數據中臺從何而來

DT時代，大數據成爲人們談論的焦點，2019年更被譽爲數據中臺元年。人人都在談數據中臺，卻不是全部人都清楚，從歷史邏輯來看，中臺或者數據中臺從何而來？

少數清楚這段歷史的人中，有一位大數據老司機，人稱「才院長」，他是回答這一問題的最佳人選。

他叫才言。奇點雲首席戰略官，9年大數據老司機，「數據交換區」專利操盤手。

9年以前，才言初次踏入阿里巴巴大門。對才言來講，揭示將來趨勢是個腳踏實地的研究歷程，與其研究複雜的經濟結構變化，不如抓住簡單而明顯的趨勢，阿里巴巴是一個趨勢，而數據則是下一個。

數據中臺從何而來？才言用其親身經歷爲咱們回答。

01 緣起：做爲生產要素的數據

在入職阿里以前，才言是管理諮詢公司的一位戰略諮詢顧問，努力幫其客戶理解趨勢的同時，也在爲本身尋找趨勢。他發現，商業世界最不容忽視的一個簡單趨勢是，企業的數據正在變得愈來愈多。

才言清晰的記得，「2012年，大數據之因此興起（的背景在於），有句話反覆出現：人類迄今爲止生成的數據中，有90％是在近兩年內產生的。」

2011年，才言在在阿里研究中心（現阿里研究院），研究電商服務業而且以研究者身份進駐淘寶商家事業部，見證了淘寶數據開放的過程（API每日調用量千萬次到百億次）。

2011-2013 海量數據如何塑造新商業？

進入阿里以後，才言一頭扎進了數據的海洋。他第一份工做是利用http://alibaba.com上的數據來...。他發現，互聯網數據顛覆了傳統的宏觀經濟指標的抽樣採集工做，互聯網數據的加工能夠作出全新的宏觀經濟變量。

「（在阿里研究中心的）這段經歷部分回答了個人疑問：海量數據對商業世界有什麼影響？——若是一家公司的數據極爲豐富，會發生什麼？可以有什麼啓示？」2009年，阿里研究中心發佈網商報告，提出「海量個性化」這一新概念，才言也隨之找到了本身的興趣點，也有了愈來愈多發現。

由於研究電商服務業，他發現，從 「數據是生產要素」這一命題展開對新興行業探求的話，數據是有成本的，並且必定程度上成本高昂，跟你們認識到的「數據幾乎零成本複製」徹底不一樣。不只如此，在良好的用戶體驗這一約束下，數據的採集也有機會成本。從這兩點來看，數據是稀缺的。它具有生產要素的特色，會極大影響企業的商業模型。

由於研究電子商務生態系統，他接觸到同事們把理論物理的複雜系統分析方法引入到研究中來，第一次看到淘寶數據展示出的「天然分佈律」適用於淘寶女裝賣家，第一次用「連通性」等理論物理語言重塑產業研究。頓時，他感受數據極爲豐富以後行業研究這個職業都要變天了。

他從品牌商品在網絡渠道的實時渠道數據裏，第一次觀測到品牌商「渠道灰度」：隨着時間的延展，商品（某類sku）的價格和數量變更的狀況，實時反映了渠道結構與關係。「在線下人們只是感知到這個規律存在，而在數據極其豐富的線上，藉助強大的計算平臺這些都得以直觀展示。」才言說。

才言對數據的認知在改變的同時，他也在思考，阿里的生態能夠利用阿里的數據作些什麼？

才言當時的本職工做是對淘寶生態業務的跟蹤研究，須要思考淘寶開放平臺（以及服務市場）的運起色制到底是什麼？應該是什麼？須要解釋的是，淘寶開放平臺即後來爲人們所知的共享服務平臺（即阿里的業務中臺），不光服務淘寶還服務外部，職責是把淘寶的數據開放給淘寶承認的合做方。其中，數據服務的方式是API服務方式。

在作業務的過程當中親手實踐了「封裝API服務ISV」，才言陸續意識到問題所在：從供給需求的角度，自2010年起通過三年多的數據開放現有的1000多個API覆蓋範圍極廣，但平臺供給給市場的數據數量和類型是有限的，致使了交易市場上的ISV的APP供給也是有限的（超過6000多個），使得市場競爭趨於同質化。然而在API封裝的過程當中，大量的數據、算法由於過嚴的安全審覈沒法對外開放，必定要去尋找新的數據服務方式。

