엔터프라이즈 데이터 중심의 새로운 패러다임: Tan Dai가 공유하는 Volcano Engine V-Tech Summit

2023년 9월 19일 화산엔진 V-Tech 데이터 기반 기술 서밋(Data-Driven Technology Summit)이 공식적으로 열립니다. 이번 정상회담에서 Tan Dai Volcano Engine 사장은 새롭게 업그레이드된 Volcano Engine의 '데이터 플라이휠' 개념을 설명하면서 '데이터 소비'를 핵심으로 하는 데이터 플라이휠을 구축하는 것이 기업이 데이터를 달성하는 새로운 패러다임이 될 것이라고 말했습니다. 운전하다.

Tan Dai는 Volcano Engine이 주창하는 "데이터 플라이휠"이 "비즈니스 애플리케이션"과 "데이터 자산"의 두 부분으로 구성되어 있다고 말했습니다. 이는 과거 데이터 중간 플랫폼과 다릅니다

그 중에서 "비즈니스" 애플리케이션'은 도구와 BP 메커니즘을 통해 비즈니스 의사결정을 보다 과학적으로, 전략 구현을 보다 민첩하게 만드는 데 중점을 두고 있으며, '데이터 자산'은 시스템 구축을 보다 목표화하도록 만듭니다. 업스트림에서 더 빈번한 데이터 소비를 통해 데이터는 지속적으로 축적되고, 데이터 자산은 풍부해지며, 데이터 품질은 더욱 최적화되어 데이터 연구 및 개발 효율성 향상을 촉진할 것입니다.

컨퍼런스에서 Tan Dai는 "데이터 플라이휠" 구축의 세 가지 모범 사례를 공유하여 위의 이론도 확인했습니다.

첫 번째는 모든 것을 측정할 수 있도록 하는 것입니다

이와 관련하여 Byte 내부 경험은 다음과 같습니다. 4개의 숫자로 요약됩니다: "0987." 이 중 "0"은 "데이터 사고 제로"를 나타내며, 이는 회사의 기술 역량, 운영 및 유지 관리, 거버넌스에 대한 요구가 높음을 의미하며, 숫자 "9"는 요구 사항의 90%가 충족됨을 의미합니다. 데이터 팀은 특정 비즈니스에 대해 잘 알고 있어야 하며 제품 및 비즈니스 담당자와 깊이 있게 상호 작용할 수 있어야 합니다. 그래야만 비즈니스 요구 사항의 90%가 실제로 충족될 수 있습니다.

세 번째 숫자 "8"은 80%를 나타냅니다. 분석 - 다수의 비즈니스 관행으로 판단할 때 80% 분석 범위는 상대적으로 합리적인 목표입니다. 마지막 "7"은 70% NPS, 즉 비즈니스 팀이 데이터 팀에 대해 선호하는 평가를 나타냅니다. 업계에서는 NPS 70%가 매우 높은 기준입니다. 이 지표를 바탕으로 데이터 서비스 링크의 다양한 문제점을 발견하여 비즈니스 만족도를 높여야 합니다.

기업의 "데이터 소비" 수준을 측정하는 측면에서 Byte의 경험은 "2개의 80%"입니다. 첫 번째는 "기업에 종사하는 사람들의 80%가 매일 다양한 데이터 도구를 사용하고 소비하는 "데이터"입니다. 데이터 엔지니어와 데이터 분석가뿐 아니라 전통적으로 "데이터와는 거리가 먼 사람들"인 제품, 운영, 시장, 심지어 관리, HR, UED까지 포함합니다.

두 번째 80%는 일일 분석과 비즈니스 시나리오의 80%를 포괄할 수 있는 분석 지표의 통합 구축을 의미합니다. 이는 대부분의 상황에서 데이터를 효율적으로 분석하고 사용한다는 것을 의미합니다. 동시에 특별한 시나리오에서 데이터 분석 및 적용을 위한 충분한 유연성을 보유하고 있습니다

두 80%를 통해 기업은 "데이터 플라이휠"이 제대로 작동하는지 여부를 잘 측정할 수 있습니다.

탄다이가 공유한 바이트 실천의 두 번째 포인트는 일상 업무에서 "상사가 숫자를 읽을 수 있는지 없는지 매우 중요하다"는 것입니다. 그는 데이터 중심이 하향식이며 문화라고 말했습니다. 부서장이 숫자를 읽는 습관을 갖고 있다면 그 부서는 데이터 중심이 될 가능성이 높습니다. 회사의 상사가 숫자를 읽는 습관을 키울 수 있다면 회사는 데이터 중심이 될 가능성이 높습니다.

세 번째 요점은 좋은 도구 구성을 보장하는 것입니다. 기업 문화가 형성되고 목표와 프로세스가 정량화되면 좋은 도구가 없으면 회사의 "데이터 플라이휠"은 여전히 ​​회전할 수 없습니다.

Tan은 디지털 인텔리전스 플랫폼 VeDI를 출시하려는 Volcano Engine의 원래 의도는 더 많은 기업이 자체 데이터 플라이휠을 구축할 수 있도록 바이트 기반 데이터 도구를 제공하는 것이라고 말했습니다. 그는 또한 새로운 기술 변화가 데이터 플라이휠에 새로운 기능을 가져올 것이라고 언급했습니다. 그 중 대형 모델 기술은 '데이터 플라이휠'을 크게 업그레이드할 것입니다. 대형 모델 기술을 통해 기업은 구조화되지 않은 데이터를 더 잘 처리할 수 있으며 기업이 더 많은 데이터 소스를 수집하고 처리하도록 도울 수 있습니다. 기업 직원이 데이터를 소비하고 적용하면 데이터 개발, 데이터 거버넌스 및 데이터 분석 프로세스에서 R&D 인력의 효율성과 정확성도 향상됩니다. (저자: 리우 위안)

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