尋找數字化時代的最優解，DAAS或是行業轉型“解藥”

圖片來源@視覺中國

“利潤的最終來源是對未來的洞見。”經濟學家米塞斯曾這樣描述實現商業成功的一個關鍵條件。同一個邏輯回看各個企業正在進行的數字化轉型，那些正深陷數字化轉型“泥潭”的企業應該盡快提前布局，找到新的數字化轉型切入口。

從各個企業的探索來看，采用DAAS的體系結構可能是當下數字化轉型的最優解。

2022年6月29日，阿里巴巴宣布成立專注企業數智服務的品牌——瓴羊。瓴羊將其核心產品服務定位為“DaaS”——Data intelligence as a Service，其本質是以數據驅動為增長引擎，打通整合企業的商業流、數據流和工作流，讓數據智能在企業的生產和經營中發揮最大價值。經過半年的實踐，瓴羊在11月4日云棲大會上，將DaaS的內涵進行了升級，并發布了DAAS體系結構。

什么是DAAS?DAAS=Data+ Analytics+ Applications+Success，它是企業所需的一整套數字化能力體系，涵蓋了數據、分析、應用等方面，可以幫助企業從數據的底層治理出發，上升到數據洞察、應用場景、組織人才甚至頂層戰略等多方面的數字化轉型。

正如阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇所說，“每家企業都在尋找如何用數據智能驅動高質量增長的密碼。圍繞客戶需求、客戶價值建立的瓴羊DAAS，和企業所需要的數字化能力體系，本質上是殊途同歸的。DAAS不僅僅是一個概念，更是數字化的體系結構。”

尋找數字化時代的最優解，DAAS體系結構提出

溯源DAAS體系結構，離不開瓴羊的母公司阿里巴巴。阿里巴巴內部業務較為多元，一方面在業務發展早期，多元化的數據沒有統一標準;另一方面各個業務條線沒有統一的數據底座，這也是早期阿里數據治理相對復雜的原因。從2012年起，阿里內部就提出數據標準化，更進一步地，從2015年開始，阿里開始建設數據中臺，以提升數據的流動和使用效率。

阿里巴巴在數據建設方面有近十年的深度實踐，這也為一年前瓴羊公司的成立打下了基礎。阿里巴巴集團董事會主席兼首席執行官張勇曾在瓴羊成立時對其做出了清晰定位：“面向產業互聯網和下一代互聯網的未來，瓴羊承擔起將阿里巴巴集團在消費領域的數字化能力，沉淀為智能化產品能力的重任，并通過領先的技術能力建設，形成對千行百業的DAAS化服務。”

相比側重解決單點效率問題的傳統SaaS，瓴羊提出的DAAS服務(數據智能即服務)期望為企業提供全方位的數字化能力，解決最本質的增長問題。朋新宇說：“我們提出來DAAS，有一個關鍵的思考點是，DAAS不是數字化工具的改革，而是數字化改革的工具，這兩個本質不一樣，一個對應效率，一個對應價值。我們希望用全方位的DAAS體系結構來幫助企業進行系統性的數字化升級改造。”

但DAAS體系結構具體長什么樣呢，Data(數據)、Analytics(數據分析)、Applications(企業經營各種應用場景)、Success(企業在不確定的競爭環境中取得確定性的成功)在這一體系中又分別承擔什么樣的角色?

具體來看，DAAS中的Data包含以安全合規為前提的一方和多方的數據管理;Analytics部分，分為通用BI分析，供運營人員、業務人員以及銷售人員等使用，專用BI則類似于“生意參謀”，是幫助企業增長的專業智能化工具;Applications抽象為三個部分，營銷、產銷和客服，營銷最終目的為全渠道獲客，產銷類似于ERP，客服則聚焦在提升客戶的用戶體驗;Success則指的是客戶成功，前面三步走通，則能圍繞客戶創造多方面的價值。

目前，DAAS已在LVMH、現代斗山、紅星美凱龍、小鵬汽車、漢高、老板電器、麥當勞、一汽奧迪、海底撈、泡泡瑪特等企業的數字化建設項目中實踐探索，為這些企業在數據資產、會員價值、貨品效率、客戶體驗等方面帶來突破性增長。