2012年阿里巴巴同步「聚石塔」發佈而誕生的CDO（數據平臺部），極大地刺激了才言。在2013年的淘寶服務商大會上，才言提出了「在CDO的基礎上構建新的電商服務業」的想法，而且隨後就轉崗到了CDO。

2014-2015 A如何用B的數據？

「到崗第一天的會議裏，老A講到淘寶數據還處在自給自足的原始狀態。各類光怪陸離的狀況層出不窮，」才言回憶起CDO，不由哈哈大笑：「當時有個實習生剛入職3個月，表的生產總數全淘寶第一。還有個資歷很是深的BI由於在公司工做好久，合法積累了不少數據使用權，因而不少團隊的算法合做不得不找他，由於他有數據霸權。有了計費計量以後，有個勤奮的員工在寬表裏跑一段sql，花掉上百萬RMB，太可怕了。更可怕的是他的工做後來通過審計仍是合理且必要的。」

這大概就是數據極爲豐富以後如何治理的最初狀態。

春江水暖鴨先知，阿里巴巴的情況也將預示着數據若是進入有序的提供價值的狀態時，商業世界變化極大。當時，CDO團隊所共識的大數據理念是「數據從業務中來，回到業務中去」，共同的願景是解決「A如何用B的數據？」的問題。

才言在CDO作的第一件事就是擔任商家數據中心（2015年遷回淘寶後改成品牌數據銀行）PM。這一項目首次嘗試把商家散落淘寶的全部數據大集中，解決商家在經營決策中的數據工具問題。

在梳理某知名淘品牌的商家數據時，他大吃一驚：商家想要看一份正式的BI報表，但這份BI報表的數據源分散在13個淘寶的部門，而依據阿里集團數據安全規則，誰生產數據誰對數據的使用負責。這些數據存儲在不一樣的數據庫、不一樣類型的數據庫，甚至不一樣的計算集羣。在技術上儘管當時CDO作出來了享譽阿里的DXP數據交換平臺，但割裂的數據如何經過可信可靠的方式對內對外服務？顯然還有很長的路要走。

商家數據中心應該實現什麼功能？爲了瞭解商家需求，才言找了大（年收入十億級別）、中（年收入億級別）、小（年收入千萬級別）三家典型商家進行試驗，商家數據中心第一次嘗試把淘寶給商家用的數據儘可能集中，方便商家加工數據，繼而作分析和洞察。這也是淘寶生態裏第一個BI工具（數雲NewBI）的緣起。

「大數據最終會影響各行各業，要想在這個行業作出點什麼，我決定兩步走，一是紮實的基本功，儘量熟悉基礎的大數據技術。我花了接近兩年的時間，把數據平臺CDO最重要的3個引擎——BI引擎、推薦引擎、營銷引擎都作了一遍。二是在工程實踐的基礎上儘量掌握行業實踐。瞭解多行業多領域就會舉一反三，只呆在其中一個環節致使視野變窄。」他說道，「很幸運，在深刻電商4-5年後有機會在阿里這個大平臺上從數據的角度接觸幾乎全部行業，明白了數據平臺最重要的框架結構和主要應用場景。」

在挖掘數據的業務價值、推進數據在業務中應用方面，標誌性的事件是TCIF（淘寶消費者信息庫）——統一拉通阿里的消費者數據，並進行標籤化，造成了3000個消費者標籤。這些標籤在具體的使用過程當中，才言接觸到了「表級別字段級別的數據開放」、接觸到數據交換區在阿里各BU的推動。

「個人小夥伴把友盟等BU的數據上雲，對於那些沒有上雲的BU好比UC，他們如何合理合法合規且安全地使用TCIF以及TCIF延伸出來的數據服務。這是我當時的工做。」對比以前在淘寶開放平臺的工做，才言認爲，數據安全和數據價值是相對而言的，重要的是數據技術自己在不斷演進，以API形式開放的形式是數據開放方式裏將來必定不是主流，這也是他從計算廣告的實踐中得到的認知。

以智能廣告爲例，整個頁面從請求廣告、智能推薦、調取廣告素材並展示，整個過程就200ms。數據服務是一個高速運轉的閉環鏈路，數據金礦若想被服務商更好地利用，主流不是API開放的方式。

