8月15日，由阿里雲&雲徙科技聯合主辦的主題為“數字化轉型:新零售升級之道” 阿里雲新零售峰會在廣州舉行，在這場匯聚百位來賓的大會上，雲徙科技CTO李元佳在演講中表示，整個數字化轉型很關注的一點，就是業務的在線和人的連接。雲徙在幫助客戶構建整個中臺或者是數字化平臺的時候，很多業務會交叉在一起，對業務領域的抽象極為關鍵。
大家好，今天我把雲徙進行數字化轉型項目中的一些經驗和想法做一個簡單的分享。
今天看很多演講案例分享的時候，有一個強烈的印象，就是整個數字化轉型很關注的一點，就是業務的在線和人的連接。最核心的點是怎麼把產品和服務搬到線上，讓你的產品服務提供給客戶一個超過預期的體驗，以及通過網絡把你的合作伙伴，把你的員工，甚至是你的產品連接上線。是在整個數字化轉型裡面非常核心的關注的焦點，所以落到平臺上就會有5塊：
第一是關注客戶，怎麼提供給客戶一個良好體驗的客戶體驗平臺。
第二是合作伙伴，怎麼對內把系統通過賦能，對外怎麼通過ATI的把周邊的能力納入到你的數字化平臺中來，形成一個協作的效應。
第三個是IT系統，內部的業務流程以及內部員工的管理。
第四是物聯網 ，怎麼把產品，把資產，把內部物流、供應鏈都搬上線。
這四個象限裡面怎麼通過一個平臺，把四個角色連接上線，中間怎麼賦能？
所以數字化平臺本身在建設的時候，主要是五大塊：第一是客戶體驗平臺，以及生態本身賦能的平臺，還有如何連接自己本身的傳統系統，還有連接物聯網，以及中間可能有決策的平臺。
我認為這個圖是反映了我們做整個數字化轉型裡面做數字化核心，這是非常關鍵的一個東西。當我們提怎麼改善用戶體驗，怎麼給用戶有好的交互的時候，我們需要構建一個什麼系統呢？我們希望有一個多渠道互動和電商的平臺，需要有直接給客戶用的APP，需要有能夠在社交媒體和客戶互動的東西。光有這些還不夠，還需要客戶帶一個手環，或者是跑步，怎麼把客戶的設備連上來。以及怎麼對客戶做一個全面精準的畫像，以及在客戶這邊提供一個API，給外部進行開發。這是我們做用戶領域本身的數字化轉型的時候，如果要給用戶提供一個很好的體驗，這幾塊的功能本身是需要構建的。
合作伙伴這邊主要是API，包括內部的ACR和行業的API，以及自己內部開放API本身的管理，以及我們合作伙伴和供應商本身的分析。這裡主要是怎麼給員工提供一個高效溝通的效率，以及能夠很好的連接供應商。物聯設備主要是包括了企業物聯設備，還有合作伙伴的物聯設備，以及基於分析這邊對物聯設備本身的分析。在構造整個企業數字化平臺的時候，都有非常多的交集。比如說哪個領域都會用到物聯和分析，當我們對終端用戶提供應用能力的時候，並不是單獨的系統就可以提供的。比如說他要從後端的能力到分析，到物聯，到客戶分析，他會貫穿非常多的系統在裡面。所以說我們在幫助客戶構建整個中臺或者是數字化平臺的時候，很多東西都是會交叉在一起的。這就是我們在做整個數字化轉型本身平臺中的大框架。
基於我們的整個判斷，在數字化轉型中，把平臺抽象成了幾層：從底下的iaas，到中間的PaaS，還有Apaas，還有Saas，包括運營等方面的功能。前端從營銷到電商到服務到會員，這是回答怎麼構建用戶體驗平臺。支撐這個的包含業務中臺和數據中臺。包括合作伙伴也會基於業務中臺和數據中臺，通過能力開放的平臺來形成連接外部的生態。對於物聯網和一些其他連接了我們在Paas平臺上的解決。在我們幫客戶實施數字化平臺的時候，建起來是第一步，後面還有大量基於平臺開發以及平臺合作伙伴接進來，基於平臺長很多的應用。在整個數字化平臺實施的過程中，實施完只是走的第一步，後面還有大量的需要運維支撐的。
中臺的支撐體系：賦能開發者、應用全生命週期管理
在實施中臺中，我個人感受最深的是中臺之所以成為中颱，能夠賦能所有業務，是因為你對行業本身有一個很好的抽象。剛才有客戶問我，到底你的中臺能不能支撐很多的行業，怎麼做到很多行業本身的支撐？其實很難。中臺的前提是對業務領域本身的抽象，基於業務領域的抽象我們才能夠形成骨幹中臺，基於業務領域才能在上面長一些微應用，來滿足企業個性化的需求。所以我們建一箇中臺的時候，對於你業務領域的抽象是極為關鍵的。比如說我們把新零售的場景領域，從做零售，到店鋪，到商品，到交易，到支付，到會員的積分，到最後的物流倉儲，到交易，以及在裡面有很多角色的關係，有用戶，有商戶，有合作伙伴，有操作人員，和客戶互動的時候還有非常多的環節。假使你沒有對業務領域進行很好的抽象來做中臺，那是不可能的。只有你抽象好了你的業務領域，基於這個場景，你可以做微商，可以做B2B電商，也可以做B2C電商，也可以做門店裡面的觸摸屏的導購，可以做內容電商。但是做所有的這些業務領域的創新的前提是你一定要有一個很好的業務的抽象能力，把你那個領域的模型抽象出來。比如說我們做不同的行業，你要去做農業，你需要對從養殖的所有基因、飼料、供應鏈的流程等等，基於你這個行業再抽象出來，才有可能真正的支撐你這個業務領域本身的創新。這是我一個非常深的體會，當我們在做一個數字化轉型的時候，不是簡簡單單有幾個微服務就好了，而是要對你本身的業務領域有很好的抽象，這樣才能支撐業務的快速變化。
