對話阿里雲資料中臺王賽:被企業需要,是行業混戰中唯一生存法則
阿里雲資料中臺負責人 王賽
新眸企業服務組作品
撰文| 桑明強
20年前,在阿里做軟體開發崗,有兩個重要工作:
“一個是畫資料流程圖,另一個是畫業務流程圖。” 2015年誕生於阿里內部的“中臺”,也與它密不可分,業務資料化、資料業務化一時蔚然成風。後來的故事,大家都知道了,在市場+資本的驅動下,中臺賽道被按下了加速鍵,中臺的理念不斷被各類廠商重新定義或誇大,市場也被攪得魚龍混雜。
針對這個現象,阿里雲資料中臺負責人王賽告訴新眸, “很多玩家習慣性市場先行,忽略了產品和場景,就數字化浪潮而言,中臺+雲將是一個很好的工具組合。” 王賽在2009年加入阿里巴巴,最早在B2B業務的資料倉庫專案團隊開始幹起,是一個典型的“技術工匠”,與老技術人所不同的是,王賽更注重趨勢的洞察和理解。
張建鋒(行癲)曾在去年的阿里雲峰會重談中臺定義:“ 中臺其實是一個新型的作業系統。 資訊系統不再侷限簡單的業務流問題,還要面對資料流、移動化等,它是超越原來以windows為代表的處理系統,針對不同行業、不同特點可以完成敏捷開發。”比如,釘釘就是業務中臺的一種重要形態。
在阿里內部,中臺的價值也不侷限於提高業務效率,還在四個方面發揮著關鍵作用:資料治理、業務智慧、組織提效和成本控制。
“阿里雲推出中臺,並不是賣產品賣概念,而是真正對外輸出阿里10多年來的經驗。”對於王賽來說,這種挑戰不亞於架構師搭建一個新的產品框架: 一方面,要充分理解+結合阿里內部實踐經驗;另一方面,針對市場所需,適時推出可以商業化的產品體系,持續優化迭代。 為此,我們和王賽具體討論了3個問題:
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阿里資料中臺產品體系搭建邏輯;
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如何理解雲智慧時代下的數字化交付 邏輯;
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檢驗B端產品成功與否的機制是什 麼?
01
資料中臺的新角逐點
Dataphin+Quick BI+Quick Audience,是目前阿里資料中臺搭建的一套數字化解決方案。
Dataphin是智慧資料構建及管理平臺,核心優勢在於資料可被標準化規範定義、全域連線及主題式服務;Quick BI是高效資料分析及展現工具,專為雲上使用者提供大資料智慧化、視覺化的分析服務,它能接入90%以上的市場主流資料來源、100%覆蓋阿里雲資料來源;Quick Audience是智慧使用者增長平臺,專注於解決業務增長問題,它可以支援億級使用者群體的細分、管理,提供多維消費者洞察分析。
“一直以來,我們一直倡導用C端的網際網路產品思維去看待B端產品的建設,以這三者為例,這三者在阿里內部誕生是有一個先後邏輯的,資料構建和管理是一切的基礎,所以我們首先對外推出了Dataphin,緊接著我們發現,BI和消費者運營也是高頻剛需,所以在Dataphin基礎上先後推出了Quick BI和Quick Audience。”
在王賽看來,這三者是有一定共通性的。“就是最近行業常提到的 ‘全鏈路數字化’ 概念,誰能把更好的治理方法和體系植入到企業運轉過程當中,並且完成效率高,同時這也是未來數智服務商的角逐點。”但這並不意味著,服務商要大包大攬地把所有客戶數字化專案都承接下來,而是要做難而擅長的事,否則很容易導致客戶預期管理失衡。
王賽以數禾科技客戶場景舉例:在數字化戰略1.0階段,數禾科技構建了符合當時發展的底層資料系統和業務應用系統(傳統數倉思路),但隨著業務版塊增多及資料體量幾何式增長,原先的資料需求提出及解決模式響應速度變得滯後,甚至影響到業務發展,資料孤島弊端也愈加顯現。
Dataphin的存在,就很巧妙地解決了這個問題。