2015-2017 如何讓數據產生價值？

2014年的阿里技術論壇上，後來的奇點雲創始人兼CEO行在（張金銀，TCIF創立者）發表演講《大鏈接》，認爲大數據的本質就是大鏈接。「這一點我很是承認。」才言提到：「如何讓數據產生價值，第一件事就是數據要鏈接。有些一些髒活苦活累活必需要幹，這是有價值的。」

自2012年7月成立以來，阿里內部各BU在馬總「one company」戰略下持續推動數據大鏈接、大集中。

在鏈接的過程當中，數據和業務逐漸實現共贏。以TCIF爲例，一方面行在團隊經過 TCIF 服務集團內部各業務方，另外一方面業務方使用數據服務的過程當中，也產生數據回饋CDO的ID mapping服務，使之更強大。從實踐出發，行在總結了「數據共建共享」的數據交換理念。
出於對「大鏈接」和「共建共享」理念的認同，才言參與了行在主導的數據項目——整合阿里上市先後收購的全資子公司之間的數據，進而推進數據交換區。

做爲「數據交換區」專利的落地操盤手，才言幫助UC第一個成功使用專利成果，合規地使用阿里巴巴集團的數據。通過半年多的努力，阿里巴巴前20個數據交換區多數都是才言創建，他認爲數據交換區是數據平臺將來的最高階應用，「最狂妄的時候我有這樣的錯覺：沒有數據交換區的數據平臺都是扯淡」。

「咱們發如今數據使用的過程當中存在奇點。」才言覆盤數據交換這件事的意義時談到，「先有需求再有供給。業務方是要到知道業務能夠數字孿生，業務能夠數字化；知道業務提高的瓶頸，感覺到痛；他知道他須要什麼數據時，數據交換纔會發揮價值——這個臨界點就是奇點，這個臨界點事後AI跑出來的效果纔可能超過業務專家。」

那年一個重要變化是，阿里雲內部提出了要從DBA到DA（Data Architect，數據架構師），才言轉崗成爲第一個DA：「真正的DA大多對各種計算平臺很熟悉，懂數據架構，知道算法如何工做，且可以深刻業務場景。只有這樣，他們才能和機器一塊兒在生產率上超過業務專家。」

02 轉折：數據中臺從何而來

無論是當時仍是如今，阿里巴巴對數據的認知和應用能力都是超前的，不只是技術超前、人才儲備超前，應用場景也超前，成本收益也不同凡響。2015年，行在創立了數加平臺，提出了「普惠大數據」，把阿里的大數據技術和能力經過一個新的平臺對外透出，讓大數據普惠各行各業。

才言也參與數加平臺在阿里內部的創業，在雲棲小鎮的平臺墾荒歲月裏，才言負責數加的業務板塊，創建了數加23個工做室（由阿里雲合做夥伴創建，造成大數據能力服務各細分行業）。

（2016年數加平臺在雲棲大會正式發佈）

找到一個合適的客戶

「普惠大數據」的具體實踐中，有兩大問題：一是雞同鴨講——你跟客戶講技術客戶跟你講行業；二是大炮打蚊子——平臺功能大而全要解決的問題很具體充滿細節。

「第一個客戶是華數，華數認同阿里的大數據技術是一回事，可是讓華數明白甚至構建數據平臺是另外一回事。雖然阿里最終提出了「數據中臺」的理念，可是服務2B客戶時客戶聽不懂，無法落地。同時，阿里內部組織叫作數據平臺事業部，須要對大數據在組織中的做用從新定義，不然沒法落地。」才言回憶當時碰到了很多問題。

一家好的合適的客戶，對於大數據理念的落地相當重要。

如何找到合適的客戶？在通過23個工做室的實踐和篩選後，才言初步得出一個結論：零售和政府會率先踐行大數據的落地。「離開阿里雲以後，咱們建立奇點雲時劍指這兩個行業。行在提出了兩句話：幫助政府高效治理，幫助實體零售轉型升級。」才言補充，這與2019年阿里雲的組織結構調整後行業分佈不謀而合。

「咱們（當時）接觸了傳統電商和傳統實體零售企業。」才言回憶，「對於傳統電商，數加平臺可以幫助這類純電商平臺作好智能應用，常見的是廣告和推薦，但純電商平臺的業務重點仍是流量獲取優先於流量轉化。」那時，流量獲取已經開始往線下走，而且有了直播、短視頻等等苗頭。

