近日，爱分析在京举办了2020爱分析·数据智能高峰论坛。爱分析邀请了袋鼠云副总裁 张旭进行了题为 《企业数字化建设最佳实践》的主题演讲。
张旭分享了袋鼠云在企业数字化建设实践过程中的感受，介绍了袋鼠云对企业数字化建设的划分框架以及自己的定位等内容。
现将张旭的演讲实录分享如下。
张旭：大家好我是张旭，来自袋鼠云。袋鼠云成立已经有五年多的时间了，我们的三位创始人都来自阿里，主要成员都是来自阿里巴巴的技术骨干。经过五年的发展一方面形成了自己相对领先的产品体系。另一方面，这几年我们也在全国各个行业给很多头部客户做了一些数据中台的实践，在实践过程中我们感受颇深。
刚才几位领导讲了很多数据应用的场景以及数据应用的价值，从我的角度来讲很欣慰。三年前我们还在做布道宣讲，感觉只有我们自己是笃定的认可数据的价值的。到了现在这个时候反而感觉很多的企业和政府在追着我们跑，他们有很多数据的想法，有很多数据应用的场景迫切的让我们去实践，推动着我们在走，我觉得这个过程是特别可喜和欣慰的。
袋鼠云在企业数字化建设实践进程中的感受
但是在这个过程中袋鼠云也遇到了自己的问题，我谈一下自己的感受。
第一个感受是最大的问题还是数据的价值问题，可能现在大家觉得这是一个毋庸置疑的事情，但是在这个过程中我们最早做一些尝试、实践、体会，对数据的价值有一个深深的震撼。
几年前我们在一个省的交警总队做一个数字化的项目，当时我们把这个省很多高速上的车辆普及信息全部做了一个归纳、汇总和盘点，我们拿着这些车辆普及的信息做了一个分析，列了一个名单。我们让交警按照这个名单去找这个市所有的黑车，一抓一个准，肯定不会有问题。
每一种类型的车的行驶轨迹、特征完全不一样，当我们给这辆车打上黑车标签去抓的时候，一定是辆黑车，会比人的判断准确得多，因为我们从背后看到所有的数据。当时我坐在交警指挥大屏前面的时候有种深深的震撼，有一种上帝的视角，我说数据价值太大了，是对物理世界全方位无死角的洞察。
第二个感受是数字化这个事情涉及的知识体系太庞杂了，从底层的数据技术、平台、各种算法到各种的业务场景，包括袋鼠云这些年也是在各个企业、各个行业尝试。我们接触到不同的行业，有不同的需求，我们需要去理解，从上做到下，从左做到右，感觉这个知识体系特别的庞杂。
第三个感受是我们希望对企业数字化进行一个划分，而且也感觉到企业如果真的想把数据做好，投入非常大，可能是战略级的投入，或者是用三到五年甚至十年持续产出，持续见效的过程。
基于这三方面的感受，袋鼠云现在想干几个事情。
第一是想为企业数字化建设提供一个相对科学和大家都能认可的框架，这是一个大型的工作。我们先把整体框架画出来，告诉企业这个框架中有几个部分，每个部分做什么工作，相互之间是怎样协同的，哪些是我们需要投入的基础性建设，哪些是现在没有直接的业务价值的、在我们可能还尝不到数据甜蜜果实的时候也要做的一些平台性工作，以及最后怎么才能有序地让数据产生自己的价值。所以袋鼠云现在第一个想做的事情，是基于我们的经验把这个框架做一个梳理，对诸位、对各个企业和社会做一个输出分享。
第二个事情，是袋鼠云经过这些年数字化的尝试，希望专注于企业基础数据平台的建设，我们希望把自己的产品做强，能够用我们的产品支撑企业数字化建设的完整体系，这也是今天向各位传递的两个关键信息。
袋鼠云对于企业数字化建设的划分框架
我先介绍第一个，就是我们对整个企业数字化的划分，我们在前面做了一个底层的设计和规划。对于很多大型的国企甚至央企来说，数字化确实是一个庞大的事情，当我们建议他做一个三到五年的上亿资金投入的时候，我们希望前面先有一个顶层的设计，告诉他数字化建设到底是怎样的，未来的价值有哪些，告诉他整体的组织框架，这就需要通过咨询来完成，包括我们跟爱分析的合作，也希望大家以后聚焦到这个点上。
中间是一个数字化产生的主流程，大家可能会有不同。有的厂商专注于数据治理，有的现在专注于数据资产建设，有的专注于产品等，但是我们认为在企业数字化建设中一定有一个主生产流程，就是中间这条线，从数据的资源、资产一直到它变成很多的数据服务，一直到数据价值的产生，就像企业的生产线一样。比如传统的企业有采购、生产、营销、销售、服务，是一个价值生产链，我们认为数据一样有一个主生产链，这是我们希望在企业能清晰看到的。
