1988年的清華大學校園里，曾經(jīng)出現(xiàn)了一個特別的現(xiàn)象。

每天宿舍樓下的電話亭，都會排隊一幫小伙子，焦急等著打電話，別人都以為他們在談戀愛，結(jié)果靠近一聽，都在談生意。

“要什么？日立電視？多少臺？那我可得問問，這貨不好找?。　?/p>

“你放心吧，只要你有，我這全都要，有多少要多少！”

話里話外，都是生意。有的人要賣，有的人要買，不管是水泥、聚乙烯，還是進口摩托車、日產(chǎn)錄像機，電話打進來，吵吵鬧鬧，叫叫嚷嚷，全是賺錢的行當。

在這樣的嘈雜中，共同構(gòu)成了當時清華學生內(nèi)部的倒爺文化。時至今日，這樣的特殊記憶，也經(jīng)常容易被出自清華的大佬頻繁提起。

做倒爺，最重要的是什么？信息！上家是誰，下家是誰，貨到哪兒，差價多少，全都得記得牢牢的，實時分析怎么做最有賺頭。

這群清華學生的頭腦，就是最好的數(shù)據(jù)處理器。

數(shù)據(jù)，早已是不亞于土地、勞動力、資本、技術(shù)的第五大生產(chǎn)要素，三十年前如此，三十年后更甚。

一家生產(chǎn)經(jīng)營中的企業(yè)會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)被實時存儲、挖掘、處理、分析，形成“數(shù)據(jù)金山”。以制造業(yè)為例，從財務軟件到ERP為代表的企業(yè)管理軟件，再到今天的云服務，積累了大量數(shù)據(jù)資源。

但這些生產(chǎn)資料的價值，許多時候并沒有被發(fā)掘，而是在白白浪費，沒有實現(xiàn)用數(shù)據(jù)去驅(qū)動業(yè)務、決策，為什么呢？

首先，“有數(shù)據(jù)”并不代表“能用好數(shù)據(jù)”。根據(jù)第三方機構(gòu)Gartner數(shù)據(jù)表明，68%的企業(yè)數(shù)據(jù)沒有被分析過，多達 82%的企業(yè)受到數(shù)據(jù)孤島的阻礙。

其次，面對這些“數(shù)據(jù)金山”，企業(yè)更多是出于被動——執(zhí)行項目要求和數(shù)據(jù)分析的慣性行為，并沒能主動發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。

目前，隨著數(shù)字化經(jīng)濟變革正如火如荼進行著，以阿里云、騰訊云、百度智能云為首的各互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)早早地在此擺兵布陣，借此拓寬自己的To B邊界。

但大家對數(shù)字化的理解和解決能力各不相同，各廠商只能各顯神通。在字節(jié)跳動數(shù)據(jù)平臺負責人羅旋看來，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵是要讓數(shù)據(jù)驅(qū)動自然而然發(fā)生，字節(jié)跳動To B也正是以此作為切入點，因為字節(jié)的優(yōu)勢正在于此。

它是“天生的數(shù)字公司”——以推薦算法起家，用內(nèi)容數(shù)據(jù)迭代推薦算法，孵化出了今日頭條、抖音等多個爆款APP，其增長密碼一直引得很多行業(yè)好奇不已。

以此，字節(jié)火山引擎9月2日對外推出了新一代企業(yè)級數(shù)據(jù)產(chǎn)品——數(shù)智平臺VeDI，是字節(jié)對自身數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)驗的復制，以數(shù)據(jù)驅(qū)動作為核心理念，研發(fā)出來的一套數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品，這打響了字節(jié)To B的第一槍。

而結(jié)合文章開頭的分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場也正急需要能讓數(shù)據(jù)與業(yè)務相融合，能解決數(shù)據(jù)孤島問題，以及更智能化的數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)驅(qū)動下的字節(jié)如何跳動？

與傳統(tǒng)行業(yè)相比，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最大的區(qū)別在于生產(chǎn)資料都是數(shù)據(jù)，形形色色的數(shù)據(jù)被放進APP、系統(tǒng)、算法等動力引擎中，日復一日地轉(zhuǎn)動從而催生了如今這些數(shù)字帝國。

