易观「技术百人」栏目
冯雷专访
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冯雷（Ray Feng）：Pivotal(毕威拓)中国公司常务董事兼研发中心总经理。Pivotal中国成立至今，冯雷主持了近十亿人民币投资的中国运营和研发体系。作为Pivotal全球产品关键领导人，冯雷为Pivotal公司的数字化理念建立及其对应的Cloud Foundry和Greenplum产品提供战略输入。
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经过万物互联、全民创业的热潮后，更新更高级别的风口趋势是什么，是围绕大数据、云计算和人工智能组成的数字化社会建设。而这些曾经专属前沿科学领域的专有名词，开始成为舆论热议的焦点，甚至上升为国家发展的战略方向。人才和技术的聚集，资本的拥趸，数据技术领域的前景可谓一片光明。
而从硅谷回国的Ray（冯雷英文名），可以算是国内最早从事云计算的那批人。2013年, 随着全球Pivotal组建, Ray在中国Greenplum大数据和VMWare的PaaS云的基础上组建了Pivotal中国研发中心。
大数据技术应用创新，中国更领先
从第一台计算机ENIAC的诞生，到万维网的商业化应用，在技术设施方面，美国的企业确实具有很长的积累和历史沉淀，国内企业和他们依然还存在差距。但在云计算、大数据以及人工智能的应用层面上，国内的企业更具有创造力。Ray认为，在各种具体场景的应用中，中国其实已经超过了诸如美国这样互联网发展领先的国家。特别是近几年移动互联网在国内高速发展，几百万个移动应用遍及生活和工作的各个场景。所以，中国和美国应该算是各有千秋，美国的优势体现在基础设施上，而中国更多是集中在应用创新方面。
Ray介绍到，在大数据应用方面，Pivotal的Greenplum数据库肯定是一款优秀的产品，在国内也有一些同行做的很好的研发项目，比如apache kylin、tidb、apache hawq等，BAT等国内云服务商也通过在云上提供一些开源项目来为客户更好的提供服务。同样，易观方舟也是一款不错的数据分析产品，易观的优势是多年行业分析经验，结合具体的业务场景和技术积累，为客户提供数据分析工具和服务。
打个比方，不计其数的移动应用就像“前台”，Pivotal的Greenplum就是“后台”的存在，两者要连通其实还缺少一个中台的角色。Ray认为，易观方舟就是很好地衔接前台和后台的产品，结合具体的行业业务场景，在定向的企业服务中扮演“数据中台”的角色，是企业数字化转型的贴身教练。
数字化转型，首先要注入数据文化意识
提到数字化，不得不再次介绍下Ray。作为Pivotal全球产品关键领导人,Ray为Pivotal公司的数字化理念建立和对应的软件产品提供战略输入。这几年，Ray和他的伙伴也接连撰写了几本数字化转型实践的书籍，从宏观规划到解决方案等进行了详细解读。
今天中国越来越多的企业开始进行数字化探索，无论是互联网头部企业还是中小创业公司，甚至是传统的制造业甚至农业。但就目前的情况来看，各类型企业数字化的实践程度不一。总体而言，可以大致分为新兴和传统企业两类：
新兴企业，一开始什么都没有，仅仅一款App，它本身就是数字化的呈现。比如打车软件，一方衔接司机，一方衔接乘客，虽然自身不提供实质可见的东西，但他们今天依然活得很好，这就给那些传统企业造成很大威胁。
传统的汽车制造商福特，他们以具体的物理产品为业务核心。这家百年老店生意做了很多年，一直都是产品视角，是从汽车的角度思考问题。如何生产一辆汽车？如何交付给用户？如何通过4S店给用户提供维修和保养？这些过程当中产生的大量数据其实并没有被很好地记录下来。另一方面，以汽车为核心还可以通过数字化拓展车主服务业务。有人在买车之前有车贷的需求，App上有车贷入口；汽车行驶过程当中的增值服务需求也很多样，比如网上预约停车位可以提前锁定车位；另外还有汽车本身包养，现在4S店维护并不见得让用户放心。
传统企业数字化面临的主要问题是数据采集和数据业务的拓展。对于新兴的创业公司而言，他们从一开始就是这样做的，传统企业有自己的核心业务，并且已经产生了很大的经济收益，所以在开展新业务的时候，必然会遇到思想和经济利益上的阻力，这是由它们各自的文化基因决定的。
对于传统企业来说，在战略制订和实施方面也会产生一些问题。企业革新的动力不足，对数字化的理解不足，期望值也相对较低。传统汽车厂商，投5千万美元做汽车数字战略，会顾虑投多还是投少了。投入5千万以后，传统企业不像互联网公司懂得持续迭代，如果在一年内没有见到一定的现金流成效，就会怀疑数字化战略的可靠性。传统企业做数字化转型，成了一个反复摇摆一个过程。
但对于互联网企业来说，比如打车软件，他们是没有退路的，亏多少钱都要继续做，因为公司就是数字化身体，本身业务就是基于数字化运营的。数字化基因的缺乏，在传统企业的管理中很常见，传统企业面临新兴机遇的自我转型，其实一直都是一个难题，从文化、技能和基因等多个方面，和新兴的互联网企业是先天条件不同。
站在行业中台的肩膀，让数字化进程更快些