最后一个是数据运营和组织保障，有的厂商会讲得比较多，包括数据治理、数据标准、数据安全等等，我们现在希望把它统统归结到最右边的这个框中。我们不是认为它不重要，而是认为它是一个数据生产线的辅助单位。并不是说辅助单位好像就不重要，这就像企业一样，一定有人力部门、财政部门、行政部门，他们其实就是为了保证这条主生产线数据的顺畅、数据的高质量和数据的大量产生。
我们希望整个企业的数字化框架是这样的。
由于时间原因我把每一步的大概内容做一个简要的介绍，说一下它们之间的关系。
第一步，我们希望在企业数字化建设咨询的过程中，一定要完成这样几件工作。
一个是对企业整个的业务调研和了解，对企业当前信息化的调研和了解。我们认为信息化仍是数字化的一个前提，没有信息化就没有数字化。信息化给我们准备了很多的数据，这些数据最后要用起来，要产生更多新的数据，要产生价值，所以要对信息化有了解。
其次，对企业的数字化要有调研。企业的数字化绝不是从现在才开始建设的，包括我们提数据中台的时候，我们认为它是一个更合理的架构。对企业的调研包括很多内容，比如：当前的数字化做得怎么样，有多少分析的主题、指标、标签；对当前是不是用的传统数仓有一个摸底；最后对企业的数字化有一个评估，当前的数字化程度如何，现在是已经做的很好了，还是有大量的岗位在迫切等待着新的数据，想要而要不到。我们需要有一个整体的评估。
此外，对企业的数字化要有一个应用规划。虽然刚才前面两位领导讲的都很好，但在很多大型企业里，至少到目前，对于数据最后要产生多大的价值，到底怎样量化和衡量，我觉得还是有很多企业都不能很好的回答这个问题，所以我们期望用这个步骤来解释这个问题。
最后到底要给业务部门提供多少的数据场景、多少数据应用，这些应用在哪些业务场景下解决了多少问题，是否可定性或定量衡量，我们希望在这里做一个概要的鸟瞰图。因为数字化投入很高，我们希望在这个环节中首先回答价值的问题，再促进企业去进行整体的架构建设和很多基建投资，所以这部分要回答数据应用，包括后续的拆分、实现的规划路径。
第二步就进入了数据价值生产的主航道。
首先是数据的产品选型，这个对企业来说可能也是一个相对有挑战的问题，甚至很多企业传统的数仓或者内存的数仓已经用得很好了，或者已经进行了前期的投入，那么它是不是要再过渡到当前的大数据平台呢。
针对这样的情况，我们会帮企业提出几个问题，比如产品如何选型，是否放在云上，和原有的体系如何融合，融合之后，几个局部的数据仓库怎样做数据互通，甚至最后上了云是否能下，用了这家企业的产品之后是否能再无缝切换到其他企业的方案，这都是企业要考虑的问题。所以我们把这个步骤叫做数据平台化中的应用，或者是平台的选型。
我们在数据平台化过程中会做另一项工作，就是数据资源的盘点和整合。数字化过程中，大家经常把侧重点放在数据的价值点上，但是很多时候故事都是别人家的故事，企业是不是自己能做却不一定。所以我们希望企业从数据资源盘点做起，自己的企业到底有多少数据，质量如何，是否有很多局部数据缺失，我们希望这个工作要做。
第三个过程是数据资产化，这个也是很多的企业忽略的点，以往有了数据应用就要赶快做出来，展现业务价值，但后面会发现数据应用的数量可能会越来越多，可能就会涉及到效率的问题，当前袋鼠云认为数据资产层的建设其实是非常重要和必要的。
我们做过一个统计，如果企业的数据资产层做的相对健壮，后续每一个数据应用的开发时间会缩短50%，开发成本会降低50%，对于很多高难度的、带有复杂算法或要求较苛刻的复杂性数据应用，落地成功率也会有很大提升，所以现在我们非常强调企业数据资产层的建设。
第四步，我们希望对当前的数据资产做一个数据服务的编排，我们会把它抽象成比较细粒度的服务，最后用于支撑大规模的数据应用，当然也把服务抽象成几个产品和引擎，譬如数据API、标签引擎、商业分析等。
