,形成三位一体的,端到端的解决方案来提供给用户,实现最好的用户体验。

如何实现这些用户体验呢?用好的最户体验我们从五个角度去优化这些体验,包括用户到设备的连接,我们知道用户和设备之间连接最早是通过键盘,后来是鼠标,后来语音交互,视频交互,有新的虚拟现实的交互模式。我们会通过一些融合的方式,让用户通过最自然的体验来使用的最好的交互方式,这是用户到连接设备这块我们给用户带来的价值。

用户到用户的数据,这其实是一个更大的课题,因为对我们每个人来说,我们的设备本身其实不是最重要的,而是这个设备里的数据对我们来说是最重要的,手机里的通讯录,你拍的照片,你在PC里写的文档,这个对我们来说才是最重要的个人价值。我们也致力于构建更好的用户数据的管理的平台,让用户管理好自己的个人数据,能够在不同的设备上随时随地可以轻松的访问。除了自己产生的数据之外还有大量的互联网内容和高质量的服务,我们需要做好内容到服务的连接,让用户无缝的使用到这些服务。

另外是设备到设备的连接。大家知道虽然我们有了云,虽然我们有了大量的后台的内容,但是在很多情况下,我们需要设备到设备的快速连接,比方PC里的内容要发到手机上,或者有一个特别典型的场景,出去旅游在山上信号不好的时候,我们如何让两个设备之间能够快速的分享照片?我们提供了一些设备到设备的高速的共享数据和迁移的服务,能让大家更好的做好这些事情。当然设备连接到网络,智能无忧的连接网络使最核心的东西。

联想其实已经在这个方面提供了很多产品,比如用户连接到设备,我们在系统安全,在用户方面做了很多产品,像用户管理,都是在全球化部署的个人解决方案。可以通过这个来管理自己的数据,也可以管理三方的云服务方面的数据。当然我们有商店,也有游戏中心,刚才我们讲到设备到设备连接,我们有一个产品,现在在全球已经有4亿多的用户,在中国叫茄子快传。它大概在20多个国家成为应用类软件的第一名。提供了方便的用户到用户的连接。

所有的业务,它的核心是通过大数据来驱动的,这就是我们今天要跟各位汇报的一个主题,就是联想的大数据平台,来驱动,推动整个五大连接的持续的优化和发展。这是联想大数据平台框架,我刚才讲我们是大数据的用户,联想在设备上的信息,包括各种应用服务上的信息,包括应用商店,游戏,包括社交网络,我们的电商门户,包括企业内部的数据,质量的数据,服务的数据,供应链的数据,都会统一整合到统一的数据池里。因为我们知道大数据,一方面是大,二是建立关联性才能有它的价值挖掘。通过这些统一数据整合形成不同领域的数据市场,然后服务于三个重要的领域。当然我们知道大数据平台是构建在开源体系上面的。

最后,大数据的主要的在联想应用主要有三个方向,设备和服务的优化,我们整个业务的流程优化和持续的用户关怀。从产品角度来讲我们有设备优化,有移动的产品,有PC的产品,有负责应用优化,游戏运营,商店运营这样的产品,也有用户画像,设备画像,也通过用户的个性化的推荐,给用户提供持续的价值。另外,在后端,包括供应链的分析服务的分析,以及产品性能的优化,都是基于大数据和分析方法,给公司提供很多新的价值。当然这里面我们也有一个自己构建的大数据开发的集成开发环境,它提供数据的可视化的工具,导入导出的工具,以及原数据管理的平台。同时还有很多新的计算模型和深度计算的创新,在这里面不断推动业务的发展。

下面举几个例子,比方说我们在设备优化方面。实际上联想现在在深度用大数据在优化我们所有设备的体验,包括我们的PC,我们的手机,摩托的手机,以及平板电脑,TV这些。我们核心的是通过端到端的闭环来精准识别用户所遇到的问题。当然对于用户来说,我们有用户体验计划,对用户隐私也有深度保护。通过在用户使用设备的信息来优化,比方说手机的通讯能力,安卓的系统性能,以及像指纹使用模式的优化。

这张图是说我们的联想内部的管理,大家知道联想是一个典型的高科技制造企业,产品品类非常多,从产品的设计,到供应链的管理,到渠道的管理,已经形成了一个非常庞大的体系。联想其实从十几年前开始就是中国信息化的一个楷模,就是大大小小的业务,像ERPCRM,渠道,工厂管理,大概大大小小的系统就有几百套之多。所有系统的数据都会整合在一起,和我们产品的用户数据结合在一起,会对整个公司运营效率会提升很大的帮助。包括不同地区生产预测,采购预测,渠道的管理。举个例子,就是特别有意思的事情,中国大家可能习以为常,我们有发达的物流体系。但是在印度做生意,现在联想在印度的手机卖的非常好。在印度做生意,印度的每个邦,超过这个邦的边界的时候,无论你的产品还是备件都需要交税的,这个东西对整个物流运作造成非常多的麻烦。如果你不知道每个邦,每个地方用户使用量和销售量的话,你的备件管理就会是翻倍的。所以通过大数据我们清楚的知道,每台手机用户的使用地域,哪些部件从统计结果上更容易出问题,这样对备件管理就会起非常大的指导作用。同时,在销售市场的促销,做一些市场促销活动,它的市场分析,以及与用户沟通方面,基于大数据都会有很好的提升。

