数据中台行业现状以及供需分析-开篇

数据中台供需情况前言

关于数据中台价值，目前是众说纷纭，褒贬不一，毁誉参半。在这里我们就不去过多的讨论它的价值，存在即合理：不是对每个公司都适用，但是确实在帮助很多企业降本增效以及孵化一些新的业务。

这里想写写关于这个行业的现状，目前存在的供需关系以及可能的机会。

数据中台需求方

整体而言，对数据中台的需求者大致分如下几类：

• 大型互联网公司：BAT、TMD等等。这些公司除了积极推动数据中台满足自身业务需求外，也会尽可能标准化其数据中台平台组件以及方法论，从而更好的对外输出。这块以阿里、腾讯尤其活跃，其他公司也在想办法跟进。
• 大型传统企业：各大房企、车企、零售行业、家具行业、服饰行业等等行业巨头。这些企业这两年积极的拥抱数据中台，主要还是传统行业竞争白热化、利润空间越来越小，降本增效变成了迫切要解决的事情，而企业数字化转型给了它们机会和希望。受限于行业本身，它们缺少如下的能力：
  
  
  • 缺少数据化的思维能力；
  • 缺少互联网成熟的数仓、数据分析构建能力；
  • 缺少数仓、数据分析优秀人才以及快速构建能力；
  • 缺少有人具备数据化转型战略思维、理解传统行业、高效跨部门沟通帮忙他们项目制的方式帮助他们推动这个事情。
    
    
• 政央企：政央企这些年明显发现走在了数字化转型试验的前列，上云、数字化转型非常活跃的群体中都有政央企的背影。它们总体而言涉及如下几类需求：
  
  
  • BI可视化 + 大屏；
  • 智慧城市、智慧园区、智慧医疗：这块一般涉及的项目非常大，不仅涉及安防、园区管理工具、数据中台平台、ERP等等，一般需要一整套的解决方案，需要集成多家公司的解决方案才能Work；
  • 其他惠民工程；
    
    
• 各种中小型互联网、中小型传统企业、科研单位：这个群体数量其实还是蛮大的，虽然它们很难支付大几百万的费用，但是需求很强烈。主要体现在：
  
  
  • 对创新型项目的渴求，希望能够孵化一定的创新型项目；
  • 对新鲜事物的好奇以及探索的欲望；
  • 跟风；
  • 对于科研单位，有科研的需要。对于这类群体，之前深入了解到，他们对数据中台平台、数据挖掘这些的需求还是蛮强烈的，而且是有一定的付费能力的。这类群体主要是高校，也有些政府类科研项目。
    
    

数据中台提供方

对于数据中台的提供方：

• 一线云厂商。比如，阿里云、华为云、腾讯云；
• 数据中台垂直行业服务商（大型云厂商ISV）。这块其实比较细分，简单做个分类吧：
  
  
  • 传统企业数据中台服务商：数澜、袋鼠云、奇点云、云禧等；
  • 政府数据中台服务商；

    [size=1em]当然，他们之间的界限没那么清晰，主要是区分其主要服务的群体，有些数据中台服务商只服务政府企业（大B客户）而且核心优势在于有这块的BD资源。对于服务于传统企业的数据中台服务商，也有稍微区别，比如云禧主要以做项目为主，切数据中台和业务中台。袋鼠云主要切企业上云，奇点云主要切AI + 数据中台、鞋服行业&新零售为主等等。

    
    
• 传统大型ERP公司切入数据中台领域：这些企业由于之前服务很多大B企业，而且已经有多年实施经验以及BD资源，附带去做数据中台技术落地的事情，但是技术很多是依靠跟其他公司合作。
• 其他有部分渠道、能触达到客户的个人&中小企业主；这类人不在少数，很多确实依靠个人，能够触达到很多需要数据中台的客户。有企业资源，但是缺少方法论、技术研发能力、实施能力。

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供应方一些不为认知的现状大型云厂商

大型云厂商由于品牌的确立、渠道的打通，使得其能够低成本吸引超大型、大型传统企业的订单。一般这样的订单都是在千万以上级别的，这样的企业更多的是需要私有化部署的（SAAS化这里我们就不提及，因为国内环境，使得大型公司对数据敏感成本非常高，一般都不会考虑SAAS化）。

但是随着这两年订单的增多以及实施成本的提高（大公司的技术很贵的、外包也不便宜），这些公司都变得精明了，换成了众包的方式。中间赚差价（具体比例和金额这里就不透露），直接把单子仍给了合作服务商去实施和落地。这些公司本质上就是通过IP变现赚钱，而且赚得盆满钵满。

但是由于大型云厂商只对中大型订单感兴趣，这里说明下：大型（千万以上级别）、中性（大几百万级别）。再小的订单cover不住成本，大家都没钱赚。因为订单众包的方式，首先得保证合作服务商（ISV）有钱赚，否则没人陪你玩，但是大型云厂商又在中间抽取不少的佣金，使得订单一定是中大型大家才都有钱赚。

