數(shù)據(jù)治理，是時候打破刻板印象了

　　降低數(shù)據(jù)治理門檻，降低企業(yè)用好數(shù)據(jù)資產(chǎn)的門檻，讓企業(yè)數(shù)據(jù)消費更便捷。

　　文|徐鑫 游勇

　　過去，數(shù)據(jù)中臺面臨一些挑戰(zhàn)和誤解。由于動輒投入成百上千萬元，數(shù)據(jù)中臺曾給人留下了又貴又重的印象。高昂的建設成本，成了數(shù)據(jù)量不大的中小企業(yè)的攔路虎，但同時，這些企業(yè)對數(shù)據(jù)建設和治理有旺盛需求。

　　更大的問題在于，狂飆猛進的技術演進對企業(yè)數(shù)據(jù)治理框架的可擴展性提出了新的挑戰(zhàn)。Gartner報告就指出，到2028年，50%構建于2023年之前的中國數(shù)據(jù)分析和AI平臺，也將因為與生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過時。數(shù)據(jù)建設領域正呼喚一場革新。

　　日前，阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇在云棲大會瓴羊Data×AI專場論壇中指出，企業(yè)要擁抱AI時代，需要完成場景解構、業(yè)務重構。其中，數(shù)據(jù)基礎設施領域也正在迎來一波重構浪潮。

　　針對行業(yè)里數(shù)據(jù)治理高成本和難擴展等建設難題，瓴羊Dataphin產(chǎn)品全面升級，新推出的敏捷版用以解決企業(yè)數(shù)據(jù)量不大但需構建數(shù)據(jù)的場景問題，Dataphin可演進擴展的數(shù)據(jù)架構體系為企業(yè)數(shù)據(jù)治理預留發(fā)展空間，基于大模型打造的DataAgent更是為企業(yè)用好數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了便利。

　　01

　　數(shù)據(jù)治理正當時

　　數(shù)據(jù)建設和治理，最為人熟知的概念可能就是數(shù)據(jù)中臺。

　　幾年前，大數(shù)據(jù)浪潮席卷全球，各行各業(yè)的先鋒企業(yè)都十分重視挖掘企業(yè)的數(shù)據(jù)價值。2017年時，《經(jīng)濟學人》還在一篇封面文章提及，數(shù)據(jù)已取代石油，成為世界最有價值的資源。

　　當時，一批積攢了大量數(shù)據(jù)的先鋒企業(yè)率先意識到，要打破企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)孤島，集中管理、統(tǒng)一處理企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的重要性，“數(shù)據(jù)中臺”概念應時而出，阿里作為數(shù)據(jù)中臺理念的提出者也率先在企業(yè)內(nèi)建設數(shù)據(jù)中臺并面向企業(yè)提供產(chǎn)品和服務。一批傳統(tǒng)行業(yè)的龍頭企業(yè)，也從戰(zhàn)略布局、積極求變的角度，將數(shù)據(jù)中臺建設作為整合內(nèi)部海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的重要抓手。

　　也由于先期入局者自身的數(shù)據(jù)復雜度高，規(guī)模體量大，在數(shù)據(jù)治理和建設時，投入巨大，建設周期也比較長。這使得行業(yè)內(nèi)也產(chǎn)生過一些爭議，比如一位行業(yè)內(nèi)人士就曾觀察，數(shù)據(jù)中臺投入大，效果難量化，在一般規(guī)模的企業(yè)難落地。

　　今年Gartner在《中國數(shù)據(jù)分析及人工智能成熟度周期》報告里就把“數(shù)據(jù)中臺”概念列為逐步過時的技術發(fā)展區(qū)間。

　　不過，行業(yè)資深人士認為，不能僅從產(chǎn)品和工具的層面來理解“數(shù)據(jù)中臺”，也不能僅從概念熱度來看“數(shù)據(jù)中臺”的價值。

　　“數(shù)據(jù)中臺更是一種理念和模式，它意味著，對一家企業(yè)來說，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)資產(chǎn)的重要組成部分。對于這一重要資產(chǎn)，企業(yè)需要有一種方式，把數(shù)據(jù)整合，統(tǒng)一清洗、加工和治理，從而形成便于利用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。”上述人士說。

　　Gartner在報告里也提到，當下的技術浪潮下，圍繞著數(shù)據(jù)集成、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)質量等技術能力建設相關的“數(shù)據(jù)基建”正處于快速上升期，它將是企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)分析和AI應用的可復用基座。“數(shù)據(jù)中臺”所代表的理念仍然在引領行業(yè)發(fā)展，同時技術層面也在繼續(xù)高速演進。

