在過去的十余年間，中國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)猶如一場技術(shù)革命，以驚人的速度蓬勃發(fā)展。十年前，金融、電信等行業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時，幾乎無一例外地依賴于國際廠商的產(chǎn)品與服務(wù)，許多項目的成本動輒耗費千萬乃至上億元。

于是，大家對于數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)治理的印象都停留在又貴又重的階段，高昂的建設(shè)成本成為不少企業(yè)的攔路虎；但這些企業(yè)對數(shù)據(jù)建設(shè)和治理一直都有著旺盛需求。

同時，狂飆猛進的技術(shù)演進對企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)的可擴展性提出了新挑戰(zhàn)。Gartner報告就指出，到2028年，50%構(gòu)建于2023年之前的中國數(shù)據(jù)分析和AI平臺，也將因為與生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過時。

數(shù)據(jù)建設(shè)治理領(lǐng)域正呼喚一場革新。

日前，阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇在云棲大會瓴羊Data×AI專場論壇中指出，企業(yè)要擁抱AI時代，需要完成場景解構(gòu)、業(yè)務(wù)重構(gòu)。其中，數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域也正在迎來一波重構(gòu)浪潮。

瓴羊智能數(shù)據(jù)建設(shè)與治理產(chǎn)品Dataphin的誕生，直指企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的首要挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)「臟亂差」，通過標準化數(shù)據(jù)處理流程，統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，提供全面的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，幫助企業(yè)建立起可靠、一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型鋪平道路。

Dataphin最初源于阿里這個「超級工廠」的實踐經(jīng)驗，逐步進化為適用于各行各業(yè)規(guī)模企業(yè)的數(shù)據(jù)治理平臺。

現(xiàn)在，針對行業(yè)里數(shù)據(jù)治理高成本和難擴展等建設(shè)難題，瓴羊智能數(shù)據(jù)建設(shè)與治理產(chǎn)品Datapin全面升級，可演進擴展的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系為企業(yè)數(shù)據(jù)治理預(yù)留發(fā)展空間，推出敏捷版用以解決企業(yè)數(shù)據(jù)量不大但需構(gòu)建數(shù)據(jù)的場景問題，基于大模型打造的DataAgent更是為企業(yè)用好數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供便利。

數(shù)據(jù)治理正當時，普惠低成本帶來更多選擇

瓴羊副總裁王賽在對接各類型的企業(yè)過程中，看到中小型企業(yè)有強烈的數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)的需求：企業(yè)的數(shù)據(jù)量相比龍頭企業(yè)們可能不是很大，但有復雜度和多樣性，這些企業(yè)需要把這些數(shù)據(jù)做一些輕度的治理。

但中小企業(yè)的數(shù)據(jù)治理之路面臨不少問題： 大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才儲備可能不足，也沒有太多的預(yù)算投入，甚至對數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)和數(shù)據(jù)治理的認知也有所欠缺。

基于這些痛點，瓴羊把基于阿里巴巴內(nèi)部數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗，加之服務(wù)外部企業(yè)客戶打造推出的智能數(shù)據(jù)建設(shè)與治理平臺Dataphin，進行輕量化改造，推出Dataphin敏捷版。

Dataphin敏捷版的產(chǎn)品架構(gòu)更輕量，企業(yè)最低只需要投入三臺硬件設(shè)備，投資僅二三十萬元就能低成本啟動數(shù)據(jù)治理工作。這也意味著，相比于之前功能強大、架構(gòu)復雜的Dataphin版本，廣大中小企業(yè)現(xiàn)在多了一個選擇。

數(shù)據(jù)治理，如何兼顧當前和長遠

當企業(yè)在開啟數(shù)據(jù)治理工作后，都會考慮一個問題，隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，數(shù)據(jù)量變得龐大，當前系統(tǒng)能否滿足需求？難道又要重新評估數(shù)據(jù)架構(gòu)？

