數據化營運困境

筆者是其中一位最早提倡數據「中台概念」的人,這緣於一段很特別的經歷。當時我在支付寶的數據產品建設略有成績,老闆再三考慮下,把我調到淘寶解決數據體系支離破碎的問題。在淘寶上任後,我觀察到3件事:一、各個部門的數據分析團隊水準參差;二、數據平台疲於奔命地接收重複的數據需求;三、業務部覺得數據分析出來的結果品質低,幫助不大;同時,數據分析師認為業務部不重視分析,紛紛離職。

最讓我頭痛的是,當時各部門互相指摘,不滿對方,導致士氣低落。今天你或難以想像,5年前淘寶也曾經有過這樣的狼狽經歷。當然對於一些還未開始使用數據化運營的企業來說,這可能是個happy problem。

深入研究之下,數據化營運的困境可用「堵、獨、慢、漏」4個字來形容。

堵:日常數據訊息量大,難以捕捉有效資訊。 獨:資訊分散在不同部門,缺少有效整合。 慢:發現業務異動時已嚴重滯後。 漏:分析各師各法,缺乏沉澱。

我們認為,公司內應有人要為解決這些問題負責任,並且以系統化和技術化的方式實現改變,由於這個平台面對的是業務部,但背靠着多個數據及技術資源單位,所以順理成章被叫作中台。然而,這不代表中台要負責解決所有問題,當中有幾個環節極需要協同處理,例如數據收集時的標準、跨部門的數據資源分享、共用前後的數據安全風險保護、數據品質保證等,較少人關注的是思想的轉變,要讓大家明白並接受「共創共用」此一互聯網精神精粹,並不是一件容易的事情。

數據中台的核心是如何讓數據從生產到被使用的過程中提升效率。對於數據滙聚,傳統上有個假設,認為數據放在一起更有利找出價值;隨着社會對個人私隱及數據洩漏事件的關注,中台的核心功能出現重大變化,我們再不能假設數據必須要放在同一個平台上,而是讓數據資源聯網按需使用,同時利用加密及區塊鏈等技術作監督。新一代的數據中台有更大責任,讓數據合規合理地被使用,物聯網的發展也在賦予中台不一樣的要求,更零散的數據、更即時的需求正在不斷改寫中台的定義。