智领云彭锋受邀参加 WISE2022 超自动化峰会,深度探讨如何盘活超自动化时代下的数据资产

by June 2022-08-11

近日,由36氪发起的WISE2022 超自动化峰会线上论坛顺利举办。智领云创始人兼CEO彭锋作为对话嘉宾受邀参加,与金沙江联合资本投资经理李居真深度对话「如何盘活超自动化时代下的数据资产」。

彭锋,智领云联合创始人&CEO,毕业于美国马里兰大学计算机博士,武汉大学计算机系本科及硕士,拥有20余年软件开发、大数据及云计算经验,曾担任Twitter大数据架构师及技术带头人,ask.com工程总监。2016年,回国创建智领云科技,将自己在硅谷Twitter做的一些云原生大数据平台方面的工作,形成产品来服务国内的企业客户。

金沙江联合资本是一家成立于2009年的人民币基金,关注新晋制造、新一代信息技术、企业服务等中早期项目。

话题一:对超自动化技术的认知与观点

超自动化这一概念之所以会被提出并被国内外纷纷追捧,背后是全球的数字化转型进入了新的阶段。Gartner估计,到2024年,企业将通过RPA等自动化技术与重新设计的运营流程相结合,实现30%的运营成本降低。

一、金沙江李居真:如何看待近期Gartner关于超自动化技术的报道?

智领云彭锋:

大家逐渐意识到“凡是人工能在两三秒之内作出决定的工作,绝大部分都可以被自动化的工作所取代。”

首先,我认为随着企业数字化程度的提高,大家对数据工作越来越重视,在日常工作中可以使用数据为基础的工作越来越普遍,使得大家摆脱掉以往时间长、速度慢、易出错的人工工作。

其次,早期的Automation更多是一种Process的自动化,现在Hyper-Automation更加强调的是数据驱动的自动化,它结合了人工智能、机器学习、云计算、流水线等工作,可以覆盖到更多的日常工作中。并且它不仅可以简化流程,甚至可以通过人工智能、机器学习提升流程的决策和质量,这是一个很明显的趋势。

二、金沙江李居真:根据您以往在硅谷的工作经验,如何看待超自动化技术?

智领云彭锋: 

我觉得“超自动化”这个名词虽然比较新,但idea其实一点都不新。而是现在随着数字化程度越来越高,大家对它的接受程度越来越大。

2011年我刚到Twitter的时候,当时Twitter要在APP Store里面去看每天的下载数据,但当时APP Store不提供 API,所以我的第一份工作内容就是写自动化爬虫到APP Store去爬取数据,然后解析网页把数据采集出来,并自动生成一些数据分析报告。这样数据分析师就不用手工去做这件事,我们把这些数据采集出来之后,结合其他的用户数据,自动的给那些下载了却没登录软件的用户发送邮件来促进engagement。

这其实就是一个简单地利用数据驱动的自动化流程。

所以,超自动化的idea其实并没有多新,而是现在随着数字化程度越来越高,大家对这个idea接受程度越来越大。因为像Twitter、Facebook、LinkeiIn早期的社交公司,也是典型的数据驱动化公司,数据就是它们的核心价值,数据驱动的流程随处可见,所以它的思路是领先于一般的传统行业。

随着数字化程度的提高,数据驱动可以贯穿到各行各业中。我原来在Twitter的很多同事离开之后就去了各行业。例如在制药行业,研究如何用数据提升制药效率;在物流行业,研究如何用数据驱动物流编排;在保险银行行业,利用数据与客户进行更高效的交流,提高整个工作流程。

所以,早期数据驱动工作更多地体现在社交媒体这样的线上公司,但是目前线下传统企业也越来越多地意识到它的能力,我认为这是一个非常好的趋势。

三、金沙江李居真:近期海内外在超自动化领域中,您觉得有哪些是值得关注的新动态?发生这些变化的原因是什么?

