对外输出字节跳动数据能力技术。
作者 | 周晓莉编辑 | 赵健
上线两年，云市场全面进入一年后，作为字节跳动六大业务部门之一的火山引擎，其产品系列再次更新。
9月2日，火山引擎数据智能技术峰会在杭州举行。会上，火山引擎发布了新一代企业级数据产品-数智平台VeDI，这是一个包含SaaS工具与PaaS全系列云数据产品包括数据引擎、数据建设和管理、数据分析应用和解决方案的全链接数据能力。
据火山引擎总裁谭待介绍，VeDI的名字中，Ve（volcengine）代表火山发动机的产品将使用V”冠名；而DI就是“Data Intelligence”，即数据智能。
数据智能并不是一个新概念，无论是过去三年的数据平台，还是今年云制造商推出的相关产品，如阿里巴巴的新品牌战略，腾讯云的大数据产品矩阵，都在谈论类似的产品和概念。
VeDI它沉淀了字节跳动9年来的数据能力。作为一家可能是整个互联网领域最擅长数据驱动的公司，字节跳动将其数据驱动实践作为内部验证的整体能力输出的特点是什么？
带着这样的问题，「甲子光年」采访了火山引擎总裁谭待，梳理火山引擎数据智能产品VeDI定位与布局。
云计算从产品和技术的角度分为IaaS、PaaS与SaaS三个层面。
绝大多数云制造商从IaaS基于产品性能、规格参数、使用量和使用时间定价，提供最基本的计算、网络、存储等能力。云厂商间的IaaS产品矩阵与主要产品功能相似性高，产品同质化严重。
在过去的两年里，该行业的一个明显变化是，云制造商开始积极向上扩张，增加对毛利润的投资PaaS及SaaS微软智能云、谷歌云等产品Workspace套件、国内阿里云钉一体化等。
相比之下，火山发动机从一开始就反其道而行之，选择了不同的路线:自上而下SaaS及PaaS相关产品，然后逐步补充IaaS能力。
2020年6月火山引擎官网正式上线时，陆续推出了一些SaaS产品，比如A/B测试、个性化推荐、滤镜特效等。去年12月2日，火山发动机正式发布了云基础、视频和内容分发、数据平台、开发平台、人工智能等五类云产品，共78项服务IaaS、PaaS、SaaS层。
这次推出的数智平台VeDI，就是SaaS与PaaS整合升级产品。
VeDI的PaaS解决大规模数据的计算、存储和处理问题，主要包括分析引擎和数据研发和处理。例如，如何快速、稳定、省地处理一系列数据集成、开发、运维和处理方案，包括数据湖、数据仓库、数据处理工具等。
在PaaS层解决数据建设后，VeDI的SaaS层将解决数据如何在应用场景中使用和发挥价值的问题。
这包含了数据应用的各个环节，比如营销领域的客户数据平台VeCDP；私域营销策划有智能增长营销平台GMP；运营商做数据分析，智能数据洞察DataWind；需要采集和分析多端数据DataFinder；要做A/B测试就是DataTester。
此外，此次发布的产品将更加现场化，不仅针对互联网场景，还针对汽车、金融、消费等行业。例如，在DataFinder4.0中预设了不同行业的核心场景模板。这些模板来自内外客户的数据分析经验，如火山引擎服务抖音和今日头条。客户可以根据行业选择分析场景，一键生成数据看板，使数据驱动更大程度地融入业务。
火山引擎总裁谭告诉我「甲子光年」，这次发布的产品VeDI它本身就是一个产品家族，是一个端到端解决方案，涵盖数据存储、处理、分析和应用程序。
火山引擎的VeDI，字节跳动的技术实践可分为四个阶段。
第一阶段是字节跳动创业初期，产品本身不多，数据层相对简单DAU、长度等数据。但当时我做了一件非常重要的事情——A/B许多字节跳动的产品名称，如今日头条、抖音，都是基于A/B测试而来。
第二阶段是2015年~2017年是基础设施建设阶段。当时，字节跳动解决了最重要的问题A/B但是随着数据的增加，A/B虽然测试可以比谁好谁坏，但原因无法分析。因此，字节跳动将场景与分析工具和数据埋点相结合。
2018年第三阶段~2019年，是平台建设阶段。随着越来越多的业务，APP越来越多，产生了大量的产品需求。如果你仍然像以前一样做一件事，就很难实现规模。此时，您需要以平台的形式进行承担。现阶段的数据湖、数据仓库、分析工具等都是平台化的。
2020年后来到第四阶段，属于to B输出阶段或商业化阶段。这个阶段一直延续至今，形成了现在火山引擎VeDI一整套系统。
谭待说，每种产品从内到外都需要一个抛光过程，两年后to B实践中，火山发动机积累了完整的行业Know-How，迎来了合适的发布机会。由于行业应用需要更多的端到端方案，火山引擎将其放在一起，使产品之间可以相互调用，通过整体VeDI推出方式。
今年7月，火山引擎向外界展示了云增长的总体概念，分为体验创新、数据驱动和敏捷迭代三个要素。而VeDI作为数据驱动的载体，产品正好呼应了7月份火山发动机发布的增长三要素的重要内容。
字节跳动在增长方面一直有着独特的经验，外界不禁好奇如何实现这种高增长。
字节跳动数据平台负责人罗旋在新闻发布会上阐述了他对增长的理解：文化（数据驱动）、工具（敏捷易用）和组织（中间平台） BP）。其中，数据驱动的科学决策是字节跳动的文化基因；工具是指与产品相匹配，使文化着陆，即数据产品应敏捷易用，使业务更好地使用数据。