总结一下：大型云厂商受限于中大型客户的数量。

大型云厂商（ISV）

ISV是一个蛮悲剧的存在，由于种种原因使得他们都很痛苦：

• 没有门槛：理论上就是技术外包的事情；
• 没有壁垒：没有独家代理，大型云厂商也不会刻意扶持某一家，而是想办法平衡各家的实力；
• 劳动密集型、技术投入成本高：这个跟传统制造企业没本质区别，只是把技术换成了机器而已，但是成本并不一定低。由于毛利低，必须养足够多的技术才可能赚到可观的钱；但是风险极高，上游订单不稳定。
• 转型难：推自己的私有云项目看起来很有前途，比如大型云厂商一套方案几千万，我百来万是不是可以了，但是实施起来困难重重。受限于技术、销售、售前等等环节，而且BD成本极高。
  
  

而他们想要赚钱，就得想办法做到：

• 提高效率，就像富士康一样提高整个流水线的效率才有钱赚；
• 想办法跟更多的云厂商合作，想办法让所有人员蛮负荷运转；
• 想办法把客户的数据留在自己手上，这个是他们唯一赚大钱的希望。即使不触碰客户数据，有这样的可能，至少能够提升估值，另外还可以有无数故事可讲。
  
  

总结一下：ISV受限于没有门槛、本身是劳动密集型的生意，需要想办法提高效率，让组织高效运转才有钱赚。

传统大型ERP公司

这类公司反而是生命力比较顽强的，因为有主营业务做支撑。虽然也面临着做数据中台的公司的可能的冲击，但目前来看关系不大。

数据中台的上游是业务中台，数据中台是根基。但是目前大家根基都不稳，所以也不存在被颠覆的情况，但是依然有这样的风险。

传统ERP公司受限于如下几点：

• 缺少数据中台方法论；
• 缺少大数据方面人才（不要低估这一点）；
• 缺少实施能力；
  
  

导致他们很难承接这块的业务，所以他们一般会跟大型云厂商ISV合作，一起去落地。但是这块也受到制约，受限于ISV本身的技术水平以及发展状况。

总结一下：传统大型ERP公司介入数据中台公司，还是有不少挑战，面临诸多问题。

有资源中小企业或个人

这类人搞不定整个的事情，因为数据中台太大了。他需要：

• 搞定老板；
• 搞定技术；
• 协调单个或多个业务线各职能角色；
• 中台技术构建能力；
• 实施能力；
• 方法论
  总结一下：中小企业主或个人凭自己之力很难搞定中台。
  
  

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如何破局？

试想如下几个问题：

• 云厂商可否去掉对ISV的依赖？
• 云厂商ISV可否不养那么多技术，通过其他方式来解决现状？
• 云厂商ISV如果BD能力更强或者整合社会资源，是否收入就更稳健了？
• 个人如果拥有很强的BD能力、技术能力（中台相关）、实施能力、方法论，可否参与其中？
  
  

以下是一些显而易见的：

• 云厂商和ISV很痛苦，因为技术是成本中心在他未高效投入到项目开发过程中时。（技术是成本中心）
• 云厂商ISV很难BD到客户，除了品牌影响力之外，另一个受限因素是：很多BD没有接触过数据中台，无法很好的给客户传达有效价值点，很难说服客户买单。（缺少培训）
• 云厂商ISV技术、实施普遍效率低下，主要是由于技术水平都不高（外包公司或者是中小公司，很难吸引到人才）。另外就是跟老板很难站到一起，根据我的观察，往往是对立的，为啥对立辩证的去看待就会发现原因。（外包机制，员工水平欠缺，跟老板是处于对立面的，效率低下）
  
  

如何破局：

• 成立虚拟公司机制，让数据中台领域强BD跟公司一起合作共赢。（销售众包）
• 底层技术构建适用开源组件（具体组件列表看我其他系列文章），需要定制的寻找这块的人帮忙定制。（技术众包）
• 实施这块，主要分三个大的环节，售前、数仓、数据分析。目前数仓要求熟悉阿里DataWorks平台，考ACP证书。其实这块的能力也是可以量化的，也是可以培训的，也是可以众包的。（实施众包）
• 数仓、数据分析也是可以众包的，要求能够熟悉主流平台，考指定证书。（数仓、数据分析众包）
• 那云厂商核心在哪儿？在IP，可以不担心被架空。
• ISV核心在哪里？在行业经验，以及项目管理能力。这块是核心，而且越到后面能力会越强，越高效。
  
  

未来重点：
未来想办法为这个行业做点力所能及的事情，初步想搭建一个圈子，把这个领域的人汇集起来，包括：

• 数据中台BD
• 实施人员
• 数仓
• 分析师
• 行业架构师
• 底层技术
• 公司老板（CIO、CEO、CTO）
  
  

作者：忘书NG
来源：起点大数据中台