一、理念升級：從數(shù)據(jù)中臺到數(shù)據(jù)飛輪

當前，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，逐步融入生產(chǎn)生活各方面，去年國務院也發(fā)布了《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》，且國家數(shù)據(jù)局于今年成立，進一步說明數(shù)據(jù)是新的生產(chǎn)要素，是基礎(chǔ)性資源和戰(zhàn)略性資源，也是重要生產(chǎn)力。

對于企業(yè)來說，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也成為企業(yè)實現(xiàn)更快發(fā)展、降本增效的重要手段之一。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠使企業(yè)更加高效、靈活和適應市場變化。通過利用先進的技術(shù)和數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以優(yōu)化業(yè)務流程，提高生產(chǎn)效率，降低成本，并更好地滿足客戶需求，不僅有助于提升競爭力，還可以帶來更多的商業(yè)機會和收入來源。

數(shù)據(jù)驅(qū)動，也是字節(jié)跳動的企業(yè)文化基因。據(jù)介紹，80% 的字節(jié)員工每天在通過各種各樣的數(shù)據(jù)產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)消費。這其中既包括大家傳統(tǒng)認知中的數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師這些需要直接和數(shù)據(jù)打交道的人，也包含產(chǎn)品、運營、市場，甚至行政、HR、UED 這些傳統(tǒng)意義上離數(shù)據(jù)比較遠的人。

經(jīng)過十多年數(shù)據(jù)經(jīng)驗沉淀，從數(shù)據(jù)工坊、數(shù)據(jù)中臺，字節(jié)跳動也衍生出數(shù)據(jù)飛輪模式。我們認為，在企業(yè)數(shù)據(jù)建設發(fā)展過程中，經(jīng)歷了從數(shù)據(jù)工坊、數(shù)據(jù)中臺到數(shù)據(jù)飛輪的三個階段。

• 第一階段：數(shù)據(jù)工坊，主要指在企業(yè)內(nèi)各個子公司、子業(yè)務各自進行數(shù)據(jù)建設，形成數(shù)據(jù)孤島，并且將導致數(shù)據(jù)處理效率低下，無法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。
• 第二階段：數(shù)據(jù)中臺。這是一種集約化的數(shù)據(jù)管理方式，主要是通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理、分析和共享。數(shù)據(jù)中臺可以有效地提高數(shù)據(jù)處理效率，降低成本，并提供更準確、更及時的數(shù)據(jù)支持。同時，數(shù)據(jù)中臺的建設也需要大量的資金和技術(shù)支持，而且需要長時間得規(guī)劃和實施。
• 第三階段：數(shù)據(jù)飛輪。數(shù)據(jù)飛輪是火山引擎提出的企業(yè)數(shù)智化升級新模式，強調(diào)“以數(shù)據(jù)消費促數(shù)據(jù)生產(chǎn)，以數(shù)據(jù)消費助業(yè)務發(fā)展”，通過“數(shù)據(jù)消費”這一出發(fā)點，轉(zhuǎn)動企業(yè)業(yè)務應用層和數(shù)據(jù)資產(chǎn)層的兩個飛輪
  

企業(yè)大數(shù)據(jù)建設的三個階段

數(shù)據(jù)飛輪與數(shù)據(jù)中臺并不是完全替代的關(guān)系，而是繼承和升級的關(guān)系。數(shù)據(jù)中臺提供了企業(yè)所需的底層數(shù)據(jù)支持和數(shù)據(jù)處理能力，而數(shù)據(jù)飛輪則是在此基礎(chǔ)上，指出數(shù)據(jù)消費的重要，并提供配套的便捷、易用的數(shù)據(jù)消費工具，幫助企業(yè)形成數(shù)據(jù)應用和業(yè)務價值提升的良性循環(huán)。

二、案例解讀：大型賽事項目

無論是春節(jié)、雙十一等節(jié)日事件，還是世界杯、冬奧會等大型賽事，抖音集團需要承接大量大型項目的需求。數(shù)據(jù)在其中的重要性不言自明，從決策層到一線員工，都需要依據(jù)數(shù)據(jù)來進行決策。

