DaoCloud发布应用运营平台DaoVoice
作者：比特网
分类 : 比特网
　　日，级容器云平台和解决提供商DaoCloud正式发布革命性应用运营平台DaoVoice。这款产品以 DaoCloud自身精益运营的实战经验为打造，旨在帮助企业实现的应用运营，推动数据驱动的产品创新，最终实现企业用户规模和业务的快速增长。
　　DaoVoice 是革命性的应用运营平台
　　随着「+」思想逐步深入到各行各业，越来越多企业开始提供自己的互联网应用和服务。然而，这只是企业通往「互联网+」的第一步。接下来，企业面临的是一个更为严峻的挑战：如何通过更低的成本获得更多的用户、如何保留并有效转化用户？这些往往决定着企业的成败，也对企业的「精益运营」能力提出了非常大的挑战。
　　作为「精益」理念的倡导者和践行者，DaoCloud 已经基于 Docker 容器技术和 DaoCloud 三大产品(DaoShip、DaoHub、DaoCloud)打造了一个「精益」研发、交付和运维平台。目前，已经有近十万用户和企业基于 DaoCloud 平台打造自身的精益研发和，实现了应用的快速交付和部署。对于这些用户而言，接下来急需要思考的问题是：如何实现应用的精益运营？ DaoVoice的发布，进一步完善了DaoCloud 的精益体系，实现了「研发、交付、运维、运营」全应用生命周期的精益化管理 。DaoVoice 之所以被称为「革命性应用运营平台」，主要是在于 DaoVoice 的设计秉承了三个重要的理念：精益、融合、开放。
　　精益：DaoVoice 是一款精益式应用运营平台。它由数据驱动，不仅提供了丰富的用户画像能力，还通过收集用户反馈数据和用户行为数据，将这些数据源加以分析，能够对企业决策提供有效的支撑。
　　融合：DaoVoice是一款融合式应用运营平台。它融合了客户交流、数据分析、消息推送等功能，这些功能之间能够互相支撑，相比独立的工具更具优势。 DaoVoice将应用的研发、测试、运维和运营四个阶段融合，真正实现了应用全生命周期的精益化管理。
　　开放：DaoVoice是一款开放式应用运营平台。它为用户提供了开放式 API，用户可以根据自身需求进行二次开发。DaoVoice 还能非常容易地与企业现有的应用进行对接，快速获得革命性的应用运营能力。
　　CEO 陈齐彦表示：「DaoCloud 已经基于容器技术打造了互联网创新的原力引擎，它由持续交付流水线DaoShip、企业级容器镜像仓库DaoHub、企业级容器云平台DaoCloud三大组件构成。原力引擎让企业拥有了业务快速迭代的能力，它就像是企业互联网应用和服务的一台发动机，而 DaoVoice 更像是一个方向盘，它能让企业在数据驱动的运营模式下，朝着正确的方向优化和迭代，为企业赢得互联网+时代的竞争优势。」
　　DaoVoice 秉承「精益，融合，开放」的理念，为各种形态的互联网应用和服务提供包括客户互动、实时消息、定向推送、反馈收集、融合客服、信息挖掘、留存转化等功能，帮助开发者打造以用户为中心，由用户参与和反馈驱动的互联网应用。
　　DaoVoice 的核心功能及其应用场景如下：
　　DaoVoice 能与各类 Web 应用无缝集成，提供与用户交流沟通的便捷渠道。支持 Web 和 Email 两种方式。秉承「ChatOps」理念，拉近用户与产品运营团队的距离。这些功能适用于典型的客服及用户交流沟通，信息采集，信息反馈等场景。
　　应用场景：典型的客服及用户交流工具，用户信息采集，信息反馈等
　　DaoVoice能与各类 Web 应用无缝集成
　　通过在页面代码中调用 SDK 接口，DaoVoice 可以捕获用户的各类操作活动，并根据用户行为在后台通过 Segment 和 Tag 标识用户。运营团队可以实施根据用户行为模式的精准服务及营销。这些功能适用于精细化用户行为模式跟踪、捕获及分析场景，可以帮助运营团队获取 DAU、网站核心功能使用频率，并细化到具体用户的层面。-应用场景：
　　DaoVoice的触发式事件管理和跟踪
　　DaoVoice 提供向用户主动推送消息的机制，并且提供了非常灵活的自定义配置，可以根据用户注册时间，各类行为模式为条件，触发推送消息。这些功能适用于-应用场景：打造差异化、精细化用户体验的场景，如用户进入付费功能时，推送产品价值、促销等场景化信息。
　　DaoVoice的自定义自动消息
　　闭环：DaoVoice 将与 DaoCloud 容器云平台集成，运营团队可以将用户的产品反馈与开发需求管理流程对接，实现更高速的开发、交付、运维、运营闭环。在这种情况下，-应用场景：运营团队的数据不再是孤岛，实现自动化的运营到研发对接，当用户提出产品需求或 Bug 时，DaoVoice 自动与 DaoCloud 容器交付系统对接。
　　DaoVoice 能够与 DaoCloud 公有云无缝整合
　　据悉，DaoVoice产品在正式推出前，低调展开了为期数月的内测，有超过数百家网站及 服务商接入 DaoVoice 运营平台，并发用户沟通和消息传送规模达到千万级别，得到早期内测用户的高度认可。
　　CodeVS 创始人王鹏翰表示：「CodeVS 是一个公益的编程普及平台，目前已经拥有数万名注册用户，当前优先级最高的任务就是建立优质的用户体验。 我们需要了解平台用户的使用流程，收集用户反馈，并建立稳定的反馈和改进机制。非常有幸参加了 DaoVoice 的内测，其炫酷的用户体验和高效的反馈处理深深地吸引了我，未来我们将会继续基于 DaoVoice 打造更好的用户体验。」
　　作为业界领先的企业级容器云平台和解决方案提供商， DaoCloud一直以「变革应用交付、推动」为宗旨，于帮助企业打造基于容器技术的应用交付平台和分布式云平台。DaoCloud 成立仅一年有余，已经完成两轮超过千万美元规模，其公有云平台(www.daocloud.io)拥有接近十万开发者和企业用户，并为金融、能源、制造、互联网等行业的众多大型企业提供基于容器技术的混合云和。
　　应用运营平台的推出，进一步完善了 DaoCloud 的产品体系和精益理念，实现了从应用研发、运维到运营的全生命周期精益体系，为企业向互联网+转型提供了全面的支撑。
　　DaoVoice 平台现已经开放注册使用，目前并无收费计划。
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[ 责任编辑：张垞 ]
比特网 11:09:54
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1.1 数据的客观性
数据是量化事物的手段，投射到不同的人身上又会导致解读的结论偏差，
因此我们需要“求证”地分析第三方网站提供的调研数据（网站改版案例）。
大量的数据如何为我们所用呢。
大概包含以下几点：
明确问题本质；
了解产品业务；
大量深入的产品实践。
1.2 培养面对数据的“智慧”
好的产品经理需要学会控制自己的思维，感性的发散，理性的聚焦需要同时具备。
基本是靠反复的练习和大量的数据阅历练成的吧。
产品经理开始有意识的学习数据分析的时候应该从以下两点开始：
（1）学习如何提出数据统计需求
提出数据需求的过程，是一个“界定产品目的和目标，根据目标提出假设、预判产品效果”的过程，
要求对功能目标、功能预期效果有完整且清晰的掌握。
一个完整的数据需求包含：
功能设计方案、
功能目的和目标、
功能上线后需要跟踪的数据指标，
及指标精确定义。
网站注册流程需求案例：
（2）学习如何解读数据
对数据保持敏感，并能通过逻辑推理，进一步提出好的追问和假设，然后再通过数据或者其他手段来验证。
分清楚因果关系和相关关系，提出好的追问假设，在不同的维度拆分数据。
电商网站案例：
1.3 数据分析当中的“误区”
忽略沉默用户；
用户迫切需要的需求≠产品核心需求；
过分依赖数据会限制产品经理的灵感；
错判因果关系和相关关系；
警惕表达数据的技巧（控制折线图纵坐标范围混淆结论）；
不要妄谈大数据（大数据特征——要用全部数据、注重相关关系、全新的计算方法）。
二、获取数据——产品分析指标和工具
2.1 网站数据指标
