拐點已至？2023中國企業數智化應用年度洞察_風聞

數據時代，企業的核心競爭力在很大程度上取決於企業數據資產價值變現的能力。

對於國內企業級數據應用而言，如果説有成熟的心智，那“數據中台”必然位列頭位。過去幾年，數據中台的概念從多個層面、技術架構、數據質量、服務效率等視角，對企業級數據的應用明晰了標準和落地措施。

這一概念已經推出七八年時間後，國內的商業環境也經歷着大幅變遷，雲計算和AI帶動了算力的提升，企業之間精細化運營競爭加劇，短視頻直播重構了商業環境。變革之中，我觀察到，已經有一部分企業級用户、品牌廠商對數據應用萌生了新需求：靜態的數據需要滿足動態的場景，後端的數據中台需要和前端使用迅速配合。

這些需求除了強調對數據進行收集之外，更加關注調動數據資源來指導企業決策。企業數據應用的指針，正在向新的方向轉動。

近年來，業界對“數據中台”無用論的發聲漸起，甚至一些將“拆中台”作為傳播噱頭的內容出現，這些現象也提示到我，在客觀看待“數據中台”的不同論調報道時，更要關注企業如何利用數據、讓數據流動的趨勢變遷。

2023歲末將至，我想從傳統的數據建設談起，剖析企業數據建設的真正需求，闡釋背後這一概念——“數據消費”的內涵，揭示新興企業數據應用的突破與優勢。

一、洞察企業數據建設的真需求——“有用”

數字化浪潮在國內已翻湧了些許年頭，彼時，數據中台概念呼聲鼎沸，它在企業內部建立了集中的數據管理平台，將獨立的系統整合，能夠進行統一的數據採集、處理和存儲。

得益於“數據中台”的機制，企業各個板塊的數據得到整合，如運動品牌李寧、奶粉巨頭貝因美以及火鍋連鎖品牌海底撈等企業，均推進了自身的數字化變革。可以説，數據中台的理念，幫助中國企業將數據應用的步伐，向前推進了實質性的一步。

如今，當中台建設的熱度某種程度在降温，業界對於數據中台的冷思考也逐漸增多，一些企業的中台案例有着走向相似的結局：數據彙總之後，距離數據真正被“用起來”仍然存在距離，數以百計的數據中台打造後，並未真正為企業業務所用。多數情況下，一線業務人員是被動地在數據中台設定好的框架中，做有限的數據分析。

這樣的弊端非常明顯，企業數據資產的利用率低，一線業務人員無法及時得到全面的數據進行敏捷決策，而數據中台又會接到不斷重複的相似需求。數據中台設立之初的“數據輔助決策”的願景，並沒有實現。

有一個令我印象深刻的“個例”，是在查閲今年的資料時，看到抖音618大促活動中的企業數據應用故事。當時某直播間正在進行直播，忽然發現觀看用户數量異常下跌，有相當規模的用户正在退出觀看，運營人員馬上進行了實時的數據分析，發現正在流失的用户羣體，是直播間中的“年輕女性用户”羣體。針對這個數據結論，企業實時調整了選品講解的順序，迅速上架更符合年輕女性用户心理的高性價比化妝品，穩定住了直播間的人氣，維持住了高活躍度和下單轉化率。

這樣出彩的“數據驅動決策”，如今放在行業中依然亮眼，但它卻是當年數據中台提出之初，希望普及的效果，也是如今業界建設中台多年，尚未在全行業達到的效果。中台搭起來了，並不意味着企業的數據建設抵達了終點，只有當數據真正能用起來，為業務直接帶來效益時，企業的數據應用才可以説步入正軌。

在這一點上，我關注到了老牌數字化服務廠商雲徙科技也有發聲。在數字化領域服務多年的企業，雲徙科技已經有着較為成熟的中台解決方案。雲徙科技在今年的春季發佈會中提到，“過去部分廠商提供的’數字化’解決方案，其實更加偏’信息化’，‘信息化’的軟件對於數據價值的挖掘本身存在欠缺，只有’數字化’才會更注重挖掘數據的價值。”換句話來講，雲徙提出的“數字化”理念，是直接指向數據“有用”為目標的。