行業共識：數字化轉型需換道破局

數據驅動數字化轉型案例的增多，也在證明布局數據智能趨勢并非阿里一家的孤證，而是已經成為業界共識。

第三方咨詢機構德勤針對2000余家領先企業的調研發現，這些企業在2017年的時候，認為數據智能在未來競爭中的優勢只占40%，到了2022年上半年提升至94%，“過去企業靠什么競爭?靠規模，靠獨占性的渠道，靠價格競爭。數據成為生產要素的時代下，過去我們賴以成功的競爭優勢可能將不復存在，數據智能在根本的競爭邏輯上將改寫企業格局。”

德勤在考察了中國及全球的數字化轉型現狀后，將數字化的演進界定為四個階段：信息時代、網絡時代、移動時代和數據智能時代。前三階段僅停留在對企業“四肢”的改造，只有到了數據智能時代，這種改造才從“四肢”轉向“大腦”——企業將海量的數據轉化為對趨勢的研判、對客戶的認知和對風險的預測，進而將企業經營中每個環節的決策，由“經驗驅動”轉向 “數據智能驅動”。

德勤合伙人尤忠彬高度肯定了數據智能時代，“數據智能時代不是簡單的1.4版本，而是意味著到了2.0階段”，開啟了一個“數字轉型的新時代”，他總結，“數據智能是企業數字化轉型的一道必答題。”

從現狀來看，中國企業在數字化進程中已經產生了“天花板”，要在全球的數字化進程中彎道超車并非易事。根源在于，上文提及的四階段于國外企業來說，各階段呈現“串聯”形態，每一種形態占時幾年，不斷疊加，往前推進，反觀我國企業的數字化進程，則是以上幾個階段的“并聯”，四個階段疊加在一起，參差不齊。

這種現狀造成的中國企業的數字化轉型效果還不是很好，據德勤調查，仍有50%的企業在轉型啟動后存在爛尾的情況;有50%的企業上下尤其是高層難以就轉型達成一致共識;難以與原有業務模式一體融合的占到46%;系統與基礎設施架構混亂，難以支撐數據智能的實現占比43%。

德勤將這些現象的原因歸結為，由于企業沒能及時調整自身數字化建設的關注方向，仍然將主要精力投入到前三個階段的建設中，而沒有切換到需要更多領導力、關注度，且潛力更大的數據智能建設中。

切換“賽道”，才有可能打破僵局，突破企業數字化轉型中的遇到的天花板，也給我國企業的數字化轉型以彎道超車的機會。而從阿里巴巴與諸多企業在DAAS上的探索來看，在數字化轉型過程中采用DAAS體系結構來做數字化轉型，已經成為最優解之一。

DAAS成數字化“最優解”

DAAS體系為什么可以視為數字化的“最優解”呢?其實重點在于DAAS對數據價值的穿透。

數據作為先進生產要素，在企業數字化進程中的作用會越來越大，數字化前三個階段的建設給企業帶來了海量的數據。數據顯示，從規模上看，全球數據量將從 2018年的33ZB增至2025年的175ZB;從維度上看，數據類型也愈發豐富，隨著技術進步，企業能夠挖掘出商業價值的數據也不再僅僅限于結構化數據。

在這個趨勢下，企業數據的搜集、處理和應用必然借助智能手段。瓴羊雖正式成立時間不長，但作為阿里巴巴最懂數據的組織，瓴羊沉淀了阿里數字化實踐的經驗與能力，且DAAS結構體系已經落地了豐富的成功案例。除了打造統一的數據底座，DAAS還站在企業全域經營的角度，對品牌、市場、研發、營銷和生產制造不同領域進行整合和統一管理。

有著30年歷史的敏實集團是專業設計、生產、銷售汽車零部件的上市集團公司，年收入達到170億，為200多個汽車品牌供貨，客戶遍布全球30多個國家，目前已躋身全球汽車零部件百強企業。這樣一家大型跨國公司，一直在探索數字化對公司業務的推動。2018年開始，敏實集團啟動了建設未來工廠的計劃，并接觸到DAAS相關產品服務。

