1024预测 | 数据化运营的下一个十年
在正文开始前，
先祝代码小哥哥、小姐姐1024快乐~
是你们，让我生活充满乐趣，
咫尺天涯，想买啥就剁啥...
是你们，推动商业飞速进化，
或许下一个十年，Me too另一个我
就会在眼前
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数据化运营的下一个十年
预测是很危险的，尤其是预测未来。但是，我们依然想尝试。
本文为宋星（纷析数据科技创始人）在友盟+2018UBDC峰会上的分享。
围绕“数据进化”，宋星以数据化运营的下一个十年为题，分享了到底什么创造进化、如何看待未来十年的数据、下一个十年不会发生的进化。希望给数据人带来新思考和新启示。
以下为演讲精选：
刚刚志国（友盟+CPO）讲了很多U-App AI版如何应对变化的数据需求，借力于数据技术，预测用户价值，预测哪些用户会流失。我也分享一些更加形而上的思考。
什么创造进化
预测永远都是危险的。十年前，一个财经记者问我，未来广告会不会被广告技术所彻底革新？我说不会，中国的互联网广告、营销环境与技术没有关系，最重要的还是资源。回过头看，我当时的认知完全是错误的，因为我忽略了很多变化。
我们当时希望拥有高资源的红利，但问题是，并非只有资源决定互联网营销和运营，而是技术本身发生了很大变化。
那么，技术发生的变化，一定是数据带来的？可是从某种程度我是“反数据主义者”。我发现，预言错误是因为忽略了技术，而没有忽略数据。技术的进化创造新的数据环境，又带来智能。所以，数据不是根源性的，数据是什么？到底什么创造了进化？
十年前他是谁？
数据识别和数据流转在移动端才有可能。现在，我们能够做跨域的追踪、判断人究竟是什么样的，可以实现就像U-App AI版所做的，基于全域数据去分析和洞察人。
大数据预测模型只用了决策数的模型而已，模型本身并没有变化，但我们通过硬件所实现的追踪能力发生变化，过去也追踪数据，但是数据是碎片化的；今天能够追踪数据，把不同平台、设备上的行为打通，这样才能实现对人的全面了解，实现我们所谓的策略，基于这些策略又对人进行输出。这是真正进化的源头，并不是来自于数据本身，而恰恰是硬件。
运营边界的消失
如果再去预测未来十年，我必然会把眼光扩大到硬件的角度，而硬件确实会带来很多不同。我们来看看这样的一个优越硬件基础的变化所造成的数据之间，比如人的数据打通，又产生了什么样的结果——运营边界的消失。
为何这么说？硬件不会停滞不前，十年后硬件最大的提升在于智能的增强。当设备端的人工智能大为其用之后，我们的数据环境和基于数据的互联网营销与运营环境就将发生巨大变化。
未来的设备具有智能（IOT），走在一个城市中间，会有很多触点，过去谈触点是营销触点，未来讲触点是识别和洞察人，不仅是线上，同样在线下的智能硬件的环境中。
因此，怎么看待未来五年的数据，或者十年的数据呢？
如果做数据生意，什么方向是未来最好的方向？当然是人的数据，物的数据和场的数据。碎片化的人，通过移动化被打通，人、物、场被硬件拉到一起，从而数据打通，这是未来的趋势。
运营的DPU时代
有一个名词叫CGO，首席增长官，为什么会突然火起来？所谓的营销和增长，就是数据打通的变化。当然，这个变化只是营销和运营领域发生了打通，但是打通绝对不止于此。
今天营销和运营已经不可分离，下一步营销和渠道天生就是捆绑在一起，一些解决方案已经把B2C延长为B2B2C，把渠道纳入到数据打通的范畴，渠道又跟物流紧密联合，物流跟供应链结合，供应链和生产结合在一起……未来五年、十年，整个商业组织的边界会被数据不断的打通、重合、融合，至少从数据角度的边界，一定会越来越模糊。
技术或软件本身，数据处理本身，也在前所未有的进化着。
从营销到运营，一系列的融合是如何发生的？很简单，比如我们做一些项目，数据整合特别痛苦，但是今天有很多解决方案，包括U-App AI版，能够打通不同源的数据，像同源数据一样为你所用。
大家不要认为这是老生常谈，数据清洗几乎是数据项目成败的核心，有些产品做得非常眩目，但是不会做数据清洗，就像开着法拉利，跑到加油站说加最好的油，加油站说最好的就是60号汽油，于是你要请团队把它变成95号油。
哪一家甲方的数据很好？没有，数据清洗是极为专业的工作，未来的五年、十年会被解决方案所解决。
当然，对于个人而言，数据工具也会发生很大的变化。比如U-App AI版，我们会看到更多的AI化的工具会出现，用专业化的智能模型，把抓狂的数据分析师迅速解放出来。
什么叫DPU？数据处理单元，刚才那些模型都是数据处理单元，同样的在行业中的应用，数据单元也起着很有意思的作用。
例如，在医疗行业，利用DPU可以把医院的全部运营数据整合起来，并且提供给不同用户以不同视角的数据解决方案——在医生视角，看到的都是病人的情况；病患视角，是什么时候应该做相关的治疗；从医院视角，看整个医院运营情况，甚至供应商的视角都可以整合下来，这是现在数据打通和DPU时代特别典型的特征。另外还有两个工具，也是在垂直领域实现数据打通。
在中国，更倾向于个体的自动决策，就是U-App AI版所谓触达的能力，我们可以追踪用户群，从一端到另外一端，判断他们大概处于什么环节，并基于此帮助我们自动化的去触达，比如注册or没注册，可以自动告诉用户优惠券没有用，快过期了。
下一个十年不会发生的
我认为有一些事情还很难发生，比如纯机器智能的分析还很难做到，机器会不会直接代替人的思考？恐怕不会，机器也许会恢复3岁、5岁人的智力，但是没有这个精力，所以智能和智慧还远远不能划等号。完美的消费者历程和归因还达不到，未来五年还实现不了，未来十年也很困难。人工智能、内容、创意、策略，机器还无法胜任，人体还不能嵌入机器，尽管有的人愿意尝试在身体上嵌入芯片，但是大部分人还是不太愿意，除非会延年益寿。
总体来说，就像橡树基金的创始人所说，“我们喜欢依赖历史来为我们长期的预测提供支持，但历史一次又一次地告诉我们，出乎意料和不可思议才是正常的，而并非异常。”未来的情况很有可能不是我想的那样，但还要多去预测未来。
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