网站排名工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名
网站监测工具：Google Analytics、百度统计、CNZZ
关键网站分析指标：访问量、访客数、浏览量、跳出率、页面停留时长、网站停留时长、退出率、转化率
访问量：Session
访客数：Unique Visitor，依据用户的设备、浏览器分配Cookie
浏览量：PageViews
页面停留时长：该页面的总停留时长除以该页面的访问量
网站停留时长：指访问一次会话的时间长度，等于网站所有访问量的总停留时长除以访问量
跳出率：网站的重要指标。等于只访问了落地页面的访问量除以总访问量。
退出率：等于从一个页面的退出次数除以访问次数
转化率：达成某种目标的访客数占总访客数(访客数换成访问量也是同样成立的)
2.2 移动应用类数据指标
移动应用主要指标
从获取用户到获得收入基本会经历以下几个过程：
用户获取、
用户活跃与参与、
用户留存、
用户转化、
获取收入。
下面依次介绍各个阶段的主要指标：
用户获取阶段：下载量(商店评分和排名)、安装激活量、激活率、新增用户数(一般就是新增设备数)、用户获取成本
用户活跃与参与阶段：日活跃用户数、月活跃用户数(可表示用户规模)、活跃系数(日活除以月活)、平均使用时长、功能使用率
用户留存阶段：次日留存率、7日留存率、30日留存率
用户转化阶段：付费用户比例、首次付费时间、用户平均每月营收(月收入除以月活跃用户数)、付费用户平均每月营收(月收入除以月付费用户数)
获取收入阶段：收入金额，付费人数
使用数据指标评价版本迭代效果的方法
留存率对比
核心功能使用率
使用率和继续使用率(代表功能的受欢迎程度)
对核心功能的促进效果(核心贡献的概念——举例：使用过功能A的听歌人数比例减去未使用过功能A的听歌人数比例)
移动应用分析工具
国内分析工具：友盟、TalkingData
国外分析工具：Flurry，Google Analytics
Crash分析工具：Crashlytics
2.3 电商类数据指标
电商类关键指标
销售额、购买客户数、客单价、购买转化率、UV、详情页UV、重点商品缺货率、妥投及时率
销售额：网站的收入(UV*转化率*客单价)
购买客户数：新老客户
客单价：销售额除以购买客户数
购买转化率：购买客户数除以访客数(UV)
详情页UV(IPV_UV)
分析数据指标方法
流量增长因素：PC/WAP端(不同媒体)，APP端(iOS&Android)
客单价增长因素：客单价等于人均购买件数*件单价
件单价(热销商品价格变动)
人均购买件数(组合装/单件装比例、推荐效果)
转化率因素：转化漏斗
电商网站的详情页来源一般分为：
直接落地到详情页
从首页进入详情页
从频道进入详情页
从分类页进入详情页面
从品牌页进入详情页
通过关联销售进入详情页面
UGC类数据指标
UGC产品参与度指标
访客数、登陆访客数及占比、沉默用户数及占比、平均停留时长、产出内容访客及占比(Lofter案例)
访客数：Web端访客数+移动端访客数
登陆访客数及占比：登陆的访客数占总访客的比例
沉默用户数及占比：超过7天未产生内容的账号数占总账号数的比例
平均停留时长：总停留时长除以访客数
优质内容评分
热度=分享次数+推荐次数+点赞次数
互联网产品指标思路
访客数和特征、获取渠道及渠道质量、访客参与深度、转化率和转化漏斗是否流畅
访客数和特征：访问时间段、访问地域、设备、网络
获取渠道及渠道质量：
基本思路：带来多少新访客、浏览深度如何、留存率和转化率
Web端：新访客占比(代表渠道拓展用户的能力)、跳出率、浏览页面数以及转化率
移动端：新设备占比、次日留存以及转化率
访客参与深度：跳出率、浏览页面数、转化率
转化率和转化漏斗是否流畅：
获取指标的方式
分析日志、分析工具获取(自定义时间、自定义转化漏斗)
三、分析数据——产品数据分析框架
3.1 基本分析方法
对比分析：横向对比，纵向对比(保证对比指标之外其他因素尽可能保持一致，比如通常在做新旧版本分析的时候会尽量选择两个版本发布初期的新用户)
趋势分析：整体趋势、周期变化、极值点
象限分析案例：渠道评估和优化(质量–数量)
交叉分析法：
案例：多维度的数据分析（ios和安卓下载数分析）
3.2 数据分析框架——AARRR模型
数据分析框架的作用
保证结果的准确性、可靠性、针对性
常见的分析框架(宏观，适用于管理和运营)
（1）PEST分析框架：
Political(政治)，Economic(经济)、Social(社会)、Technological(科技)，用于企业所处宏观环境的分析。
（2）5W2H分析框架：
What+Why+When+Where+Who+How+How Much,常用于决策和执行性的活动措施
（3）SWOT分析：
Strengths(内部优势)， Weaknesses(内部劣势) Opportunities(外部机会) Threats(外部威胁)
运用这种方法，可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等。
（4）SMART原则36大数据（http://www.36dsj.com/）
Specific(具体的)， Measurable(可衡量的)，Attainable(可达到的)，Relevant(相关的)，Time-Bound(有明确结束期限的)，常用于目标管理。
（5）4P理论36大数据（http://www.36dsj.com/）
Product(产品)，Price(价格)，Place(渠道)，促销(Promotion)，用于制定营销策略。
（6）AARRR分析框架
Acquisition(获取)Activation(激活) Retention(留存) Revenue(收入) Refer(推荐)
AARRR分析思路
AARRR模型应用
提升AARRR各环节指标的对应操作(渠道分析案例)
渠道分析案例
渠道分析案例
3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析
逻辑分层拆解
逻辑拆解【相关指标和核心指标存在逻辑关联】
分层拆解【同一层指标不相关】
逻辑分层拆解
漏斗分析法
关键路径的转化率、转化率对比分析、Google Analytics行为流
3.4 数据会说谎
改变坐标轴：添加趋势线及其公式
样本量的误差：决定样本量大小的因素(总体大小、总体内部差异程度)
平均数的数据谎言：当数据呈现正态分布，平均数才能近似代表整体的情况
辛普森悖论：数据集中的变量被分组，其相关性被降低或不存在相关性(注意不用混淆变量分组数据)
四、利用数据——数据驱动产品
4.1 数据应用的场景
需求分析阶段：36大数据（http://www.36dsj.com/）
对用户层面的需求，通过数据去伪存真。对公司层面的需求，通过数据验证并提供证据(网易考拉海购退出率案例)
产品设计阶段：
设计前——发现问题，设计中——辅助决策，判断思路(A/B test)，设计后——验证方案(对比核心指标)
4.2 数据驱动产品的方法
通过数据发现问题：
对导出率、跳出率、满意度、各端用户占比进行对比分析
确定改版数据指标：
综合用户需求和数据反映问题拟定核心指标
产品设计：
品牌调性(用户调研)、首页架构和陈列样式、展现形式
上线后的数据验证：
对之前的数据核心指标进行对比认证，并发现新问题
4.3 如何培养数据分析能力
心法层面：
好奇心、求知欲、观察生活
基础层面：
核心基础概念、基本统计原理
实战层面：
数据驱动产品闭环，熟悉业务，时刻关注数据、保持敏感
&em&精益数据分析&/em&完整版357页,还带书签目录,不是某些网络上的只有50页,绝对是内容完整,相信我,你值得拥有,学习数据分析和大数据分析师不二的选择。
&em&精益数据分析pdf&/em& 立即下载
上传者: __大雾__ 时间:
综合评分: 5 积分/C币:5
&em&精益数据分析&/em&-&em&pdf&/em& 立即下载
上传者: swing1221 时间: 2016-...
