前言
大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用！2016年，由中国首席数据官联盟及网加时代网发起并承办，北京大学信息化与信息管理研究中心、数邦客、中国新一代IT产业推进联盟协办的“影响中国大数据产业进程100人”大型人物专访活动全面启动，被采访对象分别来自政府、产、学、研、企各个领域，他们将从不同角度，不同层面向大家阐述当前大数据产业热点、难点、疑点问题，为中国大数据产业健康、持续发展探索经验、保驾护航，敬请关注！
第七期专访人物：中国首席数据官联盟专家组成员，时趣科技首席科学家王绪刚
王绪刚，中国首席数据官联盟专家组成员，时趣科技首席科学家。
本期我们的特邀嘉宾是中国首席数据官联盟创始人刘冬冬先生，由他与王绪刚先生就大数据产业中大家普遍关注的问题进行深度对话。
刘冬冬: 您是Social CRM领域的资深专家，在您看来Social CRM核心目标是什么？
王绪刚：是实现企业Social CRM的终极目标，应该是创造以用户为中心的商业。在社交媒体时代，用户开始愿意公开更多的兴趣数据，他们的行为也最大化地反映在了社交平台上并且能够被追溯。通过数据的分析与挖掘可以知道他们喜欢吃什么、他们喜欢去哪里玩，他们喜欢什么样的媒体，他们中有多少人已经与你的企业产生了消费行为，有多少人会是你的潜在消费者，哪些人在经常传播你的品牌，有哪些是你的草根意见领袖。消费者——不仅仅是几个模糊的词来描述的群体，而是海量的个体。这些数据将成为品牌的重要资产，并且可以实现更加完备的用户生命周期的管理。面对巨大的消费者数据，我们必须进行管理，才能实现更加个性化的服务，并实现企业Social CRM的终极目标——创造以用户为中心的商业。
刘冬冬: 在这个过程中大数据起到什么样的作用？
王绪刚:在这个过程中，数据的主要作用是在一定的精准性的保证下，大幅度提升商业决策效率。纵观信息技术的发展，IT本身最核心的营销价值就是建立了高效的销售渠道（电商）和传播渠道（自媒体与数字媒体）。而DT技术也不例外，在IT的基础上，通过累积的行为数据这种原材料以及商业模型，能够将整个决策流程量化并与营销自动化系统对接，从而形成程序化的个性体验，才是数据驱动营销的价值。
刘冬冬: 前面讲了很多大数据营销的方法，在您看来，企业做大数据营销应该从何入手？
王绪刚：企业需要一个数据大脑——数据管理平台（data management platform DMP）。如果把企业比作一个人体，那么营销数据就如同企业的大脑神经元。企业每天都会在营销过程中产生大量的行为数据：广告点击，微信互动，微博转发，电商购买，到店咨询，电话外呼，线上预约，app下载……这些数据连接在一起，能够为企业营销决策提供强大的智力支持。而大部分企业对数据的认识和利用，目前处于一种“脑残”的阶段——不到10%：消费者数据没有记录；记录无法数字化；数据格式是非结构化的；缺乏数据加工，处理和利用的能力……。这就如同大脑的神经元一样，没有生长，没有开发，各个神经元之间没有建立“链接”，构成一个可以计算的神经网络。如何摆脱“脑残”，进入大脑的生长阶段，并发挥数据的价值，这就需要企业建立一个数据大脑——数据管理平台。
DMP也需要一个发展的阶段，从10%开始，通过几个阶段进行演进：1、记忆——数据存储、结构化；2、回忆——用户匹配；3、学习——用户画像，知识抽取；4、预测和推理——个性化推荐以及精准广告；5、未来将DMP与企业的流程管理工具比如CRM，ERP和电商等管理后台无缝对接起来，企业的可以更加高效和智能的决策、行动、反馈。
刘冬冬: 现在很多企业谈及大数据营销，就会谈及用户画像，您觉得用户画像有何价值？
王绪刚: 用户画像从技术层面上看，它有点类似一种数据价值变现的支持引擎，或者操作系统。它通过原始的，分散的用户行为，形成可以被计算的，可以量化的消费者价值模型（这个模型是由标签和附着在标签上的权重值构成）。那么一个营销的应用就可以通过海量的个体用户画像去实现效率与效果的两方面提升。比如我们可以根据消费者的影响力和价值标签去发现重要的传播人群，可以根据产品喜好标签去实现交叉销售和潜在客户挖掘，可以根据忠诚度标签一方面找到高粘性用户，一方面去发现作弊用户。同时，用户画像还可以看作是以消费者数据为中心的营销智能（Marketing Intelligence）系统，也就是营销与分析人员可以敏捷和自助的实现特定人群的交叉分析和深入洞察，而不需要去定制数据分析维度，重复编写代码和Sql语句做各种报表。这也是我之前反复说过的数据价值变现的效率问题。
刘冬冬: 通过您的分享，我们知道企业应该怎么去做大数据营销，那么在技术现在还存在哪些挑战？
王绪刚：我们从实际业务出发总结出一些企业在大数据时代面临的挑战：
第一是数据量与多样性挑战。由于IT不断成熟、移动社交不断发展，消费者的行为性数据呈现海量化且增量较高；同时，用户数据还具有多样性特征，包括扫码数据、点击数据、线下交易数据等。如何利用不同的算法策略在同样的数据结构之上进行计算，而不是为了使用不同的算法需要修改和迁移海量的数据？这需要采取一致性的数据结构。
第二是实时性挑战。对于数据分析人员来说，往往许多分析的维度不是事先预定的，需求总是不断在变化。因此，企业需要一个交互式分析的引擎，可以将在线系统分析的维度进行抽象加工，并实时产生组合的数据产品。能够进行交互式的数据钻取，无疑有助于更好的发现营销“真相”。
第三是关联性挑战。企业数据分析，核心问题是用户画像。对于营销来说，“预测性”分析不仅仅是发现营销的好坏，更重要的是发现为何好，以便于进行优化。例如转化率等最基础的企业监测数据，关键需要分析出用户的来源渠道、购买产品或其他关联因素。
刘冬冬: 这些挑战，有何破解之法？
王绪刚：在满足大数据量下的实时关联计算，可以考虑“图计算”。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。图数据结构很好的表达了数据之间的关联性，而关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从噪音很多的海量数据中抽取有用的信息。
“图计算”需要从应用场景出发，构建用户画像。在实际应用场景中，关键是找到目标用户人群，通过广告投放等方式促进有价值人群进行二次转发，从而形成一个闭环。用户与产品、媒介、内容的关系可以概括为一张抽象图，通过中间一系列标签相关联。例如社交媒体基础图的结构，右列是用户、明星、音乐、话题，可以通过一个节点用户相关联。网络用户行为的这种抽象图，无论是两个节点之间的距离权重还是从A节点到达B节点的概率值，都可以看出两个节点之间的关联性。
基本的图计算，例如单图中的函数，可以通过对应权重传播、加工，而传播的节点将会不断把信号传递下去。图计算的算法，包括亲密度算法、影响力算法、相似度算法、聚类算法等。
中国首席数据官联盟/中国CDO精英俱乐部是国内首个以CDO为核心的技术型非盈利性联盟组织，遵循自愿、平等、合作的原则。其发起人为刘冬冬、鲁四海、葛涵涛。我们希望成为中国大数据产业创新与发展推动者，为实现中国大数据产业全球领先而努力。我们将一如继往的打造跨行业、跨领域的商业精英交流平台，提升CDO在企业中的地位，提升企业的数据化水平，将数据变为未来企业发展的核心驱动力并最终推动中国大数据产业整体发展水平。
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