8月15日，由阿里云&云徙科技联合主办的主题为“数字化转型:新零售升级之道” 阿里云新零售峰会在广州举行，在这场汇聚百位来宾的大会上，云徙科技CTO李元佳在演讲中表示，整个数字化转型很关注的一点，就是业务的在线和人的连接。云徙在帮助客户构建整个中台或者是数字化平台的时候，很多业务会交叉在一起，对业务领域的抽象极为关键。
大家好，今天我把云徙进行数字化转型项目中的一些经验和想法做一个简单的分享。
今天看很多演讲案例分享的时候，有一个强烈的印象，就是整个数字化转型很关注的一点，就是业务的在线和人的连接。最核心的点是怎么把产品和服务搬到线上，让你的产品服务提供给客户一个超过预期的体验，以及通过网络把你的合作伙伴，把你的员工，甚至是你的产品连接上线。是在整个数字化转型里面非常核心的关注的焦点，所以落到平台上就会有5块：
第一是关注客户，怎么提供给客户一个良好体验的客户体验平台。
第二是合作伙伴，怎么对内把系统通过赋能，对外怎么通过ATI的把周边的能力纳入到你的数字化平台中来，形成一个协作的效应。
第三个是IT系统，内部的业务流程以及内部员工的管理。
第四是物联网 ，怎么把产品，把资产，把内部物流、供应链都搬上线。
这四个象限里面怎么通过一个平台，把四个角色连接上线，中间怎么赋能？
所以数字化平台本身在建设的时候，主要是五大块：第一是客户体验平台，以及生态本身赋能的平台，还有如何连接自己本身的传统系统，还有连接物联网，以及中间可能有决策的平台。
我认为这个图是反映了我们做整个数字化转型里面做数字化核心，这是非常关键的一个东西。当我们提怎么改善用户体验，怎么给用户有好的交互的时候，我们需要构建一个什么系统呢？我们希望有一个多渠道互动和电商的平台，需要有直接给客户用的APP，需要有能够在社交媒体和客户互动的东西。光有这些还不够，还需要客户带一个手环，或者是跑步，怎么把客户的设备连上来。以及怎么对客户做一个全面精准的画像，以及在客户这边提供一个API，给外部进行开发。这是我们做用户领域本身的数字化转型的时候，如果要给用户提供一个很好的体验，这几块的功能本身是需要构建的。
合作伙伴这边主要是API，包括内部的ACR和行业的API，以及自己内部开放API本身的管理，以及我们合作伙伴和供应商本身的分析。这里主要是怎么给员工提供一个高效沟通的效率，以及能够很好的连接供应商。物联设备主要是包括了企业物联设备，还有合作伙伴的物联设备，以及基于分析这边对物联设备本身的分析。在构造整个企业数字化平台的时候，都有非常多的交集。比如说哪个领域都会用到物联和分析，当我们对终端用户提供应用能力的时候，并不是单独的系统就可以提供的。比如说他要从后端的能力到分析，到物联，到客户分析，他会贯穿非常多的系统在里面。所以说我们在帮助客户构建整个中台或者是数字化平台的时候，很多东西都是会交叉在一起的。这就是我们在做整个数字化转型本身平台中的大框架。
基于我们的整个判断，在数字化转型中，把平台抽象成了几层：从底下的iaas，到中间的PaaS，还有Apaas，还有Saas，包括运营等方面的功能。前端从营销到电商到服务到会员，这是回答怎么构建用户体验平台。支撑这个的包含业务中台和数据中台。包括合作伙伴也会基于业务中台和数据中台，通过能力开放的平台来形成连接外部的生态。对于物联网和一些其他连接了我们在Paas平台上的解决。在我们帮客户实施数字化平台的时候，建起来是第一步，后面还有大量基于平台开发以及平台合作伙伴接进来，基于平台长很多的应用。在整个数字化平台实施的过程中，实施完只是走的第一步，后面还有大量的需要运维支撑的。
中台的支撑体系：赋能开发者、应用全生命周期管理
在实施中台中，我个人感受最深的是中台之所以成为中台，能够赋能所有业务，是因为你对行业本身有一个很好的抽象。刚才有客户问我，到底你的中台能不能支撑很多的行业，怎么做到很多行业本身的支撑？其实很难。中台的前提是对业务领域本身的抽象，基于业务领域的抽象我们才能够形成骨干中台，基于业务领域才能在上面长一些微应用，来满足企业个性化的需求。所以我们建一个中台的时候，对于你业务领域的抽象是极为关键的。比如说我们把新零售的场景领域，从做零售，到店铺，到商品，到交易，到支付，到会员的积分，到最后的物流仓储，到交易，以及在里面有很多角色的关系，有用户，有商户，有合作伙伴，有操作人员，和客户互动的时候还有非常多的环节。假使你没有对业务领域进行很好的抽象来做中台，那是不可能的。只有你抽象好了你的业务领域，基于这个场景，你可以做微商，可以做B2B电商，也可以做B2C电商，也可以做门店里面的触摸屏的导购，可以做内容电商。但是做所有的这些业务领域的创新的前提是你一定要有一个很好的业务的抽象能力，把你那个领域的模型抽象出来。比如说我们做不同的行业，你要去做农业，你需要对从养殖的所有基因、饲料、供应链的流程等等，基于你这个行业再抽象出来，才有可能真正的支撑你这个业务领域本身的创新。这是我一个非常深的体会，当我们在做一个数字化转型的时候，不是简简单单有几个微服务就好了，而是要对你本身的业务领域有很好的抽象，这样才能支撑业务的快速变化。
