对话阿里云数据中台王赛：被企业需要，是行业混战中唯一生存法则_风闻

阿里云数据中台负责人王赛

新眸企业服务组作品

撰文｜桑明强

20年前，在阿里做软件开发岗，有两个重要工作：

“一个是画数据流程图，另一个是画业务流程图。”2015年诞生于阿里内部的“中台”，也与它密不可分，业务数据化、数据业务化一时蔚然成风。后来的故事，大家都知道了，在市场+资本的驱动下，中台赛道被按下了加速键，中台的理念不断被各类厂商重新定义或夸大，市场也被搅得鱼龙混杂。

针对这个现象，阿里云数据中台负责人王赛告诉新眸，“很多玩家习惯性市场先行，忽略了产品和场景，就数字化浪潮而言，中台+云将是一个很好的工具组合。”王赛在2009年加入阿里巴巴，最早在B2B业务的数据仓库项目团队开始干起，是一个典型的“技术工匠”，与老技术人所不同的是，王赛更注重趋势的洞察和理解。

张建锋（行癫）曾在去年的阿里云峰会重谈中台定义：“中台其实是一个新型的操作系统。信息系统不再局限简单的业务流问题，还要面对数据流、移动化等，它是超越原来以windows为代表的处理系统，针对不同行业、不同特点可以完成敏捷开发。”比如，钉钉就是业务中台的一种重要形态。

在阿里内部，中台的价值也不局限于提高业务效率，还在四个方面发挥着关键作用：数据治理、业务智能、组织提效和成本控制。

“阿里云推出中台，并不是卖产品卖概念，而是真正对外输出阿里10多年来的经验。”对于王赛来说，这种挑战不亚于架构师搭建一个新的产品框架：一方面，要充分理解+结合阿里内部实践经验；另一方面，针对市场所需，适时推出可以商业化的产品体系，持续优化迭代。为此，我们和王赛具体讨论了3个问题：

阿里数据中台产品体系搭建逻辑；如何理解云智能时代下的数字化交付逻辑；检验B端产品成功与否的机制是什么？数据中台的新角逐点

Dataphin+Quick BI+Quick Audience，是目前阿里数据中台搭建的一套数字化解决方案。

Dataphin是智能数据构建及管理平台，核心优势在于数据可被标准化规范定义、全域连接及主题式服务；Quick BI是高效数据分析及展现工具，专为云上用户提供大数据智能化、可视化的分析服务，它能接入90%以上的市场主流数据源、100%覆盖阿里云数据源；Quick Audience是智能用户增长平台，专注于解决业务增长问题，它可以支持亿级用户群体的细分、管理，提供多维消费者洞察分析。

“一直以来，我们一直倡导用C端的互联网产品思维去看待B端产品的建设，以这三者为例，这三者在阿里内部诞生是有一个先后逻辑的，数据构建和管理是一切的基础，所以我们首先对外推出了Dataphin，紧接着我们发现，BI和消费者运营也是高频刚需，所以在Dataphin基础上先后推出了Quick BI和Quick Audience。”

在王赛看来，这三者是有一定共通性的。“就是最近行业常提到的‘全链路数字化’概念，谁能把更好的治理方法和体系植入到企业运转过程当中，并且完成效率高，同时这也是未来数智服务商的角逐点。”但这并不意味着，服务商要大包大揽地把所有客户数字化项目都承接下来，而是要做难而擅长的事，否则很容易导致客户预期管理失衡。

王赛以数禾科技客户场景举例：在数字化战略1.0阶段，数禾科技构建了符合当时发展的底层数据系统和业务应用系统（传统数仓思路），但随着业务版块增多及数据体量几何式增长，原先的数据需求提出及解决模式响应速度变得滞后，甚至影响到业务发展，数据孤岛弊端也愈加显现。

Dataphin的存在，就很巧妙地解决了这个问题。

由于自带统一数据接口服务，与之前数禾科技自研数据平台面向线上业务提供数据接口又长、又复杂的链路不同，自带多种数据开发集成通道的Dataphin能够将数据输入输出链路布置得通畅迅速，带来了基于数据中台统一模型、统一数据服务构建智能风控模型，效果也立竿见影，以其中的中介模拟功能为例，对申请用户进行疑似金融中介监测，准确率可达80%以上。