最后，我们希望通过平台的建设、数据资产层的建设，最终让企业摘取业务价值的皇冠，不管是通过有很多数据分析师来进行的传统分析，或者是通过自助分析的平台，或者是通过算法的应用，都能实现很多的商业价值。但是从袋鼠云的视角来看，我们是把新的数据和应用灌输到了企业的各个生产场景、业务场景中，这些场景中不同岗位的人员，正是因为拿到数据之后，才能解决生产问题，要么是提高了营收，要么是提高了效率，要么是节省了成本，要么是控制了风险。所有的业务价值都是来源于一个高质量数据的快速供给。
最后，我们认为在很多大企业的数据中台建设过程中，数字化的运营组织和保障的工作恰恰是最后一个难点。很多的项目可能因为这个环节没有做好，最后效果打了折扣，甚至会影响到最后项目的成败。到底IT组织、或者数据组织做到哪一步，怎样跟其他的业务部门合作，怎样承担风险，怎样分享最后的业务价值果实，为了避免遇到屁股决定脑袋的事情，我们都应当重视这些事情，并提前讨论和预先进行约定。所以我们说，数据中台组织的内容很重，应当如何构建这个组织，部门之间怎么协同，利益怎么分配，流程怎么跑通，我们希望放到这块解决。这部分还有很多传统的数据标准、数据质量、数据流程等等系列问题，都归结到这个部门。
从我们的角度来说这个重要，但是不一定期初就要投入百分之百的关注度，反而我们认为关注度应该放在主流程上，可能投入70%-80%，这些框可以先适当做虚，需要的时候再逐步做实。有一些企业前期就做了数据治理，把所有组织保障工作做完了，但有可能当真正进入数据大规模生产流动的时候，可能会发现很多以前构建保障的地方还有很多要调整的地方，所以我们建议这部分可以适当的先做虚，然后逐步的把它做实，甚至是最后把它做强壮起来。
前面用了很多篇章讲了我们今天想讲的第一个话题，就是我们希望企业数字化的建设能够大体分出一个框架，并且在框架中能各司其职。有些可能是一个服务厂商做，有些可能是很多服务厂商做，而且在企业中的各部门如IT部门、数据部门、业务部门，也都能在框架中找到自己的定位。
袋鼠云定位于企业的数字化基础平台建设商
第二个话题用一个片子来讲，袋鼠云在今年甚至是未来很长的一段时间开始，定位的是企业的数字化基础平台建设商，就是袋鼠云输出自己的数字化核心产品。大家可以看这是我们产品，整个上面是应用的模块，下面的是我们的一些计算存储引擎和数据源。
袋鼠云的产品，相对来说，第一是相对比较轻量，第二是横向，我们对下面的计算引擎等等都没有过多的要求。这些年使用的过程中我们发现，如果用这套大数据开发平台，很多企业的开发效率基本上比在纯原生的框架上面去做有3-5倍的提升，对人员整个能力的要求有50%-70%的下降。袋鼠云自己招数据开发工程师的时候价格都很高，用了这套平台以后发现他们以往很多的技能的作用都丧失掉了。所以我们觉得在大数据平台开发这块，已经逐步由传统的数字化变成商业化的开发平台，开发效率会相对高很多。
另外这套平台整个从数据资产化、业务化到数据服务化已经有了完整的支撑，我们在方法论中提到，每一个环节最后都可以在这套平台中得到相对完整的支撑，现在这套平台逐步在面向数字化资源、数字化运营保障这两个体系进行部分支撑。我相信在未来的半年或一年内，我们对现在很多的工作又能够有一个工具化的产出。在这同时，我们做过的很多内容也会以知识的形式沉淀到平台中。
最后我们希望还是解决数字化的三个问题：一是数据的价值，可能我们后面会依靠很多合作伙伴去做一个产出；二是希望数据整体的协作架构分得清楚一些；三是整个数字化建设的成本和效率问题，希望成本再低一些，效率尽量再高一些。
最后，我们希望企业的数字化建设是这样的：企业的数据中台项目结束之时，反而是企业数字化建设的开始之日。我们希望数据中台的建设是把这套框架搭起来，从下面的一站式数据平台，到数据资产盘点、资产化、服务化，到整个数据应用的蓝图规划，包括整个体系的建设。当把数据中台当成一个项目的时候，它到这里就结束了。但是随着规划逐步的展开和保障，不断有数据流跑起来，甚至越跑越宽，越跑越快，把更多数据共享到企业的各个业务场景中。
最后还是再次阐述和强调一下袋鼠云的核心价值观和理念——让数据产生价值，与大家共勉，谢谢大家。
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