以賽事項目為例，業(yè)務團隊以及運營人員在賽事運營、熱點運營、直播間分析、資源投放等有大量數(shù)據(jù)消費的需求，基于數(shù)據(jù)BP的組織模式，數(shù)據(jù)流和業(yè)務流充分地融合，讓處于業(yè)務流各個環(huán)節(jié)的不同角色，有充分機會使用到數(shù)據(jù)。同時由于數(shù)據(jù)研發(fā)治理、A/B 測試、CDP 等數(shù)據(jù)工具進一步降低使用門檻，推動業(yè)務層產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)消費，進而產(chǎn)生飛輪效應，更好實現(xiàn)賽事項目的業(yè)務目標。特別是對于一些國民級的大型賽事來說，累計觀看人次往往達到百億級、累計活動參與人數(shù)千萬級，涉及多端、多場景、多業(yè)務聯(lián)動，對技術(shù)實力、組織效率、產(chǎn)品能力都是一次“嚴考”。

面對龐大的數(shù)據(jù)量級，在大型賽事項目上如何用好數(shù)據(jù)上，面臨這兩個問題：

• 橫跨大量需求方，如何實現(xiàn)組織協(xié)同？

大型活動的成功不僅僅依賴于技術(shù)團隊的努力，還需要市場、運營、內(nèi)容創(chuàng)作等多個部門的緊密合作，有的甚至需要協(xié)同公司內(nèi)數(shù) 10 多個數(shù)據(jù)團隊、協(xié)同百余位需求方。

• 如何讓組織協(xié)作方都能又快、又準、又全地使用數(shù)據(jù)？

例如，對于直播賽事，需要實時分析觀眾興趣偏好等數(shù)據(jù)，以便為觀眾提供更好的觀看體驗和個性化推薦。這需要對大量實時數(shù)據(jù)進行快速、準確地分析和處理。

1、數(shù)據(jù) BP 的組織協(xié)作模式

為了給用戶提供更豐富觀賽體驗，大型賽事項目往往會針對比賽做大量創(chuàng)新，不僅僅有賽事運營中常見的積分榜、有獎預測等，更有實時的運營項目，比如賽事熱點榜單、熱門球星等等。除此之外，大型比賽也會涉及到多端同步直播。

豐富的賽事內(nèi)容、運營活動以及多端聯(lián)播，意味著賽事項目需要多業(yè)務線、多團隊、多角色介入與合作，更意味著他們將產(chǎn)生復雜的看數(shù)、用數(shù)需求。比如，每個團隊監(jiān)測的數(shù)據(jù)指標不一致，對數(shù)據(jù)實效性需求不同，統(tǒng)計口徑或埋點不一致，該如何滿足？

字節(jié)跳動的數(shù)據(jù) BP 機制則可以解決這一問題。數(shù)據(jù) BP 來源于 HRBP(Human Resources Business Partner,人力資源業(yè)務合作伙伴)，其職責是向上支撐不同類型的業(yè)務線，向下兼容數(shù)據(jù)平臺底層的各項能力，具備對數(shù)據(jù)工具和引擎的高效使用能力。數(shù)據(jù)BP 作為數(shù)據(jù)平臺與業(yè)務的橋梁，對業(yè)務直接輸出平臺已沉淀的能力，把業(yè)務場景方向反饋給中臺建設，實現(xiàn)能力的動態(tài)互哺。

除此之外，為了能統(tǒng)一服務標準，數(shù)據(jù)BP還總結(jié)了一套服務評估體系，稱之為“0987”：

• 0 代表穩(wěn)定性，即產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定。通常，SLA 破線的故障數(shù)要清零。
• 9 代表需求滿足程度。即要滿足 90% 的業(yè)務數(shù)據(jù)需求。
• 8 代表數(shù)倉構(gòu)建情況，即數(shù)倉完善度。是否可以滿足分析師查詢覆蓋率達到 80%，也就是說分析師查詢?nèi)粘?shù)據(jù)都可以找到數(shù)據(jù)。
• 7 代表用戶滿意度。通過 NPS 評估服務滿意度不低于 70%。

另外，大型賽事更需要橫向團隊支持來保障數(shù)據(jù)質(zhì)量。比如比賽產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量特別大，上線前可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)大面積延遲，數(shù)據(jù) BP 則能根據(jù)情況靈活申請資源，上線前做整體監(jiān)控及全面優(yōu)化。除此之外，大型賽事也面臨核心直播數(shù)據(jù)質(zhì)量風險高的問題，通過上線前演練，數(shù)據(jù) BP 團隊最大程度模擬真實數(shù)據(jù)和場景，全面保障數(shù)據(jù)的可用性、準確性。

2、場景一：大型賽事中的實時數(shù)據(jù)分析

在大型賽事項目中，業(yè)務有非常多關(guān)于實時數(shù)據(jù)的需求反饋，例如直播間分析、專項看板、核心大屏等，實時數(shù)據(jù)能夠幫助運營人員更快、更準確地制定或調(diào)整賽事運營策略，而“賽事運營資源投放“就是重要的實時需求之一。