這是我們在各種項目裡面積累下來的對於模型本身的理解，比如說對於新零售的場景，我們可以支撐從營銷的活動到銷售，到物流供應鏈本身的交付，以及上面還有分銷，包括我們跟客戶整體互動的管理。有了這一塊，新零售涉及到的從廠出發到物流環節，到線上線下分銷，經過門店，以及用戶本身在整個環節裡面從營銷到互動的所有都涵蓋了。基於這個，就可以滿足不同行業的創新。
業務領域的抽象還不夠，還需要對每一個業務領域裡面的子領域有很好的抽象。比如說簡單的會員，就碰到了無數的場景，有些需要手機號碼註冊完了之後就不能註冊了。有些是要求在你的會員體系裡面，在你的門店裡面註冊完了，還能在其他門店裡面註冊。假使我們沒有對於會員本身的抽象，去談做多業態，支撐不同的業務領域都是非常難的。你做了很多的微服務的後果，就是每一次新來的應用都要大量的改。所以數字化轉型的核心是對你的業務領域，以及對你的子系統有非常好的抽象。只有有了非常好的抽象，才在做業務的時候有可能。
有了電商領域的平臺後，想做互動大屏，想做數字貨架等等，所有的創新都可以在一兩個星期內完成。比如說我要做一個電子貨架，不外乎是把我的產品都上架，把我的交易所有流程都弄上來，下單交易。有了平臺和對於業務領域的足夠抽象以後，就可以很快的做各種行業的單一創新，這就是中臺所帶來的好處。
關於數據我想提兩點：
第一點，為什麼傳統的大數據這麼難？我自己總結了幾個原因：一是負責好的數據質量，你的數據都是從無數個系統拿回來的，他有多少個表，他的數據怎麼關聯，你要花半年的時間才有可能把數據治理好，這是其一。第二，有數據拿過來了，也只能做一個報表分析，因為你的數據是返回不了原來的業務系統，對他形成閉環。你不可能把你的數據結果讓ERP改一點東西，他基於你的數據做一個數據閉環。所以你的數據不可能產生太大的價值。我們說現在做數據，要解決這個方法，首先一定是跟新零售中臺是孿生的，所有數據都從自己的業務中來，知道所有數據的質量和所有東西的控制，甚至是我要在哪裡買點，要採什麼數據，都是可能的。所以數據質量非常高。其二，我的數據和業務是內嵌的，也就是說我的商城裡面可以做商品的推薦，也可以做千人千面，這是數據可以反饋到業務本身來形成閉環的。這兩個是現在在構築企業內部數據系統非常關鍵的地方。DI系統我認為是可以跟數據平臺分開討論的，那會涉及到大量的數據治理，只是報表反饋不了。恰恰是整個數字化平臺中給我們提供一個機會，從孿生的系統裡面提取數據的血液，再反饋到業務，再從業務中反饋回來，形成數據高質量的閉環。只有這樣，才有可能把大數據在企業裡面真正的落地。
舉個例子，從客戶把手機，看產品，下單，支付，評價，分享，在所有的環節中都買點，打點，取得了非常高質量的數據。基於這些數據做很多影響業務流程本身的東西。我一直強調的一點是，現在做數據系統一定要是原生的數據，不可能再花一千萬、兩千萬再做數據治理，數據治理太複雜了。對於很多企業來說沒有意義，數據治理完以後可能產生很高的價值。所以第一想要的一定是原生的數據，其二一定是跟業務深入綁定的。從買點、取點要業務本身的反饋，最後一定是閉環本身的反饋。也就是說我的業務系統一定是能夠利用數據來進行修正，最後才能形成數字化運營的框架，才有可能從剛才的業務數字化到現在的數據業務化，形成一個閉環。從我的角度來看，現在我們再建設數據平臺的時候，要更加多的從業務中臺孿生的角度來思考數據平臺的建立。
我跟很多客戶談的時候，對於他們來說，數據平臺還是有點門檻的。一定要把API怎麼用，怎麼在上面開發，高速的開發人員，怎麼維護合作伙伴，第三方應用怎麼管，這也是面臨的非常大的問題。很簡單，API有一些快速上手的東西，怎麼接入這些應用，如果這些沒有，我們的中臺再強大，搭起來也沒有內在的靈魂和生命力。這是我所想強調的，我們的數字化平臺的建設只是第一步，大量的工作還在運營。
從我個人的經驗來看，數字化平臺如何在企業裡面落地，可以有兩個切入路徑：
第一個路徑是從電商切入。因為很多企業的電商扛不了太多，現在的線上線下，渠道要求打通，大量的業務上的壓力，是可以先從這個切入點把整個中臺搭建起來的。再基於這個電商，往供應鏈和自己的業務，以及行業本身的東西來破。我認為這是目前相對比較好的切入點。
第二個切入點是會員。很多客戶不一定有線上直接面向C端交易的業務，這個時候怎麼建立起泛會員的體系，基於這個體系對客戶做精準畫像，做促銷，做營銷，做會員本身的運營，這個也是很多企業所面臨的困境。基於這個場景，可以把會員管理，營銷管理，大數據，會員標籤，整個數字化平臺搭起來。再基於這個業務延伸，可以把電商、分銷商等等連接起來。
這就是我體會到的數字化轉型中的兩個切入點。簡單介紹到這裡，謝謝大家。
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