「而對於傳統實體零售企業，數加平臺可以幫助他們作好智能決策（主要是BI），可是純實體零售企業信息化尚待完善，人貨場的數字化還在將來。」才言說，在2015年的時點上，這兩類零售客戶顯然都不是理想客戶。

直到後來的奇點雲聯合創始人兼COO公主（劉瑩，時任阿里雲西南大區負責人）帶來了一個客戶，「咱們詳細訪談了（客戶的）各部門後發現：他們花10年時間在各零售業態創建起品類優點，而後再花10年的時間在信息化、互聯網、移動互聯網、O2O時代都作成了品類第一。」才言掩飾不住興奮，評價這個客戶：「老闆對組織創新想法很是大膽且勇於執行。對於戰略卡位點勇於投入，好比抓住移動互聯網的機遇時，內部有10多個團隊各自根據消費者的場景發展業務獨立開發APP，3個月拼一次生死，最後活下來的業務最終表明了公司競爭力，指明瞭方向。」

但即便這樣，仍然通過了七輪溝通，雙方纔最終肯定了合做關係。

客戶命名了數據中臺

此次合做的客戶有別於傳統實體零售企業：老闆掌握了平臺開發的特色，但迫切須要對技術平臺進行微服務改造；而且借鑑阿里2015年末提出的「大中臺戰略」，提出了「多端卡位，相互PK」的戰略部署。

「與阿里最大的不一樣是，阿里自2007年起就「去SAP」，後來驚天動地地提出「去IOE」。而這位老闆前後把Oracle和SAP用過一遍，最後本身組織團隊開發。」才言說客戶的痛點頗有表明性，「若是技術架構不變，他們認爲SAP的Idoc接口效率過低，會拖死他們。就像大多數實體零售企業的底層管理信息系統仍在建設中，客戶在SAP上作大量定製，成本高昂。」

客戶提出，已經嘗試搭建過數據倉庫且失敗了（信息化以後須要把數據合到某個地方去加工，10T左右的數據量，傳統的IOE已經不能承受），須要立項一個新的數據項目。

「對於項目是否能驗收，客戶有兩大要求：一是可以支撐業務轉型，最後咱們經過Datav實現了四個部門跨13個環節的做戰，經過推薦實現了旗艦APP的個性化智能化等等，二是普遍應用到阿里雲的產品，最後咱們用了18多款產品，其中包括8款數加的大數據產品，10款阿里雲的雲服務。」才言說，最後團隊總結客戶的需求是「兩雲一端」，用以歸納支撐業務O2O轉型的系統技術架構。

「兩雲」指的是業務中臺+數據中臺，「一端」指的是AIOT終端，到目前爲止，這仍然是對中臺最精闢的總結，而這個客戶項目也正是「兩雲一端」的第一次成功實踐。

一、業務中臺：「名稱是客戶取的，早在咱們合做以前就有。」
業務中臺當時解決兩個問題：首先是業務方須要數據時，能夠經過一個接口平臺來調用，若是前端的業務系統太多影響應用效率；第二個問題是業務方系統數據太分散，須要把會員、商品、訂單等重要的數據從新在邏輯上內聚、集中。

「後來，業務中臺往門店端、營銷端和供應鏈端不斷延伸，技術上不斷去中心化，業務上不斷中心化支撐前臺多變的需求。」才言提到客戶的現狀：「這是一個不斷侵蝕的過程。上一輪信息化的全部成果，在新的系統架構裏從功能和架構層面都再作了一遍。」

二、數據中臺：客戶不滿意「數據平臺」的提法，新的數據項目命名爲數據中臺。
客戶發現，現有的後臺業務系統（ERP、CRM、TMS等）具有深度的行業屬性，跟公司內外的業務流程深度融合，必須持續投入加強競爭力，可是持續投入就產生了組織問題——若是生搬硬套用阿里的「數據平臺」，這個部門在組織內部成長不起來，也成爲不了最底層的業務。
在瞭解了微服務架構（業務中臺的雛形）以後，客戶認爲，有了前臺系統，有了後臺系統，顧名思義應該有數據中臺，中臺面向業務應用，而平臺則不具有業務特徵，所以把新項目命名爲數據中臺，以方便內部項目推動，而且在投入產出上能夠算清楚數據帳（數據存儲與計算的投入產出比）。

