对话网易数帆总经理封雷：AI时代，让数据表达再“向前一步”_风闻

作者|皮爷 

出品|产业家 

变化。是封雷和网易数帆过去9个月里的核心关键词。

把时间拉回2年前，伴随着ChatGPT的出现，整个科技界和产业界都开始掀起一股AI大模型的浪潮，随之而来的是市面上铺天盖地的对于AI时代软件应用和数据应用新模式的探讨。不仅在国外，更在国内。

这些讨论几乎遍布软件服务的整个产业链。比如产品侧AI方向的争论，即软件厂商是应该“+AI”还是“AI+”，再比如服务模型侧，服务商如何实现以更好更低成本的方式帮助企业落地AI，是基于模型推理侧发力还是优先优化数据体系，再比如商业模式侧，未来的SaaS形态是否还是如今的核心软件模式等等。

这种讨论伴随着Manus的出现也更达到顶峰——新的数据应用形态和软件形态应该是怎样的？固有的Data服务体系和SaaS下一个进化方向到底应该在哪里？

对这些问题的思考和解答，也更构成着封雷和网易数帆的全部“变化”。

对于网易数帆，外界并不陌生。**作为背靠全球领先互联网厂商网易、且早早布局大数据业务的国内头部数据软件服务商之一，网易数帆有足够强的数据产品和数据服务体系，**不论是DataOPS的数据理念，还是数据开发治理平台EasyData，抑或是底层数据设施NDH，如今都已经成为不少金融、制造等垂直产业方向中大型企业进行数字化转型的底层数据基础设施和数据治理标准。

但如今，AI时代来了，然后呢？

封雷告诉产业家，过去9个月里，网易数帆一直在变化。“因为AI时代，我们要做新的数据表达，必须要‘变’。”

这也是外界对网易数帆的感受。即在过去的一年时间里，在市场感知里，这家老牌数据服务厂商似乎“刻意放慢了”奔跑的速度，，一些可以窥见的细节是，如相关部门人员的调整，如战略方向的变化，以及网易数帆在产品发声上的“稍显沉默”等等。

但真实情况是，这些外界无法厘清的变化，在内部对应的是一个个有条不紊的、逐渐成型的适配AI时代的新产品和新组织形态。

AI时代，数据的进一步表达应该是什么？这个被称为大模型“弹药”的赛道，应该路线何方？一年后的如今，封雷和网易数帆已经准备好交卷。

一、让数据表达，

“向业务再走一步”

去年11月，一个和网易数帆相关的消息引发市场关注。“我们战略方向从原来的**‘数据软件服务提供商’调整为‘做数据应用价值的赋能者**。”封雷告诉我们。

对这句话的字面意思理解是，网易数帆的角色定位似乎不再是一个软件产品提供商，为企业的数据体系负责，而是更向前一步，为客户的“数据表达”负责。

实际上，在过去多年时间里，这种对数据的“进一步表达”并非没有人提出，比如在不少垂直SaaS领域的一些如“业财一体”、“业才一体”、“业培一体”等等，本质对应的都是想帮助企业把先进软件能力融合到业务流中，进而帮助企业更好地实现业务数字化转型。

但真实情况是，这种软件侧的理念执行得不彻底。从本质来看，即尽管不少SaaS服务商提出对应的业务融合理念，但企业发展底层驱动来看，其对应的数据并没有发生形式上的变化，企业做到的仅仅是将对应的财务软件/HR软件为业务人员开通某些权限，但软件上的相关数据依然被“束之高阁”，由于不具备相关的业务价值使得其很难被有效利用。

再或者是，即使在软件介入后的一段时间可以帮助业务进行更新的数据理解，但企业底层的陈旧数据无法和前端的新数据建立“血缘”联系，很难构建真正的“业务数据”模型，更多尝试是 “形式大于变革”。

那么，如果SaaS层做不到，再向下一层的数据层呢？

这正是封雷想做的事。“我们之前更多的是提供产品服务能力，帮助客户搭建自身的数据体系和数据表达，但对于真正的业务环节/业务职能部门并没有充分的加持，现在我们打算更向前一步，帮助企业不仅做好数据体系的搭建，也更要做好数据在对应环节/职能岗位上的对应表达。”

实际上，不仅网易数帆，在过去多年的时间里，包括网易数帆在内的中国、乃至全球数据服务厂商更多的价值体现在帮助企业构建自身的数据体系，包括如指标平台建立，数据一体化模型构建，数据治理等等底层，同时在数据底座的基础上进行上层BI的呈现，帮助企业构建数据驱动经营的模式。

