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火山引擎To B,一场字节数据技术经验的复刻之旅
cc博主2022-10-10【业界】522人已围观
标题3: 企业数据从“有得用”到“用得上”之间差什么?
导语:字节To B拼什么?
1988年的清华大学校园里,曾经出现了一个特别的现象。
每天宿舍楼下的电话亭,都会排队一帮小伙子,焦急等着打电话,别人都以为他们在谈恋爱,结果靠近一听,都在谈生意。
“要什么?日立电视?多少台?那我可得问问,这货不好找啊!”
“你放心吧,只要你有,我这全都要,有多少要多少!”
话里话外,都是生意。有的人要卖,有的人要买,不管是水泥、聚乙烯,还是进口摩托车、日产录像机,电话打进来,吵吵闹闹,叫叫嚷嚷,全是赚钱的行当。
在这样的嘈杂中,共同构成了当时清华学生内部的倒爷文化。时至今日,这样的特殊记忆,也经常容易被出自清华的大佬频繁提起。
做倒爷,最重要的是什么?信息!上家是谁,下家是谁,货到哪儿,差价多少,全都得记得牢牢的,实时分析怎么做最有赚头。
这群清华学生的头脑,就是最好的数据处理器。
数据,早已是不亚于土地、劳动力、资本、技术的第五大生产要素,三十年前如此,三十年后更甚。
一家生产经营中的企业会产生很多数据,海量的数据被实时存储、挖掘、处理、分析,形成“数据金山”。以制造业为例,从财务软件到ERP为代表的企业管理软件,再到今天的云服务,积累了大量数据资源。
但这些生产资料的价值,许多时候并没有被发掘,而是在白白浪费,没有实现用数据去驱动业务、决策,为什么呢?
首先,“有数据”并不代表“能用好数据”。根据第三方机构Gartner数据表明,68%的企业数据没有被分析过,多达 82%的企业受到数据孤岛的阻碍。
其次,面对这些“数据金山”,企业更多是出于被动——执行项目要求和数据分析的惯性行为,并没能主动发挥数据价值。
目前,随着数字化经济变革正如火如荼进行着,以阿里云、腾讯云、百度智能云为首的各互联网巨头企业早早地在此摆兵布阵,借此拓宽自己的To B边界。
但大家对数字化的理解和解决能力各不相同,各厂商只能各显神通。在字节跳动数据平台负责人罗旋看来,数字化转型的关键是要让数据驱动自然而然发生,字节跳动To B也正是以此作为切入点,因为字节的优势正在于此。
它是“天生的数字公司”——以推荐算法起家,用内容数据迭代推荐算法,孵化出了今日头条、抖音等多个爆款APP,其增长密码一直引得很多行业好奇不已。
以此,字节火山引擎9月2日对外推出了新一代企业级数据产品——数智平台VeDI,是字节对自身数据技术经验的复制,以数据驱动作为核心理念,研发出来的一套数据驱动产品,这打响了字节To B的第一枪。
而结合文章开头的分析,数字化转型市场也正急需要能让数据与业务相融合,能解决数据孤岛问题,以及更智能化的数据驱动产品。
数据驱动下的字节如何跳动?
