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树立产学研合作典范,IBM携手十所商学院共同打造百企大数据合作计划A100升级版

继2015年启动百企大数据合作计划(简称『A100』)一年后,5月10日,IBM联合香港中文大学、对外经济贸易大学、西南交通大学、东华大学在“IBM大数据与分析主题周”活动上宣布『A100』计划正式进入2.0时代。IBM将继续加大对该计划的支持力度,并将合作领域从营销扩展至财务、运营等更多应用场景;同时,包括澳门大学,重庆邮电大学、湖南大学、华中科技大学、浙江大学、中国人民大学在内的更多高校的商学院也将投身其中。他们将继续以IBM大数据分析技术为工具平台,以企业的真实数据和业务需求为应用载体,通过提供数据分析服务,更好地帮助企业洞察数据背后的价值。这一创新的产学研的合作模式将有望有效地缩减商学院课堂教学与课外实践的鸿沟,培养一批既懂领域知识又有实操经验的大数据分析人才,助力实践一个良性的生态闭环。

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互联网时代催生洞察经济,数据分析人才紧缺亟待解决

当今,各行各业每时每秒都在产生着无穷大的数据,尤其在商业领域,如何更好地应用这些数据,将数据转变成商业洞察,成为了每个企业在大数据时代下面临的最严峻的考验。然而,企业不得不面对的现实是,全球的大数据与分析人才都十分紧缺。根据IBM商业价值研究院的一项调查,有将近一半的企业都存在数据分析相关人才技能的短缺。以掌握数据分析技能同时精通行业领域知识的数据科学家这一职业为例,全球市场上35%的企业表示存在技能缺陷,而中国企业的这一困扰尤甚,达到了43%。

基于此,IBM联合香港中文大学市场学系、对外经济贸易大学商学院、西南交通大学经济管理学院、东华大学旭日工商管理学院于2015年正式推出了百企大数据合作计划(简称『A100』计划)。该计划基于『U100』的人才培养基石,以培养大数据分析人才为目的,以IBM先进的大数据分析软件为工具,以为百家有大数据分析需求的企业提供服务为载体,帮助学生在数据库整合、数据库挖掘、市场决策支援、产品推荐、社交聆听等应用领域快速积累业界经验,为业界输送大数据人才。『A100』旨在经过3年时间,把商学院联盟从4家扩展到10家,为有大数据需求的企业提供专业数据分析服务。

『A100』计划一年来硕果累累 学界业界相互助力形成良性生态闭环

自『A100』计划启动一年以来,项目已取得了丰硕的成果,带动了8大行业的10家公司开展了大数据方向的应用与研究。100多名研究生和30多名本科生参与其中,形成了“以学界成果推动业界大数据落地,以业界合作创新学界教学,以教学成果输送业界大数据人才”的生态闭环。

学界成果推动业界创新:『A100』计划通过校企合作,将以大数据研究成果应用于企业,从数据处理及整合,到数据挖掘,再到大数据的落地应用,推动着行业开拓大数据金矿:

  • 数据挖掘

    • 线下零售的数据分析:围绕营销活动监控、客户关系管理、产品关联分析,形成多维度的创新分析,以数据驱动销售提升。

    • 线上电商的分析:从消费者的浏览咨询到下单评论,从竞争对手的广告到销量,所有的数据都能被良好的收集并帮助企业知晓业务、竞争环境及消费者,以提高广告投放和客户营销的精准度。

    • 移动互联网的数据分析:通过对客户画像的精准描绘,实现个性化的下一步最佳行动。

线上线下,结合移动互联网的数据,形成了对消费者多维度的分析,促成精准的实时营销。借助『A100』计划,企业合作伙伴已经开始通过数据挖掘建模分析用户对某产品的兴趣,设计个性化的推广方案。例如顾客经常浏览某类产品但没下单,或是购买试用装却没有买正式产品,都代表顾客兴趣的强弱,也呈现出精准实时营销的机会点。

  • 文本挖掘

    • 电商评论的特征和情感分析:电商评论是顾客售后真实反馈,如何精细和精准自动化进行分析,业界缺乏完整解决方案。『A100』计划研究5大行业的百万条评论,制作出过百个精细化指标,对希望句、比较句等复杂句型也能精准分析,实现85%以上的准确率。

    • 销售文本的特征分析:销售文本包含了销售人员与顾客博弈的信息,『A100』计划的研究不仅能将非结构的文本转化为结构化的话题或态度,也能够对互动性的数据进行深入挖掘,分析成败原因,从而针对不同客户制定不同剧本,提升销售成功率。

作为国内家电制造业领导者,美的电器自去年开始与香港中文大学合作,挖掘电商评论、售后及维修抱怨中消费者的声音,建立起在购买、产品和服务三个方面共79个细分指标,使美的快速了解到本品和竞品消费者对产品的真实反馈,为产品开发与改善提供重要参考。

  • 声音挖掘:利用声音匹配技术,通过对训练样本的采集与丰富,构建声音转换模型,将声音数据准确地转化为文本数据。

透过『A100』计划,中信银行信用卡中心综合利用IBM声音转文字技术和香港中文大学的文本挖掘技术,对电话销售过程进行全过程、全数据地分析,深入挖掘销售成败的原因,从而更好地理解用户的偏好,帮助销售人员改善沟通,提升销售成功率。