由於自帶統一資料介面服務,與之前數禾科技自研資料平臺面向線上業務提供資料介面又長、又複雜的鏈路不同,自帶多種資料開發整合通道的Dataphin能夠將資料輸入輸出鏈路佈置得通暢迅速,帶來了基於資料中臺統一模型、統一資料服務構建智慧風控模型,效果也立竿見影,以其中的中介模擬功能為例,對申請使用者進行疑似金融中介監測,準確率可達 80% 以上。
據王賽介紹,目前阿里資料中臺已經在雲上全面輸出,而中臺+雲端計算在商業的底層邏輯上是相通的:降低複用成本。可以預見的是,未來的中臺角逐點已經發生偏移, 即誰能提供更好的服務組合,誰就構築了核心護城河。
02
“趨勢”+“效益”+“創新”
在和王賽的交流過程中,讓我記憶深刻的是他一直在強調 趨勢、效益、創新。
和想象中所不一樣的是,王賽並沒有泛泛而談,而是有條不紊地植根於工作和生活場景。以趨勢為例,王賽先和我講解了有關碳中和、數字化升級的巨集觀背景,然後以 Quick BI 這款產品為例, “如果你關注招聘的話,你會明顯地感知到,BI分析師這個崗位正在慢慢消失,背後的原因很簡單,工具智慧的升級正在慢慢取代人工,變得普惠化。”
關於 效益+創新 ,王賽則以在雲上的軟體SaaS化部署舉例,“你能明顯觀察到,過去我們軟體版本的迭代速度和週期,要遠遠快於線下部署,基本上我們 每兩週 就會迭代一次自己的產品,這在過去的專案制中是很難想象的。”與此同時,據王賽介紹,在阿里內部,其實還設有客戶成功經理崗位,這一最早源於Salesforce內部的先進經驗,也被阿里內部所消化、實踐。
“一般來說,客戶在真正選擇你之前,會將你提供的服務和他當下所需做匹配性的評估,如果你能提供到,客戶未來所需要的,或者可能將面臨的,那你就領先一步。” 這是王賽所總結的阿里中臺經驗,但這往往很難,所以一些特殊的崗位設定,和必要的產品體系,就變得彌足珍貴。
這一點,在麥當勞客戶場景上就有所體現。
截至今年5月,Quick Audience部署方案已經通過4輪測試。“因為還處於嘗試階段,且餐飲行業具有特殊性,現階段並不適合用一個絕對數值來衡量這個方案的價值, 我覺得這次與阿里雲資料中臺的合作,更像是為我們後期朝這方面的進一步動作,制定了一個標準。 讓我們能夠明確地知道,當成本在這個範圍區間內,那就是一個可接受的數值。”麥當勞中國數字化業務副總裁文迪如是說。
03
“我最近在思考的”
數字化時代,商業活動更加強調 “以客戶為中心” 。
在一切都變得越來越難以確定的情況下,客戶需求相對而言是企業更抓得住的東西。但我們往往會忽略的是,中臺本身屬於To B圈,並不性感,當下仍屬於利基市場(新眸注:利基市場是指具有相似興趣或需求的一小群顧客所佔的市場空間),是一個長期且持續演進的過程。
Gartner曾在90年代總結了一套“技術迴圈曲線”,在該模型中,一項新技術所需要經歷的週期大致有5個階段: 誕生的促動期、過高期望的峰值、泡沫化的底谷期、穩步爬升的光明期、實質的生產期 ,就目前來看,絕大多數玩家仍處於第四階段,距離第5階段仍有一定距離。
換句話說,對於眼下的中臺玩家們來說,如何找到這些特定群體,並幫助他們梳理業務、架構後,找到中臺構建的可行性路徑;對於需求方來說,又該如何權衡組織、業務中臺化的範圍和驗證中臺化後的增益。
這,恰恰也是王賽在思考的:
“我可以比較明確告訴你,我們的工具和產品能力,不會做大量的橫向產品矩陣發展,我們會跟生態做更好地共存和結合,這些生態夥伴們有自己的優勢和特長。我最近思考比較多的是隱藏在冰山下面的事,比如關於數字化的人才和體系培養。”
在他看來,淘寶和天貓,過去解決了營銷和市場的問題,優化了交易鏈條。某種程度上,To B其實也是這個思路, “我們如何幫助客戶,釐清組織和業務上的問題,優化企業運轉效率,唯一所不同的是,這個週期會比To C要來得緩慢,需要你耐得住寂寞,並且把產品做紮實。”
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