与传统行业相比,互联网行业最大的区别在于生产资料都是数据,形形色色的数据被放进APP、系统、算法等动力引擎中,日复一日地转动从而催生了如今这些数字帝国。
虽然都是依托于数据的生意,但不同的互联网公司对数据的敏感度还是不同的。字节从婴幼儿时期就践行数据驱动文化,并在发展过程中有意识地开发出可“数据驱动”工具,还创建了能让数据与业务真正相互发挥作用的组织架构。
其实,字节的数据驱动文化早已根深蒂固。
最让外界津津乐道的是,字节使用A/B测试起名字的案例,据说“今日头条”、“抖音”两个名字都是A/B测试的结果,这背后代表着字节到处都在践行着数据驱动的理念。
对于“字节的增长是如何实现的?”这个问题,外界的分析已经累牍连篇,但就字节数据平台负责人罗旋看来,字节能快速成长为今天这样庞大,是围绕着“数据驱动”形成的文化、工具、技术、组织一套“字节经验”。
就以管理来看,字节内部践行“有据可依”决策,并不是拍脑袋决策,而是以数据驱动决策。
以中层管理者为例,他们关心的是业务进展是否顺利以及整个项目运转是否正常。据字节数据平台负责人罗旋分享,字节有些业务线由于自身业务比较复杂,leader在进行追踪目标进展的时候,OKR和周报量大内容多,导致管理效率低下,每次要拉很多人对OKR和周报的维度和口径。
基于此问题,内部提炼核心指标,统一周报和OKR数据,打通了数据看板,并联动飞书以及相关运营后台系统,来进行数据的判断、分析和预警,建立起全局OKR和周报的管理机制,解决了在不同周报和OKR里反复横跳的问题。
字节的全局OKR和周报的管理机制,现在也通过飞书开放给使用者。某农业产业一家龙头企业的一位数字化负责人曾告诉雷峰网(公众号:雷峰网),他们正是看重飞书宣传的“OKR”理念,而在一众互联网办公软件中选择了飞书,他们企业管理者想要通过飞书学习互联网公司的管理能力。
然而纸上谈兵行不通,一种文化的落地靠的是工具而不是意念。字节的“数据驱动”工具除了A/B测试,已经有一整套工具,就是字节的数据平台。
图1 字节数据平台的业务架构形态
字节的数据平台分为中台能力层和解决方案层(依据上图左半边)。再将内部的这些能力和经验,封装成供外部使用的中台底座和营销套件,以产品解决方案的形态,通过火山引擎来对外部客户提供服务(依据上图右半边)。
据罗旋介绍,这套数据产品的特点,可以用两个词来概括,那就是“敏捷”和“易用”。“敏捷”简单来说,就是更快,更灵活。字节让数据的各个环节都变快,不论是采集加工,还是消费分析。这个背后,字节在技术.上实现了海量数据的实时写入、实时分析;十亿级的数据的查询,可以做到亚秒级响应;搭建的实时数仓,能给正在直播的卖家们以数据反馈,让他们及时调整自己的策略,抓住转瞬即逝的机会。易用则是门槛低、上手快、 协同广,没有任何技术背景的同学可以无代码搭建数据门户,没有统计学背景的运营也能开启A/B实验。
历经七年时间研发迭代,字节的数据平台管理的总数据量在几年前已经超过EB(1EB相当于6700多万部iPhone手机的数据容量)级别,从实时流量的角度,在业务日常晚高峰时承载的埋点流量就已超过 1 亿 TPS,有超十万 core 的单任务需要上千台机器来计算。
然而面对如此大规模的数据量,背后对应的是字节业务体量越来越大,通用的平台产品技术已经不能满足业务需求,字节数据平台推出了“中台+BP制”创新组织模式。
相对于传统的“纯BU制”,创新式的数据 BP(Business Partner) 制的好处在于中台团队能更好支持业务,避免数据中台脱离业务需求。
数据 BP 机制,类似于 HRBP,组织形式上是集中式的,可以统一管理调配,执行上分布式到各个业务,解决业务问题;BP 团队根据不同业务的要求,选择数据中台中对应的能力,形成数据解决方案提供给各业务线。
“中台+BP制”模式实际上是一种分工方法。数据平台团队做公共产品,即各业务线都需要的通用功能以及数据产品,数据BP则跟随每一个业务线,比如抖音电商就有一个数据BP团队,为抖音电商的业务目标负责,同时他们还对数据平台的功能、数据产品非常了解并能利用公共产品为抖音电商所用。
向上,BP团队支撑不同类型业务线,向下兼容数据平台底层的各种能力;在组织上都汇报给数据平台,统一培养和调度,保证了复用性,不重复造轮子,可减少企业人力、研发等成本和提高组织运转效率。
以上,我们从文化基因、工具、组织、技术层面,分析了字节的数据驱动能力,现在可以说,从成立第一天起,字节就是一家数据驱动的“数字原生”公司,这些年也一直由数据驱动着、发展着。
太晚入场,字节To B如何破局?