  • 物联网:与业界领先的Wi-Fi追踪和室内定位技术进行合作,对线下商铺进行客流分析,从而实现对个人消费者一对一地产品推荐,把不同标签的消费者匹配最合适的活动和优惠。

业界合作创新学界教学:通过『A100』计划,香港中文大学提升了其授课水平及创新方式,并建立了首个由IBM支持的市场工程实验室,为大数据营销的实践与教学提供了全面的软件使用和技术支持,并通过专业的大数据教学与真实参与企业大数据营销项目,学生获了了更加专业的数据分析能力和商业思维。

香港中文大学是首批与IBM尝试大数据分析合作的高等院校,也是『A100』计划的联合发起人。『A100』研究计划试点阶段(1.0)的研究成员主要来自香港中文大学市场学系的70多名研究生与30多名本科生,每名学生都可以自主参加一到两个项目,每周一天投入研究。每个项目均可投放10-20名学生,并由香港中文大学的2名博士生和3名全职研究助理进行管理。2011年、2012年开始,IBM把业务分析类、数据存储类、内容管理类等大数据分析软件,以免费方式提供给香港中文大学师生,支持他们成立市场工程实验室,以商学院老师为主导,学生为实际团体为客户做服务。香港中文大学市场学系刘建南教授,带领学生利用IBM大数据工具进行数学分析,针对数据学科方向的教学和课程。他们为企业做POC概念验证或者利用部分开放数据做针对性的分析,帮助企业挖掘投资价值。实验室也吸引到一些商业客户,将数据和商业挑战放在平台上做测试、孵化和研究。在香港中文大学的积极倡导和推动下,对外经贸大学、西南交通大学、东华大学先后加入了『A100』1.0。在『A100』1.0的这几所大学里,他们实行了创新做法。刘建南教授将项目中的100个学生分成18组,分别研究18个行业的发展情况。在四个学校联动的过程中,西南交大、东华大学、外经贸的学生虽然相距遥远,但是通过网络社交的方式充分交流沟通,研究项目,最后形成一份统一的项目报告。高校师生不断贴近业务,学以致用,通过分析企业真实数据,参与商业实战,掌握了数据分析方法和工具使用方法,积累了项目实践经验,为进入社会积累了实践经验。

**教学成果输送业界大数据人才:**2016年,香港中文大学、西南交通大学、东华大学的研究生与本科生学生进行了远程项目合作,为中国的18个行业进行大数据蓝图的规划,包括航空、汽车、酒店、租车、银行、证券、奢侈品、电影等18个行业。优秀的学生获得企业的青睐,成功加入这些公司。A100计划满足了行业对大数据紧缺人才的需求,在三方共赢的前提下,为行业培养在营销、财务管理、企业运营管理领域的大数据分析专业人才。

『A100』2.0升级起航 助力高校、企业在大数据时代智胜挑战

今天IBM『A100』2.0 合作计划的发布,标志着这一三方合作共赢的模式翻开了新的篇章。原有的合作高校版图将从香港中文大学、西南交通大学、对外经济贸易大学以及东华大学四所高校扩展到澳门大学、重庆邮电大学、湖南大学、华中科技大学、浙江大学以及中国人民大学10所高校的商学院,横跨中国南北,同时,在IBM技术支持方面,除了现有的SPSS、Cognos等预测分析和报表展现工具以外,IBM将提供更多大数据分析软件与云端技术支持,涉及认知分析 (Watson Analytics)、大数据平台 (Infosphere Biginsight、 Stream)以及财务风险和企业合规 (Algo、OpenPage)。在大数据分析应用领域,『A100』2.0计划也将从之前偏重于营销领域扩展到财务管理与企业运营等更多领域。

IBM大中华区副总裁、大中华区首席营销官周忆表示:“进入认知时代,领先的企业不会被海量数据所淹没,而是从中挖掘价值,因此,数据科学家成了稀缺人才——这就是我们为什么要支持『A100』计划,让每个联盟内的成员作为推动者、参与者、也是受益方,营造一个产学研相互助力的良性生态闭环。该计划实施一年来取得了许多实质性的成果,得到了来自商学院和客户的积极响应,说明‘教学,科研,应用’三位一体的创新机制能为合作各方带来价值。进入『A100』2.0时代,IBM将在为企业提供更多技术支持的同时,也将助力高校商学院联盟培养更多业界专业人才。”

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IBM大中华区副总裁、大中华区首席营销官 周忆

香港中文大学市场学系主任、西南交大经济管理学院名誉院长贾建民博士表示:“数据资源正在驱动市场发生颠覆性的变革,而与之对应的教育体系、尤其是商科教育还尚未成形。如何制定与时并进的课程,让学生了解最新的营销环境、资讯科技及其营销应用,是商学院一个相当重要的议题。大数据应用能力需要学生在真实的商业实战中建立,『A100』项目成立仅一年就取得的成果让我们倍感鼓舞,而这仅仅是一个开始。教育要赶上时代的巨轮,我们会继续与IBM这样的领先公司及院校合作,为万千企业培养先进的数据分析团队,为学术界培养跨时代的学者。”

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