数据分析和用户增长的思维导图
数据分析，用户增长，是否感觉无从下手？ 本文介绍一种思维模式，避免只见树木，不见森林。...
没有更多推荐了，数据驱动大会
关于大会&&Introduction
『数据驱动大会』是由神策数据主办的年度数据分析行业盛会。大会以数据驱动为核心理念，携手全球合作伙伴共同构建开放、创新、共赢的数据科技新生态，为万千企业提供了一个以数据为核心的交流平台。
大会以行业论坛搭载培训体系的形式，强调与受众从理论前沿到落地实施的全方位互动，不仅从行业角度展示用户行为分析的应用现状,还力邀请国内外数据分析精英，分享大数据应用领域的实践经验。
『智能.追本数源』为本届大会的主题，强调大数据与人工智能之间的紧密联系，汇聚人工智能领域的智慧与创新成果，洞悉科学技术与各类商业模式结合下的创新为主导的未来业态。
重量级嘉宾&&Key Speakers
大会议程&&Agenda
主论坛：数据驱动行业分享
主题演讲：精益化数据分析+巅峰对话
发布预告：数据中心联盟用户行为分析标准
主题演讲：数据驱动深解 车品觉
主题演讲：重构数据根基，助力产品智能 桑文锋
发布预告：用户行为分析标准化介绍
主题演讲：AI时代——认知商业如何重塑企业数字化
圆桌会议：深度探讨大数据+AI
分论坛一：创新金融行业实战分享
翼支付：翼支付在互联网金融数据上的实践
神策数据：数据驱动在金融行业实践应用
短融网：数据驱动是金融科技的灵魂
广发证券：多维分析如何满足复杂业务需求
PPmoney：理财新手改版案例分享
分论坛二：新零售行业实战分享
CCFA：构建新的零售版图
百联：数据驱动如何助力全渠道转化
百果园：百果园新零售在数据化运营上的挑战
中商惠民：从用户画像洞察商超需求，重塑高效流通链
Today便利店：零售行业数据驱动的挑战与对策
熊猫优选：8年阿里系产品经验教你如何读懂用户
观远数据：数据重构人货场，打造智能新零售
分论坛三：人工智能前沿分享
旷视（Face++）：人工智能技术与商业化创新
第四范式：大规模机器学习在推荐系统中的应用
达观数据：文本挖掘技术帮助企业智能化运营
助理来也：用数据驱动打造行业智能助理
智齿科技：机器学习的商业应用
大数据思维与数据驱动 桑文锋
精益数据分析 & 哈佛神秘课程 Alistair Croll
数据驱动四环节之【指标体系建立】陈新祥
数据驱动之【渠道分析】宋星
数据驱动之【运营监控】桑文锋
数据驱动之【产品改进】杜明翰
数据驱动之【数据采集】曹犟
数据驱动之【建模】与【分析】陈新祥
浅谈数据驱动产品智能 房东雨
行业数据分析实践之【新零售】与【企业服务】 神策数据行业分析师
大会价值&&Key Takeaways
大数据与 AI：智能应用的背后是对海量数据的处理和学习，微软、百度等国内外领先服务商倾情分享大数据与人工智能时下的热门话题，以及如何利用数据驱动未来。
AI 前沿分享：人工智能论坛将齐聚人工智能行业领袖，共同探讨全球人工智能的现状，场景化应用及商业化变现趋势，进一步帮助业内人士解决企业现在面临的各种挑战和难题。
垂直行业洞察：不能结合场景，数据驱动永远是一句空谈。金融和零售两大行业的分论坛汇集专家学者一起从拉新、留存、个性化推进等方面共同探索大数据在行业领域深度应用与价值，推进大数据及创新科技在企业的应用。
精益数据分析：阿利斯泰尔·克罗尔亲临大会现场，为你揭秘如何实现精益化数据分析，并于大会第二天提供精益数据分析相关专题课程，知道如何将数据驱动理念应用到产品和服务中。
数据驱动：前百度大数据部负责人，神策数据创始人 & CEO 桑文锋带领数据分析核心团队讲解如何落地数据驱动，场景结合技术，深入浅出的剖析数据驱动的最佳实践。
营销转化：国内网站分析和互联网营销数据分析专家——宋星会带来一堂生动的数据分析实战讲解，揭示如何通过用户行为数据分析，快速提升营销和运营转化。
参会门票&&Tickets
注：A、B、C类票均不包含专题研讨会及一对一专享总裁教练课程。了解更多详情，请参见“Alistair Croll”专属内容介绍。
北京丽亭华苑酒店
地址：北京海淀区知春路 25 号，近地铁知春路站
媒体及市场合作咨询
联系人：李文琳
企业服务联盟
战略媒体支持
Alistair Croll 精益数据理念在全球的践行
【还原最真实的北美大数据应用现状】阿利斯泰尔o克罗尔：北美创业公司业务增长三大引擎是用户黏性不断提升、病毒式口碑传播、实现客户付费意愿与持续变现；北美大型或成熟型公司，如 Facebook、Amazon、Google、微软、苹果等，正在通过数据驱动寻求市场转型方向和业务探索。尽管如此，北美市场并没有想象中那么好，北美企业通常会使用数据、却忽略数据源的重要性和真实性，而商业决策好坏很大程度是取决于数据源。实现数据驱动的关键在于，如何以创造性和高效的方式找到、收集、并利用数据。
中西巅峰对话——前沿数据驱动实践及趋势
【大数据应用将逐步从商业领域快速扩展至消费领域】未来数据获取渠道和交互方式的改变，更多来自于传感器与物联网的数据会得到应用，大数据将从政府、军事、商业独家掌握中获得自由，并更多地服务于普通消费者。随着 AI 算法不断演进，数据底层基础建设夯实程度，会影响 AI 在企业的应用落地，AI 真正发挥力量需要依靠优质和真实的数据源。
工信部信通院解读大数据产业发展在中国
【大数据产业由核心业态、关联业态和衍生业态构成，2020 年将达 600 亿元规模】2016 年，信通院预测我国大数据核心产业规模是 168 亿元，广义口径统计接近 1000 亿元，国内未来 5 年的平均增速是 30%，核心产业在2020年接近 600 亿元的规模。据 IDC & Wikibon 统计 2016 年全球大数据核心产业规模在 300 亿美金量级，未来 5 年的平均增长率在 20%，从增长情况来看，中国大数据产业的发展在全球独树一帜，发展前景好于全球平均水平。
车品觉：企业落地数据驱动的八大步骤
【大数据不是万能解决方案，体系化地应用于商业和经营分析才会真正发挥价值】企业大数据的全过程应用会包括数据处理、算法、产品以及具体业务，这一连串的应用是相辅相成，缺一不可的。一家成功的企业发展必经8个步骤：1. 关注决策的过程。加强数据分析能力；2. 建立数据资源，整理数据标准；3. 形成管理规范，建设数据管理平台；4. 建立海量数据的深入分析能力；5. 建设外部数据的战略储备；6. 建立数据的外部创新能力；7. 推动自身数据的开放与共享；8. 数据产业的战略布局。前 3 点都是传统意义上各家企业都能做的。第4点是企业成功与否一个分水岭，能否建立海量数据的深入分析能力非常重要。
桑文锋：实现产品智能化如何进行数据根基建设
【围绕数据流处理，夯实底层数据基础建设，让产品本身具备学习能力】数据处理归根到底就是一条流，包括五大环节：第一是数据采集，第二是数据传输，第三是数据存储建模，第四是数据查询，第五是可视化 BI。底层数据采集把各种各样的数据建好，保障数据准确性与质量，然后通过 PaaS 平台，把底层查验结果开放出来，上层做各种产品应用、推荐、风控、CRM系统对接及AI应用。产品智能化的实现，是在数据基础上，加上一定的策略算法回归到产品中，让产品本身具备学习能力。企业需要考虑整个大数据分析平台的开放性，底层数据开放、查询接口开放等，这样在企业进行业务深度场景化应用才可能实现数据驱动。
