滴普科技董事长兼CEO赵杰辉：滴普科技的数据智能实践丨WISE2021企业服务生态峰会
2021年9月2日，36氪“WISE2021企业服务生态峰会”在上海新发展亚太JW万豪酒店举办，在峰会现场，数十位企服行业大咖、投资机构代表们将围绕“企服新浪潮”，共同寻找中国企业的成长新动力，以及中国企服市场的未来趋势与挑战。
当前中国经济进入转型关键期，中国企业固有的发展模式正在发生转变，降本增效正在成为几乎所有企业的共同选择。企业服务也由此成为了中国商业市场上炙手可热的新赛道，国际巨头、科技企业与企服新势力们纷纷瞄准企业市场，力图在这里寻找第二增长曲线。
在WISE2021企业服务生态峰会上，滴普科技董事长兼CEO赵杰辉以“滴普科技的数据智能实践”为主题发表演讲，赵杰辉表示：未来，一切业务都是智能的，智能都是基于先进的数据技术。滴普科技以领先的数据智能技术，探索新一代云原生架构的PB级流批一体多模实时数据处理平台，逐步替代Hadoop技术体系，并结合AI技术，大幅度降低了企业数据应用的使用门槛，迈入核心技术和场景创新的新阶段。
滴普科技董事长兼CEO赵杰辉
以下为嘉宾演讲实录，经36氪编辑整理：
大家好，我是滴普科技赵杰辉。滴普科技成立已有三年，最近刚刚完成1亿美金B轮融资。不同于以垂直行业应用平台，滴普科技核心围绕着数据技术本身，以及基于数据做智能体系的建设。
数字化带来根本性的变革
1、数字化内核：用新一代技术组织企业数据
提起数字化，最早要追溯到2014年由Gartner提出的数字化概念，后经过外部各种助力，众多概念层出不穷。如今行业内基本上达成一个共识，即中台等概念不能完全代表数字化。经过六七年迭代，整个行业对于企业数字化开始回归到理智的状态。行业开始真正理解数字化的内核，即用新一代的数据技术把整个企业的数据体系组织起来。
经过三年的实践，滴普科技发现行业内发生了两大重要变化：
第一，数据的多样性和数据量的增长，使Hadoop技术被替代
以往提到数字化离不开Hadoop技术，但随着数据源的多样化，结构化数据正在向生产过程、物联网等多模数据转变，物联网的普及使数据量大幅增长，这些变化导致Hadoop技术正在被新一代技术演进替代。
数字化的应用场景越来越广泛
过去，数字化主要应用在营销场景，但从滴普科技的服务案例中看到，由于行业对实时性计算和增强计算的攀升，应用场景慢慢覆盖到供应链和生产过程中去，场景变得越来越广泛。
2、数字应用发生三大变化
在新一代技术演进替代的基础上，滴普科技发现企业对数据应用的需求也发生了巨变，正逐渐从面向管理层的报表下沉到一线业务人员的多维度数据分析。
2.1 从管理层下沉到一线业务人员
以某时尚鞋服品牌和零售集团为例，在滴普科技服务的过程中，客户提出一个核心的问题：当企业的数据平台建好以后，能否将面向管理层的报表下沉到一线的店员、工人，将管理层对于数据决策的需求支撑下沉到一线，这对数据技术的要求变化是非常大的。
此外，滴普最深刻的感受是，会员体系对企业来说已经不是最重要的数字化转型首选，对企业来说，数字化的核心是把全局数据做到实时增量同步、实时计算，并基于实时计算数据结果完成整个商品体系智能配、补、调货，这对商业流通类客户来说才是最重要的。
2.2 从传统固定报表到多维度探索式分析
以前的门店主要以固定报表为主，现在企业的需求则转变成某个门店内多种款式鞋类长时间的数据对比，定制化报表需求逐渐增多。
在滴普服务的客户中，类似上述的多维度探索式分析变得越来越多。这种探索式分析在Gartner被定义为ABI，又叫探索式BI，探索式分析的需求背后，展现出对数据的极高要求很高，不可否认的是，探索式BI正在蔓延式增长。
2.3 从营销增长到供应链、生产领域
场景层面，数据应用正在从营销增长趋向供应链、生产等领域。
以某军民大型高科技集团为例，其生产体系平台由滴普科技协助搭建而成。在搭建过程中，一些典型的生产运营数据本身非常复杂，如果运用以前的大数据平台，无法做到多模数据的处理和实时计算，数据应用很难深入到生产环节中，但随着2018年之后技术的发展，现在很容易就能实现了。
滴普科技的核心能力
滴普科技的核心产品，可以分为三层：
第一层，FastData多模实时数仓技术。
这层主要是数据存储和计算，名为FastData多模实时数仓技术产品体系。
如今大多数企业在搭建大数据平台时，大多跟Hadoop技术生态没有联系。而且各类厂商定义的名字不同，滴普科技将其命名为FastData。
FastData的核心关键词是存储计算分离、实时计算、流批一体、湖仓一体。
其定位就是依托最新的技术发展，逐步替代Hadoop架构，围绕存储计算分离架构，多模数据处理和流批一体架构三大核心能力，持续构建新一代数据智能平台。
原先的Hadoop技术平台如需部署,一般需要成熟的团队花费一两周时间去搭建，但Clickhouse（用于联机分析处理的列式数据库管理系统）则在几分钟之内就能完成，更加轻量级易于部署，具有实时性。
以某时尚鞋服品牌和零售集团为例，该企业旗下线下有上万家门店，当每天的销售结束以后，线下的店最晚到十点半才关店，且店里拥有几十个品牌，每个品牌又有很多款式，如何看到各个区域一天的数据分析，对次日的商品销售很重要。
如果使用之前的数据平台，因为数据分散在各个区域，且数据的实时计算能力不强，至少到第二天下午才能看到数据。但换做FastData多模实时数仓技术平台，到第二天早上六点就能完成数据分析，让各个门店的管理人员在上班之前就能看到昨天的经营数据分析。
第二层，是DataFacts数据智能服务技术产品体系。
这一层包含Datasense数据应用平台、DCT数据集成服务、Daas数据智能开发套件三大产品。这一层看上去类似于之前的数据中台，但比数据中台涵盖的范围更大。
Daas数据智能开发套件的主要功能是实现数据资产化，但DCT可以做到不碰触企业内原有的系统，将原来的数据实时增量同步，轻松把数据整合到一起。
Datasense数据应用平台就是把AI技术、NLP 、SQL，加上报表引擎和知识图谱体系，保证将原先大屏内的数据进行提升，让一线的业务人员随时通过自然语义去分析自己关心的数据体系，大幅度降低数据的使用门槛。
第三层，数据智能场景应用。
在前两层技术能力的基础上，滴普科技将强大的技术能力聚焦商业智能、数字城市、数据装备、数据金融四大业务场景中去。通过构建新一代的底层数据平台，将数据平台能力赋能到业务数据智能平台的建设中，以数据驱动业务价值。
三、总结
马斯克曾说过：未来的汽车都是智能的，所有的智能都是基于电动的。延伸到数据智能领域，我认为:未来所有的企业的业务都是智能的，所有企业业务的智能都是基于数据技术的。
回顾数字化本身，随着数据技术日新月异的发展，企业数字化转型的核心就是基于新的数据技术构建新的数据平台，并结合典型的场景和算法能力，让数据智能服务能力真正赋能业务,持续为客户创造价值。
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