雖然都是依托于數(shù)據(jù)的生意，但不同的互聯(lián)網(wǎng)公司對數(shù)據(jù)的敏感度還是不同的。字節(jié)從嬰幼兒時期就踐行數(shù)據(jù)驅(qū)動文化，并在發(fā)展過程中有意識地開發(fā)出可“數(shù)據(jù)驅(qū)動”工具，還創(chuàng)建了能讓數(shù)據(jù)與業(yè)務真正相互發(fā)揮作用的組織架構(gòu)。

其實，字節(jié)的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化早已根深蒂固。

最讓外界津津樂道的是，字節(jié)使用A/B測試起名字的案例，據(jù)說“今日頭條”、“抖音”兩個名字都是A/B測試的結(jié)果，這背后代表著字節(jié)到處都在踐行著數(shù)據(jù)驅(qū)動的理念。

對于“字節(jié)的增長是如何實現(xiàn)的？”這個問題，外界的分析已經(jīng)累牘連篇，但就字節(jié)數(shù)據(jù)平臺負責人羅旋看來，字節(jié)能快速成長為今天這樣龐大，是圍繞著“數(shù)據(jù)驅(qū)動”形成的文化、工具、技術(shù)、組織一套“字節(jié)經(jīng)驗”。

就以管理來看，字節(jié)內(nèi)部踐行“有據(jù)可依”決策，并不是拍腦袋決策，而是以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

以中層管理者為例，他們關心的是業(yè)務進展是否順利以及整個項目運轉(zhuǎn)是否正常。據(jù)字節(jié)數(shù)據(jù)平臺負責人羅旋分享，字節(jié)有些業(yè)務線由于自身業(yè)務比較復雜，leader在進行追蹤目標進展的時候，OKR和周報量大內(nèi)容多，導致管理效率低下，每次要拉很多人對OKR和周報的維度和口徑。

基于此問題，內(nèi)部提煉核心指標，統(tǒng)一周報和OKR數(shù)據(jù)，打通了數(shù)據(jù)看板，并聯(lián)動飛書以及相關運營后臺系統(tǒng)，來進行數(shù)據(jù)的判斷、分析和預警，建立起全局OKR和周報的管理機制，解決了在不同周報和OKR里反復橫跳的問題。

字節(jié)的全局OKR和周報的管理機制，現(xiàn)在也通過飛書開放給使用者。某農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)一家龍頭企業(yè)的一位數(shù)字化負責人曾告訴雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))，他們正是看重飛書宣傳的“OKR”理念，而在一眾互聯(lián)網(wǎng)辦公軟件中選擇了飛書，他們企業(yè)管理者想要通過飛書學習互聯(lián)網(wǎng)公司的管理能力。

然而紙上談兵行不通，一種文化的落地靠的是工具而不是意念。字節(jié)的“數(shù)據(jù)驅(qū)動”工具除了A/B測試，已經(jīng)有一整套工具，就是字節(jié)的數(shù)據(jù)平臺。

圖1 字節(jié)數(shù)據(jù)平臺的業(yè)務架構(gòu)形態(tài)

字節(jié)的數(shù)據(jù)平臺分為中臺能力層和解決方案層（依據(jù)上圖左半邊）。再將內(nèi)部的這些能力和經(jīng)驗，封裝成供外部使用的中臺底座和營銷套件，以產(chǎn)品解決方案的形態(tài)，通過火山引擎來對外部客戶提供服務（依據(jù)上圖右半邊）。

據(jù)羅旋介紹，這套數(shù)據(jù)產(chǎn)品的特點，可以用兩個詞來概括，那就是“敏捷”和“易用”?！懊艚荨焙唵蝸碚f，就是更快，更靈活。字節(jié)讓數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)都變快，不論是采集加工，還是消費分析。這個背后，字節(jié)在技術(shù).上實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的實時寫入、實時分析；十億級的數(shù)據(jù)的查詢，可以做到亞秒級響應；搭建的實時數(shù)倉，能給正在直播的賣家們以數(shù)據(jù)反饋，讓他們及時調(diào)整自己的策略，抓住轉(zhuǎn)瞬即逝的機會。易用則是門檻低、上手快、 協(xié)同廣，沒有任何技術(shù)背景的同學可以無代碼搭建數(shù)據(jù)門戶，沒有統(tǒng)計學背景的運營也能開啟A/B實驗。

歷經(jīng)七年時間研發(fā)迭代，字節(jié)的數(shù)據(jù)平臺管理的總數(shù)據(jù)量在幾年前已經(jīng)超過EB（1EB相當于6700多萬部iPhone手機的數(shù)據(jù)容量）級別，從實時流量的角度，在業(yè)務日常晚高峰時承載的埋點流量就已超過 1 億 TPS，有超十萬 core 的單任務需要上千臺機器來計算。

