对话对话每日互动CEO方毅：数据智能应用的过去、现在和未来每日互动CEO方毅：数据智能应用的过去、现在和未来

2008年，大数据的概念被首次提出，麦肯锡全球研究所给出的定义是：大数据是在一种获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

2014年，“数据智能”概念被首次提出。爱分析认为，数据智能是指基于中台体系，融合大数据、人工智能、云计算、物联网等多种技术，利用数据实现智能决策。

大数据概念的提出距今12年，数据智能概念的提出距今也已有6年。过去数年，概念从提出逐步走向落地，企业数据应用迈向一个新的时代，以每日互动为代表的数据智能厂商的业务形态也在逐渐发生变化。

企业数据应用迈入数据智能阶段

数字化企业的核心特征是以数据驱动业务，即通过汇集高价值数据，监测和洞察业务真实状况，构建数据分析和决策模型以驱动业务运行。回顾企业数据应用的各个阶段，可发现企业对于数据的应用是一个逐步深化的历程。如今，企业对数据应用从监测、洞察向决策迈进，进入了数据智能时代。

2019年始，企业进入业务智能化阶段，企业可利用数据、算法赋能、改变业务流程，提升业务效率。其中，业务决策阶段也即“数据智能”阶段，意味着机器能够基于数据和算法自主进行决策或给出决策建议，带来更高效的业务反馈和更大业务价值。

随着行业发展，大数据厂商的角色也在逐步发生转变。在业务数据化阶段，厂商更多地致力于完善大数据基础设施建设，整合内部数据，培育自身数据采集、存储、加工等数据处理等能力。而在业务智能化阶段，厂商开始将自身数据能力以工具化、产品化的方式对外输出。

“数据智能第一股”每日互动便是典型厂商之一。每日互动成立于2010年，于2019年上市，是少数兼具数据源及数据应用能力的厂商，其十年发展历程也印证了数据智能行业的变迁。

在成立之初，每日互动致力于通过SDK为企业和开发者提供消息推送技术服务，积累了海量数据。通过对用户线上线下行为进行分析，每日互动构建起各领域的用户画像。目前，每日互动SDK累计安装量超过600亿，并形成了丰富的数据标签体系。依托于自身的数据能力，每日互动从不同行业的数据服务中抽取出共性，将技术能力对外输出，服务于品牌服务、移动互联网运营和城市规划等多领域的业务决策场景。

在多个垂直行业领域，每日互动交出了一份亮眼的成绩单。据财报显示，2019年，每日互动为品牌广告主驱动数字化投放的金额达到6,881万元，较上年同比增长552.56%。在公共服务领域，2019年每日互动的业务规模亦实现大幅增长，营收较上年同期增长106.94%。

从概念到实践：数据智能应用如何落地？

纵观数据智能在企业的落地过程，无论是就数据智能应用的行业拓展，亦或是数据智能应用的基础架构而言，情况都在发生变化。

从应用行业来看，数据智能在金融、消费品与零售、政府与公共服务行业先后落地，进入场景多元化阶段。如在消费品与零售行业，智能化营销、精细化DSP投放、用户促活等都是数据智能的典型应用场景。

随着垂直行业应用数量的增长，数据孤岛、应用开发周期冗长等数据智能应用落地难题逐渐凸显。企业面临的另外一个问题是：如何提升数据智能应用的开发效率？

为了更好地实现数据驱动决策，企业需要具备统一管理数据、快速配置开发业务的能力。有鉴于此，越来越多的企业以中台思维取代过去的单点项目模式，数据中台逐步形成。

例如，在人口空间规划服务中，治数平台通过加快数据挖掘速度，三秒内便能输出数据分析结果，相同数据量原先所需的处理时间为一个月。

基于数据中台，每日互动能够帮助企业实现业务智能化闭环：首先，企业采集业务数据，实现业务数据化；其次，企业通过“治数平台”统一汇集和治理，将业务数据转化为可用的数据资产；此外，企业从已有的数据资产中进行归因，筛除统计偏差，提取出方法论，将数据应用在业务场景中，实现数据资产场景化。而大量的业务场景实践能够不断验证方法论，也能不断提供新的数据，优化数据应用效果，形成业务智能化的闭环。

在这一过程中，智能化闭环体现在，每日互动能够依托积累的数据资产，结合流行病学知识提炼出有效变量，不断优化算法。通过分析感染者和无意识密切接触者之间的重点场景、社区关系等影响因素，能将重点人群的范围缩减，实现重点人群的提前防疫。

数据智能行业三大机遇，每日互动业务迎来东风

数据中台的出现是数据智能行业发展的里程碑，但数据智能行业的发展远未达到终点。随着数据智能应用场景的多元化，数据智能行业发展进程提速。

未来，数据智能行业将呈现三大趋势：数据智能应用进一步向多行业渗透；前沿技术的发展为更多应用场景挖掘提供了基础；数据生态方兴未艾。

首先，受到行业数字化基础设施成熟程度、数据智能与行业应用场景结合度等因素影响，数据智能在不同行业渗透率有所差异。总体而言，现阶段，数据智能应用在消费品与零售、政府与公共服务和金融行业渗透率较高。未来，数据智能应用将向医疗与医药、教育等行业渗透。

