對話阿里雲數據中台王賽：被企業需要，是行業混戰中唯一生存法則_風聞

阿里雲數據中台負責人王賽

新眸企業服務組作品

撰文｜桑明強

20年前，在阿里做軟件開發崗，有兩個重要工作：

“一個是畫數據流程圖，另一個是畫業務流程圖。”2015年誕生於阿里內部的“中台”，也與它密不可分，業務數據化、數據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，中台賽道被按下了加速鍵，中台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，阿里雲數據中台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，中台+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業務的數據倉庫項目團隊開始幹起，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）曾在去年的阿里雲峯會重談中台定義：“中台其實是一個新型的操作系統。信息系統不再侷限簡單的業務流問題，還要面對數據流、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，釘釘就是業務中台的一種重要形態。

在阿里內部，中台的價值也不侷限於提高業務效率，還在四個方面發揮着關鍵作用：數據治理、業務智能、組織提效和成本控制。

“阿里雲推出中台，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。”對於王賽來説，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：

阿里數據中台產品體系搭建邏輯；如何理解雲智能時代下的數字化交付邏輯；檢驗B端產品成功與否的機制是什麼？數據中台的新角逐點

Dataphin+Quick BI+Quick Audience，是目前阿里數據中台搭建的一套數字化解決方案。

Dataphin是智能數據構建及管理平台，核心優勢在於數據可被標準化規範定義、全域連接及主題式服務；Quick BI是高效數據分析及展現工具，專為雲上用户提供大數據智能化、可視化的分析服務，它能接入90%以上的市場主流數據源、100%覆蓋阿里雲數據源；Quick Audience是智能用户增長平台，專注於解決業務增長問題，它可以支持億級用户羣體的細分、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端的互聯網產品思維去看待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，數據構建和管理是一切的基礎，所以我們首先對外推出了Dataphin，緊接着我們發現，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。”但這並不意味着，服務商要大包大攬地把所有客户數字化項目都承接下來，而是要做難而擅長的事，否則很容易導致客户預期管理失衡。

王賽以數禾科技客户場景舉例：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數據系統和業務應用系統（傳統數倉思路），但隨着業務版塊增多及數據體量幾何式增長，原先的數據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，數據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。

由於自帶統一數據接口服務，與之前數禾科技自研數據平台面向線上業務提供數據接口又長、又複雜的鏈路不同，自帶多種數據開發集成通道的Dataphin能夠將數據輸入輸出鏈路佈置得通暢迅速，帶來了基於數據中台統一模型、統一數據服務構建智能風控模型，效果也立竿見影，以其中的中介模擬功能為例，對申請用户進行疑似金融中介監測，準確率可達80%以上。

據王賽介紹，目前阿里數據中台已經在雲上全面輸出，而中台+雲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，未來的中台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。

“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、數字化升級的宏觀背景，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，工具智能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件SaaS化部署舉例，“你能明顯觀察到，過去我們軟件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，這在過去的項目制中是很難想象的。”與此同時，據王賽介紹，在阿里內部，其實還設有客户成功經理崗位，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。

“一般來説，客户在真正選擇你之前，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，客户未來所需要的，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台經驗，但這往往很難，所以一些特殊的崗位設置，和必要的產品體系，就變得彌足珍貴。

這一點，在麥當勞客户場景上就有所體現。

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數據中台的合作，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説。

“我最近在思考的”

數字化時代，商業活動更加強調“以客户為中心”。

在一切都變得越來越難以確定的情況下，客户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，中台本身屬於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羣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“技術循環曲線”，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、過高期望的峯值、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。

換句話説，對於眼下的中台玩家們來説，如何找到這些特定羣體，並幫助他們梳理業務、架構後，找到中台構建的可行性路徑；對於需求方來説，又該如何權衡組織、業務中台化的範圍和驗證中台化後的增益。

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，“我們如何幫助客户，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。”