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2023，“制勝”已然成為所有行業(yè)、企業(yè)的共同命題，隨著數(shù)字化行至中程，數(shù)據(jù)壁壘逐漸被打破，DaaS作為企業(yè)增長(zhǎng)問(wèn)題的解法，再次被看到。 

作者|斗斗 

編輯|皮爺 

出品|產(chǎn)業(yè)家 

2002年，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的美國(guó)職業(yè)棒球聯(lián)盟，奧克蘭運(yùn)動(dòng)家隊(duì)無(wú)論在人員和物質(zhì)配備以及資金實(shí)力上都只是“下三流”之列。

然而在數(shù)據(jù)分析高材生的幫助下，經(jīng)過(guò)分析數(shù)據(jù)和晦澀難解的棒球統(tǒng)計(jì)學(xué)，球隊(duì)經(jīng)理找到了一批奇怪的棒球手，他們性格怪癖，但卻在棒球運(yùn)動(dòng)上擁有超強(qiáng)能力。

在突破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)模式下，最終取得驕人的比賽成績(jī)，比肩實(shí)力雄厚的紐約揚(yáng)基隊(duì)的程度。

這是由真實(shí)事件改編的一個(gè)故事，后來(lái)被拍成電影——《點(diǎn)球成金》。事實(shí)上，利用數(shù)據(jù)分析、挖掘在球賽中取勝的案例，遠(yuǎn)不止于此。美國(guó)著名的國(guó)家籃球隊(duì)的教練，就曾利用IBM公司提供的數(shù)據(jù)挖掘工具臨場(chǎng)決定替換隊(duì)員。

目前，大約有超過(guò)20個(gè)NBA球隊(duì)使用了IBM數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用軟件來(lái)優(yōu)化他們的戰(zhàn)術(shù)組合。

教練可以用便攜式電腦在家里或在路上挖掘存儲(chǔ)在NBA中心的服務(wù)器上的數(shù)據(jù)。每一場(chǎng)比賽事件，都會(huì)按得分、助、攻、失誤等統(tǒng)計(jì)分類。

用大數(shù)據(jù)，贏得一場(chǎng)球賽，看似不可思議，卻早已成為該行業(yè)公開(kāi)的制勝策略。

如今，“制勝”亦是所有行業(yè)、企業(yè)的共同命題。數(shù)字化已行至中程，數(shù)據(jù)壁壘正在被逐漸打破，也使得企業(yè)看到了新的增長(zhǎng)之道。

“去年我們發(fā)布這個(gè)DaaS產(chǎn)品的時(shí)候，大家投放的量級(jí)基本上是幾十萬(wàn)左右，二三十萬(wàn)，三四十萬(wàn)的規(guī)模。去年Q4開(kāi)始，我們開(kāi)始陸續(xù)接到百萬(wàn)級(jí)的投放、營(yíng)銷預(yù)算。”某業(yè)內(nèi)人士對(duì)產(chǎn)業(yè)家說(shuō)。

站到臺(tái)前的DaaS，正在駛?cè)雽儆谒�的大航海時(shí)代。

一、DaaS，云起

2021年12月1日，阿里云發(fā)布新產(chǎn)品瓴羊，將其核心產(chǎn)品服務(wù)定位為“DaaS”，其本質(zhì)是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為增長(zhǎng)引擎，打通整合企業(yè)的商業(yè)流、數(shù)據(jù)流和工作流，讓數(shù)據(jù)智能在企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)中發(fā)揮最大價(jià)值。

瞬間引起業(yè)內(nèi)一陣熱議。

今年3月，京東云首次發(fā)布數(shù)智平臺(tái)“優(yōu)加”，面向品牌增長(zhǎng)，錨定的也是DaaS新賽道。

兩個(gè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭的入局，逐漸讓這個(gè)賽道再次熱鬧了起來(lái)。

實(shí)際上，DaaS并不是一個(gè)新領(lǐng)域。在過(guò)去的幾年時(shí)間里，DaaS賽道已經(jīng)跑出了幾家相對(duì)垂直的明星廠商，如麥聰軟件、有米云、華坤道威等等。此外，一些涉及數(shù)據(jù)中臺(tái)業(yè)務(wù)的廠商，也早就進(jìn)入了這個(gè)賽道。

