数据猿专访 | 易观CTO郭炜:专注行业分析16年,大数据时代我们依然不会变

在残酷的商业竞争中,企业面临众多发展方向的诱惑,却不忘初心,始终坚持一条路已属不易。而对于本就不好做的第三方服务公司来说,专注行业分析16年更是显得尤为可贵。易观就是这样一家公司

来源:数据猿 记者:张艳飞 春夏

在残酷的商业竞争中,企业面临众多发展方向的诱惑,却不忘初心,始终坚持一条路已属不易。而对于本就不好做的第三方服务公司来说,专注行业分析16年更是显得尤为可贵。易观就是这样一家公司。

易观国际成立于2000年,专注于行业分析领域,从以前的小数据做到现在的大数据,从以前的分析师驱动进行行业分析和研究,到现在分析师与大数据技术相结合进行分析的产品化和规模化,易观不断创新产品与技术,专注于第三方分析中立立场16年不动摇。

易观作为易观国际旗下子公司,借助易观国际原有的丰厚资源,于2012年成立,并在去年完成A轮融资。目前,易观在北京、上海、深圳、成都、长沙等地设立运营点,主要为包括腾讯、百度、阿里巴巴、滴滴出行、唱吧在内的互联网公司,海尔、佳能、工商银行等大型企业,以及海内外投资机构提供大数据分析服务。

谈及易观的发展情况,易观CTO郭炜强调,易观之所以能够在大数据分析行业保持领先地位,除了16年的品牌沉淀以外,更重要的是在发展过程中,易观拒绝了很多诱惑,并坚守于行业分析领域,积累了非常深刻的行业理解。

选择与信念

郭炜毕业于北大研究生数据挖掘专业,加入易观之前,郭炜曾任联想研究院大数据总监,万达电商数据部总经理等职务,并曾在中金、IBM、Teradata公司担任过大数据方向重要管理岗位,有12年的大数据工作经验。

说起加入易观的初衷,郭炜告诉记者,“在发展过程中,易观经历了很多诱惑,有很多新的道路可选择,难能可贵的是,易观经受住了市场的诱惑,不管是做小数据抽样调查,还是做大数据分析产品,易观一直专注于在分析领域发展,坚持第三方16年的中立立场不动摇,所以,我非常佩服易观的坚持。”

另一方面,郭炜认为在整个大数据行业中,最重要的不是数据,而是能够从数据背后看出什么结果,也就是说中间的过程——数据分析最重要。而这恰好又是易观一直以来最强的优势,易观不仅有十几年的数据背景,还有强大的分析师团队、分析平台产品。

“我当时跟易观CEO于揚聊,之前易观只做人工数据分析,现在我们可以通过数据算法学习人做决策,并让此决策流程迅速转起来,最终形成商业闭环。我觉得做这件事情非常有价值,也是一条良性循环的发展路径,所以我在这个时候加入易观,希望能够带领团队完成由人的模型变成自动化的机器算法。”郭炜信心满满。

他的信念并非只是空谈。郭炜不但在大数据采集、存储、处理、挖掘、应用研发等方面具有丰富的理论和实践经验,并且对大数据前沿领域研究,包括视频、智能Wi-Fi, Beacon等大数据软硬数据处理一体技术也有独特的见解与实践。加盟易观以后,郭炜通过积累多年的从业经验以及对于大数据技术的精深理解和把握,使易观基础数据能力以及开发者服务能力和水平有了很大提升。

发展与挑战

理想正在一步步变成现实。随着大数据的发展,易观慢慢由以前的人工分析过渡到大数据分析,可以说,现在的易观已然成为大数据技术产品型公司。回顾易观16年的发展历程,郭炜告诉记者:

“易观2000年成立时,帮助国际知名公司做分析项目,随着自己内部体系化的建立,易观逐步找到定位,开始针对互联网行业做分析报告,并积累分析方法论、相对论,同时建立了众多分析模型。可以说易观是伴随着整个中国互联网的腾飞而发展起来的,所以互联网圈都知道易观分析报告的水平和深度。”

随着互联网的发展,易观敏锐的感受到了市场的变化。郭炜告诉记者,以前的行业分析都是通过调查问卷做分析,移动互联网时代到来以后,我们发现人为做抽样调查、问卷调查这件事情完全可以被技术代替,所以易观推出了自己的SDK(软件开发工具包)。具体说就是,在手机应用里面嵌入代码,通过技术手段替代人工访问,从而获得APP使用数据。

目前,易观已经获取了10亿用户数据,开始从小数据抽样调查转变成大数据统计分析。技术创新的同时,易观遇到了不少挑战。

“易观的数据量级非常大,进行过多次数据迁移,所以我们希望国内能够提供非常成熟的大数据云服务,但我们发现数据量级到PB级以后,云化的厂商提供的性能很有限,因此,易观推出了混合云架构。”

其思路是将所有和大数据相关的技术,做成一套组件,在此基础上搭建私有云,将自身的大数据存储与处理平台放在线下私有云,而把所有产品前端放在公有云上。

“但这样调整的难点是私有云和虚拟机如何分开,以及如何与公有云打通。而易观最后的解决方法是直接通过光纤实现多公有云与私有云的互联,便保证了业务的扩展性。现在我们通过采用混合云架构,并按需增加服务器,即享受了云端混合云的优势,也能享受到大数据平台高性能计算,以此来实现整个业务和结构框架的提升。”