然而面對如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，背后對應的是字節(jié)業(yè)務體量越來越大，通用的平臺產(chǎn)品技術(shù)已經(jīng)不能滿足業(yè)務需求，字節(jié)數(shù)據(jù)平臺推出了“中臺+BP制”創(chuàng)新組織模式。

相對于傳統(tǒng)的“純BU制”，創(chuàng)新式的數(shù)據(jù) BP（Business Partner） 制的好處在于中臺團隊能更好支持業(yè)務，避免數(shù)據(jù)中臺脫離業(yè)務需求。

數(shù)據(jù) BP 機制，類似于 HRBP，組織形式上是集中式的，可以統(tǒng)一管理調(diào)配，執(zhí)行上分布式到各個業(yè)務，解決業(yè)務問題；BP 團隊根據(jù)不同業(yè)務的要求，選擇數(shù)據(jù)中臺中對應的能力，形成數(shù)據(jù)解決方案提供給各業(yè)務線。

“中臺+BP制”模式實際上是一種分工方法。數(shù)據(jù)平臺團隊做公共產(chǎn)品，即各業(yè)務線都需要的通用功能以及數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)BP則跟隨每一個業(yè)務線，比如抖音電商就有一個數(shù)據(jù)BP團隊，為抖音電商的業(yè)務目標負責，同時他們還對數(shù)據(jù)平臺的功能、數(shù)據(jù)產(chǎn)品非常了解并能利用公共產(chǎn)品為抖音電商所用。

向上，BP團隊支撐不同類型業(yè)務線，向下兼容數(shù)據(jù)平臺底層的各種能力；在組織上都匯報給數(shù)據(jù)平臺，統(tǒng)一培養(yǎng)和調(diào)度，保證了復用性，不重復造輪子，可減少企業(yè)人力、研發(fā)等成本和提高組織運轉(zhuǎn)效率。

以上，我們從文化基因、工具、組織、技術(shù)層面，分析了字節(jié)的數(shù)據(jù)驅(qū)動能力，現(xiàn)在可以說，從成立第一天起，字節(jié)就是一家數(shù)據(jù)驅(qū)動的“數(shù)字原生”公司，這些年也一直由數(shù)據(jù)驅(qū)動著、發(fā)展著。

太晚入場，字節(jié)To B如何破局？

風起于2019年，幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)巨頭都開始搖旗吶喊要轉(zhuǎn)型To B，云計算、芯片、AI、數(shù)字化的呼聲一浪高過一浪。

各家做數(shù)字化的策略如出一轍，以公有云入局搶占市場，然后聯(lián)合生態(tài)合作伙伴針對各行業(yè)做行業(yè)解決方案，積累標桿客戶，做大自己的盤子。

對2021年才正式入場的火山引擎來說，錯過前期公有云競爭，似乎已經(jīng)太晚，但事實是，目前公有云市場競爭同質(zhì)化嚴重，價格戰(zhàn)肆虐，客戶忠誠度并不算高。

一位云計算行業(yè)資深從業(yè)者對雷峰網(wǎng)分析，打價格戰(zhàn)的唯一原因是產(chǎn)品沒有差異化價值，否則客戶不會僅僅因為價格低就遷移走，要想擺脫當前局面，各廠商必須得尋求差異化競爭。

可以看到，經(jīng)過前期的混戰(zhàn)，市場逐漸趨于冷靜，來到差異化競爭階段，各玩家必須得結(jié)合自身技術(shù)、經(jīng)驗到擅長的領域去深耕。

這也是為什么除了頭部的一兩個廠商沒有太大影響，其他玩家都開始主打“xx云”另尋他路。

目光拉回到字節(jié)，當然明白在當前的局勢下，勢必要拿出點真材實料才能和其他玩家競爭。

字節(jié)通過火山引擎對外發(fā)布的數(shù)智平臺VeDI，從其產(chǎn)品架構(gòu)來看，可以看作是對字節(jié)數(shù)據(jù)經(jīng)驗的復制。

圖2 火山引擎數(shù)智平臺VeDI的產(chǎn)品架構(gòu)圖

再對比圖1 字節(jié)數(shù)據(jù)平臺的業(yè)務架構(gòu)形態(tài)，可以明顯發(fā)現(xiàn)，火山引擎數(shù)智平臺VeDI上包含的SaaS層和PaaS層產(chǎn)品，基本對應對字節(jié)的中臺能力。