比如，國內(nèi)一家零售企業(yè)數(shù)據(jù)負責人，這些年遇到“成長的煩惱”，由于業(yè)務(wù)布局廣泛，企業(yè)數(shù)據(jù)需求的復雜程度和處理難度變得越來越高，他察覺到數(shù)據(jù)治理的建設(shè)思路需要發(fā)生變化：“之前更重視產(chǎn)生了什么數(shù)據(jù),哪些業(yè)務(wù)流程可以數(shù)字化,以及數(shù)據(jù)合規(guī)問題?！比绻罂?年，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量越來越大，傳統(tǒng)的數(shù)倉建設(shè)思路已經(jīng)不能再支撐企業(yè)的存數(shù)、管數(shù)、用數(shù)的需求。

這也是不少企業(yè)在數(shù)據(jù)治理中的共性問題——數(shù)據(jù)架構(gòu)如何為未來的發(fā)展預(yù)留出空間，從而滿足未來更多更復雜的數(shù)據(jù)治理需求。基于這一行業(yè)普遍痛點，瓴羊的Datapin產(chǎn)品創(chuàng)新性升級數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)：高擴展性，可持續(xù)演進升級。

如果起步期用敏捷版，發(fā)展期可以原地升級，擴展底層的算力引擎，自如地向上平滑演進，即可變身為一站式數(shù)據(jù)建設(shè)治理與運營平臺。再進一步，如果部分企業(yè)監(jiān)管合規(guī)要求高，不能上云或者只能部分上云，或者有些企業(yè)本地已經(jīng)搞了一攤，有些利舊的小九九。不用慌，瓴羊Dataphin支持多云多引擎，允許多云部署或者本地化私有部署，并支持50+數(shù)據(jù)源，自由混搭，滿足各種復雜場景。

“小型、中型和大型，我們都在一套部署結(jié)構(gòu)之下，可以幫助企業(yè)無縫升級?！蓖踬愓f?？紤]到企業(yè)數(shù)據(jù)治理的長期發(fā)展特性，企業(yè)可自如地基于自身數(shù)據(jù)規(guī)模和治理要求，選擇合適的產(chǎn)品。瓴羊Dataphin帶給客戶的體驗就是：不必一步到位，卻可步步到位。

半托管，兼具個性化和性價比

另外，在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，企業(yè)還面臨另一大問題：個性化和和性價比之間的矛盾。大企業(yè)基于自身的業(yè)務(wù)需求，往往追求私有化部署，但這也意味著更高成本。而標準化的云產(chǎn)品更便宜，卻失去部分個性化配置的能力。

針對這類問題，瓴羊Dataphin的解題思路是提供靈活的部署模式：全托管、半托管、獨立部署，滿足各種部署訴求。

企業(yè)可以像租公寓一樣，直接訂閱公共云多租戶SaaS版本，按需付費；也可以采用半托管模式，快速擁有自己的獨立云別墅；更可以完全獨立部署，自己“蓋樓”，完全自主。

這其中，云上半托管模式，是當下主流客戶最愛的一種部署方式。這種模式，既能獨享可控的環(huán)境，又能享受公共云的彈性調(diào)度。相當于用戶在云上租“別墅”，1小時立等可取，獲得別墅級獨立部署產(chǎn)品服務(wù)。

比如，一些集團型企業(yè)，不同的業(yè)務(wù)模塊或者子業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)處理要求不一樣：財務(wù)類、會員類的數(shù)據(jù)要求本地運行計算；另外一些安全敏感性不高的數(shù)據(jù)可以上云，與云上業(yè)務(wù)聯(lián)動及數(shù)據(jù)處理。這類企業(yè)需求就適合半托管模式，既有個性化定制需求，又能考量經(jīng)濟性需求。

總體而言，在數(shù)據(jù)建設(shè)、治理、消費領(lǐng)域，Dataphin正基于阿里巴巴集團多年數(shù)據(jù)治理的系統(tǒng)化建設(shè)經(jīng)驗，為大中小不同規(guī)模的企業(yè)，提供橫跨多類引擎，適應(yīng)多種環(huán)境要求的，可擴展可升級的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域，企業(yè)正迎來按需采購、自如升級的新階段。

AI時代，如何讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速用起來

王賽發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)治理平臺的項目都具有一個規(guī)律：如果對方是一個純IT團隊，沒有數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營的理念，這類項目的成功率往往不會很高。