IBM火雪挺：“ AI ‘人机共生’时代，认知商业如何重塑企业数字化”
【技术不是 AI 的瓶颈，商业环境和业务执行力在 AI 应用落地方面至关重要】IBM 商业价值研究院最新调研显示，73% 的 CEO 认为，人工智能将为企业的未来起到重要作用。其中，74% 的 CEO 认可认知在客户服务方面的价值。AI 的场景复杂切多，整个 AI 领域目前有挑战是正常的，技术已经不再是瓶颈，瓶颈反而是在商业环境、业务执行能力和自己的想像力。在快速变革的时代，新的工作方式、新的生意模式、新的运营体系，正在推动企业数据化重塑，而重塑的核心就是体验——如何为用户、员工和其他相关者创造差异化的新型体验。认知系统能够不断构建知识，学习和了解自然语言，进行推理，与传统可编程系统相比，更能与人类进行自然互动。
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【大数据星火联盟旨在加速企业在大数据、人工智能和云计算领域的创新】神策数据联合 UCloud、旷视 Face++、第四范式、Ping++、智慧芽、荣之联等公司成立“大数据星火联盟”，目前已有十家企业。联盟旨在加速企业在大数据领域、人工智能领域、云计算领域的创新，通过优质资源共享，助力企业完成核心业务的全面数字化和信息资源的创新应用。除推动中国数据化进程外，神策数据正在联合中国的各行各业及生态体系的优秀合作伙伴，加强业内的技术交流与合作，以最低成本、最优产品组合方案和服务体系，共同推动中国企业大数据进程、提升数据应用效率、实现业务创新。
数据驱动先锋人物圆桌会议
【全球“大数据+AI”应用前沿探讨】在全球前沿数据应用与实践分享之后，微软加速器CTO & 管理负责人王雷、IBM资深咨询负责人火雪挺、车品觉、宋星、桑文锋展开圆桌会议，针对“中美相比，中国数据驱动的大环境具有哪些优势？”“中国大数据与人工智能的应用程度如何？有哪些瓶颈亟待突破？”“人工智能+大数据，如何赋予各领域、各领域智慧与创造力？”“展望大数据推动人工智能发展的N 个趋势”等问题展开深入探讨。
张光胜 翼支付大数据中心负责人
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陈新祥 神策数据分析师总监
数据采集普遍面临着缺乏行为数据、数据杂乱差、行为和业务数据无法打通三大问题，数据应用面临时效性低、分析频次和深度少、缺二次开发和应用等问题，从广发证券、余额宝等真实客户案例情况出发并逐一突破，强调企业应该重视数据根基的构建，且数据驱动的本质是驱动效率的提升。
杨夏耘 短融网平台副总裁 & CTO
重点介绍资金端数据运营、资产端数据风控两大部分。在金融行业中，资金端面临新增用户增长放缓、渠道质量逐步下降，获客成本骤增的现状，因此金融平台要做好细活，实现精细化数据运营：资金端运营应该关注获客成本、用户终身价值、回收期等核心指标，并详解运营的核心工具、用户数据建模（用户流失预警建模等）。在资产端，中国城市和农村农村信用状况层次不齐，他介绍了车农贷数据风控实践——评分卡调优，详细解读建模方法、变量筛选、变量分箱、逻辑回归建模与评估、创建综合申请评分卡的全过程。
王环 广发证券大数据分析项目负责人
行为数据面临来源分散、接入场景复杂、业务多元、分析需求多样化等挑战，2009年到2016年广发证券从0到1搭建的公司大数据平台与应用团队，通过用户行为数据进行用户画像，在营销平台、智能投顾、智能客服方面都进行深入的应用。
徐美玲 PPmoney 理财产品 & 用研负责人
PPmoney 借数据在需求分析与判断、产品设计决策、上线效果验证与诊断、迭代及持续性优化四方面应用深入。例如，PPmoney新手一期改版后，一屏聚焦安全露出+福利体系+快捷转化+阶段引导；二屏说服教育+产品页体验标引导延续，同时合理设置注册、体验金、首投成功出口配置化及衔接等。
田芮丰 CCFA行业创新与发展部副主任
良好的消费体验是零售能够立于不败之地的原因，目前消费者呈现渠道多元化、网购社交化的特点，零售数据化转型的十个要点：核心流程数字化、数字化客户一致精准体验、全渠道出点和内容、数字化商品和服务、数字化供应链、数字化转型战略、领导力和变革管理、数字化平台运营、人员数字化基因培育、生态系统构建。
赵军科 百联大数据总监
零售的发展已经从“先货后人”到“先人后货”。过去线下数据采集是一个难点，目前线上的流量已经到了瓶颈，百联和神策正在做探索如何把线下做强。转型中的百联，最初是线上和线下的双向引流，结果并不尽人意。百联经历了从依靠运营经验到依靠数字。例如，百联的平面化工具把所有的商品通过销售的维度，或者是通过购销的维度进行量化和打分，找到目标和瓶颈等。与过去最大的不同是，百联所有的工作都围绕着人货场、围绕“新”。
付凌峰 百果园数据中心 AI 负责人
百果园通过八大分析体系，实现精细化运营，数据平台与 BI 的融合更是实现了运营监控、数据分析、可视化分析、预警提示、数据发布、业务预测、作业协同的真实应用场景。其中数据采集包括会员系统、门店、APP：将顾客标签分为动态和静态，标签积累和业务结合，驱动业务日常管理和经营；传感器来获取客流及客户贡献，将果品选择与摆放实现数据化；APP丰富用户行为数据采集。
李超 中商惠民研发总监
成本、效率、客户体验是零售的本质。中商惠民实现商品精细化运营、客户精细化运营、仓配精细化运营。其中，通过用户数据实现客户价值分析与评估，包括品类监控、判断活动对用户行为的影响、销售策略调整等，且将低频客户转为高频客户，提高客户的订单质量。例如，通过客户订货能力、忠诚度和对价格的容忍度，差异化经营月订单五百与订单一万的客户等。整个运营过程是一个思维分散到统一的过程。
王楠 普华永道风险与控制服务 大数据产品总监
数据推动业务决策是一个比较完整的生态系统，并不是简单依靠技术能解决的，包括企业文化与理念、企业战略、运营流程以及各方面的配合，这是企业数字化转型成功的保障。To B 和 To C 的企业数据要求差异很大，To C 数据便于集中处理，而To B 割裂性比较强，且不同规模的零售行业的数据质量和分布差异很大，无论如何夯实基础是非常重要的事情。无论是对企业业务流程的分析、采购流程的分析，导致前期收集的数据质量是打折扣的，后端做的算法再好，出来的结果也是有问号的。
姚军勇 Today 今天便利店信息技术负责人
“断”、“慢”、“缺”、“限”四个字介绍了企业数据分析系统常见痛点，“断”即系统间数据不通；“慢”指查询效率低下；“缺”是数据缺失；“限”指“第三方接入受限。针对此，提出解决思路：孤岛打通、同一仓库、统一服务，简称“通”、“同”、“统”，同时详解实践。
陈运文 达观数据创始人 & CEO
【文本挖掘技术帮助企业智能化运营】文字数据处理的本质是信息的抽象提炼，用计算机自动化处理人工的工作。计算机阅读文本有三大困难，字词关系的理解，歧义语义的处理，多样句式结构。知识图谱的作用是沉淀领域知识，利用这些结构化的背景知识更好的理解文本语义。知识图谱的核心在于构建｛实体E - 属性A - 关系R｝三元素。确保文本挖掘技术效果的两个要点：因地制宜，要针对特定应用场景来定制语言模型；需要具备持续学习的能力，确保泛化能力不下降。文本挖掘应用类型分为抽取、划分、转化、合成。
