数据中台，逃过中台"低谷"

从数据中台，到业数一体化。

作者丨Amelie

编辑丨赵健

众所周知，中台经历了从人人追捧，到被"妖魔化"，再到被市场怼到怀疑人生的过山车式历程。

12月6日，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO张勇发布内部信，任命戴珊和蒋凡分别负责新设立的"中国数字商业"和"海外数字商业"两大板块。这意味着，阿里从维系了6年的中台战略，转向了"多元化治理"、"敏捷组织"。

最近两个月，在梁汝波成为字节跳动新任CEO、董事长并进行新一轮组织架构调整后，字节跳动也开始分拆中台，将中台能力分散到各个事业部。

两件事再次引发了业界和媒体对于中台价值旷日持久的讨论。在热闹了几年之后，这一次中台真的要走到末路了吗？

但实际上，这或许并不能概括所有类型的中台发展状况。

根据Gartner的调研，将数据分析嵌入到业务平台的企业，从2018年的57%增长到了2020年的70%；海比研究数据表明，数据中台比业务中台更受市场青睐，2020年数据中台市场规模为55.5亿元，占62%的市场份额，业务中台则只有38%。

这证明，数据中台始终保持着快速增长的趋势，愈来愈多企业注意到数据中台的价值。

近期，「甲子光年」深度采访了国内头部第三方数据中台厂商奇点云——根据海比研究院《2021中国中台市场研究报告》显示，2020年数据中台厂商市场份额排名中，奇点云仅次于阿里、腾讯、华为、百度等大厂，与京东云并列第5。

2021年11月，奇点云新完成2亿人民币C1轮融资，成为赛道内第一批过C轮融资的企业。这也正代表着，数据中台这个赛道，已经跨过前两年的"概念热"，驶入场景深水区。

那么，数据中台为何能逃过中台"低谷"？其从概念到落地的正确姿势是什么？

1.从"是什么"，到"怎么用"

分拆业务中台，而不是数据中台的原因很简单——业务逻辑千变万化，但数据处理却万变不离其宗。

举例而言，奇点云经常碰到业务从线下拓展到线上的零售商户，需要重建客户管理体系。

站在业务的角度，它代表着获客逻辑的推倒与重构，业务中台过厚，难以适应新变化；站在数据的角度，会员数据管理的方法却是通用的——新获取的线上用户数据，仍然要按性别、频率、金额等标签归纳。而新增的网页浏览记录等行为标签，只需在原有的数据平台中补充接入。

奇点云解决方案总经理远山告诉「甲子光年」，数据接入、清洗、开发与加工、分析与服务，这是一套放之四海皆准的需求。

数据中台也用规模增速证明了这种需求的通用性：海比研究院数据显示，2021年数据中台规模首度超过100亿元，至2025年，预计将达到944.8亿元，年均复合增长率为60%。

然而，如果将视角探入到具体的企业中，数据中台也曾经历过一段"弯路"。

回到两年前，CIO常常会问的问题是：数据中台是什么？有什么能力？能带来什么增长？而应答的厂商，往往会搬出阿里那套老掉牙的经验，也即从游戏公司Supercell中受到启发，调整组织架构，执行"大中台，小前台"的战略，进而帮助客户画出一张对标阿里的大饼。

这导致了几种不理想的结果：要么盲目对标阿里数据中台，却陷入贪多求全、重点不明的坑中，要么没有明确需求，为了上中台而上中台，却不知如何使用。最终的结果都造成数据中台无法落地。

奇点云就曾碰到过这样的客户，两年前为了响应数字化号召，从市场上高价购买了数据中台，却因为没有厂商为其提供“望闻问切”的服务，找不到“对症下药”的应用场景，致使中台在实施与部署时一再拖延，最终项目负责人离开，原有的中台项目被搁置。

亦有运营商客户直接向大平台厂商购买了中台产品，在落地过程中发现中台能力无法对应于需求，和场景贴合不紧密，最终仍然依靠员工大量重复劳动，数据中台也由此成为摆设。

失败的案例教育了市场，从去年开始，企业客户与数据中台厂商发生了明显的转变。

客户的问题开始由"是什么"，变为围绕"价值"的一系列细颗粒度的盘问：能给哪些具体场景带来业务增长？场景中使用哪些数据模型？数据指标体系如何构建？

从大而全的方案中，他们会思考与辨别出最刚需的功能，也变得尤其看重相关领域的同行成功案例。

在不断地落地实践中，数据中台供给方也形成了共识——作为一套可持续"让企业的数据用起来"的机制，能让客户在具体场景中切切实实受益，才是数据中台的终点。换句话说，数据中台不仅要管怎么建，还要管怎么用。