為了最大化大賽覆蓋面和影響力，項目組一般會根據(jù)賽事進程為每場比賽匹配廣告投放資源。那么，在有限資源下，如何才能最大化廣告投放效果，成為賽事運營團隊考核的核心指標？運營團隊需要找到投放時間、投放人群、投放量級等變量的最佳組合，這也需要通過實時數(shù)據(jù)看板輔助決策。

從用戶的實時點擊到最終呈現(xiàn)給賽事運營的一個個數(shù)字看板，背后涉及復雜的數(shù)據(jù)采集、加工等流轉(zhuǎn)過程，其中技術(shù)難點在于對數(shù)據(jù)實效性要求高、更新頻率高、準確性要求高。這主要依賴火山引擎大數(shù)據(jù)研發(fā)治理工具 DataLeap 來實現(xiàn)。DataLeap 具備實時全棧能力，涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、運維管理、監(jiān)控告警等全鏈路。

數(shù)倉研發(fā)人員會基于 DataLeap 對不同任務進行分級，并匹配任務監(jiān)控能力。如果該任務有延時，即被判斷為高危任務，并把風險推送給相關(guān)人員，由此保障數(shù)據(jù)實時性。除此之外，火山引擎 DataLeap 還對 Flink 引擎進行深度優(yōu)化，大幅度提升計算能力和計算性能，能讓數(shù)據(jù)采集、加工等流程縮短到秒級，帶來更快的數(shù)據(jù)響應，幫助賽事運營團隊更好實現(xiàn)實時決策。通過 DataLeap 采集、加工的數(shù)據(jù)最終會通過數(shù)據(jù)中心展現(xiàn)給賽事運營團隊，數(shù)據(jù)中心能提供一套標準化的看板能力，幫助賽事運營團隊根據(jù)實時數(shù)據(jù)曲線來制定投放策略。

項目組會通過歷史比賽數(shù)據(jù)來做賽前預判，當?shù)接媱澩斗诺臅r間點或場景時，監(jiān)控數(shù)據(jù)中心提供的 PCU、進房人數(shù)等實時數(shù)據(jù)趨勢，來判斷是否投入更多資源。如果數(shù)據(jù)趨勢達不到預判趨勢，就會投入資源。最終賽事運營團隊也總結(jié)出一套投放策略——聚焦于開播、上下半場結(jié)束前 15min 的 pcu 高點這幾個關(guān)鍵節(jié)點進行資源投放。

3、場景二：基于 A/B 測試的產(chǎn)品能力優(yōu)化

如果有朋友細心，便會發(fā)現(xiàn)很多產(chǎn)品 app 首頁對不同人的tab展現(xiàn)情況、時間、位置是不同的。這是基于大數(shù)據(jù)的能力，洞察用戶偏好，根據(jù)數(shù)據(jù)分析進行精準推送。

為了獲得更好的曝光，大型賽事往往也會在產(chǎn)品 APP 首頁等關(guān)鍵位置上線推廣資源。優(yōu)質(zhì)推廣資源有限，如何才能最最大化推廣資源價值，需要用科學、嚴謹?shù)姆椒▉碓u估，項目組主要通過 A/B 測試來解決這一問題。

以賽事團隊在 APP 首頁的 tab 展現(xiàn)為例，項目組通過兩個階段的 A/B 測試，最終制定了最優(yōu)的賽事展示方案。

階段一：預賽期。由于這一階段比賽還處于熱度不斷攀升的階段，數(shù)據(jù) BP 團隊將 APP 用戶分為“展現(xiàn)頂部 tab”和“不展現(xiàn)頂部 tab”兩群人，根據(jù)經(jīng)驗初步判斷，將賽事 tab 展現(xiàn)給興趣度最高的一部分人群，能實現(xiàn)收益最大化。為了這部分展現(xiàn)人群，數(shù)據(jù)分析和數(shù)倉團隊根據(jù)歷史數(shù)據(jù)做人群分析，定位基本人群畫像，通過客戶數(shù)據(jù)平臺 VeCDP 圈選人群，再導入 A/B 實驗平臺 DataTester，由數(shù)據(jù)分析師設計實驗規(guī)則，命中實驗規(guī)則的人群即可看到賽事 tab。

