3月26日， 資料猿聯合微軟加速器、Bit Tiger共同舉辦了“大資料技術達人中國行專場”活動。 Datatist的董老師作為代表給大家帶來了來自矽谷的， 大資料在企業運營優化方面的分享。
1.大資料時代的企業運營優化談到大資料人工智慧發展時， Datatist上海畫龍資訊科技COO董飛表示， 根據Gartner發佈的2016年新興科技技術報告顯示， 技術行業的發展一般在開始時都呈現井噴爆發態勢， 然後發展達到頂端之後會出現泡沫破滅， 隨之進入成熟期。
目前來看， 比較火爆的技術包括機器學習、自動駕駛汽車、區塊鏈等技術。
董飛， 曾任LinkedIn和Coursera高級軟體工程師；擁有10年大資料分析和挖掘經驗，
Datatist上海畫龍資訊科技COO董飛
在談到矽谷公司的大資料運營實踐時， 董飛稱， 通過資料分析， 企業可以優化運營。 就資料分析手段而言， 包括趨勢分析、對比分析、異常分析、關聯分析、畫像分析、預測分析等。
在具體操作時， 工程師們可以通過將SDK嵌入到用戶端， 收集使用者資料， 生成KPI報表， 然後搭建使用者畫像、分組， 接著進行A/B測試， 通過活動管理觸達用戶， 從而提升企業ROI。
除此之外還有多位來自矽谷的技術大咖以及大資料領域的創業者為大家分享了矽谷工程師的技術進階之道、矽谷互聯網企業的運營法則以及資料工程師實踐案例等眾多精彩內容。
技術進階之路的8個階段
在本次活動上， 首位分享嘉賓來自Bit Tiger聯合創始人蘇銘徹。 蘇銘徹提到， 對於一名剛進入職場的程式師而言， 如果Ta是本科或碩士學歷， 其實就已經達到了L3級別， 如果能力繼續提升， 在兩年內是可以達到L5， 但是在繼續晉升至L6的過程中會十分困難。
以Google為例， 其工程師的技術進階之路分為8個階段。 去年財報顯示， 該公司7.2萬名員工中工程師有3到4萬人， 其中Lv6級別3945人。 不過， 蘇銘徹強調， 還是有很多華人工程師已經在矽谷發展風生水起， 比如Facebook的魏小亮、谷歌的李飛飛等。
Bit Tiger聯合創始人蘇銘徹
另外， 蘇銘徹還表示， 在資料驅動下， 人工智慧技術將是接下來的風口， 必然會有諸多應用場景：
一是應用層， 即人工智慧+細分領域（AI+）， 比如無人駕駛、機器視覺或者語音辨識；
二是技術層， 涉及模型/演算法（Deep Learning）， 開原始程式碼；
三是基礎層， 就是大資料， 計算引擎/深度學習晶片
因此， 蘇銘徹表示， 人工智慧行業對工程師的技能將會做出如下要求：
○ 程式設計： ■ Python, C/C++, etc；
○ 基礎知識： ■ machine learning (deep learning), computer vision, etc；
○ 專案經驗： ■ Machine learning / computer vision system；
○ 其他技能： ■ caffe library, machine learning libraries, opencv library, etc.
3.資料工程師的實操建議隨後， 神策資料創始人兼CEO桑文鋒也對資料工程師的實操提出了建議。 桑文鋒表示， 因為大資料具有“大、全、細、時”四個特點， 所以工程師在做資料分析的時候必須注意四個關鍵環節， 即資料獲取、資料建模、資料分析、構建指標體系。
神策資料創始人兼CEO桑文鋒
其中， 資料建模的標準必須要易理解、性能好；資料分析的方法可以是多維分析、漏斗分析、留存分析、詳細路徑、使用者分群、熱力圖；構建資料指標體系的兩種方法是， 第一關鍵指標法和海盜指標法。
4.矽谷互聯網公司的企業管理文化隨著行業的發展， 一波又一波的創業者出現在市場上， 除了技術的積累， 年輕創業者們在企業管理過程中也開始逐漸面臨挑戰。 在活動最後， Bit Tiger聯合創始人Michael Kehoe則針對矽谷互聯網公司的企業管理文化向現場觀眾做了介紹。
Bit Tiger聯合創始人Michael Kehoe
Michael Kehoe提到， 對於很多互聯網創業型公司而言， 企業文化和理念也是一件十分重要的事情， 因為一個好的企業文化是可以對員工每天的工作以及價值觀產生影響，
對於如何建立良好的企業文化， Michael Kehoe提出可以通過四個維度制定戰略：創始人影響力；公司的核心技能；招聘策略；績效管理。
Michael Kehoe還強調， 國內創業公司不能一味模仿矽谷企業文化， 因為團隊不一樣， 公司成立背景不一樣， 因此， 中國創業者們要根據公司的自身特點， 建立屬於自己的企業文化。
矽谷天才工程師們的成功看似一夜暴富、極具偶然性， 但不為人知的是， 熬夜寫代碼和通宵狂歡才是他們的日常狀態， 他們用geek精神做著改變世界的產品， 其技術創新更是推動著世界互聯網向前發展。 如何學到矽谷的技術精髓， 如何在大資料時代帶領企業進行技術創新， 將是工程師們需要研究的重要課題。
將是工程師們需要研究的重要課題。