三、AIOT終端：終端智能化提高業務競爭力。
「從消費者、企業、技術服務各端的變化來看，個人垂直類目優點面臨挑戰。」才言回憶客戶老闆談到，消費者會走向無現金，客戶店鋪無現金支付比例已經接近20%（2015年），刷臉支付帶來了方便的同時，智能物聯使得門店檯面變得愈來愈智能。零售企業受到即時物流和近場零售的挑戰，若是業務再也不進行一次碎片化再重組，將經受不起任何衝擊。

「技術上，大家比咱們懂，阿里在推中臺戰略，AI在興起，還有不少新技術層出不窮。」這位老闆認爲市場決勝的關鍵是：將來智能門店IOT逐步具有性價比，須要將業務高度集成一體化，須要將三代技術體系兼容打通，業務重構造成新零售平臺。

數據中臺走向成熟

第一個客戶的合同落地很困難。

「特別痛苦，在當時的阿里雲組織架構裏，沒有簽過相似的合同。合同落地須要跟法務財務作大量溝通，並且在項目組織上算法、數據甚至計算等技術人員調動、協同難度極大。」才言回憶到。

「在客戶的「威逼利誘」下，咱們項目組飽受折磨以後，有了2016年年末這一稿，第一次從架構上定名爲數據中臺。後來，這個詞廣爲人知，而且，阿里雲在2018年年中第一次對外發布雙中臺。」才言的成就感從微笑的眉角溢出，「咱們實踐了業界第一個客戶項目，第一次把雙中臺畫出來作出來，一步步調整架構圖，後來，這些PPT被不少人查閱，也被人反覆修改。」
才言回憶往事仍然歷歷在目：「2016年雲棲大會馬總提出新零售等五新，咱們當天在大數據分論壇上發佈了雙中臺架構圖。」

（業界第一個雙中臺雛形）

客戶項目得到了成功，公主告訴才言：「客戶的項目負責人在組織內部連升三級，這就是項目的價值所在。」經過這個項目，才言他們還學習到了要敬畏傳統行業，或者說叫作敬畏線下：電商平臺雖有平臺的搭建和運營的經驗，可是線上場景裏缺乏供應鏈相關的內容，而傳統零售企業的「端到端」供應鏈則是他們的立身之本。

「有必要回顧一下阿里提出業務中臺和數據中臺的歷史，這裏有無數阿里大俠們的智慧結晶。」才言回憶起這個過程時滿懷敬仰。「數據平臺是長期以來阿里巴巴對內部大數據團隊的叫法，數據中臺是阿里面向2B客戶提出的理念，也是雲上PASS的解決方案。」

才言回憶2014-2015年，他經過App-push 智能化推廣項目獲取的經驗，淘寶運營團隊對流量極端渴求，推進了技術的大膽應用，「淘寶就是一個強大的共享服務中臺支撐了200多個團隊四面八方打仗，利益優先全方位無敵國外交，開展合做無論內外。」

「阿里B2B有句老話：技術支撐業務，我入職B2B時最喜歡的一句話。」才言認爲中颱技術在阿里的造成歷程是業務驅動技術進步：阿里是首先發展業務，再建共享中臺。

• 2009年，阿里巴巴開始建共享服務平臺，不叫業務中臺；
• 2012年開始建數據平臺，當時還不叫數據中臺，數據平臺在系統架構上處於底層；
• 2015年大數據能力經過阿里雲數據平臺透出，對外提供數據服務；
• 2015年，阿里巴巴開啓了企業架構調整：業務中臺化，前端業務部門能夠像搭積木同樣調用平臺上的產品技術模塊，從而快速搭建新業務場景，經過「業務數據化」實現了業務的數字孿生；數據中臺化，打破了不一樣業務部門之間的煙囪式IT架構，打通了數據孤島，爲「一切數據業務化」打好了基礎。

「2015年是標誌性的一年，搜索完勝人工運營，從收購雅虎中國起，長達十年的爭論結束了。這是一個精細化，業務專家不斷AI化的過程。」才言興奮的說：「一旦從投入產出上邁過了大規模數據存儲和計算的高成本，將會產生持續的高效創新。我第一次看到機器把人分紅兩類，指揮機器的人和被機器指揮的人，淘寶這個終端會快速走向機器人化」。