风起于2019年,几乎所有的互联网巨头都开始摇旗呐喊要转型To B,云计算、芯片、AI、数字化的呼声一浪高过一浪。
各家做数字化的策略如出一辙,以公有云入局抢占市场,然后联合生态合作伙伴针对各行业做行业解决方案,积累标杆客户,做大自己的盘子。
对2021年才正式入场的火山引擎来说,错过前期公有云竞争,似乎已经太晚,但事实是,目前公有云市场竞争同质化严重,价格战肆虐,客户忠诚度并不算高。
一位云计算行业资深从业者对雷峰网分析,打价格战的唯一原因是产品没有差异化价值,否则客户不会仅仅因为价格低就迁移走,要想摆脱当前局面,各厂商必须得寻求差异化竞争。
可以看到,经过前期的混战,市场逐渐趋于冷静,来到差异化竞争阶段,各玩家必须得结合自身技术、经验到擅长的领域去深耕。
这也是为什么除了头部的一两个厂商没有太大影响,其他玩家都开始主打“xx云”另寻他路。
目光拉回到字节,当然明白在当前的局势下,势必要拿出点真材实料才能和其他玩家竞争。
字节通过火山引擎对外发布的数智平台VeDI,从其产品架构来看,可以看作是对字节数据经验的复制。
图2 火山引擎数智平台VeDI的产品架构图
再对比图1 字节数据平台的业务架构形态,可以明显发现,火山引擎数智平台VeDI上包含的SaaS层和PaaS层产品,基本对应对字节的中台能力。
可以这样理解,在这套经验孵化下,字节的成功已经是一个很好的案例,只不过现在将这套经验通过火山引擎数智平台VeDI对外开放,作用在不同的企业身上。
没有数据驱动的决策,更像是一种玄学
据字节数据平台负责人罗旋分享,业务的增长,源于每个人做的每一个正确的决策,从战略、到管理,到执行。而决策是否正确,在没有数据驱动的情况下,更像是一种玄学。有字节的经验验证,数据驱动,能够让决策方法变得更科学。更科学的决策,也就会更趋近于正确的决策。
图3 火山引擎数智平台技术栈,端到端的全链路数据能力输出
延续了字节的数据驱动能力,火山引擎数智平台VeDI的产品目标是驱动业务去做科学决策。据悉,为了实现这一目标,火山引擎数智平台VeDI对外完整的输出了端到端的全链路数据能力,覆盖大数据引擎、大数据管理、大数据应用三大部分。
根据图3 细分来看,每个端又包含了许多数据能力,大数据引擎包括数据存储、数据计算;大数据管理包括数据集成、数据治理、数据研发与运维、数据资产、安全合规;大数据应用包括行为分析,画像分析、智能洞察、营销投放、策略调优。
这些能力又对应到火山引擎数智平台VeDI的产品架构,我们可以看到其产品逻辑实际上是解决从客户数据平台的建设、数据采集、数据处理(如:数据研发、分析)、数据应用(如:A/B测试、增长营销)数据全生命周期问题,其中以A/B测试产品为例,经过这么多年字节自身业务的检测下,如今已很成熟。
在产品能力上,火山引擎重点升级了SaaS服务,提供了更具有场景化的模板,产品间协同性也显著增强,目的是更大程度的将数据驱动融入到业务环节中去。以SaaS产品增长分析DataFinder4.0为例,“场景模板”预置了内外部业务分析经验抽象的行业通用能力,用户可以按需选择所在行业的分析场景,一键生成模板,用于日常业务指标跟踪和分析。
讲完了数智平台VeDI的数据能力与产品逻辑,具体要怎么实操呢?以汽车行业为例,当前汽车行业正面临着进入存量时代,整车利润多年持续降低这一亟待解决的问题。
公开资料显示,目前火山引擎已经和领克汽车达成合作,为领克汽车提供了“APP咨询+VeCDP+MA”汽车数字营销解决方案。
APP咨询可以为领克汽车分析消费者需求以及APP消费者体验,通过洞察结果设计APP运营指标体系、APP埋点、用户差异化运营体系、用户标签体系。