据每日互动CEO方毅介绍，大健康领域的应用场景可包括基于大数据梳理出不同的医药方案、对慢性病、肥胖等疾病进行预测、为患者制定个性化治疗方案等。

此外，动态本体数据库、时空分析、安全计算等前瞻技术的发展为数据分析与应用带来更多的可能，领先的数据智能厂商进一步加大研发布局。截至2020上半年，每日互动人工及研发投入同比增加1,100.75万元，并与各类顶尖科研机构、高等学府成立多个联合实验室。目前，基础研究的成果已落地到公共服务等具体业务场景中。

最后，随着数据中台等基础设施的完善，数据智能行业的发展将进入数据生态阶段。数据生态是指，企业开放数据给第三方，实现大数据价值流转和多方数据价值共享。随着更多企业加入数据生态，可利用的数据也会不断增长，数据开放生态所创造的价值将远超数据智能应用项目本身。在这一阶段，领先的数据智能厂商不仅具备较强的技术能力，还拥有更多场景的数据沉淀，在数据生态中占据重要地位。

例如，每日互动的数据智能应用服务涉及互联网风控和金融风控服务。2019年，每日互动风控服务快速增长，实现营业收较上年同期增长150.90%。其中，每日互动通过对外投资及深度合作，与生态伙伴共同为银行等金融机构提供风控服务。具体来说，每日互动为生态伙伴输出数据中间件，生态伙伴则可提供功能拓展业务场景，双方联手创新金融风控产品与解决方案。

在数字生态阶段，数据安全成为关键。随着监管趋严，如何在实现数据价值共享的同时，杜绝数据贸易、数据复制等问题仍亟待解决。有鉴于此，“中立国”的概念兴起，即可通过打造中立的数据安全联合计算平台，为数据合作的各方提供中立可信的计算环境。每日互动正是“中立国”概念的先行实践者——通过将数据和算法置于数据安全联合计算平台运行，输出模型结果，从而实现数据价值的流转。目前，该模式已在数十家企业得到认可和实践。

近期，爱分析对每日互动CEO方毅进行了访谈，就每日互动的产品与服务和行业趋势见解等方面进行了深入交流，现将部分内容分享如下。

爱分析：从对行业和对公司服务体系产品的理解来看，您会把每日互动10周年的发展分为哪几个阶段？

方毅：每日互动最开始做了SDK帮助开发者解决推送的技术问题。2019年上市之后，每日互动在“送水工”方面继续扎实的发展，建立了开发者服务事业部。推送服务是每日互动的底座基础。

2014年10月份之后，每日互动开始发力大数据领域，并且基于D-M-P架构培养自身数据能力。

后来，每日互动发现很多企业缺乏“治理数据”的能力和将大数据用于实践的能力。因此，每日互动在今年上半年的时候把相关的能力抽取出来，开始打造治数平台，专门服务于企业单位的数据闭环处理。治数平台就像国家的大庆油田，在当地完成石油炼化，把大数据变成能力输出。

未来一两年之后，会有更多完成了大数据“自给自足”的公司，愿意把数据能力通过每日互动的平台开放出来，每日互动就变成了如壳牌这类的石油提炼和贸易公司。

总结来说，每日互动战略上的三步走，用石油来比喻，第一是实现自给自足，第二是把石油能力输出出去，第三是成为全球石油贸易的贸易商，实现数据价值的流转。

爱分析：D-M-P架构是指什么？

方毅：每日互动将数据智能分成D-M-P三层结构。D是Data，是核心的数据底层；中间层是Machine，承载数据分析方法和机制。上层是非常重要和稀缺的People层次，People指的是专业人才，每日互动结合行业专家理解，与垂直领域进行深度结合。比如开发者运营服务方面，每日互动在业务中充分了解APP市场需求，并与APP方保持密切的交流与沟通，通过将各家方法论集大成，形成产品化方法论。实现行业理解完之后从不同行业的业务逻辑中抽取共性，形成标准化数据能力和标签。

爱分析：在第二阶段，把数据加工和价值化的能力作为一种工具输出的时候，产品本身的架构是怎样的？

方毅：每日互动更多会基于云原生的系统方式进行应用搭载，做的是Data middleware ，帮助大数据快速地分析。治数平台底层会用数据湖和数据仓库把数据汇总在一起。每日互动内部把数仓叫作数据半成品，需要进行进一步加工。因此，之后有数据分析师和数据建模师进行数据分析，最上层会形成各种各样的仪表盘，服务于决策者。

