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艰难的旅程,你的数据中台到底能为一线提供多少火力?

傅一平 与数据同行 2021-10-16

这是傅一平的第270篇原创



作者:傅一平

个人微信:fuyipingmnb


很多人在谈数据中台,笔者在多篇公众号文章中也涉及过,那些文章都在强调数据中台是什么,怎么建设数据中台,比如下面的是阿里的数据中台全景图:



这是袋鼠云的数据中台架构图:



虽然笔者在多篇文章中也谈了数据中台的建设心得,但从来不认为已经获得了成功,阿里的数据中台算是成功的典范吗?笔者不知道,但我们总会有个疑问,这都是别人家的中台,自己应该如何落地呢?这个始终是大家最关心的问题。


数据中台很重要,但千万不要依样画葫芦照着外面的架构图去一项项的实施建设,你真要照着阿里的方式做,基本就把自己的资源耗光了,其实除了计算引擎和资源动态分配,10多年前BI时代这些技术就有了,大数据时代只是乘着东风将这些概念(或者新包装了一个概念)普及到了更多的人,让更多的客户认识到数据的价值,这是在吃时代的红利,但并意味着成功的概率会更高。


数据中台夹在数据和应用之间,说得好听一点是推进能力平台化、业务应用化、运营智慧化,让前线业务更加灵动、敏捷,为一线作战提供精确制导、炮火支援,说得难听点就是前期要付出更多的不确定性成本,包括中台建设成本、流程优化成本、IT文化重塑成本、用户培育成本、持续运营成本、还有其他一系列的管理成本等等。


以前阿里还提过中台的一个核心挑战就是考核,中台赋能你不能直接考核IT部门收入吧,也不能简单的考核IT的一般指标,服务调用和使用指标又不够分量。


数据中台还最怕做成花架子,招式似乎很多,但关键时刻人家一击重拳就把你打到了!


比如你好不容易建了融合模型,人家就是不用,非要从底层走,你的仓库模型就打了水漂。


比如你好不容易搞了一套治理套件,但元数据真的有人用吗?现实的问题往往是开发人员没必要用,业务人员不会用。


又比如数据开发套件,你当然可以支持诸如HIVE,GBASE等数据库,但ORACLE也得支持吧,而ORACLE的原有PL/DEV开发客户端体验很好啊,该怎么去改变一线开发人员的习惯呢?


画蓝图不难,照着抄就可以了,反正就是针对这些内容的重新分层和组装,你有你的理解,我有我的理解,但实际落地完全是两码事。


笔者不建议去规划什么数据中台的蓝图,不要去追捧别人家的数据中台,不要仓促的去购买商用的数据中台套件,没有什么最佳路径是可依赖的,始终要根据你这个企业所处的阶段、一线对于数据的真实需求做出合理的判断和选择。


数据中台可以建设的东西太多了,因此不要贪多,一次就做一个大事情,甚至一年只做一个,做了后看效果,然后慢慢演化,而一旦做了一个,就要保证让它持续发挥价值,买个软件简单,有能力运营好才见真功夫。


当然光说道理不过瘾,就举个自身的案例吧,谈谈怎么有策略的去推进一个数据中台的演化,笔者再次强调,我们的数据中台远未成功,对于业务的赋能远未达到预期,留下更多的是教训,但你可以从中一窥端倪。


如果从2015年算起,我们的数据中台建设其实已经持续了四年:


(1)2015年,是大数据平台建设的元年,就做了一个事情,把基础平台建立起来,解决三域数据整合问题和标准化问题,当初花了3个月时间梳理完整个企业的数据字典,数据资产(基础模型和融合模型)的掌控从合作伙伴手里回到了自身团队,这是中台的底蕴,这一年公司付出了巨大的代价去构建大数据集群。


但有了数据没人用不成,毕竟大数据平台原生开发的门槛太高了,很自然的想到了2016年要干什么。


(2)2016年,是大数据开放的元年,团队全力推进DACP(数据开发平台)建设,启动了体系化的进行培训,策划了一系列建模大赛,吸引企业内更多的人来使用这些新增的数据,当时每天想得就是如何推销自己的新数据,诸如位置,上网解析等等,运营的初期如果仅仅是新瓶装旧酒是很难的。