早在2015年前后，伴著自動(dòng)駕駛的東風(fēng)，DaaS便火過(guò)一把。

DaaS（數(shù)據(jù)即服務(wù)）側(cè)重于以數(shù)據(jù) API 的方式按需提供各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，一般DaaS 平臺(tái)還包括元數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)等功能，其根本作用是幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)便捷地轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)能力（應(yīng)對(duì)企業(yè)應(yīng)用之間、系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)即時(shí)交換、共享、使用的需求），最終解決企業(yè)最核心的增長(zhǎng)問(wèn)題。

目前來(lái)看，以數(shù)據(jù)源來(lái)劃分的話，DaaS賽道可分為三個(gè)陣營(yíng)，一是以阿里云、京東云為代表的數(shù)據(jù)即服務(wù)平臺(tái)，基于自家零售平臺(tái)產(chǎn)生的第二方數(shù)據(jù)來(lái)提供更廣泛的數(shù)據(jù)服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭的優(yōu)勢(shì)，一是由于數(shù)據(jù)來(lái)源于零售的各個(gè)方面，在營(yíng)銷上有著更大的優(yōu)勢(shì)。加之大廠強(qiáng)大的生態(tài)構(gòu)建能力，以及業(yè)務(wù)體系，可從一體化、全棧式層面打造優(yōu)勢(shì)。

除此之外，互聯(lián)網(wǎng)云廠商也可以結(jié)合自身的優(yōu)勢(shì)賦能企業(yè)，為DaaS產(chǎn)品做一些增值服務(wù)。例如京東優(yōu)加可以基于自身一體化供應(yīng)鏈優(yōu)勢(shì)，在賦能企業(yè)營(yíng)銷策略時(shí)，可以通過(guò)供應(yīng)鏈能力快速驗(yàn)證。

二是以Datablau數(shù)語(yǔ)科技、數(shù)數(shù)科技、神策數(shù)據(jù)等為代表的垂直廠商，其數(shù)據(jù)源來(lái)自商家客戶自己的經(jīng)營(yíng)情況，為其進(jìn)行用戶分析服務(wù)。優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)清理、分析的能力上，且在垂直領(lǐng)域扎的夠深，可以與企業(yè)實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的綁定關(guān)系。例如數(shù)數(shù)科技作為一家游戲數(shù)據(jù)分析服務(wù)商，在泛娛樂(lè)領(lǐng)域就有著較大的優(yōu)勢(shì)。

三則是以有米云、天眼查為代表的廠商，數(shù)據(jù)源來(lái)自公開(kāi)渠道，主要針對(duì)不同的客群提供不同的解決方案。優(yōu)勢(shì)在于調(diào)查分析類，可滿足各行各業(yè)的數(shù)據(jù)需求。

例如有米云平臺(tái)上有巨量的商品、廣告、企業(yè)、消費(fèi)者等商業(yè)信息，使得其在電商、游戲、短劇賽道都有涉獵，且有著一定的優(yōu)勢(shì)。

總體而言，這些廠商各有各的優(yōu)勢(shì)，但也各自存在一些短板。

新玩家魚貫而入，老玩家持續(xù)打磨，資本追捧，大廠看好，DaaS賽道的爆火并不意外。但不為人知的是，DaaS行業(yè)做起來(lái)并不簡(jiǎn)單。

二、看得見(jiàn)的落地難

某電商公司曾嘗試如何使用DaaS平臺(tái)來(lái)改善其營(yíng)銷效果，其主要方式則是更好地了解其客戶，提供個(gè)性化的推薦和優(yōu)惠，并提高營(yíng)銷活動(dòng)的轉(zhuǎn)化率。

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，該公司發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量不可靠，數(shù)據(jù)采集不全面，而且數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的效果也不盡如人意。