从2018年开始，字节跳动在数智平台的第三阶段开发了一系列平台化数据产品。但平台的一个缺点是会慢慢脱离业务，如何保证平台发展与业务发展的一致性至关重要。
谭宇说，它不仅可以集中建设和规划，还可以解决与业务保持一致的问题。此时，有必要分层。有些人沉淀，有些人深入业务线服务，成为中台 BP”模式。
如果没有中台层，每个人都会重复建设，数据无法打开；如果没有，BP层，离业务需求越来越远，不知道业务的真正痛点。因此，字节跳动数据团队认为中台 BP模式是最好的方式。
基于此，字节跳动设计了数据BP模式，数据团队中的一些人做中间平台，一些人在BP业务线。通过将BP深化业务模式，为业务提供更适合自身发展的数据解决方案。
经过充分的内部验证，火山发动机也在思考是否可以将这种模式对外。
在此之前，火山发动机试图直接使用A/B测试产品对外，也被很多人认可这个理念，但有一部分人用不起来，因为他们既不知道哪些场景可以做A/B测试，也不清楚A/B测试结果出来后应该如何解释，需要咨询服务。
基于此，咨询服务应运而生，即字节跳动对内BP模式。
因此，火山引擎这次将数据BP服务成为外部产品，让中台 BP模式不仅可以在内部使用，也可以在外部使用。目前，火山引擎的客户，如获得和华泰证券，正在使用中台 BP这种模式使他们的许多内部工具得到普及。
谭待告诉「甲子光年」，“中台 BP模式最大的优势在于内外统一。除了提取最好的内部产品和技术能力外，内部体验以咨询模式输出，如用户增长UG咨询，数据BP经验输出在数据使用和施工过程中。
谭宇说，这样做有几个好处：第一，它可以帮助业务更好地使用工具和平台；第二，在这样做的过程中，有一定的定制权；第三，数据带到平台层后，平台和业务可以保持共同增长，不会脱节。
做to B在复杂的场景下，业务往往需要针对用户的实际痛点提供个性化的解决方案。当业务场景足够复杂，业务形式不同时，完全通用的产品不足以更接近业务场景。此时，数据BP能够根据业务的不同特点，灵活结合数据中心的产品技术能力，进行深度协调，解决更具体的业务问题。
因此，有别于常被互联网企业提及的“中台”概念，火山引擎此次推出的数智平台VeDI，它不仅包括智能技术，还包括字节跳动的智能体验沉淀，面向业务价值的沉淀方法，简化工具，提高效率。
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目前，火山发动机已经建立了一个主要的行业类别，并推出了细分场景数据智能解决方案，包括大型消费行业、金融行业、汽车行业和泛互联网行业将逐步扩大细分类别。
为何选择这些行业？谭待认为，这些行业的共同特点是终端用户众多，即广义上to C行业。
例如，如果B2B只有100个客户可能不需要数字化来满足个性化需求。相反，如果他们为数百万用户服务，他们必须需要数字化。
优先考虑这类行业，因为数据驱动可以发挥更大的价值，无论是对消费者的洞察力、供销匹配、供应链应链转型和内部运营商的货场匹配更有意义。
例如，在数据智能技术峰会上，火山发动机发布了汽车数字营销白皮书，提出了新的数字营销范式57，通过评分表，帮助汽车企业明确定位当前企业数字营销能力阶段，结合自己的品牌定位明确目标，根据火山发动机数字智能平台能力的需要，创造自己的数字生态。
数据驱动概念背后的火山引擎数据智能平台是企业服务发展的重要趋势。
在过去的三年里，数据中台已经成为业内的热门赛道，无论是先后成立的创业公司，还是互联网大厂都在建设数据中台。云制造商也经常采取行动。不久前，阿里巴巴成立了数字智能品牌战略家，腾讯云也在最近的首届大数据峰会上推出了大数据产品矩阵。
相比之下，火山引擎数智平台VeDI在时间点上，推出并不早，此时入局的机会是什么？
首先，从用户的角度来看，虽然火山引擎是中国最年轻的云，但它的数字智能平台不是小白色，而是一套已经在字节跳动内部业务中证明的产品矩阵。对客户来说，数字化转型的迫切需求使他们更倾向于成熟的解决方案，试错成本更低。
例如，在火山引擎数智平台下A/B在今日头条、抖音等产品的验证下，测试也是字节跳动最好的领域。当新业务出现时，数智平台也可以快速访问。
随着字节跳动量的快速增长，确保所有终端用户都有实时一致的体验非常重要，这需要火山引擎数字智能平台有更稳定的底层架构能力来支持。
火山引擎整体数据产品的特点可以用两个词来概括，敏捷易用。
敏捷性更快，更灵活。包括采集加工和消费分析，火山引擎可以加快数据的各个环节。例如，实现数据的实时写入和实时分析，10亿级数据的数百万级查询亚秒响应，实时数字仓库可以让现场卖家通过数据反馈及时调整策略；灵活性反映在火山引擎的数据处理模式和使用灵活性上，使一线学生自助分析、自助标签、自助配置管理作为数字 据治理时，还能够自定义目标、分阶段优先级、采用治理规则等。
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易用在于两个方面，一方面是门槛低、上手快。没有任何技术背景的同学也可以实现无代码搭建数据门户，没有统计学背景的运营也能开启A/
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