猜你喜欢！代码抓贼，数据究竟会怎样改变你我生活？
你以为的数据离我们很遥远，但实际上数据中台的概念早已渗入到我们生活的方方面面。为什么商家总是能在合适的时机给我们推荐合适的商品，让我们“买买买”根本停不下来？
为什么有的视频APP总能恰到好处地get我们的小心思，让我们一部接一部地魔性刷剧？
又为什么有的社交应用总能给我们推荐有趣的灵魂，让我们觉得相见恨晚？
这些“为什么”的灵魂拷问背后，都离不开数据中台的帮助。为了揭开这些场景背后的数字密码，《临厂发挥》第二季特别邀请到明略科技集团技术架构首席架构师王志杰老师，带你拆解生活中那些你熟悉但又陌生的数据场景。
《临厂发挥》第二季 走进鬼马明略的数字世界精彩亮点一睹为快
1. 福尔摩斯侦探助手，数据还能这么酷炫
近日，一起警察抓捕犯人的视频走红网络，视频中犯罪嫌疑人以警方不懂技术为由，试图删除电脑中的数据代码，被警察以“我是通信工程研究生毕业，你说我不懂技术？”霸气怼回。
十年前的警察办公和十年后的警察办公早已有了天差地别的变化。不仅是对于公职人员的学历有了更高的要求，在新兴的代码数据方面，也同样要求我们的人民警察具备快速掌握新兴科技的能力。
那么新兴科技，数据中台，到底是如何与警察办案完美融合的？从下面的事例中我们也许就能获得破解警察蜀黍办案密码的蛛丝马迹。
在大众的传统认知中，公安数据库大多都是围绕着“人、地、事、物、组织”来构建数据库的，简单来说就是给警察蜀黍们提供了一个信息查询的工具。这个工具只能掌握犯罪嫌疑人的一些基本信息，而犯罪嫌疑人和谁有联系？他的社会关系网络是怎样的？这些关键信息还只能依靠公安干警、人力的方式去挖掘和排查，耗时长，而且容易存在误差，可以说严重地影响了破案的效率。
而数据中台出现之后，这方面就得到了改善。
2017年9月东部沿海某地公安局就通过数据中台破获了一个贩毒团伙。数据中台通过对社交通联方面数据的挖掘和识别，先是挖掘出一个高危涉毒嫌疑人，进而拓展出该嫌疑人关联关系网络图，接着在犯罪嫌疑人社交网络中进行进一步的分析和比对，筛查出有犯罪记录或是高密度相关的人员，最终成功挖掘出一个分布在多省的制贩毒网络团伙。
当数据真实地通过这些应用解决了人们难题的时候，科技改变生活的标语或许才更加让人明白其中蕴含的力量。
2. 卖货一把好手，你绝对没想到的数据中台
数据的力量当然不止于此，在商业中运用好数据中台，也会让你感受到科技的力量。
我们可以非常直观的看到，在以往的宣传推广时，商家利用传统的广告，人工大力铺设渠道，带来了非常好的营收；但是随着互联网时代的普及，消费者的口味也变得难以捉摸，投入和收入不呈现正比，更甚者有了倒贴的风险。举个例子：
有个母婴品牌每年都要投入大量的市场费用去做推广，以此来获得客户并完成商品的销售。
他们以往每年的投放策略，都是针对那些关注备孕生娃信息的用户。这个策略在过去屡试不爽，也给公司带来了不错的回报。
然而最近两年，市场同类品牌越来越多，竞争越来越激烈。如果还是用老的策略去投放，所能触达的用户已经到达天花板了。也就是说这个母婴品牌急需大量新用户。
老方法已经带不动了。这个时候该怎么办呢？
这家母婴品牌决定试试数据中台。数据中台首先通过对已有用户群体行为数据分析，发现这些用户除了常见的关心孕产信息这些特征之外，还有显著的视频会员偏好度。
下一步，数据中台又结合了在线人群识别技术，在不同的渠道将相应具有视频会员标签用户给识别出来。然后，品牌再对这批新用户进行补充投放。最后的结果证明，这些新用户里同时具有孕产标签用户是传统策略的3倍。这个品牌成功地获取了大量新用户，从而扭转了原先的颓势。
这样解释数据中台，是不是就清晰明了？数据中台应用场景还有很多很多，就比如接下来的这个场景，看完绝对让你惊呼“原来数据也能这么黑科技！”
3. 金融安全管家，你绝对不容错过的黑科技
同样地，除了以上这些，数据中台在保障金融风险上也很有一套。
某银行使用了数据中台之后，构建和完善了客户信用评估模型、逾期风险预警模型、贷后风险监测模型、客户流水预警模型。简单来说，也就是银行在数据中台的帮助下可以更为高效地识别谁是诚信优质客户？谁更有可能赖账？什么时候可能出现金融风险？
这样一来，最直接的结果就是优质客户的小额业务办理时间从以前的2-3天缩短到30分钟左右，不良贷款率降低了70%，控制在4%以内。
4. 拌面故事看数据，这个定义太有趣
由此可见，数据中台在生活方方面面都发挥着不小的作用，那么说了半天，到底什么是数据中台呢？
简单来说，数据中台的本质是“数据仓库+数据服务中间件”。数据中台链接“前台”和“后台”，通过打通业务和数据，使得需求方能够在不同的行业不同的应用场景下提升效率。
我们可以再举一个例子来解释一下:
老赵家有5兄弟，每天都要吃拌面。做拌面需要调酱汁，而酱汁是由油盐酱醋葱油等等不同调料组成。5兄弟口味又都不一样，有的要酱油多一点，有的喜欢花生酱多一点。赵家妈妈每次做拌面调酱汁需要估计所有人的口味，十分头疼。
赵家老爹看了，就出了一个主意：让赵家妈妈根据5兄弟不同的口味调好5瓶酱汁，谁要吃就按照对应的编号拿对应的酱汁倒在面里。赵家妈妈只要辛苦一次，短时间里就一劳永逸解决了孩子们的需求。
在这个例子里，赵家5兄弟就是前台的需求方，不同的酱料就是后台的数据。赵家妈妈相当于数据部门，每次调酱汁就是取数据并做成数据产品的过程。
而赵家老爹的法子实际上就是在后台和前台需求方中间搞了一个数据中台：根据一个固定的算法——（也就是赵家5兄弟各自的口味）——制作好不同数据产品。前台的需求方就可以按照特定的规则去获取自己想要的数据产品。这样省时省力的同时也提高了效率。
预告了这么多，对于酷炫的数据中台你是不是又了解了一点呢？以后再和IT小哥哥聊天，就不怕没有话题了。
什么？还没看够？还想知道关于数据中台的更多知识？
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