　　另外，國家政策層面推進數(shù)據(jù)要素市場化，也在讓廣大企業(yè)加速構建更全面的數(shù)據(jù)治理和應用能力。

　　今年1月1日，《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關會計處理暫行規(guī)定》(以下簡稱《暫行規(guī)定》)正式實施，上市公司的數(shù)據(jù)資源作為新增會計科目列示在資產(chǎn)負債表下，構成股東權益的一部分。據(jù)中國證券報統(tǒng)計，截止今年8月31日，39家上市公司披露數(shù)據(jù)入表相關情況，總金額達到13.57億元。對不少企業(yè)而言，如何實現(xiàn)全域的數(shù)據(jù)治理，構建數(shù)據(jù)資產(chǎn)，甚至成為一道必答題。

　　業(yè)界的共識是，這些走在前列的企業(yè)，之所以能率先實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，與它們對數(shù)據(jù)治理工作的長期且持續(xù)的重視密不可分。

　　在宏觀政策和科技浪潮的推動下，以數(shù)據(jù)驅動業(yè)務發(fā)展的理念日益深入人心，越來越多的企業(yè)意識到了數(shù)據(jù)治理平臺和數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設的重要性。

　　在這股浪潮里，中小企業(yè)的需求也已經(jīng)不容小覷。比如瓴羊副總裁王賽就看到，中小型企業(yè)有強烈的數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設的需求。“企業(yè)的數(shù)據(jù)量相比龍頭企業(yè)們可能不是很大，但有復雜度和多樣性，這些企業(yè)需要把這些數(shù)據(jù)做一些輕度的治理。”

　　但這些企業(yè)的數(shù)據(jù)治理之路面臨不少問題。“中小企業(yè)大數(shù)據(jù)相關的人才儲備可能不足，也沒有太多的預算投入到數(shù)據(jù)治理領域。”一位資深人士認為，許多企業(yè)還對數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設和數(shù)據(jù)治理的認知也有所欠缺。

　　基于這些痛點，瓴羊把基于阿里巴巴內(nèi)部數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗，加之服務外部大型企業(yè)客戶打造推出的智能數(shù)據(jù)建設與治理平臺Dataphin，進行了輕量化改造，推出Dataphin敏捷版。

　　在新推出的Dataphin敏捷版中，產(chǎn)品的架構變得更輕量，能夠幫助中小型企業(yè)更低成本地啟動數(shù)據(jù)治理。以對操作人員的要求為例，Dataphin的敏捷版能兼容關系型數(shù)據(jù)庫，企業(yè)的數(shù)據(jù)管理人才無需掌握大數(shù)據(jù)前沿技術，只需掌握SQL就能操作，后續(xù)的運維難度也很小，大大降低了數(shù)據(jù)治理的人才門檻。

　　“企業(yè)最低只需要投入三臺硬件設備，投資僅二三十萬元就能基于Dataphin敏捷版，啟動數(shù)據(jù)治理工作。”瓴羊數(shù)據(jù)系統(tǒng)產(chǎn)品線總經(jīng)理董芳英告訴數(shù)智前線。這也意味著，相比于之前功能強大、架構復雜的Dataphin版本，廣大中小企業(yè)現(xiàn)在多了一個選擇。

　　02

　　數(shù)據(jù)治理，如何兼顧當前和長遠

　　當數(shù)據(jù)量較小的企業(yè)，在開啟數(shù)據(jù)治理工作后，都會考慮一個問題：隨著業(yè)務發(fā)展，數(shù)據(jù)量變得龐大之后，是否需要重新更換一套系統(tǒng)?是否會給未來的數(shù)據(jù)治理留下麻煩?

　　比如國內(nèi)一家頭部零售企業(yè)，這些年遇到了“成長的煩惱”。由于業(yè)務布局廣泛，企業(yè)數(shù)據(jù)需求的復雜程度和處理難度變得極高。

　　此前，他們基于業(yè)務的實際需求，構建了許多不同功能的業(yè)務應用系統(tǒng)。但由于企業(yè)發(fā)展多品牌多渠道，數(shù)據(jù)量變得極為龐大。同時，不同的業(yè)務數(shù)據(jù)在不同的系統(tǒng)里，存在數(shù)十個獨立的數(shù)據(jù)煙囪。另外，不同的業(yè)務線的數(shù)據(jù)定義還不一樣，數(shù)據(jù)治理的難度變得極大。

　　之所以出現(xiàn)這種情況，與企業(yè)缺乏長期的數(shù)據(jù)治理視角有關，此前的數(shù)據(jù)架構都是從孤立的業(yè)務需求出發(fā)。這家企業(yè)的數(shù)據(jù)負責人也把數(shù)據(jù)中臺建設當成了一項長期工作，為此他們還形成了未來三到五年的規(guī)劃，來建設企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺。

