大数据公司云计算巨头的耦合：神策数据与亚马逊云科技相互加持

不同业务、不同背景、不同文化的两家技术型公司，如何达成深入合作？国内大数据分析和营销科技服务商神策数据与亚马逊云科技或许给了业界一个成功的范例。

脱胎于百度大数据部门的神策数据，成立于2015年，刚刚度过其六周年生日。目前公司成员已达900多人，大部分为技术人员，是一个高速发展的中型技术公司。

创始团队在2008年-2015年期间在百度为百度贴吧、百度知道等产品做用户数据相关的分析、洞察和管理等工作。2015年公司创立，服务重点行业包括互联网、金融、零售、汽车等，为企业提供数字化营销和经营决策的数据基础，包括数据驱动的营销策略的自动化工作。

大数据时代，企业在数字化运营以及数字化转型落地过程中会碰到很多难点和挑战。如大多数企业数据基础可能相对薄弱，尤其对于线上全渠道多触点的数据采集，比如小程序、app、H5、快应用等，多渠道的用户行为的数据的采集和用户ID如何打通。有了数据以后，应该怎么去构建指标体系，进而支持在业务链条上的各个环节的决策。神策数据的技术优势给客户带来很多价值，帮助企业实现数据跟业务之间的闭环。

大数据分析公司与云计算巨头的安全体系融合

大数据分析公司与云计算厂商有着天然的结合点。神策数据与亚马逊云科技的合作始于两年之前。一开始，神策数据与亚马逊云科技合作的契机在于其上云客户的数据需要有良好的保障和性能的支持。而亚马逊云科技提供丰富的组件来满足各个环节当中对数据的存储、管理、容灾备份、计算上的有力支撑。

在神策数据副总裁王桐看来，安全是双方合作的重要基础。安全是一个系统工程，而不是一个单点解决的问题，必须在整个链路当中都能够得到有效的解决，才能够做到真正的安全。

神策数据拥有众多的银行类客户，银行类客户对安全的要求非常高。王桐举例到：“比如从底层的资源层到数据的存储层，还有网络的通讯层。尤其现在大家都用手机银行，银行内部的员工也都是这种移动办公，实际上也要通过员工的设备去访问银行内网的一些系统。这中间是用VPN还是用什么加密的方式，走什么样的专网，银行都需要去建设和考虑。“不同的角色、不同的部门的银行员工，对应的不同的用户和不同的数据维度的访问权限、使用权限。权限管理实际上在银行是比较复杂的。因为包括总行、分行、支行，有各种不同的部门，谁有权限对哪一类的客户去调取数据标签，以及做运营相关的工作，需要有严格的权限的管控。仅仅管控还不够，还需要做到事前有管控，事中有流程审批。

谈及安全机制的建立，王桐表示平台和应用类的产品是神策提供的，这部分的数据安全体系，是神策擅长的。偏基础设施层的产品是亚马逊云科技提供的，这部分安全体系是亚马逊云科技擅长的。“为满足客户的业务需要，两家公司的安全体系从技术层、业务层都做了充分的融合。“

从技术到业务优势互补

作为全球云计算的领导者，亚马逊云科技除了拥有丰富的技术解决方案外，同时也拥有众多的行业客户资源。

在中国，亚马逊云科技融合全球与本地的丰富客户实践，帮助各行各业的传统企业快速拥抱云，带动传统行业转型。深耕金融、制造、汽车、零售与电商、医疗与生命科学、媒体、教育、游戏、能源与电力等行业，通过亚马逊云科技在各垂直行业端到端全产业链方面的丰富经验，加速海外客户落地、中国本地客户转型和创新，以及本地行业的升级。

王桐认为，涉及到跨国、跨大区以及在很多更复杂的场景上，亚马逊云科技在全球积累了更多的经验，这个经验转化成面向客户的价值，主要会体现在两点。“亚马逊云科技的成熟度和专业度会更好。同时，它不仅仅是一个提供基础资源的平台。因为亚马逊云科技遇到的客户问题和需求场景会更加多元化和丰富化，所以它提供的底层的基础组件的数量和种类也更丰富，基础设施这一层会提供相对更加丰富的组件，帮客户解决在不同环节当中的问题。我觉得这个是亚马逊云科技自己的优势和特点。“

目前，神策数据和亚马逊云科技基于双方联合的解决方案，共同面向多个行业的市场，做客户推广。比如跨境电商、零售品牌、金融、游戏等行业合作较多。

王桐表示，未来双方会在一些新领域如汽车行业展开合作。因为汽车是自身痛点比较强的一个行业。“整个汽车行业的盘子已经相对比较饱和，所以行业现在从获客进入到了抢客这个阶段，以前都是获客，现在必须要做抢客了，抢客就得拼谁更懂用户。否则光有产品营销没有用户购买是不成立的。所以汽车品牌必须要做更好的客户的洞察，要更加懂客户。当80、90后是购车的主力人群，这些人群活跃于各种线上平台，可能根本不到线下平台上去流动。所以汽车品牌的营销动作、内容、表现形式，都必须是线上化的。汽车行业做数字化转型，这部分的压力和动作，我们确实看到从去年开始是越来越明显的。“

未来将在技术、行业等领域展开合作

在王桐看来，企业的数字化转型客户是分阶段建设的。最开始客户会先做数字化转型的基础设施，比如做一个APP、做一些线上的触点、H5的活动管理平台等，这些都是在打造一些基础设施。积累了一定的用户量之后，需要做用户的洞察，神策为客户提供分析云、数据分析平台服务。对用户做了洞察以后，需要做用户的分层次的精细化运营，神策数据提供营销云平台服务。

在做营销云初期，靠人工来给一些规则的建议，把运营的策略构建好，并不用十分复杂。但人工的规则做完以后，接下来下一步要做的要通过机器学习来帮它用算法去生成一些营销的规则，靠人工来构建运营的规则，只是有限的一部分。人工运营的策略一定是可穷举的，但不是全部，还有很多人没有发现的或者还暂时不理解的用户特征，需要靠算法和机器学习去定向的生成一些新的策略，作为一个更加精细化的强有力的补充。

王桐认为，数字化转型因为疫情而加速，一些比较前沿的客户，已经到了AI的阶段。神策数据开始探索怎么用好机器学习的能力，包括有一支人工智能团队在投入其中。

目前，全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国，亚马逊云科技机器学习服务医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户。完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker也已落地中国区域一周年。

神策数据与亚马逊云科技未来在技术、行业等领域将有更多的合作基础。

正如亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡所说，“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来，我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新，我们希望通过将更多服务落地到中国区域，并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’，甚至更进一步‘扶上马，送一程’的方式，帮助客户更快应用机器学习技术，把机器学习的能力交到每一位构建者手中，加速人工智能和机器学习的普惠。”

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