关于数据中台你最想知道的几个问题,我们这次聊了个透
如果在科技圈组织一次评选,选出过去一年里最火的技术概念,中台必定能收获不少选票。
从去年开始,阿里、腾讯、百度、京东、美团、滴滴等一众互联网巨头先后开始了组织架构调整,意图建立中台架构体系。很快,不少中小企业也群起而效之,吹响了向中台架构转型的号角。一时间,中台仿佛成了企业的万金油,不管什么毛病只要有了中台就能药到病除。
但中台到底是什么?什么样的企业应该建设中台?中台到底应该怎么建?许多人都是一头雾水。
日前,数据中台领域最为领先和活跃的四家企业,在杭州湖畔大学烹茶论道。袋鼠云CEO拖雷、奇点云CEO行在、数澜科技CEO风剑和新华智云CDO介然,围绕当前关于中台大家最想了解的问题展开了激烈讨论。
雷锋网经过整理和精简,特将几位专家的精彩观点辑录于下:
是什么催生了数据中台?
行在:某种意义上来说,是场景和业务需求倒逼出了数据中台。很多企业以往的业务系统是条块化建设的,例如淘宝和淘宝商城(天猫前身)各自都有货源体系,但因条块化建设,阿里巴巴难以看到自己的数据全貌,也无法将数据打通。奇点云曾服务过的一家大型综合体内部有12个系统(来自不同的供应商),分别都包含消费者信息,但无从整合。而数据中台可以做到。
风剑:多云适配,也是推动数据中台出现的重要原因之一。上云已成为DT时代企业的共识,但认为上云就可以消除数据孤岛,其实也很大程度上误导了企业和政府。这里一套阿里云,那里一套华为云,大家互不相关,就好像你有一个山头,我有一个地盘,反而加剧了数据孤岛。国外曾有一篇报道,预测未来五年全球范围内85%的企业会是多云环境。既然多云环境是必然的,底层的数据能力如何整合打通?这时候大家发现,无论是什么样的IT系统或者云架构,无论是在哪朵云上,通过数据中台,都可以让自己的这些系统的数据互联互通,在企业购买和使用的多个云环境中的数据自由流动。正是多云环境的产生,决定数据中台未来会变成企业的一个必选项。
数据中台、 数据仓库 、数据平台、数据湖有何区别?
行在:数据中台可以实现从看,到用,到赋能。20年前,数据仓库出现,企业在数仓上建BI给决策者看报表,是“看”的阶段。后来阿里发现,数据可以为一线运营的“小二”所用,还可以搭建TCIF(消费者信息数据系统)帮助阿里了解消费者、优化广告投放,也就进入“用”的阶段。在“用”的基础上,数据中台可以为企业“赋能“,实现降本增效。简单来说,“用”和“赋能”是数据仓库无法实现的”中台“价值。数据湖则像一个杂货铺,更多是堆集数据,而数据中台不仅需要“存”数据,还是要把它“通”、“用”起来,因此中台更像沃尔玛或者淘宝,分门别类,清晰可见。
介然:平台更强调系统的建设,而中台更强调能力的服务。媒体对数据的依赖非常强——线索发现、自身绩效评估、稿件编辑校验等都需要数据,可以说在媒体行业,数据就是生产资料。在平台的阶段,更多的是为了收集数据,管理数据,而数据中台则是要为媒体建立核心能力,提高发现新闻线索的能力、内容生产能力、新闻传播的能力以及信息追踪的能力等等。
拖雷:以京东的“亚洲一号”为例,如果今天的“亚洲一号”只有仓库而没有管理系统的话,可能就是数据湖。但今天“亚洲一号”最强的不是在于这个仓库面积有多大,放了多少货,而是在于管理系统能很方便地管理任何货物,比如知道任何一件货物的位置、数量,可以快速获取、配送,以达到高效管理。这就是数据中台的能力。
风剑:数据湖为构建数据中台提供了一个良好的基础,大量数据的整合沉淀为数据的接入、使用提供了一定便利,但这只解决了“看见数据”的问题,并没有解决“数据怎么用”这个问题,在未来面对不确定性的场景时,数据中台相较于数据湖将发挥出更强大的功效。
数据中台只是一种技术?
拖雷:数据中台更多的是一种理念。对于企业来说,数据是能源,是生产资料,可以为下一阶段的智能化打下良好基础。所以今天的数据中台对于机构、企业,就是构建一个数据大脑。产品做得好,组织架构配合得好,当然这颗数据大脑会运行得更好。数据中台的构建可以分成五步:第一步——数据资产盘点,就好像盘点家里有多少食材,能做多少菜,梳理完才知道想做什么,能做什么;第二步——数据中台建设,这就需要一个具体产品来做支撑;第三步——数据的清洗和加工,好比造房子前要先打地基,干的都是脏活、累活,而这部分工作也是最会被误解的,因为业务方看不见;第四步——数据的应用,对于很多企业来说,他们最关注的就是数据能不能用起来。第五步——持续迭代,真正的数据中台需要持续迭代,而不是一劳永逸的。
介然:我们把数据中台的英文定义为Office而不是平台(Platform),说明它并不是一个纯技术上的概念。数据中台需要技术,但绝不仅仅是技术。
究竟什么样的企业更适合做数据中台?