周开拓 第四范式互联网业务负责人
【基于大规模机器学习的推荐系统】个性化推荐是机器学习和大数据驱动的主要战场。机器学习的精准、智能和高效为企业持续创造价值。精准——使用全量数据而非抽样统计,支持万亿级特征来实现真正个性化客群与场景细分；高效——针对万亿级别特征的运算,可以实现毫秒级响应；智能——针对变化的环境,缩短决策迭代速度至分钟级。
胡一川 来也联合创始人 & CTO
【用数据驱动打造行业智能助理】知识挖掘与智能问答，智能助理背后的是多种技术的共同作用。大数据底层设施已经夯实，移动支付完善+自然交互广泛+底层计算机技术发展，可以实现以智能助理为代表的各种人工智能产品的智能化自动化。这是技术发展的时代，更是众多大数据+人工智能模式的产品开花结果真正实现商业价值的时代。
谢忆楠 旷视（Face++）副总裁
【人工智能的双重驱动力】人工智能已经在细分赛道展开激烈竞争。通过刷脸解决付款、认证等问题，提供便利服务，是大数据+人工智能的高级应用。基础数据的夯实与算法的成熟演进相结合，才能实现实时准确的用户人脸识别。科技的赛道已然开始细分，不同场景对应不同市场，找到自己最擅长的部分，才能走得更高更远。
数据分析精英训练营
『数据驱动大会』是由神策数据主办的年度数据分析行业盛会。大会以数据驱动为核心理念，携手全球合作伙伴共同构建开放、创新、共赢的数据科技新生态，为万千企业提供了一个以数据为核心的交流平台。
『数据驱动大会』以行业论坛搭载培训体系的形式，强调与受众从理论前沿到落地实施的全方位互动，不仅从行业角度展示用户行为分析的应用现状,还力邀请国内外数据分析精英，分享大数据应用领域的实践经验。
本届大会以『智能.追本数源』为主题，强调大数据与人工智能之间的紧密联系，汇聚人工智能领域的智慧与创新成果，洞悉科学技术与各类商业模式结合下的创新为主导的未来业态。
9:00 - 09:30
桑文锋神策数据创始人 & CEO
大数据思维与数据驱动
09:30 - 10:15
Alistair Croll企业家 & 哈佛商学院访问执行官
精益数据分析 & 哈佛神秘课程
10:15 - 10:55
陈新祥神策数据分析总监
数据驱动四环节之【指标体系建立】
10:55 - 11:35
宋星数据分析在中国创始人
数据驱动之【渠道分析】
11:35 - 12:15
桑文锋神策数据创始人 & CEO
数据驱动之【运营监控】
14:00 - 14:30
杜明翰神策数据产品总监
数据驱动之【产品改进】
14:30 - 15:00
曹犟神策数据联合创始人 & CTO
数据驱动四环节之【数据采集】
15:00 - 15:30
陈新祥神策数据分析总监
数据驱动四环节之【建模】与【分析】
15:30 - 15:45
15:45 - 16:25
房东雨神策数据架构师
浅谈数据驱动产品智能
16:25 - 16:50
朱静芸神策数据分析师
带你践行行业数据分析之【新零售行业】
16:50 - 17:15
李金霞神策数据分析师
带你践行行业数据分析之【企业服务】
桑文锋：大数据思维与数据驱动
【数据驱动的真正价值】数据驱动的真正价值有四大部分 1、数据驱动商业决策：包括产品方向与战略 2、数据驱动营销、产品和运营：渠道营销、运营监控、产品迭代。 3、用数据说话：管理提效、拒绝虚荣指标、OKR 与 KPI 4、数据驱动产品智能：打造会“学习”的产品 真正实现数据驱动，需要做好四个关键环节：数据采集->数据建模->数据分析->指标体系
Alistair Croll：数据驱动的指标建立
【你的公司在什么阶段，如何聚焦正确的指标】Alistair Croll 强调：一个真正好的指标，必须是简单易懂的、可比较的、比率的、可以指导你改变行为的。而精益数据分析五大阶段包括移情、粘性、病毒性、营收、规模化。在不同的发展阶段，找到一个有先见性和因果性的正确指标，将会发挥巨大的威力。超过十个案例剖析深度解读如何找到你的关键指标。
数据分析总监：数据驱动四环节之【指标体系构建】
【如何建立完整的指标体系】指标体系的最大意义就是让你了解公司和产品的业务现状。海盗指标法在指标体系建立中依然有着重要的业务意义，无论是对不同角色的拆分还是对业务（线）的拆分，一套完整的指标将成为公司数据驱动的风向标，让数据分析在正确的道路上驱动业务发展。
宋星：数据驱动之【渠道分析】
【互联网营销提升的密码】竞争的优势源于营销每个环节的品质。核心的三个环节包括获客、承接／互动、转化／维系。每个环节都有其与人群、成本、生命周期相关的“密码”公式，帮助你从目标到指标，从流量到转化全面把控营销品质。
桑文锋：数据驱动之【运营监控】
【运营视角的触达、激活、留存、引荐和营收】用户触达强调渠道的监控；真正的用户激活远不是产品中的几次点击，而是让用户真正找到产品核心的价值；提升留存的四大手段——消息推送、魔力数字、用户分群、流失预测；用户的有效引荐邀请发出量、接受量和展现量都是必要的效果追踪指标；对于营收分析，一定需要新增付费用户数结合付费转化率的多维分析。
产品设计总监：数据驱动之【产品设计】
【数据驱动产品迭代的方法和实践】如果把产品改进作为一个实验或是一个工程来看待，那驱动就是瞄准器、数据是追溯还原现场的材料。用一套方法去思考：定义问题——提出假设——设定目标——调整、确定结果。无论是还原用户现场、试错改进方案、推理设计，都是需要数据支撑。
曹犟：数据驱动四环节之【数据采集】
【没有任何一种采集方法是完美的】数据采集是一切应用的基础。对于线上的用户行为数据采集，客户端采集直截了当，更贴近产品，但传输实效性、数据可靠性和采集能力都存在缺陷。而后端采集很好的解决了客户端采集存在的问题，却也必然带来了一定门槛和工作量。一句总结：一切应该从需求出发，根据需求选择合适的数据采集方案。
数据分析总监：数据驱动之【建模】和【分析】
【如何从业务需求出发，构建数据分析模型】做数据分析，基础的概念需要准确的理解。例如指标与维度，事件与用户，这些要素构建了多维的行为事件模型，从而建模出漏斗分析、事件分析、留存分析、用户分群、用户路径、点击分析、分布分析、行为序列和属性分析等多种模型。结合不同的业务特点，选择有效模型追踪效果、洞察原因，实现端到端业务的数据驱动。
资深数据架构师：浅谈数据驱动产品智能
【产品智能？机器学习？用户画像与个性化推荐？】产品智能是通过收集数据，运用强大的工具和算法得出新的结论、创造知识、改进产品、提升用户体验。对于机器学习，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。具体的应用包括用户画像，可细分为User Persona 和 User Profile，需要完整的标签体系；和基于大众行为的个性化推荐，现场解读深度案例。
行业数据分析师：数据分析践行之新零售行业
数据视角的“人”“货”“场”】无伦是零售订货O2O 社区模式，还是典型的线下便利店场景，亦或是大型商超的全链路数据分析，同样需要回归“人”、“货”、“场”，抽象核心事件和属性，构建指标分析体系，采集并整合线上、线下数据，打通用户 ID ，实现属于公司自己的“全链路”数据驱动体系。
行业数据分析师：数据分析践行之企业服务行业