　　無獨有偶，另一家消費金融企業(yè)的數(shù)據(jù)負責人也察覺到了數(shù)據(jù)治理的建設思路需要發(fā)生變化，“之前更重視產(chǎn)生了什么數(shù)據(jù),哪些業(yè)務流程是可以數(shù)字化的,以及數(shù)據(jù)合規(guī)問題”，但他發(fā)現(xiàn)往后看5年，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量越來越大，傳統(tǒng)的數(shù)倉建設思路已經(jīng)不能再支撐企業(yè)的存數(shù)、管數(shù)、用數(shù)的需求。

　　這也是不少企業(yè)在數(shù)據(jù)治理中的共性問題——數(shù)據(jù)架構如何為未來的發(fā)展預留出空間，從而滿足未來更多更復雜的數(shù)據(jù)治理需求。

　　基于這一行業(yè)普遍痛點，瓴羊的Dataphin產(chǎn)品創(chuàng)新性推出了數(shù)據(jù)系統(tǒng)的全新架構。這套架構的一個核心特點是可擴展、可演進。

　　簡單來說，小企業(yè)可以基于自身的考量，在早期選擇輕量化且低成本的Dataphin敏捷版產(chǎn)品。而隨著企業(yè)的規(guī)模擴大，企業(yè)可以擴展底層的算力引擎，自如地向上升級，平滑演進，滿足未來的數(shù)據(jù)治理需求和企業(yè)業(yè)務發(fā)展需要。而這得益于Dataphin敏捷版和原生版本之間采用了同一套底層架構。

　　這有利于滿足企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模擴大后更復雜的數(shù)據(jù)治理需求。從敏捷版升級到Dataphin智能研發(fā)版后，底層的數(shù)據(jù)庫可從關系型擴展為交互式、MPP類數(shù)據(jù)庫，比如StarRocks、ClickHouse、Hologres、Lindorm、Impala等分析能力更強，算力更強的數(shù)據(jù)庫等，從而支撐起更多維的數(shù)據(jù)調度和運維等治理任務。

　　而隨著企業(yè)規(guī)模的進一步擴大，企業(yè)底層的數(shù)據(jù)支撐還能進一步升級成大數(shù)據(jù)引擎，甚至可擴展支持湖倉一體。“小型、中型和大型，我們都在一套部署結構之下，可以幫助企業(yè)無縫升級。”王賽說。

　　這考慮到了企業(yè)數(shù)據(jù)治理的長期發(fā)展特性，企業(yè)可以自如地基于自身的數(shù)據(jù)規(guī)模和治理要求，選擇合適的產(chǎn)品。

　　另外，在數(shù)據(jù)治理和運營領域，企業(yè)還面臨另一大問題，朋新宇將之界定為個性化和和性價比之間的矛盾。大企業(yè)基于自身的業(yè)務需求，往往追求私有化部署，但這也意味著更高成本。而標準化的云產(chǎn)品明顯更便宜，但也失去了個性化配置的能力。

　　針對這個問題，瓴羊Dataphin的解題思路是，在傳統(tǒng)的公共云租戶模式和私有化部署之外，給企業(yè)提供“半托管”模式，既能獨享可控的環(huán)境，又能享受公共云的彈性調度。

　　比如，一些集團型企業(yè)，不同的業(yè)務模塊或者子業(yè)務的數(shù)據(jù)處理要求不一樣。一些財務類、會員類的數(shù)據(jù)要求本地運行計算，另外一些安全敏感性不高的數(shù)據(jù)可以上云，與云上業(yè)務聯(lián)動及數(shù)據(jù)處理。

　　這類企業(yè)就適合半托管模式，相比公共云模式的“租公寓”式服務，和獨立物理部署的“造別墅”式服務，半托管類似于“租獨棟別墅”，既能滿足這些希望提升數(shù)據(jù)處理能力，具有個性化定制需求，但同時考量經(jīng)濟性的企業(yè)的需求。

　　總體而言，在數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)運營領域，Dataphin正基于阿里巴巴集團多年數(shù)據(jù)治理的系統(tǒng)化建設經(jīng)驗，為大中小不同規(guī)模的企業(yè)，提供橫跨多類引擎，適應多種環(huán)境要求的，可擴展可升級的產(chǎn)品。

　　數(shù)據(jù)治理領域，企業(yè)正迎來按需采購、自如升級的新階段。

　　03

　　AI時代，如何讓數(shù)據(jù)真正用起來

　　董芳英看過很多數(shù)據(jù)治理平臺的項目，她發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律，如果對方是一個純IT團隊，沒有數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的理念，這類項目的成功率往往不會很高。