智领云彭锋:

随着人工智能和机器学习算法的平民化,各个行业数字化的程度不断提升,越来越多Hyper-Automation的工作,实际上是由业务部门自动、自主地提出并推进的,这是我认为现在比较新的动态。

以往很多数字化、自动化项目都是由IT部门来驱动的,业务部门通常在做辅助。而现在,通过低代码、云计算技术提供的算力,AI公司提供的人脸识别、语音识别、OCR等技术,越来越多数字化工作可以由业务部门人员来完成,这是我觉得非常好的一个趋势。

举例来说,在美国SaaS和PaaS生态相较成熟,使得完全的Automation工作越来越成为可能。比如如果你在Amazon开店,就可以用Shopify开店,然后用Salesforce做CRM,用SAP来做ERP,最后在Google、Twitter上做广告。

以上所有工作都是标准化的SaaS或PaaS服务,并且具有标准API可以供用户做数据的抽取及输出,这样就可以把整个流程自动化。

在美国像Airbytes, FiveTran等几家很火的DataOps公司,就是将SaaS和PaaS平台上所存储和处理的数据自动地在云上形成管道,用户无需购买任何组件,直接购买服务,输入输出管道转换,再输出到业务报表中,这样的流程完全可以自动化,这是我觉得非常有意思一个现象,也希望国内的行业能够往这方面发展。

话题二:超自动化技术与数据的结合

随着企业化向云迁移和数字化进程的加快,企业PB级数据已经成为常态,如何找到和使用数据,并快速精准、有效且高效的治理数据,成为目前企业持续关注的重点。

四、金沙江李居真:在云原生时代下,企业如何实现数据的自动化编排?

智领云彭锋:

在云原生时代下,对数据的实时性、决策的支持,以及业务所产生的影响,都促使DataOps工具要不断完善。

Hyper-Automation与传统Automation最大的区别就是数据驱动,数据起到了关键性的作用。业务数据通过数据清洗、处理、分析到产出得出数据,所以其流水线的建设是非常关键的。

数据反馈到业务系统中支持业务决策是非常关键的。这与传统数仓建设所产出的静态报表不同,因为静态报表如果出错了可以再回去慢慢查。但在Automation开发过程中是不允许出错的,需要数字直接支持决策和后面的操作,所以它对数据处理的流程、可靠性、正确性、完整性等都提出了更高的要求。

实际上,我在Twitter做的工作很重要的一部分就是保证整个开发流程的可观测性和管理性,保证数据在每个步都是正确的。

而在国内很多数据开发的流程并不完善,其质量管理、延迟、数据质量控制等并达不到要求,所在这种情况下做Automation会有一定的问题。

所以,我们认为在云原生的时代下,数据更多的实时性,更多的决策支持,更多的对业务产生的影响,促使DataOps工具要不断完善,所以我们希望在该领域能够做出一些贡献。

五、金沙江李居真:智领云作为一家为企业提供云原生DataOps解决方案的企业,为什么会选择这一领域?随着超自动化的进一步普及,今后还会有哪些变化?

智领云彭锋: 

我认为在Twitter所做的工作,即数据驱动的场景是非常有用的。所以我们想把在Twitter的成功经验做出一个产品。当然,从始至终都是这个思路,只是市场对这样的需求越来越明显。

正如前面所说,我在Twitter的很多同事逐渐去到各行各业,帮助企业进入数字化转型和数据驱动,所以我认为我们所做的DataOps开发体系,恰好是为Hyper-Automation思路做准备的。

目前,我们在线上推出了一款在线的数据开发平台,就是帮助企业快速落地一些数据工作的自动化,比如用户可以将广告从百度、头条、抖音等平台采集下来,自动地收集广告渠道数据,自动分析广告渠道的效益,自动地设置报警,这其实就是一个简单的Data Automation流水性的编排。

我们认为,这些自动化的结果最后还是通过API的方式被其他的Hyper-Automation工具来使用,这是Twitter内部的工作方式,也被认为是最合理的使用数据的方式。

那么,业务程序应该能够通过API来完成工作,在Twitter有很多业务逻辑需要这样的能力,比如了解推文的背景、情感,用户的画像、来源等能力都是由数据平台所提供的,并由数据分析所获得。

所以我认为正确的使用方式应该是这样一个流程,也希望我们的工具能够为大家的数据处理提供这种数据质量的保证,数据延迟的保证,数据完整性的保证,然后达到可控的为业务部门的Automation的支撑。

六、金沙江李居真:虽然数字化浪潮席卷,但目前只有少数企业开始探索超自动化的落地和实施。对于大部分企业来说,您认为该如何盘活企业的数据资产? 