數據中臺替代數據平臺，則從名稱上標誌着數據技術走向可認知可利用。才言認爲，若是客戶還稱之爲數據平臺，那麼說明客戶仍是在作數據倉庫項目；若是客戶叫數據中臺，則說明客戶決策層已經認識到數據的價值，開展數據業務。

03 認知：中臺創新不僅是一個技術問題

中小企業是否須要中臺？

「這是僞命題，一點都不明白企業主的思考邏輯。」才言對這個業界爭論的問題提出本身的觀點。「信息化、滲透率、雲化，老闆可能不關心這些。可是正視威脅，業務競爭力的提高，以及經過機器長期吸納業務專家的經驗來優化人才結構，最終造成一個有競爭力的組織。這是戰略和組織的問題，老闆必定關心。」

才言認爲，中臺創新是一次巨大的商業技術浪潮，可比較的是1972年SAP成立後對商業的影響，中臺技術的商業化，能夠利用美國人的原創技術和思想幫助中國企業彎道超車。這不僅是一個技術問題，仍是組織和文化的問題。

「馬總說阿里將來的組織像美軍的大中臺小前端。自從2015年開始作第一個數據中臺項目，我就愈來愈關注軍事工業。」才言再次提到美國對中臺的借鑑做用，「企業的數字化轉型就像二戰後美國政府的轉軌。」

《美國國防工業轉軌》裏提到：國防部戰略從做戰平臺（艦船、飛機、坦克）爲基礎的，轉變爲以信息爲基礎。才言提出這段話說清楚了信息時代做戰的本質，也是信息的做用，所以企業老闆的戰略思想和執行層的戰術原則，都須要因時而變：「美國1945年就開始變，從總統、到國防部、到NASA、到軍工複合體，到商務部。以史爲鑑，你應該變。」

對企業老闆而言，數據中臺首先是一個諮詢問題。在數據平臺的策略從用戶量優先轉向營收優先以後，才言簽下了第一個數據中臺的諮詢項目，在他看來，數據中臺要想落地，首先須要諮詢的幫助，由於數據中臺不僅是技術問題，更是一個戰略選擇問題、組織管理問題，是一個決策難題，甚至是文化落地問題。

一、戰略選擇問題（怎麼選？）：互聯網巨頭以平臺的方式對各行各業產生了巨大的影響。平臺經濟是將來企業發展的共識，也是企業家的危機意識所在——自家企業要麼平臺化，要麼成爲平臺的生態。

二、組織管理問題（怎麼管？）：現代企業管理理念開始從「控制」轉向爲「賦能」。傳統的管控線對待創新是不友好的，而組織賦能的好處在於，一方面決策靈活應對多變的市場環境，另外一方面全程數字化足以推動權力進一步下放。賦能式管理是對創新的尊重。

三、複雜的決策難題（怎麼辦？）：數據中臺從技術上講是架構上的變化，項目立項對企業的影響將是全方位的。甲方不只要決策數據中臺產生的應用價值（解決具體問題的投入產出比），還須要決策大數據支撐AI來強化原有產品或者服務的競爭優點（AI構建新競爭壁壘的可能性），更須要決策數字化轉型中組織結構所必需的IT投入（投入夠不夠的風險）。

四、文化落地的問題（怎麼想？）：數據中臺推進了「大中臺小前端」的組織變革，大中臺對協同的要求之高，小前端對優勝劣汰的要求之高，是史無前例的。這是科學博弈的競爭文化。不光要求老闆轉過來思想，並且要滲透在組織行爲的平常中。這些勢必會產生文化衝突。

才言研究過企業的發展史，200年不到的實踐中，全部的企業都從杜邦、福特、通用、戴爾、ebay等標杆性的美國企業身上學習過工業化技術和經營管理經驗，在才言看來，中臺背後的技術革新和產業實踐，始做俑者都是美國人，可是用的最好的是中國人，中臺就是表明。