【 ToB，也离不开数据对产品和售前售后的驱动】让全数据流程运营，成为你的核心竞争力这包括了：1. 打通从营销到线索到订单的数据流，建立实现标准化和规模化的基础，提高效率；2. 让产品迭代以客户价值为中心，解读客户数据；3. 更好的优化生命周期各项健康指标，提升数据运营能力
阿利斯泰尔·克罗尔 Alistair Croll
企业家 & 哈佛商学院访问执行官 & 行业专家 & 作家
1999年，创办用户体验管理先锋公司 Coradiant，后被BMC收购。先后担任 Google、DHL、Recruit Holdings、BBC、华为、Capital One、the White House、Unisys、Naspers、Teradata等公司和组织的战略顾问。
哈佛商学院访问执行官
作为哈佛商学院访问执行官，开设“大数据与批判性思维”课程，教授如何利用数据高效工作的思维技巧。
在美国、加拿大等地运营孵化器和加速器，包括 Enterprise Cloud Summit、the International Startup Festival、Strata、Pandemonio、Interop
& Cloud Connect，是大数据、云计算、人工智能等领域全球顶尖会议的联席主席。
参与撰写过四本科技与创业类书籍。其中最畅销书籍是精益数据分析（Lean Analytics），被翻译成八国语言销售，目前中国已印第十版。《精益数据分析》汇聚了 100 多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了
30 多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。
Alistair Croll 将在此次大会中提供的演讲和培训包括：
主题演讲：如何进行精益化数据分析+巅峰对话
“创业创新企业管理”专题研讨会（限10人）
哈佛商学院培训课
一对一专享总裁教练课
“精益数据分析”专题研讨会（限10人）
一对一专享总裁教练课
“创业创新企业管理”与“精益数据分析”专题研讨会
随着我国创业创新国家战略日程的推进，创业已从最初的跟风式逐渐向精益型创业转变；而在互联网+战略推进下，各行业领先企业正在不断进行数字化或互联网+创新试点，加入产业升级和行业创新的浪潮。数据驱动，在创业创新这一大浪潮中，承担着不可或缺的角色，各种规模的组织，应该如何使用数据驱动理念和方法，做出更具竞争力的决策？探索出更适合行业和企业发展模式的路径？
本次数据驱动大会特设由 Alistair Croll 先生亲自带领的两场专题研讨会，聚焦中西方创业创新典范企业，在企业管理、精益数据分析等方面的实战经验，启发式学习、分享交流，国际视野、思想碰撞，带您领略不一样的创始人、投资人、企业家和创新者的成功经验。
本次专题研讨会，主要针对企业高管、首席数字官、数字化转型和创新类项目负责人、从事数据科学或大数据分析等领域的专业人士。
一对一专享总裁教练课程
为了更好地向企业传达精益化数据管理理念，同时也为了更好提升企业管理者的数据管理技巧。本次大会还特设两个一对一专享总裁教练营课程名额，每次一小时，由 Alistair Croll 先生一对一亲自指导和互动。适合企业高管、创始人、CEO或组织机构掌舵人等参与，有意者可预先提交企业资料和期望探讨的主题。
想了解更多关于专题研讨会及一对一专享总裁教练服务的嘉宾，欢迎与我们取得联系：
联系人：姜津
Wechat：jennyjiang0516
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神策网络科技（北京）有限公司
联系我们：
地址：北京市清华同方科技广场 D 座东楼 19 层
Alistair Croll&&&&哈佛商学院访问执行官，Coradiant 公司联合创始人
Alistair Croll（阿利斯泰尔·克罗尔），企业家、作家、哈佛商学院的访问执行官。
1999年，他联合创办用户体验管理先锋公司Coradiant，后被BMC收购。先后担任 Google、DHL、Recruit Holdings、BBC、华为、Capital One、the White House、Unisys、Naspers、Teradata等公司和组织的战略顾问。
从业以来，花费大量时间研究各种规模的组织如何使用数据做出优良决策、加速创业过程。同时，在美国、加拿大等地运营孵化器和加速器，包括 Enterprise Cloud Summit、the International Startup Festival、Strata、Pandemonio、Interop & Cloud Connect，是大数据、云计算、人工智能等领域全球顶尖会议的联席主席。
作为哈佛商学院访问执行官，开设“大数据与批判性思维”课程，教授如何利用数据高效工作的思维技巧。
参与撰写了四本科技与创业类书籍。最畅销书籍——精益数据分析（Lean Analytics），被翻译成八国语言广泛传播，中国已印制第十版。书中汇聚了 100 多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了 30 多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。
车品觉&&&&国信优易数据研究院院长，红杉资本中国基金专家合伙人
车品觉，畅销书《决战大数据》作者、红杉资本中国基金专家合伙人、国信优易数据研究院院长、滨海泰达物流非执行董事
其它重要角色：
香港特区创新科技及再工业化委员会委员、贵阳市大数据委顾问、上海市司法局大数据实验室专家、CCF大数据委副主任、乌镇智厍理事
浙江大学管理学院兼职教授、清华大学（大数据项目）教育指导委员、Advisory Committee of Big Data institute - HKUST
全国信标委大数据标准工作组副组长()、原阿里巴巴集团副总裁、原阿里健康独立董事、原阿里数据委员会会长
2014年领导阿里数据团队获得Top CIO评选为中国最佳信息化团队2017年被国家信息中心选为中国十大最具影响力大数据企业家
拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到见解；亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等。
宋星&&&&互联网数据官创始人，网站分析在中国创始人
宋星是网站分析和互联网营销分析公认的开创者和教父级专家。由他创建并全文撰写的“网站分析在中国”博客在国内互联网行业中脍炙人口，创立 9 年来拥有近 200 万读者。宋星服务过超过 20 家全球 500 强企业。
宋星全程讲授的公开课《数据驱动的互联网营销和运营大课堂》在1年时间内，在北京、台北、上海和深圳多地连开7场，其分享的干货深受学员喜爱，并在互联网营销和运营领域获得了广泛的赞誉和极高的声誉。