这是我们在各种项目里面积累下来的对于模型本身的理解，比如说对于新零售的场景，我们可以支撑从营销的活动到销售，到物流供应链本身的交付，以及上面还有分销，包括我们跟客户整体互动的管理。有了这一块，新零售涉及到的从厂出发到物流环节，到线上线下分销，经过门店，以及用户本身在整个环节里面从营销到互动的所有都涵盖了。基于这个，就可以满足不同行业的创新。
业务领域的抽象还不够，还需要对每一个业务领域里面的子领域有很好的抽象。比如说简单的会员，就碰到了无数的场景，有些需要手机号码注册完了之后就不能注册了。有些是要求在你的会员体系里面，在你的门店里面注册完了，还能在其他门店里面注册。假使我们没有对于会员本身的抽象，去谈做多业态，支撑不同的业务领域都是非常难的。你做了很多的微服务的后果，就是每一次新来的应用都要大量的改。所以数字化转型的核心是对你的业务领域，以及对你的子系统有非常好的抽象。只有有了非常好的抽象，才在做业务的时候有可能。
有了电商领域的平台后，想做互动大屏，想做数字货架等等，所有的创新都可以在一两个星期内完成。比如说我要做一个电子货架，不外乎是把我的产品都上架，把我的交易所有流程都弄上来，下单交易。有了平台和对于业务领域的足够抽象以后，就可以很快的做各种行业的单一创新，这就是中台所带来的好处。
关于数据我想提两点：
第一点，为什么传统的大数据这么难？我自己总结了几个原因：一是负责好的数据质量，你的数据都是从无数个系统拿回来的，他有多少个表，他的数据怎么关联，你要花半年的时间才有可能把数据治理好，这是其一。第二，有数据拿过来了，也只能做一个报表分析，因为你的数据是返回不了原来的业务系统，对他形成闭环。你不可能把你的数据结果让ERP改一点东西，他基于你的数据做一个数据闭环。所以你的数据不可能产生太大的价值。我们说现在做数据，要解决这个方法，首先一定是跟新零售中台是孪生的，所有数据都从自己的业务中来，知道所有数据的质量和所有东西的控制，甚至是我要在哪里买点，要采什么数据，都是可能的。所以数据质量非常高。其二，我的数据和业务是内嵌的，也就是说我的商城里面可以做商品的推荐，也可以做千人千面，这是数据可以反馈到业务本身来形成闭环的。这两个是现在在构筑企业内部数据系统非常关键的地方。DI系统我认为是可以跟数据平台分开讨论的，那会涉及到大量的数据治理，只是报表反馈不了。恰恰是整个数字化平台中给我们提供一个机会，从孪生的系统里面提取数据的血液，再反馈到业务，再从业务中反馈回来，形成数据高质量的闭环。只有这样，才有可能把大数据在企业里面真正的落地。
举个例子，从客户把手机，看产品，下单，支付，评价，分享，在所有的环节中都买点，打点，取得了非常高质量的数据。基于这些数据做很多影响业务流程本身的东西。我一直强调的一点是，现在做数据系统一定要是原生的数据，不可能再花一千万、两千万再做数据治理，数据治理太复杂了。对于很多企业来说没有意义，数据治理完以后可能产生很高的价值。所以第一想要的一定是原生的数据，其二一定是跟业务深入绑定的。从买点、取点要业务本身的反馈，最后一定是闭环本身的反馈。也就是说我的业务系统一定是能够利用数据来进行修正，最后才能形成数字化运营的框架，才有可能从刚才的业务数字化到现在的数据业务化，形成一个闭环。从我的角度来看，现在我们再建设数据平台的时候，要更加多的从业务中台孪生的角度来思考数据平台的建立。
我跟很多客户谈的时候，对于他们来说，数据平台还是有点门槛的。一定要把API怎么用，怎么在上面开发，高速的开发人员，怎么维护合作伙伴，第三方应用怎么管，这也是面临的非常大的问题。很简单，API有一些快速上手的东西，怎么接入这些应用，如果这些没有，我们的中台再强大，搭起来也没有内在的灵魂和生命力。这是我所想强调的，我们的数字化平台的建设只是第一步，大量的工作还在运营。
从我个人的经验来看，数字化平台如何在企业里面落地，可以有两个切入路径：
第一个路径是从电商切入。因为很多企业的电商扛不了太多，现在的线上线下，渠道要求打通，大量的业务上的压力，是可以先从这个切入点把整个中台搭建起来的。再基于这个电商，往供应链和自己的业务，以及行业本身的东西来破。我认为这是目前相对比较好的切入点。
第二个切入点是会员。很多客户不一定有线上直接面向C端交易的业务，这个时候怎么建立起泛会员的体系，基于这个体系对客户做精准画像，做促销，做营销，做会员本身的运营，这个也是很多企业所面临的困境。基于这个场景，可以把会员管理，营销管理，大数据，会员标签，整个数字化平台搭起来。再基于这个业务延伸，可以把电商、分销商等等连接起来。
这就是我体会到的数字化转型中的两个切入点。简单介绍到这里，谢谢大家。
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