所谓“数据驱动力”，即指通过数据体系，系统化地获取及分析数据，并为业务决策提供有效支撑，不断驱动业务发展的思维和能力。 从以下三个层面来介绍下“数据驱动力”。 一、认识数据驱动结构 1. 想打造自己的数据驱动力，首先要认同数据驱动的内在价值，形成数据驱动业务的内在价值观；在“明道合法”基础上，再去不断提升数据挖掘、数据分析等技术层面的技巧和方法，不断提升Excel、SQL、Python等数据工具的使用能力 二、构建数据驱动闭环 1. 打通数据驱动流程闭环 业务实践，是数据驱动的出发点，也是数据驱动的落脚点。 如图3所示，一个完整的数据驱动流程大致可划分为数据需求、采集处理、挖掘分析、数据决策、数据驱动5个环节。 数据采集的方式主要包括可视化埋点、代码埋点、导入辅助工具3类。采集的数据类型主要包括埋点数据、日志数据、业务数据、爬虫数据、财务数据、第三方数据等等。
新年了，很多同学在做工作规划，有很多公司都提出要求，要“数据分析赋能业务/赋能销售/赋能运营”……到底啥玩意是赋能，咋个赋能法？？？往往领导又丢回一句“你要多想想啊”——让人着实无奈。 数据分析在赋能中的作用，首先体现在：用指标体系清晰量化情况，基于数据诊断问题。 这里要特别强调对象的问题。 作为数据分析，能做的是：监控进度，保障按计划执行，在执行掉链子的时候提示问题。 第五步是复盘经验。 赋能、赋能，说的好听，最后赋成了没有，赋成啥样，要拿数据说话做检验。 小结下：所谓数据分析赋能业务，可以做的是 一量化现状，为赋能打下基础 二梳理问题，为赋能方向指路 三筛选方法，为赋能优化效率 四监控进度，为赋能保驾护航 五总结经验，为赋能积累成果 很多同学看了会大呼： 想做好数据赋能，只会跑报表是不够的，我们需要综合能力，能梳理清楚问题，能说服业务方理解、使用数据工具。这里又有大量的技巧。
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那么有没有什么办法能快速、明确地知晓研发办公的效率呢？怎么做到有效感知“效率”，而不是实时观察“人”呢？ 现在许多公司项目管理团队逐渐从如何带好项目，渐渐转型为对团队的赋能和效能的提升。 二、如何进行数据赋能 2.1 数据收集 根据各个时间阶段的数据节点取数、标签、业务线等相关数据收集，制定出基本需要呈现的数据指标，制作成效能数据大盘。 ? 推荐使用场景：远程办公、异地办公等 2.2.2 数字化报告分析 在一定时间区间内，可根据观察的某些数据趋势，各种维度的数据可进行两两结合，从人、事、战略等角度进行分析，产出相关的数字化报告，从而更好地赋能团队 1.误入数据陷阱 因为并非每个人都是专业的数据分析师，故而在进行整个数据赋能的过程中，容易出现带着结论去进行指向性数据采取与数据分析——即：从主观臆断去论证一个事实，比从一堆杂乱无章的数据中去发现事实更带有 每家公司各有千秋，重要的是，我们可以通过建立各种各样的数据体系，并合理利用这些数据，帮助团队成长、进行日常管理，赋能团队、赋能组织，即便面临“黑天鹅”事件，我们也能稳如泰山。
本次说的这本书，讲的是海豹突击队的一个主将，分享的如何打造一个有战斗力的组织，叫《赋能》。 本书作者是美军驻伊拉克特遣部队司令部的一个四星上将。管理着一支海豹突击队。 要学会赋能。 回到这本书中，当年海湾战争，美国打萨达姆为什么简单？ 因为萨达姆是地面部队，装甲车，美军是航母，飞机，地面部队，双方是两个机械体的组织较量。 数据输入进去之后，他觉得数据差不多，应该不会差异很大，但发现形成的风暴图形和之前的图形完全不同，天气预报的结果完全天壤之别。 只是输入条件的一点点变化，输出的结果竟然差距如此巨大。 给团队里所有人都赋予责任，这样在关键时刻，每个人都可以基于过去被赋能的责任与权利，做自己的最优决策，而不是中央决策。 到这里，才知道什么是赋能。 赋能就是给予团队中所有人响应的职责和权利的过程。 总的来说，分布式组织在充分赋能的时候，是比中心化组织更有效率，更有成效的。 而关键的赋能是充分的信息共享，团队成员之间互信。