宋星目前任阳狮媒体集团（Publicis Media Group）数据解决方案总经理。在此之前拥有多个行业顶尖企业的任职经历：曾任百度广告主商业咨询总经理，以及 Adobe Omniture（现改名为Adobe Marketing Cloud）事业部大中华区的首席商业咨询顾问。曾在中国、澳大利亚及美国工作，为客户提供 Omniture 产品（即现在的 Adobe Analytics）的业务咨询及互联网运营分析和优化服务。在加入 Adobe 之前，宋星曾被任命为 Omnicom Media Group的监测与分析业务负责人（M&A Head）。
桑文锋&&&&前百度大数据部技术经理，神策数据创始人兼 CEO。
2007 年浙江大学计算机科学与技术专业硕士毕业，随后进入百度负责“百度知道”产品线并开始组建团队，在 Hadoop 技术上不成熟的年代，从零到一构建百度用户日志大数据平台，支持百度数十条产品线，日处理数据量达数 10 PB。在百度任职8年，历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理；他的工作覆盖了数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎、数据可视化等。
2015 年从百度辞职，创立神策数据，凭借用户行为分析平台“神策分析”，覆盖了互联网、金融、零售快消、高科技、制造等 400 多家行业领先的付费企业客户，得到红杉资本、DCM、线性资本、明势资本、薛蛮子等著名投资人的持续投资。
在文锋的带领下，神策数据的团队正在通过扎实的技术打磨和给客户带来价值的理念，更积极、创新地加入企业基础数据源建设、互联网+创新业务发展、大数据技术的深化应用，与各行业领先企业一起构建可持续竞争力，为客户带来价值、重构中国互联网数据根基。
田芮丰&&&&中国连锁经营协会行业创新与发展部副主任
2015年加入中国连锁经营协会，现负责协会零售技术创新、供应链专业委员会、战略合作伙伴等工作。
2016.12-今 中国连锁经营协会行业创新与发展部副主任，负责零售技术创新、供应链专业委员会、战略合作伙伴
中国连锁经营协会行业创新与发展部主任助理，组织成立供应链专业委员会
5.6 中国物品编码中心应用推广部，负责商品条码行业推广（零售、物流、供应链）、国际交流与合作、中国ECR委员会（以零供协同为核心）
参与制定：GB/T
托盘编码及条码表示；SB/T
零售箱码应用指南
参与撰写：《中国零售业箱码推广实施指南》
王雷&&&&微软加速器CTO兼管理负责人
王雷先生2016年2月加入微软加速器，现任微软加速器·北京的驻企技术官兼管理负责人，全面负责微软加速器·北京在中国的技术创新、企业招募、创业服务、资源整合、战略合作。
王雷先生擅长将行业应用与技术创新相结合，为微软加速器制定创新技术发展战略，率先在中国提出并推广“资源聚合、生态共享”新一代创业加速器的品牌升级理念。
王雷先生同时也是中国云产业联盟副秘书长、博雅大数据产业联盟专家、以色列经济与产业部中以加速器项目首批特聘导师、中关村创业大街全球创新社区首批创业导师。
王雷先生在微软工作6年，作为微软云技术和客户在中国的开拓者，负责过微软Azure云产品落地和市场拓展、销售推广和合作伙伴关系，将微软云在大企业标杆客户和合作伙伴成功应用，成功完成了微软Azure云的第一批客户上线，包括央视网春晚直播项目，文思海辉云解决方案迁移，用友畅捷通产品SAAS，蒙牛企业门户，社交CRM SAAS等众多项目的上线。
王雷先生还曾在英特尔、戴尔、惠普等跨国企业担任企业解决方案的高级管理职位。
李超&&&&普华永道合伙人
李超先生是普华永道合伙人。李超先生在普华永道中国和澳大利亚拥有14年为世界500强级别企业提供各类咨询服务的经验，是国内会计信息化、审计信息化、企业级大数据分析等领域的资深顾问之一。
2012年，受中华人民共和国财政部推荐成为国内会计信息化领域唯一任职于国际组织的技术专家。李超先生持有澳大利亚注册会计师（CPA）、国际注册内部审计师（CIA）、国际注册信息系统审计师（CISA）和国际信息系统风险专业资格认证（CRISC），并担任中国财政部管理会计咨询专家、中国财政部会计信息化质量审核委员会委员、XBRL国际组织最佳实务委员会委员等外部职位。
火雪挺&&&&IBM 全球企业服务咨询部资深咨询顾问
火雪挺是IBM公司全球业务咨询服务部认知与分析部门的资深咨询经理。在数据行业工作十余载，在人工智能、数据咨询、数字化战略与转型、数据分析与治理、商业智能与认知计算领域有相当丰富的经验。
曾为跨国车企商业智能项目、电信制造企业商业智能与数据仓库项目、零售企业数字化战略与转型规划项目、消费品企业数字化转型与运营优化项目等数十个大型数字化转型项目提供深度咨询服务。
谢忆楠&&&&旷视（Face++）副总裁
十三年市场与品牌传播经验，历任中国中央电视台、易观国际、奇虎360等多家媒体与互联网企业负责市场品牌项目。
2014年加入旷视科技，整体负责人工智能商业化的市场与品牌规划，逐步将AI技术不断清晰化，树立“刷脸技术”的中国影响力；旷视相继凭借“刷脸支付”技术入选2017年全球十大前沿科技，2017年全球最聪明公司50强第11名，并作为创新代表在2017年上半年经济总结会议为包括总理在内的政府班子进行技术创新汇报。
周开拓&&&&第四范式互联网业务负责人
周开拓本科毕业于北京大学数学系，后在University Of Virginia获得统计学硕士学位，曾任职于世界上最大的农业机械生产商John Deere，负责利用机器学习技术进行农业经济预测，之后加入了淘宝网，负责在线推荐系统的设计和算法工作。
加入第四范式后，负责第四范式在互联网领域的产品、业务。基于第四范式在机器学习领域的核心竞争力，帮助互联网公司实现AI转型。
陈运文&&&&达观数据创始人 & CEO
陈运文，达观数据创始人 & CEO，国际计算机学会（ACM）会员
陈运文博士毕业于复旦大学计算机专业，目前是国际计算机学会（ACM）会员和中国计算机学会（CCF）高级会员，在数据挖掘和计算机信息处理领域有30项国家发明专利，在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次代表中国参加国际数据挖掘竞赛并获得ACM冠军荣誉。
创业之前，曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理、推荐和搜索技术等方面有丰富的研发和管理经验。
2016年，陈运文创立达观数据，带领团队为电商、新媒体、金融等行业客户提供高质量的大数据挖掘技术服务。成立伊始即获真格基金、众引传媒集团、盛大集团、掌门科技等国内多家知名投资机构千万级联合注资，并于2017年获得了软银赛富领投、方广资本跟投的5000万元A轮融资。
2017年5月，达观数据与神策数据达成战略合作，着力于产品研发和市场开拓，构建大数据产业新生态。
徐懿&&&&智齿科技CEO
徐懿，智齿科技 CEO，福布斯中国 30 岁以下精英榜
徐懿层任上市公司产品经理,负责全系列产品的生命周期管理;对产品体验设计、产品推广有丰富的经验。2013年8月创立智齿科技,担任智齿科技 CEO, 负责公司战略统筹及企业管理。
在徐懿的带领下，智齿科技智齿科技专注于智能客服领域，旗下智齿客服系统将自然语言理解、机器学习及大数据技术有效整合，构建了包括云呼叫中心、智能机器人客服、人工在线客服、工单系统、智齿360在内的智能全客服平台。