「2016年以後，我開始跟個人諮詢業前輩大量傳播數據中臺和業務中臺，我甚至認爲這是中國諮詢業能夠彎道超車的一個歷史機遇。」不只是諮詢業，用中臺幫助全部中國企業強大（這個時代的所謂「強大」是邁過奇點，真正擁抱人工智能），這也是才言內心最簡單的出發點。
奇點雲CEO行在在創立奇點雲的一段話，能夠用來表明才言的初心：「因此叫奇點雲，咱們一直但願這家公司，可以幫助政府可以高效治理，幫助商業企業更加智能。政府的高效治理可以服務好企業，加之企業更加智能各行各業強化了比較優點，中國經濟的競爭力會更強。這些都是吸納中臺技術和經驗後中國政府和企業可以作到的。」

中臺，表面上是一個簡單的詞，有前有後，邏輯簡單，概念普適，也很符合中國人「中庸」的理念，可是做爲戰略的卡位點和經營的着力點，中臺也並不簡單。在參與多箇中臺項目以後，經過與各行各業客戶和業界前輩溝通，才言總結了三點：

一、中臺爲前臺而生，要扛業務KPI。
從技術架構上來看，中臺要負責從ERP等70多個系統裏同步數據，數據計算成完後展示給前臺的業務系統，前臺的業務系統直接面向消費者，中臺的「中」字就是這麼來的。

「不是買了阿里雲的雲產品就能夠建中臺了。中臺有強大的業務內涵。不過阿里雲的那幾十款產品仍是要了解掌握的。」才言笑着指出，前臺是由各種前臺系統組成的前端平臺；後臺是由後臺系統組成的後端平臺；中臺是真正爲前臺而生的平臺，爲了更好的服務前臺規模化創新，響應用戶，使企業作到自身能力與用戶需求對接。

前臺業務足夠豐富、業態複雜，須要中臺作承接，把各個平臺的數據集中打通。須要中臺的客戶說明他們的業務正在平臺化，中臺的核心是中間件技術，中間件技術是爲了平臺使用的，客戶的組織往扁平化發展，須要雙中臺的系統。

二、中臺 for 業務，不僅是 for 管理。
中臺是爲了讓業務系統更加高效，而不是讓管理系統更加萬能。

拋開技術自己，大數據根本不是一個底層的問題，它是一個上層「for 業務」的問題。數據轉型和應用，必定是強調從業務出發的，由於數據是業務的映射，業務上有什麼需求，才相應抓取、分析、挖掘相關的數據。

好比，常常提到的問題是，中臺裏的會員中心和CRM系統是什麼關係？從「for 業務」的視角分拆來看，CRM系統裏，流程協做的功能會進入到前臺終端，「for 管理」的數據分析與建模須要強大數據中臺來支撐，而其餘部分都分拆進入了中臺裏的營銷中心或者會員中心。

順便提一句，數據中臺是企業業務和數據的沉澱，利用數據中臺，能夠提高效能、更好支持業務發展和創新，不只減小煙囪式協做的成本，也是差別化競爭優點所在。

三、中臺所有自建投入巨大，須要藉助外力。
中臺是企業掌握ABC（人工智能、大數據、雲計算）技術的基礎設施，技術衝擊給商業組織帶來了重要命題：如何利用這些生產工具來提高工做效率？延伸而來的是公司內部的組織關係會發生什麼變化。

中臺須要至少持續5-10年的技術規劃，不是一兩個技術項目能夠覆蓋的，中臺是一個有技術和業務深度的企業服務領域。對企業而言，企業的CTO須要轉變爲CDO（首席數據官），信息部門要大變，人才結構也會大變，這都不是單靠企業自身能解決的問題。

04 落地：親歷奇點雲AI驅動的數據中臺

「一家公司的成功， 七分戰略，三分管理。大趨勢大浪潮比什麼都重要。」2017年，才言加入奇點雲創始團隊，回憶起他在諮詢公司時，老闆說的這句話，他認爲，數據中臺就是下一個大趨勢，儘管當時大數據還只是一個小圈子的玩意。

把大數聽說成小圈子，才言的理由是在客戶眼裏，大數據尚不成熟：

一、從使用者的角度：「中國真正有PB級數倉的開發經驗的人，其實不多。2014年我第一次搭建100TB級別的互聯網數據傳輸通道，那個時候阿里雲的產品還不成熟，數倉的祕鑰，在線存儲的安全漏洞。」才言提到傷心事：「一天到晚低三下四向人請教，週會上壓力太大直接把我氣哭了。我檢討我是一個無知的人，後來意識到這是無人區。」

