长江商学院 | 甘云锋:解码数据中台,打造数据价值与能力共享中心

导语

数字化浪潮正以一种大势所趋的姿态汹涌而来。面对如此澎湃之伟力,产业数字化的转型之路正面临哪些痛点,又迎来何种机遇?怎样构建可持续发展的技术构架体系以激活数据要素的潜能?

日前,数澜科技创始人、董事长甘云锋(花名:风剑)受长江商学院数字经济学会邀请,作《数字经济底层技术支持及新技术在企业数字化的应用》主题演讲。

以下为演讲实录。

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目前,数字经济发展速度快、辐射范围广,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

下面我将分享我个人及数澜科技在当前数字化背景下所感知到的趋势与走向。

一、数据应用的演进与核心痛点

阿里巴巴的数字化进程历程非常具有代表性与前沿性。从2010年宣布要做数据分享的第一平台,到2015年提出以数据中台和业务中台为立足点的中台战略,阿里巴巴用6年时间完成了基于数据驱动的经济体构建和商业模式创新。利用数据,对内可拉动业务,对外则技术赋能。

纵观过去几十年的IT进程,伴随了大量的信息系统建设,这个过程积攒沉淀了大量的数据成果。特别是近年来,随着数字经济占比逐步提升,数据应用能力成为关键的竞争优势。

数字化时代分两个阶段,第一是业务的数据化阶段,第二是数据的业务化阶段。

在第一阶段,企业通过业务建设和IT投入,沉淀了大量数据。但由于对数据的认知理解不足,许多人对所谓大数据业务产生一些误解,认为业务上“云”就是大数据,甚至认为大数据发展已经进入下半场。

但其实云就是一个数据存储的载体,即便运营它的厂商达到了一定的高度,但并不意味着大数据的应用能力也随之迎来爆发式提升。我们对于数据应用的理解和认知远远落后于硬件的发展速度。

基于这种背景,可以关注到数据应用在政策、经济、市场、技术以及应用价值方面都有足够驱动力,但企业在进行数字化转型当下,仍面临一些突出的普遍性困难。

首当其冲的是在面对数字化转型时缺少体系化的方法论,不知如何下手。

许多公司误以为将业务整合成一个APP,用到了数据的能力就完成了数字化转型,但其实它缺少体系化的建设框架,也缺少数据的建模与管理方法,对数据建设的周期也没有清晰的规划。

第二大痛点在于没有系统化的平台产品作为支撑

虽然市场上有大量做大数据业务的公司,也做出了可圈可点的成绩,但要指出,不是所有的公司都能做数字化转型的平台建设。未来,平台性产品才会成为主流,正如90年代传统软件被ERP所取代一般。

第三大痛点在于缺少成熟的数据服务能力与体系,包括缺少体系化服务运转机制,缺少各行业成功案例,缺少成熟的数据服务体系,缺少成熟的数据服务应用场景。

目前,互联网大厂提供的数据中台服务,并不能适配企业个性化的应用需求,反而加剧了彼此之间的数据孤岛。

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二、数字化时代的历史机遇:数据定义未来

基于企业在数字化转型中遇到的各种问题,催生了对大数据应用理解与认知的反思,这也让我们嗅到了数字化的历史机遇或许已经到来。

  • 需求端来看,过去几十年的全球IT进程让企业(或政府)积淀了大量的数据,如何利用好这些数据成为势在必行的选择。

  • 政策端而言,全球范围内各级政府出台了大量的相关政策支持数字化转型,例如中国的十四五规划就明确提出要把数字化转型作为核心。

  • 供给端来看,也有实际的利好。国际知名信息技术研究公司Gartner连续两年将“数据中台”纳入了ICT增长曲线。

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因此目前比较显见的至少有两大历史机遇,一是数字化转型的基础技术平台搭建,另一个机会点则是数据应用服务的开放性。

曾经在软件时代有个经典名句是“软件定义世界”,在未来5年,把握住以上趋势我们将会洞察到新时代的另一个核心关键——数据定义未来。它将在5大核心方向上慢慢显现。

  • 未来五年会出现真正意义上的数据操作系统,数据处理平台通过统一操作界面就能完成数据的处理。

  • 数据操作平台作为DPaaS(Data Platform as a Service)平台独立存在。

  • 第三方服务商,特别是IDV-独立数据服务开发商将兴起。当数据操作系统开始出现时,就需要大量的IDV,所以绝大多数企业将会以更开放的心态去接纳第三方服务商。

  • 数字化转型的基础技术平台将慢慢成为必选项,这也意味着数据中台的真正兴起。数据中台将慢慢落地成为数字化转型的基础技术平台,能够应用于各种各样的业务体系与场景。

  • 企业对于数据的需求不仅仅是用数据,更多的是使用数据的能力与价值,这也将造就数据能力与价值的服务化(DaaS)

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三、解码数据中台:数据价值与能力的共享中心

基于数字化转型中的两大历史机遇,下面我从五个方面对数据中台的数据价值与能力进行详细的拆解。

第一,数据中台是一套可持续的“让数据用起来”的机制。其重点在于实施,作为一种战略选择和组织形式,数据中台不是一个产品,它必须依赖于企业的业务模式和组织架构完成构建,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断地把数据变成资产并服务于业务的机制。