这种方式在一定阶段，可以有效帮助企业构建自身的数据底层模型，让企业内部不同环节的人员和决策者可以对自身的经营状况等可以有更为清晰、智能化的理解。

但实际上，也恰如封雷所说，这种数据侧的服务模型并不彻底，或者说，对数据服务厂商而言，其更多的角色仅仅是服务商角色，即完成的是“数据治理—指标呈现”的链条。对企业而言，这些距离到真正的基于数据进行经营分析仍然有很大的距离，即仅仅能做到“看数”，很难做到完美的“用数”，更不必提让企业真正做到“以数据驱动业务决策”。

也或者可以说，对企业而言，这种数据产品服务的模式仅能帮助其完成表面的数据智能呈现，但无法真正深入内里，基于数据构建新的业务增长极。

这其中的原因不尽相同。比如企业自身的数据体系不足以支撑对应的业务表达，但结合行业相关数据对底层算力和算法有较高的要求，服务商也很难满足；再比如，数据服务商和上层的SaaS软件提供商无法做到完全的适配表达，不兼容甚至是排斥的情况不在少数，等等。

但在封雷看来，这是AI时代网易数帆如今必须要做的事——更准确来说，在封雷的设想里，接下来的网易数帆，要在数据之上，把数据服务真正嵌入到企业的经营流程中，并逐步渗透到具体的业务环节和场景中，从数据侧给予企业业务人员、决策人员最直接的经营管理策略加持。

这道题，可解吗？

二、在原子化底座上：

搭建一个新的数据价值表达范式

在此之前，需要对这个“转型命题”做一个细致拆解，即从数据产品服务的角色到数据价值赋能，对一个服务商而言，需要做什么？ 

首先从产品能力来看，如果说过去如网易数帆这样的数据服务商更多帮企业完成的是底层数据体系的搭建，比如数据治理等等，那么从“赋能”层面来看，服务商必须要做更多的如数据指标制定、数据业务标注、底层数据血缘关联等等工作，不仅要做数据如何管理，更要清晰了解数据的产生链路和业务表达点，同时配合具体的低代码能力、AI Agent能力等，以可视化的前端形态进行效果交付。

其次，从服务流程，和过去更多交付数据产品不同的是，基于数据应用价值赋能者的定位，服务商需要在原先产品交付的基础上，更要了解企业真实的经营情况和业务情况，帮助其构建从数据到上层业务的表达，更向前一步，完成基于不同企业情况的数据层面的业务经营加持。

以及最重要的，组织架构。即和原来软件服务需要的人才模型不同的是，在更新数据赋能模型下，服务商需要具备既懂数据又懂业务的人才团队，甚至是面向前端多个不同的业务线，需要具备不同业务环节know-how能力的人才梯队，进而帮助企业的通用环节以及个性化环节进行定点数据价值释放。

比如从产品侧，需要向前迈一步，从软件交付到效果交付；从服务流程来看，新的数据交付模型需要对上层业务有足够细颗粒度的呈现，以及从组织来看，新的方案需要打破原有的服务流程，需要更多既了解业务也了解数据的人员等等。

实际上，这也恰是构成着网易数帆“9个月变化”的核心主线。从产品形态的创新，到服务流程的重新打磨，再到最核心的人员培养和团队职能变化，这些都伴随着AI大潮的来临，在封雷的推动下被有条不紊地推进。

“这个过程中很多原子能力都是我们之前具备的，甚至是和很多企业客户一起打磨过的，比如低代码，比如BI能力，比如数据血缘管理，数据指标模型等等。”封雷告诉我们。

诚然如此。从企业变革的角度来看，这场从产品能力到服务形态，再到人员团队的变革不亚于一个新式AI企业的重塑，但从周期来看，网易数帆甚至还跑出了“加速度”。

**这些也恰是封雷口中所说的“积累和底蕴”，也是催动他和网易数帆坚定变革的“底气”。**比如网易数帆连续多年入选Gartner相关报告，比如网易数帆是多个国家级数据行业相关标准的制定参与者等等。

以及如果把视角拉近，则更能看到的是，网易数帆的有数 ChatBI 产品是今年国内最早一批上线DeepSeek能力的BI产品，如今也已经在多个企业内部落地实践。“包括最近我们也在想，能不能把BI解耦，就像拆解成一个个积木，围绕客户场景和需求，将积木重新拼装组合，解决客户的问题。”