階段二：比賽期。這一階段，隨著決賽名單出爐，賽事熱度被推至頂峰，頂部 tab 也將被全量展現(xiàn)給 APP 用戶。為了進一步平衡頂部 tab 帶來的收益和影響，數(shù)據(jù) BP 團隊上線了“動態(tài)調(diào)整”能力。“動態(tài)調(diào)整”能力意味著，結(jié)合比賽進程、用戶興趣變化等因素，不同人在不同時間，看到頂部 tab 位置是不同的。而之所以能實現(xiàn)靈活調(diào)整，也離不開對 VeCDP 和 DataTester 的組合使用。

通過 VeCDP 圈選不同人群，再到 DataTester 建立不同對照組進行測試，并實時復盤，不斷修正結(jié)果，具體而言，第一是做數(shù)據(jù)分析，比如通過 VeCDP 圈定的人群點擊率到底有多少。第二是看活躍情況，例如，一個用戶頂 tab 展現(xiàn)在第四個位置，即該 tab 是被隱藏起來的，因為前期判斷該用戶興趣度不高。但比賽期間，賽事團隊通過 DataTester 實驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，他主動搜索賽事相關(guān)內(nèi)容、或者手動把頂 tab 展現(xiàn)出來，我們則會認為他高活躍，把頂 tab 挪到第三個位置。

三、核心結(jié)論：數(shù)據(jù)飛輪，讓數(shù)據(jù)活起來

反觀大型賽事項目中的數(shù)據(jù)建設方式，我們主要可以總結(jié)如下幾點：

第一：數(shù)據(jù)消費是數(shù)據(jù)飛輪的核心驅(qū)動力，也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心。消費繁榮可以促進數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設，消費繁榮能促進業(yè)務的發(fā)展。這樣企業(yè)的數(shù)據(jù)流就逐漸地跟業(yè)務能夠進一步地融合，數(shù)據(jù)資產(chǎn)、業(yè)務應用，最終形成雙飛輪的效應。

• 提升決策效率：數(shù)據(jù)消費能夠讓業(yè)務在進行決策與運營的時候，更快、更有效。例如，大型賽事項目的運營同學會根據(jù)實時數(shù)據(jù)看板，來制定廣告資源投放策略?；谶@種實時的數(shù)據(jù)消費，能讓決策更高效、更有效。
• 驅(qū)動業(yè)務價值提升：一旦業(yè)務參與方發(fā)現(xiàn)借助頻繁的數(shù)據(jù)消費能做出高效決策，并帶來更好的業(yè)務價值后，會促生出更多、更頻繁甚至延伸到更寬領(lǐng)域的消費。當數(shù)據(jù)消費盛行時，企業(yè)會加大在數(shù)據(jù)建設、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)查詢能力的投入，那么飛輪的轉(zhuǎn)動便會推動數(shù)據(jù)在各個應用場景的快速滲透，并促進數(shù)據(jù)消費。

除此之外，我們也在推動數(shù)據(jù)飛輪與 AI 能力結(jié)合，進一步降低用戶的使用門檻。例如，DataWind 找數(shù)助手，可以使用自然語言問答的方式來檢索多種數(shù)據(jù)源，包括數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)指標維度、業(yè)務知識庫等，并做出擬人化的總結(jié)響應。在這種交互過程中，大語言模型可以更好地理解用戶的真實意圖，讓“找數(shù)”本身的成本變得非常的低。另外，DataLeap 開發(fā)助手能夠降低編程語言帶來的障礙和門檻，一方面讓不精通 SQL 語法的人也可以做簡單的數(shù)據(jù)開發(fā)工作;另一個方面，讓特別專業(yè)的數(shù)據(jù)研發(fā)人員從大量繁雜的需求中解放出來，更聚焦在復雜場景中。

第三：資產(chǎn)運營，即實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可治理、可落地和可運營。通過制定明確的數(shù)據(jù)治理策略、規(guī)劃實施計劃、加強元數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化數(shù)據(jù)湖資源管理，我們實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)的全面管理和有效利用，為企業(yè)的發(fā)展提供了有力的支持。

例如，在大型賽事項目中，為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性，通過數(shù)據(jù)BP的組織模式，對各個團隊的指標口徑進行統(tǒng)一，并通過數(shù)據(jù)研發(fā)治理平臺等產(chǎn)品，制定明確的數(shù)據(jù)治理策略，不僅保證在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策中得到準確的結(jié)果，還可以確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和安全性，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用。

數(shù)據(jù)驅(qū)動已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型中企業(yè)的基本認知，但是如何“用活”數(shù)據(jù)，進一步提升企業(yè)活力，還需要持續(xù)、長期探索。