清華《2018頂級數據團隊建設全景報告》發布 車好多集團成數據技術落地應用行業代表

近日，清華大學數據科學研究院聯合《大數據文摘》發布了《2018頂級數據團隊建設全景報告》，對多個領域的數據團隊建設與發展進行了詳細的研究與分析，回顧了數據團隊建設的現狀，回答了數據團隊發展中面臨的問題，努力為行業數據團隊的組建和高校數據人才的培養提供指導。在報告中，作為大數據行業應用和技術團隊建設的典型案例研究，車多多集團CTO張曉培受邀接受了題為《從高管到一線：如何為整個公司創造一致的數據價值觀》的深度采訪，并分享了車多集團作為數據技術驅動的新零售企業在數據團隊建設和技術落地方面的理論和實踐經驗。

張曉培首先介紹了車多多集團旗下瓜子二手車和毛豆新車兩大汽車新零售平臺的商業邏輯和核心技術驅動力。她指出，盡管二手車和新車的零售服務被許多人認為是典型的傳統行業，但作為汽車行業新零售的領先公司，許多汽車都基于覆蓋700萬輛汽車和超過3億車主和潛在買家數據的基因庫，并實現了全面的數據驅動能力：在供應鏈管理方面，用戶畫像和個性化推薦，智能定價在殘值估計和財務風險控制等多個領域，許多汽車使用人工智能系統“cars Brain Car many Brains”進行智能決策和管理，實現了運營效率和用戶體驗的雙重提升。在這一過程中，對數據技術的投入和數據團隊的建設是不可或缺的。張曉培表示，作為瓜子二手車和毛豆新車的母公司，許多汽車集團對技術和數據有著高度的敏感性和推崇，這滲透到許多汽車的各個部門，是自上而下構建數據技術核心驅動力的基礎。在此基礎上，聯合成立了由多個部門組成的“技術委員會”，不僅負責制定規則和進行頂層設計，還協調多個團隊，通過密切溝通，確保數據技術的實際應用和解決問題。她說：“一個大型互聯網平臺不能簡單地將其技術團隊定位為數據團隊或人工智能團隊。它涵蓋了不同的關注領域，必須是一個全面的技術團隊。數據流經各種業務流程，相互密切互動，形成一個面向業務的大循環。”。“她特別解釋了這個”循環結構：研發人員開發的數據平臺和工具是基于一定的需求，而產品經理是總結和提取這些需求的人，并將深入業務端感知和收集需求；運營團隊中有數據分析師，他們是數據的使用者，也是數據工具的需求者；

然而，由于運營商本身也是中介，而不是直接的業務合作伙伴，因此業務端也會有一線支持團隊來提取一線需求，測試數據工具，然后提出調整要求。從一線到運營，再到后期，團隊中都會有數據相關人員，他們在細化需求，確認或偽造需求，進行試驗、迭代和優化，為一線業務人員提供反饋和培訓，從而形成一個“完整的循環”。她以瓜子二手車的智能調度場景為例：瓜子二手汽車基金會的C2C直銷業務模式，從上門評估到安排買賣雙方看車，整個流程都有大量的服務人員。如何合理安排這些人員以獲得最佳的客戶體驗并實現最高的轉化率，之前是由城市經理和其他工作人員根據個人經驗決定的，很難確定其有效性。自2016年以來，瓜子二手車技術團隊一直致力于研發評估師和銷售人員的智能調度，從智能路線規劃到基于評估師和營銷人員的專業和個人能力的合理匹配，帶來了兩倍甚至三倍的效率提升。業務導向、數據驅動、自主研發和靈活應用是張曉培以數據技術為核心推動許多汽車業務發展的幾項政策。在這些政策下，許多汽車行業的領先地位變得越來越穩定。她說， “我們正在進入一個幾乎無人涉足的領域，對未知事物充滿興奮，缺乏參考目標。我們只能依靠自己不斷探索和前進。我相信大數據和人工智能將是汽車行業變革的核心引擎。通過自我快速的實驗、學習和迭代，我們將引領和驅動讓整個行業進入一個新的發展階段，正如《2018頂級數據團隊建設全景報告》序言中所指出的，在這個時代，除了技術水平之外，理解并有效地將行業與技術相結合變得越來越重要。紅杉資本中國合伙人、阿里巴巴集團前副總裁/數據委員會主席車品爵，微軟中國首席技術官衛青，百度地圖首席研發架構師兼技術委員會負責人張傳明，愛奇藝大數據與商業智能負責人孫斌也受邀參與深度訪談，也提到了類似的觀點。隨著大數據逐漸從以量為導向轉向以價值為導向，人工智能從技術研發轉向應用實施，越來越多的企業將繼續推動數據技術的實施和應用，利用數據創造更大的價值。

標簽：紅杉

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