现在回过头来看,对于DACP体验的忽视让当初的推广成本过高,我们还是缺些产品思维,总想着靠宣传、线下培训等方式去解决问题,这种推广模式往往事倍功半。


但即使吸引了很多用户来使用你的平台,光有数据没好用的模型也不行,因此下一步的工作重点就是全力打造业务模型,开发新一代的标签体系。


(3)2017年,是大数据模型建设的元年,依托于大赛和自主创新,涌现出了一批优秀的业务模型,天盾反欺诈模型也是这个时候出现的,在位置精度,知识库等方面也获得了一些突破。


但酒香也怕巷子深,你会发现好不容易做的模型往往无法直达一线,各种机制流程横在那里,模型迭代的成本还是太高了。


因此,数据中台如何跟前端业务高效协同成了当时乃至现在最大的挑战,毕竟渠道,营销等资源不掌握在自己手里。


(4)2018年,是大数据运营转型的元年,随着公司需要从“坐商”向”行商”转型,团队开始考虑需要基于新的数据产品来实现营销模式的突破,希望用数据产品来更有效率的连接数据中台和前端渠道,用市场经济的手段去解决管理人员,模型人员,执行人员的协同问题,不解决这些问题,数据中台对一线的赋能将受到极大的抑制。


而数据产品的运营对于团队提出了全新的挑战,一方面要克服传统营销流程、机制、安全等方面的问题,另一方面需要大幅提升数据产品的体验,增加更多的赋能手段,从而让走动式营销变得更有效率。


(5)2019年,数据中台将进一步向实时化,场景化演进,设想是依托数据产品打造场景编排能力,比如需要实现针对校园开学季、外来务工返工,社区摆摊,综合体/社区/集会引流、双网拨打提醒等100个典型细分场景的精准营销快速支撑,这些能力将全部沉淀在数据中台。


可以看到,每年我们都需要制定数据团队的业务目标,数据中台的建设始终是跟着这个目标走的,数据中台不能为了建设而建设,它是业务驱动下IT能力的有意识沉淀,各个阶段也不是完全分割的,相互之间总有交叠,但大目标是相对清晰的。


因此,每个企业的数据中台建设路径也不可能是相同的,比如在数据开发平台没有推广开之前,你说要依托大数据在业务上做大规模的一线赋能也是不现实的,点的突破说明不了什么问题。


事情也不是做的越多越好,有时候我们真的无暇顾及元数据、数据质量管理的进一步提升,只能碰到问题解决问题,因为彻底解决问题往往付出的代价太大,资源的限制也不允许我们去建很多政治正确的平台,比如笔者就一直想做类似阿里的在彼岸(回归测试)这种平台。


更为重要的是,数据中台中的每个“存量”都需要持续性的投入,比如位置模型,大家真的用起来了就没有结束的说法,否则你做的就是一个垃圾的东西,比如基于位置的网格模型三天两头要改。


未来数据中台的运营压力会越来越大,比如以前校园营销都是市场的事,现在也成了数据团队的一项重点工作,但这是好事,说明企业真的愿意用更为精细化的手段来解决一线生产性问题。


双11对于阿里的意义重大,以前作为旁观者,我们会赞叹其IT系统海量的流量承载能力,惊诧于其炫目的双11实时数字大屏,但我们现在要考虑的不能仅仅是提供几个指标,而是自己的数据中台在市场的关键战役中能否发挥出更多的作用?你有多大的参与感?


希望我的分享于你有启示。



作者:傅一平 (微信号:fuyipingmnb)



好书或文章推荐(每周我会挑选出1-2本好看的书或文章进行推荐)


《非对称风险:风险共担,应对现实世界中的不确定性》 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布:大名鼎鼎《黑天鹅》、《反脆弱》的作者,这本书写得不错,就是在说一个道理,做决策的人要承担相应的责任,也就是“己所不欲勿施于人”,比如你要推荐股票,得自己先买了,否则你就不是利益攸关,塔勒布极度鄙视这类人。


《“幸福”和“乐趣”是两回事》 万维钢·精英日课第三季阿德勒认为烦恼的根源和幸福的来源都是人际关系。我理解他说的这个“幸福”,和我们平时说的“乐趣”,是两回事。一顿好饭和一个好电影能给我们带来乐趣和满足,但不是阿德勒说的幸福。我认为这样分类是有道理的,幸福应该是各种感官乐趣之外的东西,否则你无法解释一个物质生活和精神生活都很丰富的人为什么还会感到抑郁。





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