2.轻服务还是重服务？

一款能用起来的数据中台应该包含两部分：一个通用的数据中台底座，加上在平台上长出来的个性化的应用。

如果只做前者，是一门"卖铲子"的"轻"生意；而后者是为客户操心操肺种地的"重"模式，一不小心就会陷入无穷无尽定制化的泥潭。

正是因为如此，很多技术出身的数据中台公司只卖铲子，种地的工作往往由ISV（独立软件开发商）来完成。这类数据中台厂商的想法是，先利用平台在多个行业跑马圈地，待市场逐渐铺开，再慢慢在平台上搭载应用。

在奇点云看来，尽管这种路径最后实现了"平台+应用"的效果，但从一开始，客户最迫切的应用落地需求没有解决，数据中台无法落地，还是无法产生价值。

由于在阿里从事了多年数据技术工作，奇点云创始人行在比同行更早体会到了这种"无奈"——一款产品打天下的想法固然好，但现实却只有"一穷二白"。

首先是"一穷二白"的客户，特点是数字化能力薄弱，甚至连IT工程师都匮乏。而一款定位于"工具"角色的数据中台，恰恰需要客户自行配备三个角色，方能二次开发实现落地：懂需求的数据产品经理，懂数据建模的数据开发工程师，以及懂得个性化应用的算法工程师。

很明显，这在奇点云刚成立的2016年，并不现实。

其次是"一穷二白"的生态，数据中台尚未发展壮大，更不用说跟着"喝汤"的ISV（独立软件开发商）。

彼时，脱离了应用的数据中台，常常听到市场上类似的客户抱怨："我关心场景与落地，你却跟我宣传技术"，"我明明只要买一桶水，但你给我的时候，却还连着饮水机"……在行在看来，这是平台厂商陷入了"技术自嗨"的通病，只想着产品技术如何高超，却远离了用户需求，最终导致"大炮打蚊子"。

种种现实让奇点云从一开始就明确了既做平台又做应用的道路，先在一个行业深耕，待打通行业后，再选择跨领域扩张。

这是一条最重的，也是最贴近客户的路径。泛零售是奇点云的首选行业，这与奇点云创始团队在阿里的出身有关，也与泛零售本身的行业性质有关。

奇点云合伙人何夕告诉「甲子光年」，泛零售行业有天然优势——数字化程度最深，无论是数字消费欲望还是能力，都远高于其他行业。

但另一方面，这行客户尤其"精明"，见惯了分厘必争的生意场，对投入产出比高度敏感。

为了服务好这帮重视效益的客户，奇点云做到了每个环节"亲力亲为"——

在交付环节，奇点云配备有专门的实施团队。例如，针对快消、鞋服等不同的零售场景，奇点云设置了多套标准化商品分析体系、消费者标签体系等工具，可根据客户需求做个性化搭配。据何夕介绍，这些标签在成熟领域可复用程度甚至可以达到80%。

在服务上海电信时，奇点云甚至与其前端IT、市场部门配合，共同设计上海电信数字化APP的运营界面，部署活动运营场景。待其APP正式运行，有能力沉淀用户数据时，奇点云又跑到后端，帮助上海电信构建了用户数据分析体系。由此，上海电信正式跑通了从前端应用采集数据，到后端系统分析决策的全流程。

除了后端交付，奇点云还承包了前端的咨询规划环节。

当一家专注家纺的客户找到奇点云时，他们提出了一个宏大的课题：如何像波司登、宜家那样，成为行业数字化转型标杆？

为了回答这个问题，奇点云给客户做了一次全面的数字化诊断：首先把所有涉及到业务的部门，如营销、IT、研发等，按业务场景和业务指标进行梳理，盘点出问题与痛点，整理了一套业务需求清单；

进一步，奇点云将这些需求分类整理。例如根源于组织问题的需求，归于管理层解决，根源于系统问题的需求，归IT部门解决，奇点云所聚焦的，是根源于数据质量本身的"数据课题"；

最后，奇点云将数据课题按不同场景做拆分，并依据需求的轻重缓急，规划未来一年优先部署的领域。在这个案例里，奇点云率先为其构建了消费者洞察、库存分析等板块。

在前端规划，到后端交付均"亲力亲为"的模式下，为了不陷入无限定制化的泥潭，奇点云做了颇多思考：

首先在平台层，确保产品足够标准化。行在告诉「甲子光年」，奇点云平台拥有自主可控的引擎，保障底层数据安全，同时运用"资源抽象，统一接口"的平台体系技术，确保其可以应对不同业务系统与模块。