可以這樣理解，在這套經(jīng)驗孵化下，字節(jié)的成功已經(jīng)是一個很好的案例，只不過現(xiàn)在將這套經(jīng)驗通過火山引擎數(shù)智平臺VeDI對外開放，作用在不同的企業(yè)身上。

沒有數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，更像是一種玄學

據(jù)字節(jié)數(shù)據(jù)平臺負責人羅旋分享，業(yè)務的增長，源于每個人做的每一個正確的決策，從戰(zhàn)略、到管理，到執(zhí)行。而決策是否正確，在沒有數(shù)據(jù)驅(qū)動的情況下，更像是一種玄學。有字節(jié)的經(jīng)驗驗證，數(shù)據(jù)驅(qū)動，能夠讓決策方法變得更科學。更科學的決策，也就會更趨近于正確的決策。

圖3 火山引擎數(shù)智平臺技術(shù)棧，端到端的全鏈路數(shù)據(jù)能力輸出

延續(xù)了字節(jié)的數(shù)據(jù)驅(qū)動能力，火山引擎數(shù)智平臺VeDI的產(chǎn)品目標是驅(qū)動業(yè)務去做科學決策。據(jù)悉，為了實現(xiàn)這一目標，火山引擎數(shù)智平臺VeDI對外完整的輸出了端到端的全鏈路數(shù)據(jù)能力，覆蓋大數(shù)據(jù)引擎、大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)應用三大部分。

根據(jù)圖3 細分來看，每個端又包含了許多數(shù)據(jù)能力，大數(shù)據(jù)引擎包括數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算；大數(shù)據(jù)管理包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)研發(fā)與運維、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、安全合規(guī)；大數(shù)據(jù)應用包括行為分析，畫像分析、智能洞察、營銷投放、策略調(diào)優(yōu)。

這些能力又對應到火山引擎數(shù)智平臺VeDI的產(chǎn)品架構(gòu)，我們可以看到其產(chǎn)品邏輯實際上是解決從客戶數(shù)據(jù)平臺的建設、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理（如：數(shù)據(jù)研發(fā)、分析）、數(shù)據(jù)應用（如：A/B測試、增長營銷）數(shù)據(jù)全生命周期問題，其中以A/B測試產(chǎn)品為例，經(jīng)過這么多年字節(jié)自身業(yè)務的檢測下，如今已很成熟。

在產(chǎn)品能力上，火山引擎重點升級了SaaS服務，提供了更具有場景化的模板，產(chǎn)品間協(xié)同性也顯著增強，目的是更大程度的將數(shù)據(jù)驅(qū)動融入到業(yè)務環(huán)節(jié)中去。以SaaS產(chǎn)品增長分析DataFinder4.0為例，“場景模板”預置了內(nèi)外部業(yè)務分析經(jīng)驗抽象的行業(yè)通用能力，用戶可以按需選擇所在行業(yè)的分析場景，一鍵生成模板，用于日常業(yè)務指標跟蹤和分析。

講完了數(shù)智平臺VeDI的數(shù)據(jù)能力與產(chǎn)品邏輯，具體要怎么實操呢？以汽車行業(yè)為例，當前汽車行業(yè)正面臨著進入存量時代，整車利潤多年持續(xù)降低這一亟待解決的問題。

公開資料顯示，目前火山引擎已經(jīng)和領克汽車達成合作，為領克汽車提供了“APP咨詢+VeCDP+MA”汽車數(shù)字營銷解決方案。

APP咨詢可以為領克汽車分析消費者需求以及APP消費者體驗，通過洞察結(jié)果設計APP運營指標體系、APP埋點、用戶差異化運營體系、用戶標簽體系。

為領克汽車搭建的VeCDP客戶數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)介入15個系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，解決數(shù)據(jù)孤島問題，并將數(shù)據(jù)加工成用戶標簽，對用戶精準洞察及用戶分群。

MA營銷自動化搭建，支持車主及潛在客戶等不同人群，提供差異化營銷策略。

這套解決方案，使得領克打通了自身多系統(tǒng)用戶數(shù)據(jù)，完成自身品牌數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，初步完成以用戶為中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)體系的搭建。