在信息化高度发展的今天，数据的价值得到了空前重视：不只是数据量，更有数据下掩盖着的洞见。这也催生出了一个新的概念——商业智能（BI）。 1996 年，Gartner 提出了商业智能（BI）概念，即利用现代数据仓库技术、线上分析处理（OLAP）技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析，以实现商业价值。 嵌入式 BI 具备 OEM 白标能力、丰富强大的 API 接口和嵌入集成能力，支持通过多种方式嵌入应用软件；「拖拉拽」这种便捷的操作方式，使得普通业务人员也能轻松上手做数据分析，产品易用性高；用户在查看仪表板时 数据环境：客户选择的嵌入式 BI 解决方案将连接到当前的数据环境，并满足数据安全需求。此外它还应具备一定的灵活性，以便随着数据层的发展满足未来的需求。 、企业微信等携手开发了成熟可用的集成方案，已成为众多软件企业的嵌入式 BI 方案，不断引领数据赋能。
腾讯技术工程事业群数据平台部数据产品负责人-张鹏 分享了关于数据洞察的主题：精准营销，降低获客成本！ 在开放的移动应用市场下，数据泄露、恶意攻击、交易防患、仿冒应用等安全风险是让开发者头疼的问题。 数据洞察 | 精准营销降低获客成本 ? 图3:腾讯技术工程事业群数据平台部数据产品负责人-张鹏 在强大的分发渠道、流量平台的支撑之外，基于大数据的精准分发也是提升分发效率一大利器。 此次腾讯应用宝沙龙推出的第五种“武器”就是大数据能力下的精准洞察。 腾讯技术工程事业群数据平台部数据产品负责人张鹏介绍了应用宝的大数据能力，以及如何利用这一能力对用户进行统计分析、数据洞察、营销分析，从而提升平台内APP的下载转化和留存。
我们邀请了三位资深运营人，从“人性驱动、大数据赋能、社群裂变”三个方向，和您分享他们的经验和心得。 大数据赋能 如何精细化运营 ? 互联网下半场的关键词：连接、赋能、跨行业数字化 赋能的定义是：通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。 传统行业和数据行业结合的点：将线上和线下的资源打通，例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。 二.大数据赋能： ①用户分群，寻找更多的核心用户 用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体对用户特征有什么特性。 这种运营方式的运营，能支撑品牌从0-2/3W用户的过程，但慢慢随着用户的新鲜感降低，方法的有效性会减弱，因此工具的应用和玩法需要不断的迭代。 ?
我们邀请了三位资深运营人，从“人性驱动、大数据赋能、社群裂变”三个方向，和您分享他们的经验和心得。 Ⅰ大数据赋能如何精细化运营 ? 互联网下半场的关键词：连接、赋能、跨行业数字化 赋能的定义是：通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。 传统行业和数据行业结合的点：将线上和线下的资源打通，例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。 三、大数据赋能： ①用户分群，寻找更多的核心用户 用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体对用户特征有什么特性。 这种运营方式的运营，能支撑品牌从0-2/3W用户的过程，但慢慢随着用户的新鲜感降低，方法的有效性会减弱，因此工具的应用和玩法需要不断的迭代。 ?