　　數(shù)據(jù)如果只存儲在數(shù)據(jù)庫里，只會成為成本和負擔。“我們刻在骨子里的理念就是數(shù)據(jù)構建好之后，一定要把數(shù)據(jù)用起來。”董芳英告訴數(shù)智前線。所以，瓴羊非常強調資產(chǎn)運營，光把數(shù)據(jù)聚合在一起還不夠，還要讓數(shù)據(jù)更好地用起來。

　　而要讓企業(yè)用好數(shù)據(jù)，客觀存在著一個巨大的鴻溝。董芳英發(fā)現(xiàn)，表面看企業(yè)有數(shù)據(jù)，業(yè)務有問題，把二者匹配就解決了問題，但兩者如何連接起來面臨巨大的考驗。

　　對業(yè)務人員而言，理解業(yè)務和理解數(shù)據(jù)是兩碼事。很多時候業(yè)務人員缺乏數(shù)據(jù)思維，數(shù)據(jù)獲取依然要求助于數(shù)據(jù)專家，這面臨著大量的溝通和時間成本。

　　而在具體的獲取數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)團隊壓力也很大。他們經(jīng)常會面臨大量的關于數(shù)據(jù)在哪里、數(shù)據(jù)是什么意思、該如何使用、在哪里使用的咨詢。并且，要在海量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中找到想要的數(shù)據(jù)，也并不容易。

　　這反映出，企業(yè)用數(shù)需求，不止是從Chatbot中獲得一個具體的數(shù)據(jù)結果，還涉及到基于業(yè)務去找到和使用好內(nèi)部的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的需求。董芳英提到一個具體的例子，她經(jīng)常碰到客戶提這樣的問題：企業(yè)的商機轉化率低，有什么樣的數(shù)據(jù)能解決問題?

　　解決問題的核心在業(yè)務流程里，先回到業(yè)務中，問題涉及哪些人員和組織，涉及哪些流程，這樣才有可能給用戶有價值的指導，而不是就數(shù)據(jù)返回一個數(shù)據(jù)結果。

　　從這一痛點出發(fā)，瓴羊今年推出業(yè)內(nèi)首個數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能體——Dataphin·DataAgent，在大模型的加持下，用戶能自定義專屬的Agent，業(yè)務人員能更便捷實現(xiàn)從問題到思路、數(shù)據(jù)、用法的全鏈路自助化操作。

　　“未來每個人都有一個專屬的數(shù)據(jù)助手。”王賽說，它不只是工具層面幫用戶取數(shù)，還能幫助連接業(yè)務，輸入問題后直接給到數(shù)據(jù)視角的內(nèi)容。

　　某一家頭部乳業(yè)品牌的數(shù)據(jù)中臺已經(jīng)建設多年，形成了超過20個數(shù)據(jù)域，上千指標，幾百用戶標簽和近百個應用。但目前業(yè)務的需求總是通過數(shù)據(jù)工程師人工滿足，業(yè)務人員覺得響應慢，而工程師又被壓得喘不過氣來�，F(xiàn)在通過Dataphin的智能DataAgent，每次都能快速找到資產(chǎn)，研發(fā)效率翻倍。

　　這個過程里，Dataphin·DataAgent的三大能力也展露無遺。首先是基于全域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以快速便捷幫助企業(yè)構建向量數(shù)據(jù)庫，完成知識庫的搭建;其次是，基于對知識庫的理解，提供了不少輔助工具和元素化的交互能力，加速智能體的設計和編排;再次，數(shù)據(jù)智能體一鍵發(fā)布，能幫助企業(yè)更方便去消費數(shù)據(jù)。

　　DataAgent平臺背后，瓴羊還提供了一整套解決方案，底層是基于Dataphin的全域資產(chǎn)，這也是區(qū)別一般智能Agent之處。模型能力上，接入了通義千問模型，用戶還可基于百煉平臺按需求選擇其他模型。

　　大模型升級后，效果也非常明顯。以前在數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺搜索，只能進行關鍵詞關聯(lián)，現(xiàn)在通過Dataphin·DataAgent不僅僅可以把相關數(shù)據(jù)一并列出，還能基于業(yè)務需求，挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)，把關鍵數(shù)據(jù)信息一目了然呈現(xiàn)。

　　從降低中小企業(yè)啟動數(shù)據(jù)治理的門檻，到降低企業(yè)兼具個性化和性價比的前提下用好數(shù)據(jù)資產(chǎn)的門檻，到基于DataAgent智能體更便捷地消費和使用數(shù)據(jù)，瓴羊的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務正在重構企業(yè)數(shù)據(jù)服務的價值。