另一個案例，是運動健身品牌樂刻，它們也敏鋭地發覺了數據中台“建而不用”的弊端，因此在這家企業的數據應用觀念中，中台概念不是最重要的，讓數據“有用”起來以便真正和業務結合才是最關鍵的。

**讓數據真正能用起來，其實就是最近頻頻出現在業界視線中的“數據消費”一詞。**要想數據能夠為企業服務，打造數據中台只是第一步，下一步的“數據消費”更為核心。

二、什麼是“數據消費”？

傳統的數據中台致力於通過 OneModel、OneID、OneService，實現數據的統一，即 OneData。其中 OneModel 統一數據構建及管理，完全消除數據二義性，實現分鐘級代碼自動生成；OneID是將核心商業要素資產化，實現數據的全域連接、標籤萃取、立體畫像；OneService 則統一數據服務，以主題式服務輸出，簡化了數據查詢。

“數據統一”只是企業數智化的基礎，打造數據中台之後，下一步還需要“看數據”和“用數據”。

首先，“看數據”對很多企業來説就是一個挑戰。許多企業有數據，但沒有體系化的看數方法。比如説，老闆應該關注不同渠道下生意的增長，運營人員則應關注過程，包括轉化率、客單價、商品銷售情況、用户復購情況等等。只有能夠看懂數據，正確地分析數據，才能真正消費好數據的價值。

其次，“用數據”是在“看數據”基礎上的進一步推進，意為讀懂數據所體現的結論，並用以輔助決策。

所謂的“數據消費”包含“看數據”和“用數據”兩層，它意味着放棄基於個人經驗的主觀判斷，參考客觀數據進行決策，並追蹤業務的發展。

傳統的數據中台模式中，並不是不消費數據，只是消費數據的門檻高且頻次低，許多數據不是想用就有。在這裏，打通企業數據應用的“最後一公里路”是個棘手的難點。而國內的數據大廠們，建設企業級數據應用的能力高下，同樣在此處凸顯。

如今，行業內的很多數據廠商，正在將目光聚焦到打造數據消費的業務應用中來。

圖為：阿里巴巴的瓴羊，在雲棲大會上對於數據消費的分享

最近一年，阿里巴巴的瓴羊開始專注講數據的消費與應用故事；用友在全球商業創新大會上發佈了BIP3，強調以智能化降低企業數據消費的門檻。

TalkingData在秋季的峯會中，擴大了關注數據信息的維度，定義出“後大數據”時代的海量數據消費範圍；明略科技將大模型高速消費數據的能力，納入了它的秒針系統，跑通了商業工作流的賦能。

在我看到的諸多企業案例中，做好幫企業打通“數據應用最後一公里路”的數據廠商，有典型印象的是火山引擎。或許是因為字節體系整體強調的都是數據驅動理念，包括過往在訪談飛書的案例中，看得到這一理念的貫徹始終。包括 OKR 量化制度深入企業文化，這些企業級數據應用在幫助企業“把數據真正用起來”的方面，更進一步。

前文提到的樂刻，後來也是與火山引擎達成合作，應用其提供的“多主體標籤”高階能力的VeCDP產品，真正地把數據和業務結合，使得平台、門店、教練三方主體都能基於細緻的人羣分層和分析調整運營策略。另一個案例——捷途汽車，在藉助了火山引擎數智平台的能力後，能夠自主洞察新車型發佈前的信息與數據，並制定相應的營銷策略，真正意義上實現了精準營銷，根據官方的數據，其 APP 促活提升47.05%。

像這樣的案例表明，在完善的數據應用和數據服務的支撐下，企業可以快速進化出合格的“數據消費”能力。而在“數據消費”實施到位、企業已有的數據資產能夠被充分利用後，企業的效率就會事半功倍。