爱分析：在第三阶段，如何理解半年报中提到的“和合作伙伴进行技术能力的互补、数据资源的整合和业务资源的拓展”？

方毅：每日互动现在不将第三阶段作为重点，目前的尝试主要集中在自己参股和投资的企业当中。例如，在高速信息化中台治理过程中，每日互动成为浙江省高速信息公司的股东，深入帮助该企业进行技术能力、产业方向的国企混改。

前期研发阶段，浙江省高速信息公司前期分派团队入驻每日互动。后期实施阶段，每日互动分派团队入驻该公司展开落地部署。

爱分析：公共服务领域的数治小脑包括规划数盘、交通数盘、人口数盘、经济数盘，这4个数盘的底层业务逻辑是怎样的？

方毅：人脑当中有脑干、小脑、大脑。脑干是负责生命保障系统。小脑管理人体肌肉平衡，城市交通解决的就是平衡问题。大脑负责对过去、现在和未来做出研判，做出决策。每日互动将自身精细化定位于数治小脑的建设，通过协调数治平衡，以其灵活、实用、高效的特点，创新性解决社会治理的场景痛点。

爱分析：能否举例介绍，上述四个数盘的应用场景？

方毅：人口数盘：把人口精细化的分成百米级的网格，进行大数据分析。例如，在每日互动的影响下，浙江大学附属第一医院进行了位置规划调整。原来主城区医院充足，供过于求；城西医院不足，市民需要到主城区进行就医，容易导致交通拥堵，因此浙江大学附属第一医院计划把妇幼保健科和妇产科移到城西。

车辆数盘：一般来说，地方政府去实现城市车辆统计难度很大。每日互动可以通过大数据实现路段级别的实时车辆数及车速计算，并输出给地方政府。小脑服务较灵活、可操作性强，其他区县、地市能够非常便利地得到数治理小脑的服务。

经济数盘：大量公司的注册地跟办公地是分离的，经济数盘可以用大数据的方法将注册地和实际办公地合并在一起，精确的告诉政府、园区的领导，其所在辖区每亩地、每幢楼、每平方米能够实现的税收和所拥有的人才力量，帮助政府和园区领导做出判断。

爱分析：针对移动互联网业务，如何理解半年报中提到的“进行拓展增量、创建多触点的服务模式”？

方毅：指的是每日互动提出的6R模型，即Recruitment（拉）、Reproduction（推）、Retargeting（回）、Retention（忆）、Revenue（收）、Reservation（留），覆盖App开发者从获客-激活-变现的闭环。基于6R理论，每日互动会给开发者提供一个运营平台，教开发者如何精细化运营用户，运营平台的效果非常好。

爱分析：每日互动的联合实验室和研究院提供哪些技术能力的支持？

方毅：今年，每日互动设立了“西湖数据智能研究院”，从技术与数据、产品与模式创新等方面进行探索及研究，聚焦数据智能的前沿创新与应用。此外，公司还与各类顶尖科研机构、高等学府成立多个数据智能联合实验室，共同推进大数据、人工智能等尖端技术的发展。

西湖数据智能研究院的主要研究的领域包括动态本体、人工智能、安全计算等几个方面。其中一个是动态本体数据库，把多源异构数据用知识图谱动态本体进行呈现和研判。每日互动的动态本体数据库对标美国的Palantir，成长的非常快。

再比如跨时空分析半年的数据，以前要几个小时甚至几天才能出分析结果，基于治数平台的相关能力，可以三秒钟完成数据分析，这中间的数据算法迭代能力不是一般的开发工程师能够实现的。

交通数盘也是西湖数据智能研究院的产物，交通数盘分析中国每一条道路上的实时人口和车辆数据，是由每日互动的一位技术高手带领三五人的小团队，用两个多月时间实现的。

爱分析：未来哪个行业的潜在市场规模更大？公司是否会有重点布局的行业？

方毅：每日互动目前为止梳理了大数据应用的五个领域，未来会在这五个领域做大数据深耕。第一个方向是面向中国的互联网企业和开发者，也是每日互动的基本盘。

第二个方向是公共服务，G20之后产生了政府相关的服务，新冠抗疫之后，出现了更多政府城市大脑当中的数治小脑的需求。

第三个方向是每日互动坚持了很多年的品牌精准营销服务。我们基于大数据能力为品牌主提供用户洞察和精准投放定向服务。目前这部分市场非常可观，每日互动相关业务正在快速的崛起和拓展。

第四个方向是针对于智能风控的赛道，包括了金融的风控，如帮助银行识别客户的风险系数等相关方面的分析。以及非金融风控方面，比如打车类软件客户线下接触有发生高风险犯罪的可能，智能风控可以通过大数据去判断相关的风险系数。

第五个方向是大健康领域。新冠抗疫中每日互动已经有大数据在大健康领域的应用，未来如何更好的将数据用起来，是每日互动积极探索的方向。