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第二,数据中台的使命是持续地让数据用起来,将场景业务化。它的一个根本性创新就是把数据资产作为一个基础要素独立出来,让成为资产的数据作为生产资料融入业务价值创造过程,从而持续产生价值。它的重点在于持续,旨在通过自身的平台能力和业务对数据的不断滋养,沉淀数据的能力和价值,形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力,在业务、数据、资产与服务之间形成一个良性循环的闭环。

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第三,涉及到数据中台的方法论,如何让数据真正被“用起来”。其基本的建设原则是让数据可见、可用、可懂、可运营。

  • 可见意味着建立数据台账,对底层的支配能力提出要求,使数据资产易查找,数据加工、去向、使用效果的台账都清晰可见,最终实现数据的可流通。

  • 可用包括业务上可用和技术上可用两方面,既要将数据标签化或指标化,符合业务适用标准和质量要求,又要使数据开放、方便、安全。

  • 可懂意味着数据在使用端可以清晰地识别并理解与数据相关的信息,使之能在适用的场景下选择合适的数据,这对数据识别技术和底层的扩展性提出能力要求。

  • 可运营要求数据清晰、有效地作用到业务域中,用越多越有信息活性,数据运营团队可清晰接收到来自业务端的数据需求以获得持续改善。

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第四,执行层面如何建设数据中台?秘诀是围绕“汇、存、通、治、用、营”能力建设。通过建立统一的数据中台及应用平台,提供数据汇聚、存储、打通、治理、服务、应用和运营能力,以此为框架来夯实企业经营管理智能化、业务运营智能化、客户营销智能化的应用基础支撑能力。数据中台的建设不可一蹴而就,需要一步一步脚踏实地建设。

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第五,数据中台的应用问题,应用的中心思想是要让业务高效、准确、价值化地使用数据。这里涉及三个要素:产品、服务和行业支持。因此,随着第三方服务的兴起,未来的格局应该是专门做产品的公司、专门做服务的公司和行业相关支持的公司加客户支撑,共同作用形成大数据产业发展的合力。

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数字化是未来企业发展的必然要求,而在企业数字化转型过程中,数据将作为基础要素,赋能业务领域,促进数据驱动的良性循环,从而真正实现“数据定义未来”。

QA环节

以下为长江商学院校友与甘云锋董事长的问答环节。

Q1 :如何看待数字经济基础设施的未来发展?

数字经济的概念很大,以下三点是未来搭建整个数字经济时代基础设施的最核心能力。

第一,数据的交换和汇聚能力。确保数据存储的安全性。

第二,数据的工程化能力。未来一定需要一套数据的操作系统,从而更高效地加工数据。数据的加工过程就是数据的资产化过程,这样的一个平台在未来会变得无比重要。

第三,数据的服务化能力。未来一定需要一个数据服务平台。无论是风控,还是供应链、财务等等。

Q2:哪些企业适合实施中台战略?

第一类,从粗放型增长转向高质量发展的行业,如地产行业。从过去的“三高模式”转向高质量稳健经营,需要利用数据能力提高精细化运营水平,切实提高服务能力。

第二类,业务复杂度高的集团性公司。这一类企业的历史周期长,有大量的沉淀数据,这些都是业务数据化的成果。企业有很强的诉求,让这些成果产出更多成果,从而加速自身发展建设。

第三类,站在十字路口的行业企业。这一类企业需要抓住数字化转型的历史机遇,积极响应信息时代的发展要求。

Q3:在企业的初创期、高速扩展期和成熟期,不同阶段,数据扮演什么角色或者说我们该做些什么用好数据?

从初创期来看,企业在第一时间一定要沉淀数据,不遗漏任何一个环节地处理基础数据。当数据处理完成、数据中台搭建完成后,无论是项目的利润管控,还是公司的风险管控、流程管控等等,都将得到了不同程度的优化。

Q4:目前有许多数字化解决方案的公司,未来的这个竞争格局是怎样?

过去,以数据中台为例,行业流行“端到端解决方案”“交钥匙工程”,很多公司都讲双中台,三中台,甚至出现了四中台。

而近几年,各个公司发展的路径逐渐分化,在各自的领域逐渐聚焦,回归到真正数据中台的能力建设,提高服务客户能力。我们认为,未来三到五年,市场可能开始形成真正具有核心竞争力的公司,单一环节的公司会大量出现。

Q5:如何看待元宇宙?

元宇宙这个概念特别好,未来可能就是这样的一种形态,但是我们认为,元宇宙有一些必要前提,如果突破不了,元宇宙就只能沦为伪概念。

产品的两个端不可或缺。第一,谁用?我们需要对客户群体有深刻的理解和认知。第二,怎么用?目前的VR/AR只能让用户新奇地体验一段时间,而缺少一个核心能力——数据驱动的能力。它无法将人代入我们需要构建的虚拟世界,无法了解用户所想、所需。

我们在思考,未来有没有一种核心数据技术能够支撑起元宇宙的应用场景,我们更喜欢把它称为数据的收敛技术。当用户拒绝业务场景时,不断收敛到能够带入的感觉。因此我们认为,从数据层面考虑,数据而非场景,可能是未来元宇宙突破的最核心关键点。

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