首先，該公司在使用DaaS平臺(tái)時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量存在問(wèn)題，例如數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確和數(shù)據(jù)過(guò)時(shí)等問(wèn)題。這些問(wèn)題導(dǎo)致公司無(wú)法準(zhǔn)確地了解客戶，也無(wú)法進(jìn)行準(zhǔn)確的個(gè)性化推薦和優(yōu)惠。

其次，DaaS平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集往往不夠全面。盡管該平臺(tái)聲稱可以提供全面的數(shù)據(jù)，但實(shí)際上該公司發(fā)現(xiàn)平臺(tái)無(wú)法收集一些重要的數(shù)據(jù)，如用戶的購(gòu)買歷史、瀏覽歷史和搜索記錄等。這些數(shù)據(jù)的缺失使得公司無(wú)法深入了解客戶的行為和偏好，也無(wú)法進(jìn)行精準(zhǔn)的營(yíng)銷活動(dòng)。

最后，即使該電商公司花費(fèi)了大量時(shí)間和資源來(lái)采集和分析數(shù)據(jù)，但實(shí)際上這些數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的效果并不理想。比如根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行的個(gè)性化推薦和優(yōu)惠并沒(méi)有提高轉(zhuǎn)化率，反而導(dǎo)致一些用戶的反感和不滿。

事實(shí)上，DaaS在絕大多數(shù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用潛力極大，這是一個(gè)取得了充分共識(shí)的結(jié)論。企業(yè)對(duì)于利用DaaS改善經(jīng)營(yíng)充滿希望，并積極投入資源開(kāi)展嘗試。但對(duì)于絕大多數(shù)企業(yè)而言，大量DaaS項(xiàng)目未取得預(yù)期的顯著提升。

總結(jié)來(lái)看，數(shù)據(jù)質(zhì)量不可靠、數(shù)據(jù)采集不全面以及數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用效果不佳等問(wèn)題，直接反映了DaaS落地難的現(xiàn)狀。

實(shí)際上，這些問(wèn)題不僅在DaaS廠商本身，也更在其與ISV合作有很大關(guān)系。

例如，DaaS平臺(tái)與企業(yè)內(nèi)部配合時(shí)，DaaS平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)可能與企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一；企業(yè)內(nèi)部可能存在多個(gè)不同的系統(tǒng)和平臺(tái)，DaaS平臺(tái)需要與這些系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，接口開(kāi)發(fā)和調(diào)試的難度較大；DaaS平臺(tái)處理的數(shù)據(jù)可能涉及企業(yè)的機(jī)密和隱私，需要采取有效的安全措施，保證數(shù)據(jù)不被泄露和篡改等諸多問(wèn)題。

而DaaS與ISV合作時(shí)，DaaS平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)服務(wù)需要通過(guò)API接口與ISV系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接。但是不同系統(tǒng)的API接口不同，對(duì)接復(fù)雜度高，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)和調(diào)試。

加之DaaS平臺(tái)處理的數(shù)據(jù)往往具有較高的敏感性，如客戶信息、交易數(shù)據(jù)等，因此在數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中需要采取有效的安全措施，確保數(shù)據(jù)不被泄露和篡改。

三、“真假DaaS”背后的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)

元?dú)馍�林，一個(gè)以“0糖、0脂、0卡”的健康理念，快速占領(lǐng)氣泡水市場(chǎng)的行業(yè)TOP品牌。但在茶飲賽道，競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，不進(jìn)則退。元?dú)馍�林亦需要加�?qiáng)氣泡水品類優(yōu)勢(shì)，不斷擴(kuò)大市場(chǎng)。

在這種需求之下，瓴羊?yàn)槠涠ㄖ屏薉aaS解決方案。

首先是定位新品研究方向。元?dú)馍�林通過(guò)對(duì)飲料市場(chǎng)細(xì)分品類的分層分析，定位氣泡水、茶飲、植物蛋白、果飲四大果飲趨勢(shì)。確定了氣泡水品類仍是飲料市場(chǎng)突出品類，可延續(xù)在氣泡水市場(chǎng)的多元優(yōu)勢(shì)，并持續(xù)發(fā)力。

