火山引擎ToB，一场字节数据技术经验的复刻之旅

　　“字节ToB拼什么？”
　　作者张进
　　编辑林觉民
　　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ToB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ToB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ToB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。
　　01
　　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AB测试起名字的案例，据说“今日头条”、“抖音”两个名字都是AB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，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AB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；千亿级的数据的查询，可以做到秒级响应；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AB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（BusinessPartner）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。
　　02
　　太晚入场，字节ToB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ToB，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。
　　03
　　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：AB测试、增长营销）数据全生命周期问题，其中以AB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VeCDPMA”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。
　　04
　　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，千亿级数据达到百万级查询和秒级响应）、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AB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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