數(shù)據(jù)如果只存儲在數(shù)據(jù)庫里，只會成為成本和負擔。王賽提到：“我們刻在骨子里的理念就是數(shù)據(jù)構(gòu)建好之后，一定要把數(shù)據(jù)用起來?！?所以瓴羊非常強調(diào)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的治理和運營，光把數(shù)據(jù)聚合在一起還不夠，還要讓數(shù)據(jù)更好地用起來。

要讓企業(yè)用好數(shù)據(jù)，客觀存在著一個巨大的鴻溝。對業(yè)務(wù)人員而言，理解業(yè)務(wù)和理解數(shù)據(jù)是兩碼事。很多時候業(yè)務(wù)人員缺乏數(shù)據(jù)思維，數(shù)據(jù)獲取依然要求助于數(shù)據(jù)專家，這面臨著大量的溝通和時間成本。而在具體的獲取數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)團隊壓力也很大。他們經(jīng)常會面臨大量的關(guān)于數(shù)據(jù)在哪里、該數(shù)據(jù)含義、如何使用、在哪里使用的咨詢。并且，要在海量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中快速找到、找對、找準想要的數(shù)據(jù)并不容易。

這反映出，企業(yè)用數(shù)需求，不止是從Chatbot中獲得一個具體的數(shù)據(jù)結(jié)果，還涉及到基于業(yè)務(wù)需求如何去找到和使用好內(nèi)部的數(shù)據(jù)。

舉個例子，王賽經(jīng)常碰到企業(yè)用戶提這樣的問題：企業(yè)的商機轉(zhuǎn)化率低，有什么樣的數(shù)據(jù)能解決問題？解決問題的核心在業(yè)務(wù)流程里，先回到業(yè)務(wù)中，問題涉及哪些人員和組織，涉及哪些流程，這樣才有可能給用戶有價值的指導，而不是就數(shù)據(jù)返回一個數(shù)據(jù)結(jié)果。

從這一痛點出發(fā)，瓴羊推出業(yè)內(nèi)首個數(shù)據(jù)資產(chǎn)智能體——Dataphin·DataAgent，在大模型的加持下，企業(yè)能自定義自己專屬的Agent，業(yè)務(wù)人員能更便捷實現(xiàn)從問題到思路、數(shù)據(jù)、用法的全鏈路自助化操作。

“未來每個人都有一個專屬的數(shù)據(jù)助手?！蓖踬愓f，它不只是工具層面幫用戶取數(shù)，還能幫助連接業(yè)務(wù)，輸入問題后直接給到數(shù)據(jù)視角的內(nèi)容。

如某一家頭部乳業(yè)品牌的數(shù)據(jù)中臺已經(jīng)建設(shè)多年，形成超過20個數(shù)據(jù)域，上千指標，幾百用戶標簽和近百個應(yīng)用。目前一部分業(yè)務(wù)的需求仍需要通過數(shù)據(jù)工程師人工滿足，業(yè)務(wù)人員覺得響應(yīng)慢，而工程師又被需求壓得喘不過氣。現(xiàn)在通過Dataphin的智能DataAgent，每次都能快速找到資產(chǎn)進行快速研發(fā)，讓研發(fā)效率翻倍。

這個過程里，Dataphin·DataAgent三大能力也展露無遺。首先是基于全域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，可以快速便捷幫助企業(yè)構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫，完成知識庫的搭建；其次是，基于對知識庫的理解，提供諸多輔助工具和元素化的交互能力，加速智能體的設(shè)計和編排；再次，數(shù)據(jù)智能體一鍵發(fā)布，能幫助企業(yè)更方便去消費數(shù)據(jù)。

從降低中小企業(yè)啟動數(shù)據(jù)治理的門檻，到降低企業(yè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)升級的門檻，到降低企業(yè)兼具個性化和性價比的部署門檻，到基于DataAgent智能體降低數(shù)據(jù)消費和使用的門檻，瓴羊Dataphin正在重構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)治理，重構(gòu)企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)的價值。