其次是制定差異化營(yíng)銷戰(zhàn)略。通過(guò)描摹四大品類特征和用戶洞察，制定新品差異化營(yíng)銷方向。例如氣泡水新品菠蘿口味順應(yīng)季節(jié)打爆；植物蛋白新品選擇通過(guò)高能媽媽的破圈在兒童市場(chǎng)發(fā)力。

最后是全年多峰策略落地。618打響多品類布局第一槍；在雙11大促期間實(shí)現(xiàn)更大生意轉(zhuǎn)化，年輕人群持續(xù)滲透。

2022年，元?dú)馍�林雙11同比618，客單價(jià)增加近10%，消費(fèi)者購(gòu)買意愿加強(qiáng)。且與618相比，A人群資產(chǎn)量級(jí)增加超五成；年輕人群增速和去年雙11相比明顯增加，品牌人群結(jié)構(gòu)逐漸被優(yōu)化。

在元?dú)馍�林的案例中，可以發(fā)現(xiàn)DaaS落地成功的幾個(gè)關(guān)鍵細(xì)節(jié)。

一是營(yíng)銷數(shù)據(jù)、應(yīng)用方向確定；二是以絕對(duì)的專業(yè)度不斷洞察市場(chǎng)變化數(shù)據(jù)；三是規(guī)劃數(shù)據(jù)管理的“長(zhǎng)線作戰(zhàn)方案”。

這是解決問(wèn)題、DaaS落地的關(guān)鍵，然而，對(duì)于很多企業(yè)而言卻往往會(huì)被忽略。

企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)治理時(shí)，將關(guān)注點(diǎn)放在管理數(shù)據(jù)程序、腳本和任務(wù)上。這種做法導(dǎo)致企業(yè)的數(shù)據(jù)治理無(wú)法聚焦于提升數(shù)據(jù)價(jià)值。這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響，從而影響企業(yè)的業(yè)務(wù)決策。

很多企業(yè)在部署DaaS時(shí)，自身的需求并沒(méi)有被滿足，導(dǎo)致了誤區(qū)型治理，難聚焦。

此外，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)治理時(shí)，以完成項(xiàng)目交付為目標(biāo)。然而在項(xiàng)目交付完成后，企業(yè)沒(méi)有繼續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)治理的長(zhǎng)期性和持續(xù)性。因此，即使完成了項(xiàng)目交付，后續(xù)的數(shù)據(jù)管理仍然缺乏延續(xù)性和穩(wěn)定性。

管理斷點(diǎn)，數(shù)據(jù)難統(tǒng)一，往往會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全系統(tǒng)降低，導(dǎo)致了項(xiàng)目型治理，難延續(xù)。

要知道數(shù)據(jù)的統(tǒng)一是DaaS落地的基礎(chǔ)，從這點(diǎn)來(lái)看，其部署的似乎并不是一個(gè)“真正的DaaS”。

除此之外，企業(yè)在數(shù)據(jù)治理中由員工兼職管理。這些員工在數(shù)據(jù)治理方面缺乏專業(yè)知識(shí)和技能，導(dǎo)致職責(zé)不清晰、主動(dòng)性不強(qiáng)。導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法確保數(shù)據(jù)治理工作的順利實(shí)施，這種情況下數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性便無(wú)法保證，數(shù)據(jù)的安全和隱私便也不無(wú)保證。

企業(yè)內(nèi)部不具備相應(yīng)的IT條件，導(dǎo)致兼職型治理，也是DaaS難落地的重要因素。正如有米云創(chuàng)始合伙人&CTO 蔡銳濤所言，“在現(xiàn)在的數(shù)字化時(shí)代，善于解讀數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)將會(huì)有巨大優(yōu)勢(shì)。”

綜上所述，DaaS落地難的最底層邏輯逐漸清晰，即誤區(qū)型治理下的“頭痛醫(yī)腳”；項(xiàng)目型治理下的“真假DaaS”；以及兼職型治理下的“力不從心”。