流量赋能和技术赋能是完全不同的两种赋能方式，这两种赋能方式其实是产业发展必然要经历的自然演进的过程。相对于简单的流量赋能，技术赋能的方式更加侧重于底层逻辑，更加能够与行业本身产生融合与联系。 那么，在技术赋能时代，科技巨头们应当如何参与其中才不至于落入流量赋能的俗套呢？ ? 当互联网红利落幕之际，通过以大数据、AI、云计算为代表的新技术对行业进行更加深度的改变成为一种必然。 进入到技术赋能时代后，传统金融行业的风控、背调、投资等诸多环节都可以借助大数据、人工智能来实现，传统金融的风控转变成为智能风控，传统背调转变成为大数据分析……这些通过技术赋能的手段实现传统行业内在流程和环节改造的过程或许才是未来科技巨头在进行深度赋能的时候最应该着重思考的问题 互联网时代的落幕代表着以流量赋能为代表的传统赋能方式的退潮，而以BAT为代表的科技巨头拥抱新技术对传统行业进行再度赋能则代表着新赋能时代的来临。
对于这样历史悠久的行业来说，与数据的结合后，又将迸发出哪些火花呢，数据可以在零售行业数字化转型的过程中，发挥什么价值呢。 二、数据如何为零售行业赋能？ 对于一些连锁型的零售企业，业务流程更长、管理场景更加复杂，所以接下来将重点围绕连锁（多个门店）的零售业务展开分析。单一门店场景，除了门店管理外，其他维度仍可作为参考。 ） 人员销售额排名：门店内各员工指标达成率或销售排名 门店顾客数、客单价、复购顾客数、新客数 门店会员数、活跃会员占比、会员销售额占比 门店顾客画像，不同品类、SKU顾客画像，性别、年龄、地区等 2.数据赋能精准营销 一般来说，零售行业的用户数据主要来源于会员注册信息。或者利用微信等第三方流量平台的脱敏用户画像标签。随着AI技术的发展，一些硬件厂商的视频采集数据处理后，可将进店用户的行为进行存储利用。 总体而言，相比较过去，能够采集和利用的数据要丰富很多。所以，可以根据当前数据获取的情况，对客户进行差异化运营和精准获客。例如，近期门店搞促销活动，想给老顾客发短信。
因为赋能内容在工作中“用不上”，内部教练与团队成员对敏捷赋能缺乏兴趣，而仅仅应付差使，等风头过后就恢复原样，造成赋能投入的大量浪费。那么该如何救场被完美搞砸的敏捷赋能呢？ 要运用电梯演讲、用户画像、用户目标等技术，明确敏捷赋能要解决的用户问题。赋能让人听进去想要敏捷赋能产生成效，离不开一线开发人员。要让他们改变工作习惯，需要抱着为他们分忧的心态来进行赋能。 赋能计划即假说既然软件开发过程“事与愿违”和“难以预测”，那么对其中的人员进行赋能前所制定的赋能计划，就属于假说。 小步迭代常改进因为敏捷赋能是个复杂系统，赋能计划即假说，所以敏捷赋能规划，不可一下就做一年的计划，而应该用小步迭代的方式，不断根据反馈进行改进。 优选返工与瓶颈当在进行敏捷赋能迭代时，由于在迭代周期内只能小批量地做实验，所以确定赋能优先级十分关键，因为这决定了本次迭代要做哪些赋能。根据约束理论，优先赋能的环节，应该是价值流的最大瓶颈。
使数据被不合理的分配与享用，然而，大规模数据收集也带来严峻的隐私泄露、数据滥用和数据决策不可信等问题，对传统的数据治理提出了新的挑战，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何厘清 大数据价值实现需要多源数据的融合，然而大数据来源广泛且生命周期内涉及多方参与主体，数据是否真实产生、数据被篡改和多源数据的标准和类型不一致等问题都会影响决策数据质量，进而影响数据使用者的数据决策结果。 图2 数据价值评估模型 02 区块链赋能下的数据治理 2.1 支持审计的数据存储和处理 数据决策渗透在人们生产与生活的方方面面，由于涉及多方利益相关者，数据在存储、处理和共享流通等过程中存在数据被篡改 由于智能合约的执行过程公开透明，使其执行过程和执行结果是可审计的，同时也能提高多源数据共享效率且避免单点失败。 其中，非对称加密算法能验证数据来源，保护数据安全；哈希算法等匿名算法能保护数据隐私，防止泄露。由于时间戳记录读取数据的时间，当任何一方发现不合理时，可以随时随地通过区块数据和时间戳来追溯历史数据。
大数据赋能，如何精细化运营？ 3月18日，腾讯大数据举办了2018年线下沙龙—深圳站，吸引了深圳互联网圈众多运营&推广的小伙伴踊跃报名参加活动，共同探讨主题：互联网用户增长与运营之道。 我们邀请了三位资深运营人，从“人性驱动、大数据赋能、社群裂变”三个方向，和您分享他们的经验和心得。 互联网下半场的关键词：连接、赋能、跨行业数字化 赋能的定义是：通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。 传统行业和数据行业结合的点：将线上和线下的资源打通，例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。 二.大数据赋能： ①用户分群，寻找更多的核心用户 用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体对用户特征有什么特性。
帧内预测基本可以总结为是一种数据驱动的帧内预测方法，工作中是使用对应块周围的左侧一列和上面一行，甚至可能使用周围左侧两列或者上面两行来对当前所对应的块进行预测，这其中的工作是基于网络复杂度较高的全卷积网络 低复杂度是将网络参数减半，从数据中分析可以得出网络参数减半对性能没有明显地下降，复杂度却降低了很多，一般情况下可以认为性能提升的空间和复杂度的降低之间能够寻找到非常好的treat off。 从数据当中可以知道，无论怎样使用数据网络和降低参数量，网络复杂度依旧不能达到预期。 ? 关于帧内预测还可以对Intra 8x8 PU 做进一步的残差去除。 ?