三、“數據消費”的正向飛輪，是下一個方向嗎？

查閲了一些資料，我看到比較早期關於數據消費為核心的論述是來自火山引擎，它們將“數據消費”做為核心，構建了“數據飛輪”的數字化建設模式。

火山引擎的詮釋是，數據消費是數據飛輪的起點和核心驅動力，它一方面驅動業務發展、提升企業盈利，形成第一個飛輪，另一方面驅動數據建設和數據治理，形成第二個飛輪。數據消費能夠連接業務端和數據端，繼而產生業務與數據相互影響的正循環。

而今，“數據飛輪”是一個行業新興概念，卻也已受到了行業多方的關注。

雲徙科技在近期的數據飛輪消費行業研討會中，分享了它們專注企業營銷增長的解決方案。雲徙科技提到，儘管企業對數據消費有強烈的需求，但實際操作中卻往往面臨諸多挑戰，真正將數據資產量化為業務價值，勢必觸及到對數據的精準把控與分析。由此，它們在研討會中提出了其自研的開放平台能力，可以幫助企業快速融入與其他三方生態的對接。對於新興的數據飛輪理念，它們和其他更多廠商一樣，在擁抱和認可其中的內涵。我也會在2024年繼續關注下雲徙科技的動作，這個動作之下，是否會產生更多企業級軟件廠商之間的合作，打通中台、數據消費、數據飛輪這些理念的實際應用，我想未來一定有新的火花。

李彥宏在不久前的西麗湖論壇上，提及數據飛輪的相關內容時講到——“AI時代的技術棧分為四層，也就是芯片層、框架層、模型層和應用層。無論是芯片也好、框架也好、模型也好，都是需要AI應用來驅動的。只有通過更多的場景落地應用，才可以形成更大的數據飛輪，才能夠讓芯片做到夠用、好用。”百度講述的 AI 場景應用，其實與火山引擎講述的數據消費有異曲同工之意，大模型時代的數智化工具，只有被充分的利用和場景化落地，才可以促進數據飛輪的形成和轉動。

正是由於意識到了讓數據資產真正“用起來”對企業的重要性，企業越來越多的目光，才開始聚焦在“數據飛輪”的理念上。

本質上，將數據驅動真正做好，就是“數據飛輪”。

圖為：火山引擎對“數據飛輪”模式的詮釋

幾年前，在王堅博士的《在線》一書中，解釋什麼到底是雲計算時，舉了一本書的例子：**是 Competing on Analytics（中文：數據分析競爭法），而不是Competing on Analysis，這個書名之所以“字斟句酌”，**是因為想強調雲計算的終局是在線，在線的終局是不僅反映用户，更重要的是給用户實時的反饋 ，一如當下的大數據應用。

其實，由彙集數據的“數據中台”，到利用數據的“數據消費”，再到數據消費驅動的“數據飛輪”，整個過程，也是企業的大數據應用不斷發展的過程，在這個過程中，數據能動性在不斷提升。

如果説數據中台是數據的倉庫，它打通了封閉的數字孤島，實現了數據資源的連接與共享；那麼數據消費則強調對於數據中台的充分利用，讓數據真正為業務人員所用，能夠調節企業的經營決策並最終實現收益的增長。以數據消費為核心的數據飛輪，不僅注重數據的連接、利用，還要求數據能夠自由地流動在業務和數據兩大板塊之中，形成兩個飛速運轉的飛輪，且兩個飛輪之間能夠相互聯動與促進。

在我看來，近年來企業數據應用的觀念變遷，在2023年積累到了質變拐點。

更多企業已經看到，讓數據真正為業務所用，才是企業數字化的關鍵。從注重“建數據”轉為注重“用數據”，從注重“數據統一”轉為注重“數據消費”，從“數據中台”模式到“數據飛輪”模式，數據飛輪的模式之優，在於着重強調了數據消費在業務到數據的雙向閉環中的重要性。

在不久的將來，當企業的數據資產能夠物盡其用、實現飛輪式轉動的時候，真正的數智化時代即將到來。