值得注意的是，大模型的推出，或?qū)⒏淖儌鹘y(tǒng)模式下數(shù)據(jù)治理面臨的困境。

四、大模型，讓數(shù)據(jù)更有價(jià)值

“咱們得要認(rèn)識(shí)到一個(gè)事，品牌商比我們?cè)贙now-how上更專業(yè)，我們有的只是數(shù)據(jù)跟分析能力、技術(shù)，但是在Know-how上他一定比我們更專業(yè)。” 京東科技解決方案中心增長(zhǎng)解決方案部負(fù)責(zé)人朱冰對(duì)產(chǎn)業(yè)家說(shuō)。

其實(shí)，就目前來(lái)看，企業(yè)手握大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)，但這部分?jǐn)?shù)據(jù)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)以及能力，DaaS廠商無(wú)法替代。正如朱冰所言，“整體來(lái)說(shuō)，還是要把自主性、主觀能動(dòng)性教給我們的品牌商，給我們這些品類的伙伴。我認(rèn)為他自己做這件事情是最專業(yè)的。”

然而，對(duì)于很多企業(yè)而言，這是很難跨越的一步。值得期待的是，進(jìn)入“大模型+”時(shí)代，DaaS也出現(xiàn)了一些新的可能。

比如在模型訓(xùn)練與優(yōu)化方面，DaaS平臺(tái)可以提供大模型的訓(xùn)練和服務(wù)平臺(tái)，幫助企業(yè)進(jìn)行模型的訓(xùn)練、調(diào)整和優(yōu)化等操作。企業(yè)可以利用DaaS平臺(tái)上的大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，對(duì)大模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，從而提高模型的準(zhǔn)確性和性能。

在模型部署與管理方面，DaaS平臺(tái)可以提供模型部署和管理功能，使企業(yè)可以將訓(xùn)練好的大模型快速部署到生產(chǎn)環(huán)境中。企業(yè)可以通過(guò)DaaS平臺(tái)，對(duì)模型進(jìn)行版本控制、更新等操作，確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理與增強(qiáng)方面，DaaS平臺(tái)還可以提供數(shù)據(jù)預(yù)處理和增強(qiáng)功能，幫助企業(yè)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)注等操作，以便用于大模型的訓(xùn)練和測(cè)試。DaaS平臺(tái)還可以提供數(shù)據(jù)增強(qiáng)功能，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種變換和增強(qiáng)，提高模型的泛化性能和適應(yīng)能力。

此外，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，DaaS平臺(tái)可以提供文本分類、情感分析和語(yǔ)言生成等服務(wù)。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，DaaS平臺(tái)可以提供目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等服務(wù)。企業(yè)可以通過(guò)DaaS平臺(tái)，直接使用這些服務(wù)，而不需要自己構(gòu)建和訓(xùn)練模型。

在業(yè)務(wù)之外，安全也是其一大特點(diǎn)，即DaaS平臺(tái)還可以提供數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)功能，確保企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。DaaS平臺(tái)可以提供數(shù)據(jù)備份、恢復(fù)和版本控制等功能，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。同時(shí)，DaaS平臺(tái)還可以提供數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和安全審計(jì)等功能，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和完整性。

換言之，AI大模型之下，DaaS廠商或?qū)⒎e累越來(lái)越多的行業(yè)Know-how，企業(yè)的需求也將愈發(fā)得到滿足；大模型與DaaS的結(jié)合，可以使企業(yè)可以更加高效和準(zhǔn)確地利用大模型。

在傳統(tǒng)模式下，企業(yè)需要自己構(gòu)建和訓(xùn)練模型，需要投入大量的資源和時(shí)間。而且，這些模型的效果可能會(huì)受到多種因素的影響，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法選擇等，通用大模型也將加速企業(yè)邁過(guò)這道坎。

總體來(lái)看，「大模型+DaaS」將會(huì)很大程度上改變當(dāng)下DaaS固有的頑疾，使其走向一個(gè)更加良性的發(fā)展，推動(dòng)其進(jìn)入“大航海時(shí)代”。

或許，在未來(lái)每個(gè)行業(yè)都能被DaaS重塑，正如文章開(kāi)頭所言的那部電影用數(shù)據(jù)“點(diǎn)球成金”。

       原文標(biāo)題 : 2023，DaaS駛?cè)搿癆I大航海時(shí)代”