對話滴普科技趙傑輝：祛魅神秘主義，做一個獨立思考者_風聞

新眸企業服務組作品

撰文｜桑明強

“一直以來，總有人簡單地將滴普歸為一家‘中台公司’，事實上這是對我們的極大誤解。其實迄今為止沒有人真的説清楚中台到底是個什麼東西，我們的官方消息中鮮有提及中台。哲學家馬克斯·韋伯認為人類祛魅神秘主義標誌着人類精神的成熟，我認為當我們的企業服務市場逐漸開始聚焦具體的技術和具體的場景，而不再談論類似中台這種過大和不確定的概念的時候，標誌着這個市場中供應商和客户的成熟。”

滴普認為，數據智能和中台是兩碼事，某種程度上來説，中台概念存在一定的“資本炒作”成分，帶着魔幻和神秘色彩而沒有具體的技術內涵和產品內涵，曾經一度所有軟件恨不得都要叫做中台。而數據智能從一開始就有明確具體的技術體系，將原始數據加工為有效信息和知識，沉澱為數據資產，進而通過算法模型輔助決策。以“實時性”為核心方向的新一代“流批一體，湖倉一體”的各種數據處理技術社區的活躍進展，是數據智能演進的具體的技術基礎。

這就意味着，相較於説不清楚的中台，數據智能更注重具體的新技術和新產品落地，價值上要遠遠“大於”中台，而且要具體的多。

在To B圈，滴普科技算得上一位“老兵”，主要原因是核心團隊在技術領域的深耕沉澱：多數初創成員是從業十幾年的“圈內老人”，趙傑輝本人也在華為深耕11年，在新眸看來，“滴普人”的背景，一定程度上塑造了公司的精神內核，理性、平實、剋制、謙遜。

在交流的過程中，趙傑輝多次強調，要反對機會主義和追風口，【做強基本面】才是可持續的生存法則：“我們本質上是希望成長為一家專業的數據智能服務公司。”

通過觀察，新眸發現，某種意義上來説，滴普科技是企業服務領域裏的“特殊存在”：

企業背景方面，三年連續拿到7輪融資（最近一輪在今年8月，B輪），有着穩健的節奏感；產品和服務體系方面，由FastData（雲原生數據智能平台）+DXP（數據資產治理與運營平台）以及 DIC（數據智能諮詢與服務）構成，格局清晰明瞭；組織層面，不設事業部，以產品為單位，追求自然主義。

To B需要獨立思考能力

初入職場，趙傑輝的第一份工作是在華為。作為核心路由器團隊的員工，他以11年時間有幸深度參與，並見證了華為路由器的崛起之路：從初始團隊到絕對卓著，這讓他感受到了伴隨優秀企業慢慢壯大的個人成長和喜悦感（企業真正地能給客户、員工、行業帶來價值與共同進步），而這也是他創辦滴普科技的另一面擔當。

“滴普的創始團隊成員，大都來自華為、阿里、IBM，是一幫做了十幾年的‘工匠’，我們並沒有什麼海歸名校光環，以國內985/211的高校畢業的高管為主，但都認可和繼承了同樣的精神內涵。”趙傑輝自詡自己和團隊其他成員是一羣“不太聰明的人”，但他們都追求獨立思考的能力，這恰恰是一個團隊最核心的智慧。

這種非“典型”能力體現在三個方面：

其一，反對機會主義，深耕和做強基本面。“準確地説，我從內心上對風口是排斥的，因為如果它真的是風口，那麼留給我們這樣創業公司的機會並不大。”不盲目跟熱點、炒概念，這就意味着，創業公司要做的，其實是順勢而為，不斷迭代和優化戰略、組織、業務以及產品。

其二，釐清自身定位，不去過分包裝，不斷迭代進步。“做符合常識的事，不要盲目概念化，包裝出來的價值都是一時的，而且最容易把自己忽悠暈，有錯就改快速迭代進步。”在To B領域，需要對業務理解分拆成清晰兩步：第一步，確認它是不是客户的剛需（是真需求而不是偽需求）；第二步，我們該用怎樣的產品組合去服務好客户。

其三，做好業務邊際管理，與客户共同進步。“這也是我在創業初期踩過的坑，創業初期最容易犯錯的地方往往是什麼都想做，但什麼都難做好。經過3年的成長滴普的思路是，堅持有選擇地做自己擅長的事，或者説將難題拆分成幾個階段來做，這樣我們和客户的信任關係是層層遞進的。”

“另類”組織體系的背後邏輯

基於獨立的思考能力，在滴普內部產生一個有趣的現象，公司是沒有事業部的。

“我們是以「產品為單位」構成的組織體系。”一般來説，以銷售為導向的公司，普遍會面臨一個問題：銷售只負責簽單，產品負責“填坑”，經常會遇到“填不了坑”的脱節境地。相比之下，以產品為單位的組織機制，就不容易出現這樣的狀況，“值得一提的是，滴普的早期銷售，基本都是研發出身，他們更清楚業務的邊際，能否在一定時間段內完成業務閉環。”

