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数据中台将和云计算一样成为企业内部基础设施

发布日期:2020-01-03    浏览次数:

袋鼠云是国内领先的数据智能践行者,2016年6月获得盈动资本的 Pre-A 轮投资。现场,拖雷从企业的信息化发展历程出发,点出了数据中台这一理念出现的必然性,从五个环节阐述了他所理解的数据中台的概念,并通过客户案例表述了数据中台给企业带来的价值。最后,他作为一个企业服务创业者,和现场观众分享了他的一些创业经历和心得。

拖雷是我的花名,我2004年进淘宝,早先做技术,那时候连大数据的概念都没有,自然也没有什么数据中台,我们就从做数据库与数据仓库开始,后来也做过管理、业务,以及大数据。

2014年,阿里上市,我在2015年离开阿里,最初的想法是面朝大海,春暖花开,后来还是觉得太清闲了,人还年轻,想做点事情。

那个时候,就在看云计算、大数据和企业服务,觉得这会是未来很重要或者说前景很好的赛道。

我在阿里的最后几年,一直在做数据中台,尽管我们自己明白数据中台未来将是一个刚需,但是2016年刚开始创业的时候,根本没有人懂。

到2019年,数据中台一下就火了,变成了「数据中台」元年。这时大家都知道数据中台了,但依然心里很多的疑问,比如说数据中台到底是什么,数据中台给我带来的价值是什么?再过三年,数据中台(PaaS)可能会和云计算(IaaS)一样,成为企业内部的基础设施,到那个时候,这样的问题也就不会再有人问。

企业服务的市场,包括客户和创业者正在从里到外地改变。比如从前跟政府和传统企业打交道谈云计算,客户往往认为基础设施就是服务器、硬件,买一堆看得见摸得着的东西放在机房,这是固定资产,结果云计算时代没有哪些东西了,这个是他们最初最难接受的点,但是,现在他们也慢慢的理解,并接受了云计算时代的解决方案和服务,这也代表着他们思维上的转变。

我把企业的信息化分成四个阶段:从最早的电子化1.0到信息化2.0,解决的是具体需求点,放了很多信息化系统但是系统之间的联动远远不够。

企业信息化3.0阶段,也是数字化阶段,第一是做好这些系统之间的协作与联动,并且从数据层面,也开始打通,并开始利用这些系统产生的数据产生新的价值点。

再往下,是信息化4.0,也就是智能化阶段。阿里现在的定义是将3.0和4.0阶段合并,称作「数智化」阶段。

我们可以看得到,现在的智能化就是基于数据和算法的智能化。可能再过二十年,很多工作就会被算法或者人工智能给取代。接下来三四年内,数字化转型基本可以完成第一阶段,也就是中台的理解与搭建,但是,接下来二十年的智能化应用才是未来决胜的关键,也就是企业的弯道超车的机会点。

阿里是中台的起源。为了实现“数智化”,阿里实施了中台战略。当时阿里做的中台有两块:一是业务中台,一是数据中台。

关于业务中台,是在十年前发生了一件事:天猫业务的诞生。从技术角度来看,淘宝、天猫以及未来可能会产生的如聚划算、手淘、闲鱼等平台,后台系统应该是一致的。所以我们当时就把这些后台系统演化成了用户中心、交易中心、商品中心等等,以及连接这些系统的技术平台,都做成服务化的模式,而这个统一的后台系统就是业务中台。

所以业务中台是为了把各个垂直、可联动的系统在后台做成共享化、中心化、服务化,实现后台系统的共享与协作,以达到最高效率与效益。

至于数据中台,是马老师在2012年提出了大数据战略后专门成立了一个专门的CDO部门,既然是做大数据,第一是所有数据汇集在一起,第二是数据的维度要丰富,第三是数据的标准要一致,然后才能发掘出数据真正的价值。这个时候,数据中台就随之产生。接下来我详细讲一下什么是数据中台。

第一个可以叫做「盘家底」,或者是咨询,或者是顶层设计,就是看今天你到底有多少数据。这些数据,哪些是自己现有的,哪些是未来可能有的,而哪些是可能可以从外界获得的,以及有这些数据,我打算办哪些事情,这是规划与设想阶段。有什么数据才能能决定做什么事,你没有数据还想去做大数据,就是空谈。

第二个是「数据中台产品」。阿里在2014年就完成了自己的中台产品,袋鼠也有自己的数据中台产品-数栈,这也是我们的技术壁垒所在。这一块涉及技术的比较多,就不展开讲了,这是一个可以标准化、通用化的PaaS平台化的产品,可以理解为可以解决大数据时代,或是是数据中台时代,所有大数据的技术问题的这么一个PaaS的数据平台产品。