截止 2017 年 6 月，企业用户注册量超过 60000+，包括乐视、宜信、爱钱进、前海人寿、滴滴出行、PP租车、本来生活、roseonly、新东方、VIPKID、蓝港互动等行业领军企业已成为智齿的小伙伴，覆盖经济金融、教育培训、电商、企业服务、生活服务等多元领域。
2017 年 5 月，智齿科技获得拓尔思、界石资本领投，IDG、金科君创跟投的 5000 万人民币 B 轮融资，企业发展进入快车道。徐懿本人也跻身 2017 福布斯中国 30 位 30 岁以下精英榜。
张光胜&&&&翼支付大数据中心负责人
张光胜先生是翼支付大数据中心负责人，着力发展基于运营商和互联网金融的数据价值提升。
张光胜先生在通信和金融领域从业超过12年，曾任职于华勤通讯、SK电讯等公司，从事电信运营商数据价值挖掘和互联网金融大数据应用场景建设与服务。其专注的领域包括：运营商数据挖掘、金融风险控制、反欺诈、数据征信等。
杨夏耘&&&&短融网平台副总裁兼CTO
杨夏耘，短融网平台副总裁兼 CTO，原农行互联网金融开发部负责人
杨夏耘先生拥有北京大学金融学硕士学位和中央民族大学计算机学士学位。大学毕业后一直就职于中国农业银行软件开发中心，是农行软件开发中心最早的成员之一，参与和领导过农业银行各个系统的开发管理工作，并担任互联网金融产品研发部负责人。
杨夏耘先生有15年金融产品设计和研发的从业和管理经历，拥有丰富的金融和互联网产品视野和行业经验，现任短融网平台副总裁兼 CTO 职务，全面负责短融网的 IT 战略、产品开发以及公司信息系统的研发和管理工作。
短融网是国内专注于短期投融资业务的创新型互联网金融平台。自成立以来受到了资本市场的关注与认可：2014 年 10 月获得启赋资本领投的千万美金级 A 轮融资，随后于 2016 年 1 月，获得知名上市集团企业辅仁集团的 3.9 亿 B 轮融资。平台迅速发展，目前已成为互联网金融领域极具竞争力的平台之一。
王环&&&&广发证券 大数据分析项目负责人
2007年毕业后加入华为研究部门，从事电信、互联网前沿技术预研、原型实现，先后从事过广告平台、机器学习平台研发。
2014年加入腾讯，参与QQ浏览器的文本挖掘相关工作。
2015年底加入广发证券，负责流式计算、实时分析、用户行为分析等平台建设。
徐美玲&&&&PPmoney 理财产品 & 用研负责人
浙江大学心理学硕士，从业以来一直深耕于互联网行业，曾任职于淘宝网、阿里巴巴集团、网易游戏等知名企业，先后涉足数据分析、市场研究、用户研究、产品设计等多多个领域。2016 年进入互金行业，负责从数据采集、数据体系搭建到用户研究、产品体验及产品设计的实际应用等，对用户行为分析与研究有着非常深厚的经验积累。
胡一川&&&&来也联合创始人& CTO
胡一川，联合创始人 & CTO，前"今晚看啥"联合创始人
胡一川先生于清华大学硕士毕业，之后前往宾夕法尼亚大学并拿到电子与系统工程系博士学位。回国开始创业，作为联合创始人创立了影视推荐引擎"今晚看啥"，并被百度收购。后加入百度任资深架构师。
2015年合伙创立来也，专注于智能对话技术，愿景是让每个人拥有助理。C端产品"助理来也"是微信上最受欢迎的在线助理产品，提供日程、打车、咖啡、跑腿等 30 余项技能。B端产品"吾来"通过智能对话技术帮助企业客户打造行业助理，已在母婴，商旅，金融和汽车等行业落地。
2016年底，「助理来也」完成数千万人民币 A 轮融资。由微软领投，光速中国和红杉资本跟投。此前曾获得澎湃资本天使轮和光速中国、红杉资本、真格基金的天使轮投资。来也会进一步深化对话和推荐技术，并验证智能助理产品商业化的潜力。
赵军科&&&&百联大数据总监
赵军科先生毕业于华东理工大学控制理论与控制工程专业，硕士学位。毕业后一直从事软件开发与技术管理工作，在导航与电子地图、电商等领域有多年工作经历和行业经验，并在物流调度领域有过创业经历。
赵军科先生现为百联全渠道大数据负责人，从零开始搭建了百联大数据团队和大数据平台，围绕会员、商品和供应链三条主线设计和开发了数据罗盘、商品推荐、会员画像和品类优化等多款数据产品，帮助公司运营优化工作效率，提升业务转化能力。百联全渠道电子商务有限公司为百联集团下属国有控股公司，系承载百联集团在商务电子化项目落地和实施的互联网平台。百联全渠道电子商务有限公司将利用百联集团在全渠道、全业态、全品类、全客群的基础优势，整合集团线上线下资源，通过对业务流程的系统性重塑，立足打造“体现海派人文情怀、享受海派购物生活”的O2O区域垂直全渠道服务平台。
李超&&&&中商惠民研发总监
李超，毕业于北京工业大学，2015年加入中商惠民担任技术总监工作，主要负责APP以及订货平台的开发，CRM的开发等工作。
具有多年互联网，网络游戏，移动互联网的架构设计与开发，以及丰富的团队管理经验。
加入惠民后主要负责了APP的开发，平台架构的设计，搜索以及CMS系统设计，业务整合等工作。
张雅洁&&&&熊猫优选 COO
16年产品经理工作经验，8年阿里系产品负责人；
2007年阿里妈妈创始团队成员，第一任产品负责人，淘客创始人；
前豆瓣产品总监；TripAdvisor 中国区第一任产品负责人；
2003年当当网第一任产品经理；
主要产品：
作为第一任产品负责人，创立了淘客（后称淘宝客）；
淘宝最大卖家端数据产品—量子恒道统计；
雅虎音乐搜索
到到网（TripAdvisor 中国区网站）
姜春宇&&&&工信部中国信息通信研究院大数据工作组组长
姜春宇，中国信息通信研究院大数据部工程师，大数据技术和产品工作组组长。建立了国内首个大数据产品能力评测体系，制定了多项大数据技术的标准规范。
付凌峰&&&&百果园数据中心AI负责人
付凌峰，2017年加入百果园，现数据中心AI负责人。此前就职于沃尔玛、卜蜂莲花等大型外资连锁企业，在数据分析、建模与应用实践方面有丰富经验。2010年起在沃尔玛（中国）总部工作6年并担任高级数据分析师，擅长顾客洞悉、会员分析挖掘、智能选址与预测、品类规划等。
姚军勇&&&&Today今天便利店信息技术负责人
姚军勇先生毕业于上海交通大学计算机系试点班，先后在Intel，Microsoft，阿里巴巴集团，蚂蚁金服从事技术与管理工作。
2016年与湖畔大学一期的张宁先生共同创业，出任上海堂口信息技术有限公司CTO一职，在ToB领域提供中小培训机构技术服务。
2017年与张宁先生共同加入Today今天便利店，担任信息技术负责人一职。期间创建了Today自己的技术开发团队，并将数据统一化管理，建立数据仓库，通过使用数据仓库，提升了公司整体的营运效率。
苏春园&&&&观远数据创始人 & CEO
苏春园先生毕业于 Carnegie Mellon University 卡内基梅隆大学，数据分析硕士，在商务智能和数据分析领域有十五年资深经验。
现任观远数据创始人 & CEO，带领团队服务多家全球与中国500强企业，涵盖零售、金融、制造、电信和互联网等行业，为客户提供大数据和商务智能解决方案。
在创立观远数据前，任 MicroStrategy（微策略）全球高管和中国区研发总裁，领导300多人的中国与美国团队参与商务智能产品的全球发布，其负责的 MicroStrategy 服务器产品线每年全球客户收入超1亿美金。