面对PB级的数据迁移,从云端迁到线下非常困难,为此,易观最后选择了今天混合云迁移的方法来解决此问题。郭炜强调,将来大数据企业做云化或混合云时一定会面临同样的困难,中间会遇到很多坑,希望大家不要再踩了。

“另外,我们做大数据计算时,很多客户非常希望能够实时查询大数据的统计结果。比如对于APP开发者来说,可以自定义查询用户行为数据,但若实时查询10亿的用户数据非常困难,为此,我们采用多阶段查询提交模式,利用多种高性能计算平台结合模糊计算的方式满足客户需求。通过大数据技术,首先将小数据分析做到极致,然后使用小数据分析结果做出正确决策。”

这种方法不仅能够做到高并发,还能满足用户实时查询数据的需求,有很好的用户体验。

竞争与壁垒

随着“大众创业、万众创新”以及“大数据”概念的提出,有越来越多的人选择进入大数据分析领域进行创业。在严峻的商业环境中,易观不仅要应对传统企业的竞争,还面临着来势汹汹的创业者的挑战。

但郭炜倒是泰然自若。他认为,在大数据分析行业竞争中,虽然技术算法重要,但并不是最重要的,因为实际上每家公司的算法差异并不大。分析行业其实拼的是分析师对业务、对数据的理解,这才是导致分析结果不同的核心原因。

通过16年的知识积累,易观先后提出了“互联网化”、“互联网+”等概念,得到了广泛的认可与应用。同时,易观还创建了系统全面的方法论体系,包括完善的产业与市场分析体系、企业及供应商评级体系、大数据分析模型方法。包括用户画像模型、APP用户价值度评级模型、APP健康度模型、实力矩阵模型,应用成熟度模型(AMC模型),产业规模预测(FC模型)等众多数据及产业分析模型。在大数据时代,易观是首家将大数据与分析完美结合,并实现商业价值的公司。

而对于闯入分析领域的新玩家,郭炜显得更为自信。“如果对方走传统路线,那它需要走与易观同样的时间和路径才能成为现在的易观,其经历的时间成本与我们的时间成本一致。易观比他们发展早,且有16年的第三方品牌沉淀,所以不是一时半会儿就能够被超越的,我们并不担心沿着易观原有路线发展的企业。”

让郭炜担心的是跨纬度打击、能够颠覆行业的公司出现,如同智能手机颠覆了传统相机行业。郭炜称,如果突然出现一家AI公司通过电脑自动做的分析比易观的分析还牛,其打击力度不可估量,因此,易观必须要不断进行自我迭代、自我升华,不断更新技术和产品,也成为一家分析行业的AI公司,才能守住十几年的品牌地位,进而在互联网时代实现跨越式发展。

“我们要改变世界,而不是被世界改变”——郭炜。

创新与未来

目前,在大数据产业链中,各种大数据公司风起云涌。但并不是所有的大数据公司都能真正解决问题并实现营收,大数据公司未来长期的发展其实非常令人担忧。

面对这一质疑,郭炜表示,从营收方面来看,易观本就不是烧钱的公司,而是现金流一直为正的大数据分析公司,并且产品不断创新,有非常良好的商业运作模式。目前,易观推出的大数据产品有:易观千帆、易观方舟、易观博阅、易观万像。

“易观专门成立了分析模型转换小组,将以前分析师做的各种分析模型,转变成技术可理解的语言和模型。在278个细分行业中,每个分析师都有自己专注的领域。通过分析师对行业的理解,技术人员会将分析结果模型化。”

郭炜称,易观的应用评价模型就是通过现有数据,结合分析模型变成产品化,从而体现APP用户在消费、媒体、应用、游戏四个领域的潜在价值。它可以通过优势指标数的分析,找到移动APP的竞争优势,为目标APP进行品牌背书。

应用评价功能可以计算APP的媒体价值、广告收入、APP的使用程度,还可以计算网购消费价值以及合作游戏厂商的游戏价值等。

“从发展战略来看,易观通过16年积累的分析能力和大数据技术,将过去唯一的分析报告分散成现在的模型化分析产品,从而为更多的用户提供类似于分析师专门的服务。”

那么模型产品何时才能完全代替掉人工分析?郭炜表示,这取决于技术整体的实力以及分析师沉淀的模型质量。任何一条新道路的摸索都要付出时间成本,可能要花五年、十年,也可能花1年、2年的时间。不能确定具体到达目标的时间,但能看到的是,技术每个月都在不停的翻新,替代人的重复劳动。

最后,谈及大数据行业未来的市场前景时,郭炜告诉数据猿记者,以前做数据仓库的年代,由国外企业将成熟的数据方法论带到中国,为中国企业提供咨询服务。然而随着互联网的发展,中国的大数据行业发展势头已超过美国,很多传统企业都向互联网转型,他们有数据和平台,所以解决大数据业务问题便成为刚需,因此,中国的大数据创业公司有很多发展机会。

“中国的大数据行业面临的是一片蓝海,数据分析行业更是如此。中国大数据企业要创造自己的方法论和解决方案来服务于传统的企业转型,不仅仅是易观一家,希望有更多的、不同领域的大数据公司帮助企业将其数据转化成价值,并提升企业的运营效率。”郭炜表示

原文发布于微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

原文发表时间:2016-07-22

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