第三个是「数据中台的建设」,这是脏活累活。具体来说,就是怎样把数据归集、清洗、加工,怎么去做数据的主题域和建模,这很累,但没有业务价值。就像挖金矿,我把金子挖出来,老百姓也不会买,因为他拿到金矿石没用,他要的是首饰、项链、耳环。我们的目标用户也是这样,他们最感兴趣的是数据的应用与场景。

第四点就是「数据应用的建设」。这块最有价值,用户往往最懂,也最感兴趣,但是在目前来说是最难的,这是因为,整个大数据还处于早期,标准化数据场景并不多,效果并不直观。

就像从蒸汽时期进入电器时代,刚开始造出的电器很丑陋,也很不稳定,也不实用,甚至对比蒸汽时代的机器并没有质的提升,这个时候进行对比,很难说电器比蒸汽机要强多少,但是任何人都没法想明白几十年之后的冰箱,彩电,洗衣机会是这个样子,所以开始的这个阶段是最难的。

所以在中台时代,对企业来说,先做好底层的中台,包括业务中台与数据中台,是在做基础设施,相当于做好电网,最重要的上层应用,就可以基于电网慢慢的长出来。

第五点是「数据中台的运营」。中台不像从前的应用软件,不是一锤子买卖,买个产品,然后安装部署就结束。数据中台基于数据,只要数据量还在增加,数据的纬度还在增加,算法就要调整,未来可能还有新的数据应用出现,所以中台的建设是个持续迭代的过程。

有人问:是不是所有企业都需要数据中台?我觉得今天数据中台其实是一个理念,如果未来的企业都是数据驱动的企业的话,他就一定需要一个数据中台,它就是企业的数据大脑。中台有大有小,不是说中台就是一个庞大的结构,所以说这是个理念,表示我的企业未来是数字化驱动的企业。

马老师从前在新零售的时候说到:第一是以消费者为核心,第二个以数据驱动为核心。如果以数据驱动为核心是一定逃不掉的,那数据中台就是一个基础设置,与此匹配的,才可能是你的组织架构,也有可能是你产品与技术的支撑,就看今天你有没有意识,数据中台是公司做数据化驱动的核心。

数据中台中最重要的理念,不是所有数据的堆砌,而是有一套很强的体系化架构,能迅速知道数据有多少、在哪里、还能方便获取与应用。就像京东的亚洲一号仓库一样,京东亚洲一号的核心竞争力不在于仓库能存放多少货物,而是配套的仓储、物流的管理系统。

第一个案例是「XX鞋服企业」。他的供应链以前是靠人,也就是买手来选货和铺货。比如选货,总部每个季度会设计出大量的SKU,让子公司、门店的买手自己去选,其中的问题就是无法形成标准化,个体差异较大。

那能不能靠算法来解决这个问题?我们基于总部数据,各门店数据及各门店周围的商圈数据做了个算法,叫「千店千面」。相关数据除了客户自己提供的之外,还有一部分来自于阿里的数据银行。这个算法主要解决选货和铺货这两个问题,应对很多门店从前效率过低或选得不好的情况。后面实践下来效果很好,特别是对于以前做得比较差的门店,提升率非常高。

第二个案例是一个烟草企业。类似这样的品牌生产与零售企业,他们面对的问题是不知道自己的消费者是谁。为什么?因为在传统的零售营销里面,这类消费品,他们交给渠道商之后就结束了。后来,他们在尝试创新,方法很简单,每包烟上面放个防伪二维码,扫一下烟就可以验真。通过这个方式,他们轻松积攒了上千万的用户数据。

但是那个时候,他们还不会利用这些数据,他们就尝试了第二件事,招了一批90后,做一个公众号。这个公众号运营地不错,经常出10W+的文章,甚至还出现过百万阅读量的文章。

尝到了这两件事的甜头之后,他们想要做一个活动营销平台,从数据开始到数据中台,一直到上层营销活动平台。比如新品发布会,现在可以线上线下同步发布,线上的流量还远远大于线下的流量。

现在他们的这个新的平台,除了活动营销,还有自己的积分商城,还有自己的用户中心等等。现在已经积累了两三千万维度更全面的消费者数据,未来还有可能会尝试搞C2B,站在消费者的角度,来看消费者喜欢什么。

这是敢于创新的品牌,就尝试到了甜头,也有很多老的传统强势品牌,因为没跟上节奏如今也面临危机。我们还在给银行和金融业做中台,甚至我们接触过的一个银行客户,独立出一个数据部,与科技部平行在做这样的事,跟马老师当时搞CDO这个做法很像,或者跟政府搞大数据局一样,这是我觉得他比较有意思的一个点。通过今天思想的变化,组织架构的变化,先把数据中台立到一定的高度,然后再来做中台。这个组织架构变化的背后,体现了如今整体市场的变化。

今天现场有很多企业服务的创业者,虽然领域各不相同,但是都在服务企业,了解他们的需求,对我们来说应该永远是第一位的。



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