可以说，这些原本的底座能力也恰构成着如今网易数帆进化的加速度。“我们现在其实已经可以从数据层面，帮助企业客户做一些类似经营策略的事情了，比如企业如果想要在营收不变的情况下，实现利润增加应该怎么做这些，我们会给到企业在具体业务侧的建议。”封雷告诉我们。“这里面不单纯涉及到之前网易数帆过往的能力，还更有比如低代码、Agent等等能力，叠加到一起为企业提供一个可视化的产品界面。”

实际上，在网易数帆最新拿下的大单中，新的服务模型已经在彰显。

比如和山东港口科技集团的合作，在2024年，山东港口货物吞吐量突破 18 亿吨，集装箱量突破 4400 万标箱，相当于每天处理近 12 万个集装箱的全球流转，这些庞大的货物吞吐量背后是激增的业务数据量。

网易数帆要做的恰是帮助其通过统一平台的工具技术和统一数据研发流程、数据服务能力等，助力其完成数据对前端的真正业务赋能，完成山东港口数据基座的能力升级。

以及在和浙江国贸的合作，企业的情况是业务体系庞大，多层级、多业务板块之间存在数据壁垒，需要更为高效和透明的数据融合。网易数帆基于自身的“1+1+N”集团管控解决方案，帮助企业实现了集团级和集团级与成员公司之间的数据共享和经验赋能。

据了解，在网易数帆的加持下，其不仅打破了数据孤岛，还在浙江国贸全集团范围内实现了数据标准化管理，为业务决策提供了坚实的数据基础。

一个明确的感知是，**如果说在之前的市场合作中，网易数帆更多的是一个数据产品提供和服务的角色，那么从最新的被选择来看，如今它已然正向前一步，越来越多地参与到企业真正的前端业务中，**帮助对应的业务人员和职能人员进行定向加持赋能，从数据管理、治理走向真正的数据价值表达。

三、9个月，网易数帆趟出一条数据AI路

“数据服务的下一站在哪里？”、“数据服务厂商的新价值在哪？”、“以及数据的更有价值表达是什么？”——在AI大模型蓬勃向上的这两年，这样的问题不仅是外界对这个行业的拷问，也更是从业者不断思考的问题。

不同的是，相较于其他数据服务企业，对封雷和网易数帆而言，这种思考被更快一步转化为行动，这些行动覆盖几乎网易数帆的方方面面，从产品到服务流程，从人员构成到新的战略定位，从数据软件到数据价值理解，而这也构成着如今新的网易数帆。

“面向职能业务部门的赋能加持，将会是网易数帆未来几年唯一的重点。”封雷告诉我们，“在这个过程中，变化是必需的。”

但如果细心观察，能看到的是在这种变化的同时，网易数帆依然保持着绝对的市场竞争力，比如EasyData的持续深化，比如DataOPS观念的不断夯实，比如一体化的数据服务能力等等。封雷告诉我们，过去一年，在原来产品上，网易数帆的营收依然保持持续增长，甚至这个增速还在提升。

这种“变化”中的增长和扎实也更在构成着封雷带领团队不断进化、不断求变的底气。“现在我们保持两条线，一方面提供新的数据赋能能力，为企业业务部门提供更多的价值，让我们走的更远；另一方面也更保持着原有标准产品的创新进化和持续迭代，这些是支撑前者落地的根基，可以帮我们走得更稳健。”

如果说AI带来什么？于产业而言，它带来的是对更多数据的分析表达，但如果聚焦到真正的场景和企业管理哲学，这些如何转化为真正的决策价值和企业经营辅助，这其中需要的是足够强的数据表达能力和AI工程落地能力。

在这个新的能力模型中，需要的不仅是如Agent、工作流编排、MCP等新式技术手段，也更需要的是对于企业底层数据模型和上层业务模型的深刻理解，只有真正把数据服务模型和AI能力进行有机结合，才能构建出新的数据价值范式，推动乃至加速大模型在企业和产业侧的真实落地。

“**网易最大的风格就是务实，其实网易做产品的初心很朴素，就是想做一款好用的产品，我们只有在服务好内部、取得较好实战验证的前提下，才会开放给外部企业、外部客户。”**封雷表示，“我们的一些产品，如今正走在PMF验证的路上，在接下来的几个月可以做到80分的水平，这种程度上我们就可以有底气地为企业客户提供这些全新的服务。”

从数据服务角色到数据赋能表达，对封雷和网易数帆而言，2025是变革、变化一年，但也恰在成为收获和新起点的一年。