二、從搭建者的角度：大公司的場景特殊，好比阿里巴巴太特殊以致於hadoop跟不上業務創新，被迫自研。可是絕大多數企業，開源社區足以知足需求。「代碼都在那裏，關鍵是太過於複雜，開源社區更新如此之快。」產品化成爲當務之急，客戶能夠拿來即用。

三、從業務方的視角：教科書上，數據倉庫的傳統應用是BI和CRM。而實際場景中業務方都在提出數據引擎的需求，這些需求超越了營銷、商業智能、推薦等常態的業務範圍。更重要的是，業務創新在不斷拓展產品深度，「數據一旦走出了自給自足的狀態。這又對數據安全產生了更高要求。開源的演進還在持續。」

工程實踐在業界的稀缺性，使得奇點雲這一類阿里系的創業公司有了先發優點。

「奇點雲開始只是一個技術強國的初心願景。真正化爲行動，咱們要堅持的是產品在雲和端同時佈局，擁抱2B時代。」才言說，2015年，馬總提出互聯網前20年就是技術產生的20年，接下來的30年是技術應用的30年，大數據、雲計算、深度學習、機器學習在過去的20年產生了，接下來面臨的就是應用問題，前面二十年是信息化的浪潮，應用技術的過程就是智能化的浪潮。

創業的高風險，迫使奇點雲創始人行在一直在思考業務聚焦：在「智慧零售」和「數據中臺」這兩條賽道上，不是要左右逢源，而是集中力量打殲滅戰。

在數據中臺賽道上，「AI驅動的數據中臺是我對市場競爭的回答，也是我認同的惟一解。」才言提到：「全部的這類公司會走向趨同。而奇點雲與他們有着本質不一樣」。

（數據中臺的分層：三層的技術架構）

從技術架構上看，客戶對數據中臺的這三層需求，邊界清晰，很好地知足了市場需求，僅僅只作其中一層都有問題，他是自上而下的，也是自下而上的。是由於AI只有在具體的場景與可控的邊界解決問題，數據中臺是中間層，尤爲對實體零售業態多、綁定具體的業務場景時，對CIO、COO、CEO來講都很好理解。

從技術到產品，是奇點雲邁過的第一個鴻溝。

「產品大圖，實際上是客戶的需求大圖。奇點雲相信數據紅利給客戶帶來的價值，挖掘它賦能業務又體現出了數據平臺的基礎價值。」才言說：「這就是行在提的：端滋養雲，雲賦能端。」

「我很是認同馬總提的DT時代。在我看來數據中臺就作了2件事，把AI落地，把BI系統升級」，才言總結到：「在這張產品大圖裏，任意的雲端組合都只爲一個目的：在可信可靠的數據基礎上作數據智能的應用，針對性地解決客戶某個具體場景中降本和增效的問題，是一個範圍明確、產出清晰、可量化、可立項、能落地的事，幫助客戶儲備大數據人才，比之前作BI的廠商採用數倉的解決方案要好的多。」市場上原本就有這種需求，數據中臺出來後，正好以新的基礎設施的形式結合深度學習的浪潮，原有的需求被新的基礎設施知足。

「數據中臺最重要的產出是要有閉環的數據服務，去服務前臺的業務。對服務線下實體零售來講，線下智能在線化就是經過智能硬件，在數據反饋閉環的同時要掌握前臺的端。」才言說這個大數據業界對雲端的共識，將會在零售行業真正落地。

從產品到服務，則是奇點雲走過的第二條路。

奇點雲倡導的數據中臺五維度服務體系包含數據中臺諮詢、數據中臺產品設計、敏捷交付、數據智能應用、團隊賦能，是完整的一套解決方案。

「數據中臺解決方案是解決具體場景問題的，對團隊有嚴苛的要求，必定要有數據團隊、算法技術團隊，而奇點雲從成立第一天起就開始作算法研究，應用場景豐富。」才言提到。

從服務體系到走進行業客戶，則是奇點雲走向成功的關鍵。具有百購商超、大時尚、大快消、政府、創新孵化等多行業成功經驗，實實在在爲客戶創造了價值。

將來，是一個數據即經濟的時代。在賦能企業的道路上，才言將與奇點雲一塊兒腳踏實地，幫助企業找準大數據應用的切入點，快速推進企業數字化轉型升級。