在供應鏈的建設中，敏實打造了一個透明的工廠經營平臺，將五六十家工廠的數據共享在該平臺中，形成了一個數字底座。要知道各工廠的數據結構都不一樣，但敏實認為，數字化轉型一定要有統一的數據底座，“不然數據出不來，數據不同源，出來后應用也是一個難題。”在這過程中，敏實采用了DAAS的策略，最終讓全集團的數據效率提升了90%，且數據也能夠實現分鐘級追溯查詢。

統一數據底座后，分析仍是關鍵一環，DAAS的分析至少有三個方面的價值：第一是可視化，第二是可洞察，看到數據后結合對商業的理解，洞察數據背后的歸因，對未來趨勢做出判斷;第三為可決策，基于企業的數據現狀，資源的投入和現實環境做出決策。

數據作為重要的生產要素，并不產生直接的價值，只有與各場景結合才有可能發揮數據最大的價值，DAAS體系在應用層面，有營銷、產銷和客服三個方面的結合。

消費品牌香飄飄通過瓴羊DAAS的全域營銷工具“Quick Audience”對新媒體等陣地的內容營銷進行相關效果回流，還能在此基礎上進一步對潛在客戶群體進行二次營銷。在大促期間，香飄飄通過瓴羊構建的中臺聯動阿里媽媽、生意參謀等產品，實現成交轉化 ROI 提升 3倍以上。

在德勤的調研中，企業依據規模和數字化成熟度分為四種狀態(參照下圖)：領軍者，數字化成熟度高的大型企業;創新者，數字化成熟度高中小型企業;初學者，數字化成熟度低的中小型企業;追趕者，數字化成熟度低的大型企業。而DAAS體系可適用于各種數字化現狀的企業。

位于圖表中第一象限的一汽集團是數字化轉型的領軍者，作為一家傳統車企，以往的銷售主要走4S店，這兩年造車新勢力的崛起，推動汽車銷售走向D2C模式，這迫使一汽這樣的傳統主機廠加速走到線上。

一汽集團體系數字化部大營銷運營處總監金維鵬透露，為了從全網尋找銷售線索，需要精細化的數據分析方法來洞察一汽的潛在消費者，于是便開啟了與瓴羊的合作。在做完產品梳理后，瓴羊DAAS幫一汽定義了整個數據鏈條的指標和關鍵數據，這里面梳理了線索的渠道歸屬、基于數據模型將線索進行分層，再通過A/BTest驗證預想，預想通過測試驗證方向后，進一步擴大規模將模型在紅旗品牌內廣泛應用。

經過半年的合作，從2022年的5月開始，線索有效到店獲得大幅增加，最終實現了到店率等這些過程指標的10%-30%的提升，在整個成交率上有了大幅度跨越，達到了傳統線索管理方式不可能實現的結果。金維鵬總結，基于數據，一汽不僅僅要會用數據、看數據、分析數據，更重要聯動線上與線下運營與管理模式。

良品鋪子算是第二象限中的創新者，瓴羊目前已從三方面幫助其實現了經營能力的全面提升：

從全域洞察精細化營銷方面，良品鋪子利用瓴羊營銷云“Quick Audience”產品，上傳自有全渠道信息，選定試點區域潛客人群進行深度洞察，將單端購買偏好消費人群發展成線上線下多端消費人群;良品鋪子基于瓴羊零售行業解決方案，打造從“人群洞察”到“新客獲取”的消費者增長閉環;DAAS還幫良品鋪子構建數據中臺推動數智化轉型：瓴羊數據中臺解決方案脫胎于阿里巴巴自身數據中臺的實踐，幫助良品鋪子充分打通各系統數據，并且統一出標準口徑，以更好地向前端業務和消費者進行賦能。

目前，良品鋪子的數字化轉型已經基本實現前臺系統靈活覆蓋、中臺系統高效集成、后臺系統穩健支撐的“前中后臺信息化系統”搭建;數據方面，存量客戶平均粘性提升 20%，618活動期間客戶復購率提升近 30%。

對于領軍者和創新者企業，由于在人才、技術、數據的積累有一定的基礎，瓴羊DAAS建議，在有投資預算支持的前提下，可以在引入平臺基礎能力的同時，結合自身需求，選擇定制化的業務方案和系統工具。

