清华《2018顶级数据团队建设全景报告》发布 车好多集团成数据技术落地应用行业代表

近日，清华大学数据科学研究院联合《大数据文摘》发布了《2018顶级数据团队建设全景报告》，对多个领域的数据团队建设与发展进行了详细的研究与分析，回顾了数据团队建设的现状，回答了数据团队发展中面临的问题，努力为行业数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导。在报告中，作为大数据行业应用和技术团队建设的典型案例研究，车多多集团CTO张晓培受邀接受了题为《从高管到一线：如何为整个公司创造一致的数据价值观》的深度采访，并分享了车多集团作为数据技术驱动的新零售企业在数据团队建设和技术落地方面的理论和实践经验。

张晓培首先介绍了车多多集团旗下瓜子二手车和毛豆新车两大汽车新零售平台的商业逻辑和核心技术驱动力。她指出，尽管二手车和新车的零售服务被许多人认为是典型的传统行业，但作为汽车行业新零售的领先公司，许多汽车都基于覆盖700万辆汽车和超过3亿车主和潜在买家数据的基因库，并实现了全面的数据驱动能力：在供应链管理方面，用户画像和个性化推荐，智能定价在残值估计和财务风险控制等多个领域，许多汽车使用人工智能系统“cars Brain Car many Brains”进行智能决策和管理，实现了运营效率和用户体验的双重提升。在这一过程中，对数据技术的投入和数据团队的建设是不可或缺的。张晓培表示，作为瓜子二手车和毛豆新车的母公司，许多汽车集团对技术和数据有着高度的敏感性和推崇，这渗透到许多汽车的各个部门，是自上而下构建数据技术核心驱动力的基础。在此基础上，联合成立了由多个部门组成的“技术委员会”，不仅负责制定规则和进行顶层设计，还协调多个团队，通过密切沟通，确保数据技术的实际应用和解决问题。她说：“一个大型互联网平台不能简单地将其技术团队定位为数据团队或人工智能团队。它涵盖了不同的关注领域，必须是一个全面的技术团队。数据流经各种业务流程，相互密切互动，形成一个面向业务的大循环。”。“她特别解释了这个”循环结构：研发人员开发的数据平台和工具是基于一定的需求，而产品经理是总结和提取这些需求的人，并将深入业务端感知和收集需求；运营团队中有数据分析师，他们是数据的使用者，也是数据工具的需求者；

然而，由于运营商本身也是中介，而不是直接的业务合作伙伴，因此业务端也会有一线支持团队来提取一线需求，测试数据工具，然后提出调整要求。从一线到运营，再到后期，团队中都会有数据相关人员，他们在细化需求，确认或伪造需求，进行试验、迭代和优化，为一线业务人员提供反馈和培训，从而形成一个“完整的循环”。她以瓜子二手车的智能调度场景为例：瓜子二手汽车基金会的C2C直销业务模式，从上门评估到安排买卖双方看车，整个流程都有大量的服务人员。如何合理安排这些人员以获得最佳的客户体验并实现最高的转化率，之前是由城市经理和其他工作人员根据个人经验决定的，很难确定其有效性。自2016年以来，瓜子二手车技术团队一直致力于研发评估师和销售人员的智能调度，从智能路线规划到基于评估师和营销人员的专业和个人能力的合理匹配，带来了两倍甚至三倍的效率提升。业务导向、数据驱动、自主研发和灵活应用是张晓培以数据技术为核心推动许多汽车业务发展的几项政策。在这些政策下，许多汽车行业的领先地位变得越来越稳定。她说， “我们正在进入一个几乎无人涉足的领域，对未知事物充满兴奋，缺乏参考目标。我们只能依靠自己不断探索和前进。我相信大数据和人工智能将是汽车行业变革的核心引擎。通过自我快速的实验、学习和迭代，我们将引领和驱动让整个行业进入一个新的发展阶段，正如《2018顶级数据团队建设全景报告》序言中所指出的，在这个时代，除了技术水平之外，理解并有效地将行业与技术相结合变得越来越重要。红杉资本中国合伙人、阿里巴巴集团前副总裁/数据委员会主席车品爵，微软中国首席技术官卫青，百度地图首席研发架构师兼技术委员会负责人张传明，爱奇艺大数据与商业智能负责人孙斌也受邀参与深度访谈，也提到了类似的观点。随着大数据逐渐从以量为导向转向以价值为导向，人工智能从技术研发转向应用实施，越来越多的企业将继续推动数据技术的实施和应用，利用数据创造更大的价值。

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