事實上，國內To B行業的“遊戲規則”已經產生從SLG模式（Sales Led Growth）轉向PLG模式（Product Led Growth）的跡象。

PLG型企業意味着玩家堅持“產品力”，放棄短期增長，就結果來看，這反而是一種更高效的增長模式（比如Notion、Airtable等新興玩家的崛起，它們同時也是PLG型玩家代表）。這背後的原因很簡單：傳統軟件採購一般由關鍵決策人進行決策，再由企業進行採購，這種情況很容易造成決策者的採購行為和使用者的體驗相互不一致。

滴普先於行業看到了這一點，並對產品體系作了模塊化整合和劃分：

圖：滴普科技產品體系

最基礎的底層能力是FastData：

它是新一代雲原生數據智能平台，核心關鍵詞是存儲計算分離、實時計算、流批一體、湖倉一體，定位是依託最新的技術發展，逐步演進替代Hadoop架構。具體來説，FastData包括DataSense（數據科學分析平台）、DataFacts（一站式數據智能服務平台）以及DLink （流批一體數據分析引擎），通過構建一站式數據智能服務，解決了企業數字化轉型中遇到的數據煙囱、架構陳舊、管理低效、維護困難以及高成本等問題，相較於原先的Hadoop技術平台，更加輕量級易於部署，且具有實時性。

以百麗國際為例，該企業旗下有上萬家線下門店，有幾個PB級的數據基礎。

相較於其他數據平台，應用FastData雲原生數據智能平台後，數據處理的時間縮短到幾小時，各個門店的管理人員在上班時就能看到昨天全天的經營數據分析。對於店長們來説，這對數字化經營管理十分關鍵（店面管理人員往往要根據數據反饋，擬定進貨、補貨、調貨以及打折策略）。

中間層核心是DXP：

它是基於FastData高效存儲分析引擎，構建的數據資產治理與運營平台，特點在於數據編織、輕量、低代碼。需要注意的是DXP中“X”，“X”是不同場景下的業務模型，它可以是商業領域、製造領域，也可以是政務和金融領域，“它的特別之處在於，在滴普內部，特定行業有特定專家負責，且‘X’具備一定行業和領域的通用性，這和市面上其它產品邏輯有着本質不同，它並不是堆人的‘勞動密集型’玩法。”

最上層建築是DIC：

簡單來説，DIC是給客户提供全面的業務創新諮詢和解決方案設計。這也是滴普產品服務體系的特殊之處。滴普科技考慮到客户數字化的整體數據價值，從頂層數據戰略規劃入手，集結了DIC部門內多個行業領域專家，基於對業務的深厚理解，為客户提供專業的解決方案設計，並梳理業務標籤，從而形成指標，再通過大數據、數據建模等數據智能技術，沉澱數據資產，賦能業務決策。

數智時代，對未來的幾點思考

用第一性原理思考問題，是滴普內部的習慣。

談及數據智能領域痛點時，趙傑輝告訴新眸，“以三年為限，我認為未來數據智能賽道亟需解決的，是如何將客户最有價值的活動，用數據表達出來，將數據資產沉澱下來。”數據智能賽道和當下火熱的SaaS賽道有着本質區別：後者更聚焦顆粒度小的數字化場景，比如營銷會員體系，前者是一個複雜的系統性工程，價值度各有千秋。

在新眸看來，數據智能價值=（數據+人的智慧）×數據智能平台。

目前，大多數的企業客户卡在中間階段：無法實現最終的場景智能化，以應用於真正的商業。換句話説，數據智能還有很多需要研究和解決的問題，但是企業在變道初期如果不能快速跟上，將會錯失新一輪產業革命中的趕超良機。

平台方面的權威專家桑吉特·保羅·喬杜裏認為，建立一個成功平台往往需要四個關鍵步驟：1，找出某個場景用例的痛點；2，找到供給雙方的核心價值單元；3，設計出一個促進這種交互的方法；4，圍繞這種交互建立一個網絡。就這方面來看，滴普科技當下所做的事，更貼合於全域能力的“平台”，而不是概念化的“中台”。

從市場和用户規模來看，中國有着近5000萬公司數量的企服市場規模，與龐大需求所不匹配的是，國內To B市場一直處於同質化競爭的“怪圈”，講故事的人有很多，產品力卻被人詬病，也未曾誕生過現象級的“頭號玩家”。

“事物需要回歸它的本質。”在趙傑輝看來，“近些年，特別是在商業領域裏面，風氣有點被帶偏。舉個簡單的例子，品牌商更注重流量運營和轉化，往往忽略了以商品為中心的競爭力，sales固然重要，但那不是商業的最終真理。”

現有的數據庫、IT架構遠遠不足以支撐龐大場景下多變多元的業態需求，企業服務市場需要回歸本質、向着務實出發，而最終，一切商業的勝利都是認知水平的勝利。