2.1 帧内预测 image.png 帧内预测基本可以总结为是一种数据驱动的帧内预测方法，工作中是使用对应块周围的左侧一列和上面一行，甚至可能使用周围左侧两列或者上面两行来对当前所对应的块进行预测，这其中的工作是基于网络复杂度较高的全卷积网络 低复杂度是将网络参数减半，从数据中分析可以得出网络参数减半对性能没有明显地下降，复杂度却降低了很多，一般情况下可以认为性能提升的空间和复杂度的降低之间能够寻找到非常好的treat off。 从数据当中可以知道，无论怎样使用数据网络和降低参数量，网络复杂度依旧不能达到预期。 image.png 关于帧内预测还可以对Intra 8x8 PU 做进一步的残差去除。
数字经济浪潮席卷全球，产业数字化变革进程加速，数据成为新型生产要素，助力产业升级赋能实体经济。 如何让数据安全有序流通，打破数据孤岛发挥协同价值？ 如何让数据可用不可见， 实现安全合规保护用户隐私？ 撬动数据动能，隐私计算的发展应该朝着怎样的路径去走？ 数据服务产业，行业需要怎样的生态共建力量来推动向前？ 12月18日（周五） 《区块链与隐私计算赋能数据要素创新论坛》 一起碰撞思想，重塑价值！
数据分析能力越来越成为消费者和企业的必备品应用程序，复杂程度各不相同，从简单地一个网页或门户上托管一个可视化或仪表板，到在一个云服务上实现数据探索、建模、报告和可视化创建的应用程序。 每家公司都在成为一家数据公司，利用数据和分析的能力将行业领导者与其他公司区分开来，越来越多的客户期望在他们日常使用的应用程序、产品和服务中提供可操作的数据分析服务，以获得强大的洞察力。 此外，Bl 工具现在可以访问比关系数据库更广泛的数据，关系数据库是 1990 年代的主要数据源，在 2000 年代，Bl 工具可以常规查询 OLAP 和 XML 源，而如今许多工具支持一系列云应用程序， 这也缩短了数据生成与分析之间的耗时，从而实现了高效的数据分析。” 几十年来，BI和分析工具未能渗透到超过25%的组织。 商业智能的未来并不存在于商业智能 (BI) 平台中，数据智能的未来是嵌入式分析。 对于认真为用户提供最佳数据分析体验的企业而言，这是一条必经之路。
企业数据化转型都在提数据驱动，真正做到数据赋能，又要如何破局呢？ 一、数据人是如何“沦为”支撑工具的？ 二、数据赋能的定义 赋能，百度百科词面定义是：给谁赋予某种能量，通俗讲就是，你觉得你不能，但我使你能。强调的是“你可能没想到或者没想要”，但是“我主动地帮你想，帮你做到了”。 三、数据赋能主要方向 数据、数据产品对于业务决策支撑、产品应用的场景和价值不做赘述，以下主要列举一些数据人可以为业务“赋能”的场景。 数据赋能离不开算法赋能，基于用户历史浏览行为、用户画像特征、商品画像特征，提供千人千面的算法推荐服务。 6.AI应用 大数据的应用出口之一是AI，通过机器学习算法提升产品智能化的能力。 这样数据部门才能在公司发挥更大的价值，用数据赋能企业增长，而不仅仅是“成本中心”。 讨论：你目前从事的数据工作是什么，是怎样为业务赋能的呢？欢迎留言区讨论交流
它由多种技术（如：分布式账本技术、对等网络、密码学应用、共识机制、智能合约、跨链技术等）组成，用于实现价值传递的一种底层基础协议，具有数据不可篡改、集体维护、信息公开透明的特点等等 。 区块链+物联网并整合供应链金融能通过最近技术的手段，对不仅是供应链金融方面的痛点提供了解决方案，而且也使物联网技术的商业价值得到了进一步挖掘。 它由多种技术（如：分布式账本技术、对等网络、密码学应用、共识机制、智能合约、跨链技术等）组成，用于实现价值传递的一种底层基础协议，具有数据不可篡改、集体维护、信息公开透明三个突出特点。
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