基于我们服务用户的信息,我们也构建了用户的引擎,因为我们应用商店的业务。几十万个应用,我们知道每个应用的画像,每个应用的设备本身用户使用的画像。通过这些信息可以理解,用户在统计意义上对哪些应用更喜欢,对哪些产品使用的更多,从而形成一个精准的推荐系统,给用户提供更多的,更好的服务,也可以为我们合作伙伴,第三方提供精准的营销服务。

刚刚也提到,联想本身在这么多年做大数据的过程中我们形成了一套自己非常实用的开发工具平台,包括数据采集,包括连接查询,包括实时和流时计算,有很多可定制的流程,算法的管理,和模型的支持。这个可能跟其他厂商的东西不才一样,就是每一个都是根据我们自己非常实用,就是我们摸着石头过河一步一步摸爬滚打出来的,所以这些东西的实用性很好的。

另外,联想和其他的中国的大数据厂商稍微有点不同的是说,联想从一开始我们就在进行全球化的大数据平台的部署。因为大家知道大数据它涉及到用户的数据,虽然说用户同意了参加用户体验计划,但是毕竟有很多信息也是用户的隐私信息。所以大数据隐私保护是一个非常重要的课题,我们大数据平台,我们服务全球的设备用户,全球的服务用户,我们从一开始就构建了全球化的大数据中心。简单的说,中国的数据是在中国处理的,欧洲的用户都是在本地处理的。到目前为止我们数据量是9PB,每天扫描4.3PB数量,日活设备有1.5亿,活跃用户超过4亿。

目前联想有独特的优势,一个是全球化和本地化比较好的结合。这个其实对于中国现在的很多产业,我觉得是有一些参考和借鉴意义的。因为我们现在很多企业也在考虑走出去,不止在中国市场,而是在全球市场进行业务。在全球化的背景下如何做大数据处理,如何做分析,如何保护用户的隐私和数据安全,是一个非常重要的课题。这里联想是有比较好的经验的。另外全球化大数据部署和高效的计算平台,这也是我们优势的地方。第三,对用户的精准理解。

刚才讲的联想这些经验,我们也是希望和我们的合作伙伴,和一些开发者一起来,把联想的这些经验能够开放出去,我们实际上在构建一个DMP的平台。左边是一些新的产品,包括联想的产品。这些绿色的都是我们合作伙伴的产品,或者三方的产品,包括可穿戴设备,数字内容,数字生活服务等等这些东西,都可以通过联想的设备,包括移动设备,PC的设备,和我们的应用平台,来展示出去。另外,大数据平台的一些核心的组件和我们的经验,我们已经把它整理成一个企业版的产品,合作伙伴进行分享。谢谢。

现场提问环节

主持人(Jessie):谢谢。我想问一下田总,我个人提出想知道,从应用大数据以来,给联想带来的改变或者说一些变化,您能跟我们分享一下?

田日辉:这个其实有很多例子,包括产品方面的例子和我们业务运营的例子。产品方面,通过大数据,我们对用户怎么来使用产品有了更清晰的认识。原来比方我们产品经理去定义产品,基本上拍着脑袋,或者看一些业界的分析报告。现在的产品经理要去定义产品的话,他会去看用户真正使用情况,他哪些功能用的多,哪些用的少,在哪些地域,不同的用户可能有不同的习惯。这会对产品经理有非常大的帮助。

另外,对产品质量的提升,整个效率的提升也会有非常大的帮助。因为我们现在可以,联想有一个,我们叫神奇工厂。实际上是一个众包测试的一个平台,我们新产品,我们有几十万粉丝,新产品会放在这个平台上,用户会试用,我们对用户精准分析,在上市之前会对这些问题解决掉。

对运营效率的帮助也是非常明显的。比如在呼叫中心,我们通过大数据应用,可以把我们每个电话的运营成本降低40%。同时,用户的满意度更高。因为很多用户参加体验,有他的ID,我们对用户的使用情况有更好的了解,有利于更精准的、更及时的定位他的问题。

从对用户的持续的联系的角度,我们有很多的软件和服务的产品,和这些用户不止是说用户在用联想的产品,购买联想产品硬件产品的时候接触用户,我们是持续地来接触用户,并且对这些用户能够有持续的回馈。

主持人:非常感谢。看来大数据帮助我们来更加深入的了解用户,了解用户的需求,这样来生产出一些更适合用户的一些产品。我还有一个问题,您在这边也是从专家的角度,能不能给我们一些在座的嘉宾,还有参会者,关于一些大数据的建议呢?

田日辉:关于行业的建议,我觉得可能最重要的一个建议,是说数据的开放性。因为大数据的特点,就是大和涵盖面广,它的类型丰富。现在很多企业数据,但是这些数据更多是在企业内部来使用。我感觉只有把这些数据真正的能够,各个企业的数据能够整合起来,才能产生更大的价值。这也是我们一直在倡导开放的原因。当然国家现在也在做一些事情,有大数据开发所等等。当然这方面还有像法规,隐私各方面不成熟。

在座的如果对大数据,技术的应用者来说,我觉得最重要的建议就是实践,尽快的实践起来,因为现在基于开源平台构建的大数据整个体系,我们觉得是一个非常好的模式,对于很多企业能够快速进入,快速优化自己的产品,你只有让你的客户,或者你的自己的员工,看到大数据给他带来的业务上的变化和优化,你才能把这件事推动好。

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