数字化还要结合用户和具体行业特性。如何进行用户行为分析？自己的产品如何才能更匹配市场需求？制造业和零售业就完全不同，各行业的数字化实践中，其实还需要行业性的数据中台，要有行业性的数据、技术和经验的沉淀。易观很好地扮演了这样一个角色，在金融、零售、教育等多个领域有多年的行业分析经验。成为行业性数据中台的易观，也同时帮助Pivotal数字化实践方法论落地。Ray谈到，虽然Pivotal和易观共通的是面向企业的数字化服务，但具体在产品和服务上又是相互补充相互促进的。
对于数字化转型企业，易观方舟可以将方法论落地到具体的数字化实践上。方舟帮助企业离用户最终目标更近一点。比如做互联网营销，会涉及很多知识，用户点击行为的数据沉淀和分析，这是每一家做互联网营销公司都需要的。易观方舟做了件好事，就是将技术沉淀下来，通过与大数据衔接，提供数据验证过的决策支持，这种文化就可以很好很快地加速营销企业转型。
很多企业在做用户数字化实践过程中，其实是有很多行业共享知识的，并不需要每个企业自己去开发，完全可以找一个行业性的数据中台，去完成基于用户行为的数据采集和分析。并不用投入大量的人力和资金，只需要和易观方舟对接以后，开发应用就是非常快的事情。
企业数字化能够达到的一个很好的目标，就是可以更好地了解用户。了解了用户，就知道如何设计什么样的产品来满足这些用户，他们对于什么样的功能满意与否，这些对于所有企业来说也都是非常需要的。
如何通过用户使用过程中的数据帮助企业开发和优化产品？怎么样更好围绕这些数据产生精准用户画像和偏好分析？其实，这就是很需要易观方舟这样的数据分析工具。比如某航空公司开发一款应用，App产生相关数据，用户访问最多的模块是什么？每个模块的反应速度如何？用户在哪个环节上花得时间最多？App用户订机票的流程又是什么样的？其实这些都是行业共通的，易观方舟有针对具体行业的解决方案，这就极大节省了企业开发的时间和资金成本。所以Ray认为，易观方舟的行业性数据中台角色定位很准。
企业数字化过程中，数据采集、存储是前置条件。易观方舟也有了自主研发的易观秒算，支持实现数据处理秒级响应。目前，在大数据领域有这样一种理念，即企业对数据实时性要求越来越高，去ETL化已成为趋势。对于大数据的处理规模和运算速度，Ray肯定了易观方舟在服务企业客户方面的努力。
在数字化转型过程中，对于很多传统企业或者初级阶段的互联网公司来说，要实现数字化，首先要做的就是数据的收集和存储。进一步，就是数据处理和分析的部分，涉及到企业的管理流程、运营情况等。数字化的阶段性上升，就是进入数据驱动的部分，这部分也叫“数据智能”的商业应用，就是通过数据分析为商业决策提供依据。要做到数据实时分析，实现快速响应，结果呈现达到秒级速度，这就对数据处理和分析工具的引擎速度要求很高。
像之前易观的千帆和万像也接入了Pivotal的Greenplum，实现了数据查询的及时性需求。今天，易观方舟也自主研发了秒算引擎，结合特定的行业场景，特别是在用户行为分析层面做了很大的优化和改进，实现秒级响应和及时反馈。其实没有一种技术能够适应所有场景，易观方舟的优势，在于对行业的深度结合，针对具体行业场景进行算法优化，实现速度大提升。
免费的方舟Argo，零门槛进入数据分析
数字化转型非常难的现实是，用投入产出这样的传统思维方式来测量其实有点强人所难。数字化转型的周期比较长，很多企业很容易中途放弃。但越来越多像易观方舟这样的数据中台，能够帮助企业在一两个月内看到产出结果，而无需企业自己花费大量的人力和资金去研发技术。企业将自己的数据导入方舟，方舟以很快的速度产出数据分析结果，企业就可以判定哪些东西有价值，哪些在浪费资源，极大缩短了投入产出的实验成本。第二，就是缩短了试验周期，对企业来说，及时止损和提前投入。另外，也提高了投入产出。所以，易观方舟这样的数据分析工具，极大地提升了企业数字化转型的成功机率，而且这种成功性还非常高。
但是对很多企业来说，企业服务工具产品的支出成本还是相对较大的，不是拍脑袋就可以立马决定的事情。如何把这件事从小做起，让用户先感受到那个Aha Moment（也叫“啊哈时刻”，就是用户第一次get到你产品价值的时刻）之后，在有了规模化的服务需求之后，再决定是否购买更高级的商业版本。
Ray非常认同易观推出的方舟Argo版本，Argo作为一款可私有化部署的免费开源数据分析工具，满足了很多产品、技术、运营和分析师进行数据分析的基本需求。
开源的好处就是能够根据用户自身业务场景进行自适应，同时创造集结成更丰富的用户社群。另外，Argo社区的建立也是非常有意义的。有共同需求的用户聚集在一起，共同学习支持关于结合业务的产品技术讨论。其实，一款产品好不好，只有传递到用户手里使用起来才能发挥价值。Argo社区的意义，对用户而言，能够及时找到产品学习和更快解决问题的专门途径，社区支持成为用户服务的良好互动空间，营造出用户间知识互动的良好氛围。
每个领域都有他的大拿，不管你拿手的是人工智能、数据智能还是精准营销、数据分析，每一项我们所看到的时代变迁都离不开技术从业者的倾力奉献。
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