为领克汽车搭建的VeCDP客户数据平台,实现介入15个系统数据源,解决数据孤岛问题,并将数据加工成用户标签,对用户精准洞察及用户分群。
MA营销自动化搭建,支持车主及潜在客户等不同人群,提供差异化营销策略。
这套解决方案,使得领克打通了自身多系统用户数据,完成自身品牌数据资产沉淀,初步完成以用户为中心的统一数据体系的搭建。
再以一个具体业务场景为例,来看火山引擎数智平台VeDI是如何让数据驱动融入业务场景,做到科学决策的:
某业务负责人早上醒来打开手机飞书,看了一眼自己订阅的智能数据洞察DataWind看板卡片,发现昨天某活动的营收数据,显著低于了预期目标,于是他立即一键拉群,并at了相应负责人。
群里有对应的业务负责leader、分析师、数据员工,共同找原因。大家点击指标,跳转到DataWind里,通过使用DataWind内置的智能归因算法,发现渠道因素的影响最大。做出这一步,也是最初步的诊断结论的时候,时间只过去了不到10min。
接下来,还要做更详细的诊断分析,看不同渠道的转化情况。而增长分析DataFinder其实更擅长解决渠道分析的问题,通过预嵌入DataWind的DataFinder看板,大家查看了不同渠道下的转化漏斗对比,发现A渠道的人群跳失率太高了,基本上页面点一下马上就走了,说明这个渠道的投放效果较差。
怎么补救?——大家挑选了转化率较好的B渠道,将他们的数据回流到VeCDP中,并建立了画像标签,再基于此,对原来投放的目标群里画像做了修正,使其更精细化。
下一步就是投放了,用VeCDP刚生成的画像标签和人群包,在抖音广告体系内,做比之前更精准的定向投放。那用什么样的文案素材更好呢?通过DataTester,大家针对不同的人群,灰度测试选出了转化率更高的素材。
当正式投放开始后,DataFinder又可以继续用来分析投放效果。此外,还能针对引流过来的新用户,通过增长营销GMP进行私域运营,提升私域用户的活跃度。
以上就是一个企业,如何利用火山引擎数智平台,实现的一个数据驱动科学决策,进而解决业务问题的例子。有时候,它可能只是从小小的数据异常开始,但却能贯穿了企业从上到下的各个角色和环节。
据了解,目前火山引擎已经有旅游、金融、零售、汽车等行业的标杆客户,这些行业自身数据都比较多。前面提到,火山引擎数智平台对外输出了端到端的全链路数据能力,行业自身的数据越多(即可以称为私域数据),越容易利用字节的技术经验数字化。同时,火山引擎还有一个其他玩家没有的优势——可以联动抖音集团的生态资源,极其利于企业做营销增长。
后记
到今天,企业数据跨过“有得用”阶段,进入到“用得上”阶段之所以如此难,是因为还存在两个瓶颈——数据供给的敏捷性和数据治理的智能化。
而继承了字节数据平台技术经验的火山引擎数智平台VeDI,同样保留了敏捷(实时写入,实时分析,十亿级数据达到百万级查询和亚秒级响应)、易用(自助分析、自助标签、自助配置)两个最大特点。
要想落地数据驱动,实现科学决策,工具必须得好用,就是任何人都可快速上手操作。传统企业之所以要借助互联网行业的数据经验,除了组织、文化上的某一些桎梏,还有无人可用,并不似互联网行业技术人才多,例如大数据、算法、AI等先进技术发展大多聚集在互联网行业。这时候,产品必须要有较低使用门槛(以火山引擎数智平台VeDI为例,能实现无代码操作,连运营人员也可以操作A/B测试),让企业迈向数字化过程中,并不需要招大量技术人才,节省成本的同时,还能提效,获得增长动力。
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