介然:做数据中台的核心,还是要强调数据在业务上发挥价值。如果说任何一家机构的业务需要利用到数据去改善或提升它的业务价值,那它就适合做数据中台。媒体大脑数据中台有一个用户是江西省融媒体中心,该中心通过中台打通省市县三级融媒体中心和互联网数据,做到百县联动,省宣可以更好地协调全省媒体资源,讲好江西的故事;而地县级的基层融媒中心也可以通过媒体数据中台提高生产效率。
风剑:数据中台的服务对象不会止于某个特定的行业或群体。再过十年,不管你是什么样的客户,是政府还是企业,都需要数据中台。就像ERP之于企业,所产生的价值是渗透到企业中的角角落落,这就是我为什么说数据中台一定是一个企业级的战略,而非部门级的。
拖雷:现在是信息化2.0时代,数据中台把数据汇集在一起,形成企业的数据大脑。到了信息化3.0时代,会真正形成智能化趋势,未来所有的企业都是数据化企业,需要利用大数据来作为驱动力。什么样的企业更适合做中台?就好比每个人需要代步工具,有的人买汽车,而有的人买自行车就行了。同样的,每个企业都需要一个数据中台,一个数据大脑。不要觉得数据中台就是一辆汽车,它也可以是自行车、电动车。代步是一个刚需,数据化驱动也是一个刚需。
行在:用老套的话说,数据中台、数据驱动一定是未来,这和20年前互联网爆发的时候一样,谁先用谁先受益。
数据不多的企业能不能做中台?
介然:数据不全、不够用是普遍现象,今天企业能够意识到自己的数据不够用,已经是一个进步。很多企业可能不知道自己有多少数据,也不会想到如何把数据用起来。
同时,数据中台不仅要帮助企业把自己的数据用好,还要能把企业要用到的数据汇集到中台里来,将不足的数据通过行业甚至互联网数据补足,这样价值更高。以媒体行业为例,我们要打造面向媒体的数据中台,而当前媒体自身数据的业务价值可能还不如行业数据的价值高,所以汇集行业产生的数据也应是中台能力的一部分。我们长期的愿景也是要打造'开放数据分享的第一平台,将开放数据和媒体技术相结合。
行在:建设数据中台有三个阶段,在线化、数据化和智能化,三阶段相辅相成。在数据化环节,往往难以要求企业在做中台之前都已经有非常完备的数据。奇点云的做法是帮助客户产生新数据,通过AI、IOT来帮助客户补充数据。另外,与新华智云相似,也会加入互联网公开的数据来丰富数据。举个例子,我们有一位做生鲜超市的客户,以前通过买手在Excel里计算明天要进多少生鲜,我们入场后为他们建了一个智能订货的算法,一方面做了数据升维,把周边的消费者信息、天气、节假日等考虑进去,另一方面用算法代替了人工经验。做出来效果很好,比历史提升了35%。我们做中台的公司除了帮客户解决TA数据使用的问题,还要帮助TA解决数据生产的问题。数据中台卖产品,也要卖服务,二者不可分割。
现在建设中台是价格高于价值,还是价值高于价格?
风剑:相比国外,国内对企业软件付费的意向是很弱的。另外,很多行业会设定许多准入标准,比如证券行业、金融行业,而标准都是十几年前定的。
拖雷:袋鼠云给客户带来的价值远远高于数据中台服务的价格。未来的企业服务一定要做到价值驱动,不做价值驱动的话跟外包就没有区别。而且我相信环境在好转,付费意愿会越来越强。中国的2C发生天翻地覆的变化花了10年左右,中国的2B我相信也一定会有天翻地覆的变化。关键企业愿不愿意改变,我们愿不愿意改变,这是很关键的基础。
中台企业要不要自己做上层应用?
拖雷:客户其实有不同类型,如果有比较懂技术的客户(例如企业的技术部门),TA知道这个东西能带来的价值,就会直接买我们的平台产品。如果是企业的业务部门,则往往更关注数据中台完成后能为业务带来什么价值。
风剑:数澜科技的愿景是成为客户信赖的数据应用基础设施供应商,就像建造楼房一样,通过数澜扎实的技术能力和行业最佳实践,给企业提供一个中台底座,赋予企业超乎想象力的未来空间。想尽办法把过往的一切业务数据化,汇聚联通,再想尽一切办法把这些数据变成可用的资产,最后提供工具方法技术把这些资产沉淀为数据服务。目标在于让客户的数据可见、可用、可运营,但数据中台的价值基础,是客户是否主动去拥抱科技带来的变化。不会有人比企业更懂自身的业务,数澜是要帮企业构建数据能力,帮助企业解决更通用的场景化问题。
介然:公司里有媒体从业经验很丰富的人,和阿里过去的技术经验丰富的人结合在一起,是可以攻克一些问题的。如果我们只做技术性的平台,在媒体行业里会比较难生存。中台到底是技术推动还是业务推动,我觉得不一定要分得很清楚,它可能是一个综合体。只不过今天新华智云的中台一定需要解决媒体行业的业务痛点。
行在:我们不仅提供底层数据平台的产品,例如奇点云自研的大数据智能服务平台DataSimba,同时也希望我们的行业专家能和客户一起共创,让土地(底层数据平台)变得肥沃的同时也能为客户种出几棵苹果树(数据应用)。才能让客户真正实现数据化企业运营,盘活企业的数据资产,创造更多商业价值。奇点云现在主要是在零售行业,但我们绝对不止于零售。未来我们一定会多行业拓展,大家也会在这个生态里不断成长。
拖雷:我们不同的企业关注点不同是很正常的,大家会形成一个生态,成为伙伴。就好像有的服务商去做电网(数据中台基础设施),有的去做电器(数据应用),不会要求做电器的一定要去把电网也给做了,只做电器一样能成很大的企业。雷锋网雷锋网