智领云彭锋:

如果Hyper-Automation项目产品好的话,我觉得它比数据中台这样大而全的项目,能够更多、更快的在企业内部落地,带来更直接的效果。

Hyper-Automation项目应该比数据中台更容易落地,因为在数据中台这种大项目里面,需要对客户包括业务架构、IT架构整体业务逻辑的理解,同时要将客户的业务和数据架构抽象出来,设计出整体的中台架构,这是一个非常全面的工作。有时数据中台项目做到最后,我们比客户的业务人员还要理解客户的业务逻辑。

但是,Automation的工作实际上是一个高度聚焦的工作,它的很多逻辑、落地的思路是去了解最核心的业务流程,然后将核心业务流程Automation和提升。

第二,它所涉及到的工作内容是在核心点上的,我们不需要去涉及企业所有的部门。

第三,它的ROI比较聚焦,产出更明显,其效果是非常容易衡量的,在企业内部也更容易得到业务部门的支持。

当然,数据中台的价值也很大,只是它的价值体现在渠道合作和方式上。我们与客户交流的时候,所提倡建设数据中台的思路和Hyper-Automation类似,建议客户一开始选择最核心业务流程,见到效果之后再小步快跑不断迭代。

话题三:趋势与方向

七、金沙江李居真:智领云在近期、中期和远期,分别可以帮助企业做些什么?您觉得怎样才能达到最佳的效果?

智领云彭锋:

降低企业数据应用开发的门槛;用户可以在云原生的场景下开箱即用无需自己开发;在平台上逐渐地沉淀越来越多的行业整体解决方案,以此来帮助客户完成数字化转型工作。

能够降低企业数据应用开发门槛是我们近期的主要目标。当前大数据平台技术迭代速度非常快,企业在数据开发应用、人才招聘、数据治理方面都遇到了很多门槛。像很多硅谷科技公司,会将用户的数据开发工程简化成在线云原生这种聚焦的开发方式,以数据产品的方式,赋予用户直接使用数据的能力,从而无需自己开发、发布和运维完整的数据平台,这就是我们近期的一个目的。

现在,我们推出的在线云原生DataOps大数据平台,客户就可以将一些场景化的需求直接在上面实现,这将大大降低用户开发门槛、运维需求,以及硬件的开销。

那么,随着长期解决方案的完善,我们希望能够逐渐形成用户可以直接使用云原生Hyper-Automation的能力,为用户在线上提供一些开箱即用、按量付费,直接完成客户业务能力的数据场景化解决方案。

至于更长远的计划,希望能够在我们的平台上逐渐沉淀出越来越多行业的场景化解决方案,用户可以以云原生的方式在线上或者私有云、公有云上用产品来驱动业务,这种方式是完成企业数字化转型中很重要的一部分。

整体来看,我们是为了企业数字化转型而服务的,而在不同的时期可能会有不同的工作重点,我们希望能够用云原生DataOps的理念,帮助客户顺利完成数字化转型工作。

八、金沙江李居真:像以智领云为企业代表的超自动化领域中,您认为还有哪些是值得关注的,并且有可能受到资方的喜好?

智领云彭锋:

我认为整个数据流程的云原生化、资产化或是产品化会是以后的一个方向,因为目前所讲的Hyper-Automation和DataOps更多时候还是企业自己去开发。我认为以后这种Data或者是API的能力会以打包的形式做成产品,让用户购买后就能直接使用。

这一方向有公司在尝试,但没有形成赛道。因为目前大部分企业的数据应用还是自己开发。但我其实看到了一个很有意思的现象,就是前面所说的Data Pipeline的自动化,数据源和数据能力的标准化逐渐形成数据及产品的形式。

今后,大家做企业可能会是业务系统买哪几家,数据分析系统和Hyper-Automation买哪一家,因为数据源逐渐形成标准方式,使得数据分析也可以形成标准方式,所以用户只要将数据源进行改动,数据分析的能力自动就有了。

我们看到这样的趋势,其实与Hyper-Automation类似。数据也是一样,我们做的很多数据分析是很复杂的工作。随着数据源、数据能力、算法的标准化,整个数据分析可以作为一个产品,这叫做Data Analytics As Product或者Data Analytics As Service。

尽管还早,但是我觉得这是一个很值得注意的趋势。现阶段,在线云原生DataOps大数据平台–BDOS Online 4.0上线,大家可以扫描下方二维码免费试用。

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