据王赛介绍，目前阿里数据中台已经在云上全面输出，而中台+云计算在商业的底层逻辑上是相通的：降低复用成本。可以预见的是，未来的中台角逐点已经发生偏移，即谁能提供更好的服务组合，谁就构筑了核心护城河。

“趋势”+“效益”+“创新”

在和王赛的交流过程中，让我记忆深刻的是他一直在强调趋势、效益、创新。

和想象中所不一样的是，王赛并没有泛泛而谈，而是有条不紊地植根于工作和生活场景。以趋势为例，王赛先和我讲解了有关碳中和、数字化升级的宏观背景，然后以Quick BI这款产品为例，“如果你关注招聘的话，你会明显地感知到，BI分析师这个岗位正在慢慢消失，背后的原因很简单，工具智能的升级正在慢慢取代人工，变得普惠化。”

关于效益+创新，王赛则以在云上的软件SaaS化部署举例，“你能明显观察到，过去我们软件版本的迭代速度和周期，要远远快于线下部署，基本上我们每两周就会迭代一次自己的产品，这在过去的项目制中是很难想象的。”与此同时，据王赛介绍，在阿里内部，其实还设有客户成功经理岗位，这一最早源于Salesforce内部的先进经验，也被阿里内部所消化、实践。

“一般来说，客户在真正选择你之前，会将你提供的服务和他当下所需做匹配性的评估，如果你能提供到，客户未来所需要的，或者可能将面临的，那你就领先一步。”这是王赛所总结的阿里中台经验，但这往往很难，所以一些特殊的岗位设置，和必要的产品体系，就变得弥足珍贵。

这一点，在麦当劳客户场景上就有所体现。

截至今年5月，Quick Audience部署方案已经通过4轮测试。“因为还处于尝试阶段，且餐饮行业具有特殊性，现阶段并不适合用一个绝对数值来衡量这个方案的价值，我觉得这次与阿里云数据中台的合作，更像是为我们后期朝这方面的进一步动作，制定了一个标准。让我们能够明确地知道，当成本在这个范围区间内，那就是一个可接受的数值。”麦当劳中国数字化业务副总裁文迪如是说。

“我最近在思考的”

数字化时代，商业活动更加强调“以客户为中心”。

在一切都变得越来越难以确定的情况下，客户需求相对而言是企业更抓得住的东西。但我们往往会忽略的是，中台本身属于To B圈，并不性感，当下仍属于利基市场（新眸注：利基市场是指具有相似兴趣或需求的一小群顾客所占的市场空间），是一个长期且持续演进的过程。

Gartner曾在90年代总结了一套“技术循环曲线”，在该模型中，一项新技术所需要经历的周期大致有5个阶段：诞生的促动期、过高期望的峰值、泡沫化的底谷期、稳步爬升的光明期、实质的生产期，就目前来看，绝大多数玩家仍处于第四阶段，距离第5阶段仍有一定距离。

换句话说，对于眼下的中台玩家们来说，如何找到这些特定群体，并帮助他们梳理业务、架构后，找到中台构建的可行性路径；对于需求方来说，又该如何权衡组织、业务中台化的范围和验证中台化后的增益。

这，恰恰也是王赛在思考的：

“我可以比较明确告诉你，我们的工具和产品能力，不会做大量的横向产品矩阵发展，我们会跟生态做更好地共存和结合，这些生态伙伴们有自己的优势和特长。我最近思考比较多的是隐藏在冰山下面的事，比如关于数字化的人才和体系培养。”

在他看来，淘宝和天猫，过去解决了营销和市场的问题，优化了交易链条。某种程度上，To B其实也是这个思路，“我们如何帮助客户，厘清组织和业务上的问题，优化企业运转效率，唯一所不同的是，这个周期会比To C要来得缓慢，需要你耐得住寂寞，并且把产品做扎实。”