其次，在咨询与交付等环节，需求存在个性化，但流程可以标准化。例如在前端咨询规划时，针对全局盘点、局部梳理等流程，奇点云均研发出相应的自动化套件，可以诊断简单的问题，自动出具业务需求报告。

在这样的思路下，奇点云逐渐走出了一条"由重到轻"、"由慢到快"的曲线——今年11月，成立5年的奇点云，已经完成2亿人民币C1轮融资，估值在市场前列，据何夕透露，从去年二季度起，奇点云实现盈亏平衡，已经走向盈利。

3.业数一体化，数据中台的蓝图

对标国内甚至整个海外市场，在数据中台赛道先打通行业，再扩张至多个领域的思路，并不多见。

海外龙头Snowflake，打的是"data-warehouse-as-a-service"（DaaS）的旗号，本质上，它是一种专注于数据仓库的SaaS服务——在美国独特的IT文化和更先进的数字化能力下，只需要提供一把"铲子"，就能卖上千亿美金。

而在中国，之所以有奇点云这类本土的数据中台"后来者"站上第一梯队位置，其根源是，当一个新的时代需求在本土特殊的数字化环境中出现，所有厂商都站在了同一起跑线上，谁先适应需求，谁便能胜出。

奇点云看到的需求是，在DT时代，数据要真正成为资产，必须能真实反映业务变动，并及时响应甚至预测业务变动，也即"业数一体化"。

行在认为，"业数一体化"不仅是对市场需求的概括，更是一种全新的管理理念——管理层不仅要有业务视角、财务视角，更要有"数据视角"。

何夕分享了这样一个案例：一家合资车企的会员体系基于VIN码（发动机码）设计，但会员卡彼此之间互不相通，于是，许多同时购置了两辆以上同品牌车的消费者，手握多张会员卡，卡权益却不能叠加共享。

这样的问题并不出在系统，而是管理逻辑。如果管理者用"数据视角"看待这个细节，便会发现，如果以客户ID为核心构建会员体系，便可从根源上避免数据不统一的问题。

许多数据问题，亦可追溯到管理问题。行在认为，管理者必须学会"向数据要业绩"，建设数据中台，本质上是一项需要管理层推动的"一把手工程"。

这与"业财一体化"有颇多相似之处。正如华为任正非所言，"财务干部要懂些业务，业务干部应知晓财务管理，混凝土结构的作战组织，才能高效。"业财融合的需求，正使得管理层愈来愈重视看问题时的"财务视角"。

围绕"业财一体化"，企业正形成一套日趋完善的管理体系——在理论层面，许多管理学者正提出"业财融合"的管理思想；在工具层面，有Anaplan、先胜业财等业财一体化平台；在组织层面，亦有专业的财务管理团队。

何夕告诉甲子光年，"业数一体化"同样需要一套管理体系——对应于理论层面，围绕数据管理的理论研究才刚刚开始；在企业内部，对应于财务管理，数据也需要专业的管理团队实现长效运营；工具层面，数据中台这类新工具正蓬勃兴起。

但"业数一体化"的范畴显然更广。

如果将财务看成是一种特殊的资金流数据，那么其只展现了企业数据的冰山一角——它只反馈资金数据，不反馈机器、用户、供应商等数据；它只呈现结果，不展示过程。正因为此，随着业务增长，财务数据的增速是"线性"，而业务数据增速呈现"指数级"。

指数增长的业务数据，对数据中台厂商而言，其任务更重大，难度更复杂。

远山告诉「甲子光年」，在过去，围绕数据相关的收集、存储、治理、开发、服务等需求，并没有一套统一的工具来实现。例如，数据治理环节，尽管有数仓这类标准化产品，但却难以解决开发流程不一致的问题。这导致的结果是，"前面的开发团队换了一拨人，后一批团队进场，又换了一种代码写法，企业数据开发环境长期不稳定。"

当业务数据日益爆炸式增长，数据补丁、数据孤岛问题集中爆发，数据中台成了"业数一体化"时代统一管理数据的载体，也驶向了新时代的"无人区"。

这里没有一套数据管理理论可以遵循，如云原生、自主可控等技术，是近一年才被数据中台等领域所重视，甚至连数据中台本身，也是近十年兴起的物种。

如奇点云这类国产厂商，正努力探索数据时代的管理范式，从咨询规划、平台交付，到应用落地，每一步都尽可能沉淀出可复用的经验。

如同奇点云创始人行在所说，这个世界上唯一只增不减的东西是数据。当前，呈现爆炸式增长的数据，正掀开一个属于"业数一体化"的全新时代。

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