再以一個具體業(yè)務場景為例，來看火山引擎數(shù)智平臺VeDI是如何讓數(shù)據(jù)驅(qū)動融入業(yè)務場景，做到科學決策的：

某業(yè)務負責人早上醒來打開手機飛書，看了一眼自己訂閱的智能數(shù)據(jù)洞察DataWind看板卡片，發(fā)現(xiàn)昨天某活動的營收數(shù)據(jù)，顯著低于了預期目標，于是他立即一鍵拉群，并at了相應負責人。

群里有對應的業(yè)務負責leader、分析師、數(shù)據(jù)員工，共同找原因。大家點擊指標，跳轉(zhuǎn)到DataWind里，通過使用DataWind內(nèi)置的智能歸因算法，發(fā)現(xiàn)渠道因素的影響最大。做出這一步，也是最初步的診斷結(jié)論的時候，時間只過去了不到10min。

接下來，還要做更詳細的診斷分析，看不同渠道的轉(zhuǎn)化情況。而增長分析DataFinder其實更擅長解決渠道分析的問題，通過預嵌入DataWind的DataFinder看板，大家查看了不同渠道下的轉(zhuǎn)化漏斗對比，發(fā)現(xiàn)A渠道的人群跳失率太高了，基本上頁面點一下馬上就走了，說明這個渠道的投放效果較差。

怎么補救？——大家挑選了轉(zhuǎn)化率較好的B渠道，將他們的數(shù)據(jù)回流到VeCDP中，并建立了畫像標簽，再基于此，對原來投放的目標群里畫像做了修正，使其更精細化。

下一步就是投放了，用VeCDP剛生成的畫像標簽和人群包，在抖音廣告體系內(nèi)，做比之前更精準的定向投放。那用什么樣的文案素材更好呢？通過DataTester，大家針對不同的人群，灰度測試選出了轉(zhuǎn)化率更高的素材。

當正式投放開始后，DataFinder又可以繼續(xù)用來分析投放效果。此外，還能針對引流過來的新用戶，通過增長營銷GMP進行私域運營，提升私域用戶的活躍度。

以上就是一個企業(yè)，如何利用火山引擎數(shù)智平臺，實現(xiàn)的一個數(shù)據(jù)驅(qū)動科學決策，進而解決業(yè)務問題的例子。有時候，它可能只是從小小的數(shù)據(jù)異常開始，但卻能貫穿了企業(yè)從上到下的各個角色和環(huán)節(jié)。

據(jù)了解，目前火山引擎已經(jīng)有旅游、金融、零售、汽車等行業(yè)的標桿客戶，這些行業(yè)自身數(shù)據(jù)都比較多。前面提到，火山引擎數(shù)智平臺對外輸出了端到端的全鏈路數(shù)據(jù)能力，行業(yè)自身的數(shù)據(jù)越多（即可以稱為私域數(shù)據(jù)），越容易利用字節(jié)的技術(shù)經(jīng)驗數(shù)字化。同時，火山引擎還有一個其他玩家沒有的優(yōu)勢——可以聯(lián)動抖音集團的生態(tài)資源，極其利于企業(yè)做營銷增長。

后記

到今天，企業(yè)數(shù)據(jù)跨過“有得用”階段，進入到“用得上”階段之所以如此難，是因為還存在兩個瓶頸——數(shù)據(jù)供給的敏捷性和數(shù)據(jù)治理的智能化。

而繼承了字節(jié)數(shù)據(jù)平臺技術(shù)經(jīng)驗的火山引擎數(shù)智平臺VeDI，同樣保留了敏捷（實時寫入，實時分析，十億級數(shù)據(jù)達到百萬級查詢和亞秒級響應）、易用（自助分析、自助標簽、自助配置）兩個最大特點。

要想落地數(shù)據(jù)驅(qū)動，實現(xiàn)科學決策，工具必須得好用，就是任何人都可快速上手操作。傳統(tǒng)企業(yè)之所以要借助互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)經(jīng)驗，除了組織、文化上的某一些桎梏，還有無人可用，并不似互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)技術(shù)人才多，例如大數(shù)據(jù)、算法、AI等先進技術(shù)發(fā)展大多聚集在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。這時候，產(chǎn)品必須要有較低使用門檻（以火山引擎數(shù)智平臺VeDI為例，能實現(xiàn)無代碼操作，連運營人員也可以操作A/B測試），讓企業(yè)邁向數(shù)字化過程中，并不需要招大量技術(shù)人才，節(jié)省成本的同時，還能提效，獲得增長動力。

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