二維火是一家有十多年發展歷史的餐飲SaaS企業，從體量上看，屬于數字化轉型中的中長尾參與者。瓴羊基于 DAAS標準化解決方案，用跑在云上的SaaS應用幫助二維火搭建輕量級數據中臺，解決過去煙囪式業務需求開發帶來的口徑不統一和重復建設等問題;為二維火提供分析云“Quick BI”平臺，基于上百個成熟的標準服務 API，實現二維火對商戶權限的自動化管理，包括所有開通登陸權限，人員賬號信息管理的動態同步。

采用了DAAS體系建設數字化能力之后，二維火的工單量下降七成，且大多數通過程序化的腳本，進行自動的處理，不再需要人工一對一;大數據運營成本單年降低超百萬;超過五十萬家的商戶選擇使用二維火的服務。

瓴羊將認為，像二維火等垂直企業是數量最多的數字化轉型群體，大多僅僅覆蓋從產品研發到設計、生產、物流、銷售、服務等全生命周期的一到兩個環節，專注于細分市場。企業應該優先考慮引入標準化的 DAAS 產品，借助平臺企業的經驗積累，引入行業的最佳實踐，快速建立企業自身 DAAS 應用場景，快速駛入 DAAS 發展快車道。

服裝制造品牌也同樣用上了DAAS。日播集團是一家集設計創意、生產、銷售為一體的國際化品牌資產運營集團，年服裝產量達480多萬件，全國店鋪近千家。瓴羊為其提供了服裝行業的DAAS方案，其亮點體現在三方面：(1)面向客戶精細化運營和管理領域，使用了瓴羊 開發云“Dataphin”、營銷云“Quick Audience”、分析云“Quick BI”等核心產品完成底層能力搭建，這些工具的服裝行業版本充分結合了阿里在服裝零售領域的業務洞察，快速構建起了對客戶分析洞察能力;(2)構建數據中臺能力， 借助“Quick Audience”進行全域營銷;(3)完成全渠道數字化轉型戰略，基于服裝行業的供應鏈與渠道特點，打通了原材料收發、生產經營、經銷商管理等行業重點環節，突破完成數字化經營轉型。

轉型成功后的日播集團，在2020 年天貓雙11期間實現了GMV同比增長84%以上的成績，并且在服裝設計開發、供應鏈上下游管理、工廠生產管理、銷售營銷管理等全價值鏈實現徹底的數字化轉型。

像日播集團這樣的服裝品牌，產業鏈較長，既要兼顧后端制造又要做好前端消費者營銷。瓴羊給這類企業建議是：可以采用行業化的 DAAS 解決方案，借助已經與“行業 Know- How”深度融合的工具，聚焦點的業務產出，推動領導層與員工加大對數據智能的關注，為全面定制的DAAS建設模式做充足準備。

從以上各個不同領域的案例可以看出，在數據智能的大潮中，DAAS體系在盤活企業的數據資產后，切切實實能夠幫助企業獲得價值增長。對瓴羊來說，創造價值是客戶成功的唯一標準，它面向企業不同階段的數字化成熟度提出相應的陪跑計劃與倍增方案，從業務咨詢、技術交付、運營陪跑、人才培育等方面幫助企業統一機構上下的共識、維持戰略定力，助力企業全面的、持續的成功。

朋新宇認為，總結起來，瓴羊DAAS讓客戶成功從邏輯上分為三個部分，打通數據流、升級商業流、重組工作流。“這三者沒有前后順序，每個企業切入點不一樣，數據基礎好可能從數據開始，數據基礎不好可能要梳理你的商業流，如果你的企業里沒有這樣的組織可能從工作流做設計。”

DAAS給到中國企業的數字化轉型方案，從數據智能的角度切入，它起始于眼前，面向的是未來。這個體系結構，從阿里自身的實踐中孵化而來，已經落地于千行百業，也許不一定是最高大上的解決方案，但一定是幫助企業達成數據智能轉型有效的體系結構。（本文首發鈦媒體App）

來源：鈦媒體APP

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