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7月13日消息，阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇在瓴羊一年一度的產品發布會上，以主題“大數至簡，ALL in ONE”演講。他指出，數據行業發展至今，企業面臨著數據量不斷膨脹、數據管理和人才招聘難題，他還強調了數據在企業中的價值，并希望通過好數據的運用，讓數據服務人，而不是人去服務數據。

朋新宇介紹了瓴羊推出的新產品瓴羊One，它是一個企業多平臺、全渠道的一站式數據產品，具備智能銷量預測、數據集成和全域營銷的能力，旨在幫助企業提高生意效率和決策質量。

朋新宇特別強調了對雙11等電商大促的復盤重要性。他提到，今年618，通過瓴羊One復盤，客戶節約了80%的時間；在履約方面，利用瓴羊One的產銷能力，銷量預測的準確率提升了20%。在營銷方面，通過全渠道營銷和多平臺聯動運營，有一家食品客戶的GMV提升了69%。

以下為演講實錄：

大家好，各位新老朋友們大家下午好。

非常開心，也非常榮幸，今天很多新老朋友從全國各地四面八方飛到上海來，來參加瓴羊一年一度的產品發布會，與其說是新產品發布會，對我來講，我覺得更應該說是一個數據行業思想的分享和交流會碰撞會；與其說給這個碰撞會起一個名字的話我想“大數至簡ALL in ONE”；

今天跟大家分享的時候我想跟大家分享幾個點。

一、剛剛加入工作的時候，二十年前加入數據行業。進入公司第一年老板跟我們說，今年遇到一個大挑戰，我們要處理一個大數據非常龐大。500GB，我不知道大家有沒有一些印象，在20年前，我們的電腦硬盤多大？10個G，那個時候電腦上市場標準10個G，40個G，要拷數據要弄一個小推車了。

年初遇到一個消費品的CTO，我的好朋友，他說小芃去年很瓴羊團隊合作把數據治理好了，我說數據量多大？你猜猜？我說500G？他說不，多少？2PB，什么概念？20年，4000倍，其實企業20年的時間，數數據膨脹了4千倍，更有甚之IDC去年報告里面提到，2025年中國數據量將要達到48.46ZB。1ZB約等于10億G。企業這么多年，數據越用越多，管理越來越難，數據人才越來越難招，怎么辦？我們一直思考一直想。

我相信在座各位，以及各位來在線上的做數據相關的從業者，我們心中有一個使命，讓數據更普惠，讓商業更智能。

二、我剛加入阿里的時候，國內還沒有專業的數據團隊，我們團隊招的第一個，叫數據研發工程師，發在當時的網站IT Hub（音譯），不知道在座是否記得IT古董網站。我們是互聯網里面第一批專門做數據的團隊。到現在為止，至今我們還是奮戰在最前線、最前沿、最深處的一波人。

當時進到阿里什么東西沒有可以學，沒有什么東西可以借鑒，我依稀記得一張表，八個部門存了八遍。這是什么表呢？互聯網人每家應該都有這張表？用戶行為表，單張表的成本多少？一張表1200萬元一年，八張表就將近一億元，這全是企業業務利潤，我們做數據的人心在滴血，在座各位都遇到這樣的問題，你老板，CEO，都會遇到這樣的挑戰，成本花下去了，效益在哪里？

在當時我們在考慮，這些團隊也不傻，為什么要做重復的工作呢？要兼顧個性化和通用化之間的平衡。我們摸著石頭過河，大家又聽到一個詞，我們開始用“數據中臺”的詞，我們再去解構、重構。

如何理解數據？如何做好數據？我們目的希望讓數據在業務里面發揮價值，能夠讓業務更高，更快，更強；對于一個企業來說，如果不能理解數據，那別說用好數據，我們今天其實已然能看到，我們如果不能駕馭數據的話，可能無法駕馭這個市場，這已經成為共識了，我相信大家今天來帶著一些疑問，帶著心理的期盼來交流的。

如何駕馭？怎么駕馭？這是都想討論的問題，今天這個會議不販賣焦慮，我們答案是all in one，道德經說，“大道至簡”，趁今天這個機會，有很多是各行各業的頭頭腦腦，能和大家一起交流，如何面對這樣一個數據爆炸的時代、需求迥異的時代，我們應該怎么回歸到本源。怎么做到“大道至簡”，怎么做？才能讓老板們、企業們，用好數據、做好服務，創造價值。這是今天追本溯源All in ONE的。

今天企業存在很多問題多帶來的麻煩？從本質來看，都是ALL造成的。為什么這樣說？如果你不信你看，你的企業，你的老板，你的客戶，你的業務方一定會問你，你會問下屬和合作方問你對效率滿意嗎？

我有一個很好的朋友，在跨國公司做CTO，去了一年，第三個月中獎了——系統掛了。在座各位CTO有的點頭，有的在笑。掛了以后，新官上任三把火，把所有事情經過的設計團隊拉在一塊兒復盤到底什么問題，門一推開，發現烏泱泱80個人，復盤B說C的問題，C說D的問題，這80個人都是服務商，相互之間通過項目管理協同的，根本不是業務數據、商業協同的。本質上服務商缺少編排，缺少管理，缺少連接，缺少通過數據串聯的。那個場景下，我當時開玩笑說，是不是覺得自己是上帝，是不是在那一剎那有這樣的感覺？到底你是上帝還是皮球？他說那個時候可能不是皮球了，甚至是貔貅了，來一腳誰都能踢我。80幾家200多個系統怎么做？今天開始還有機會，如果還是用這個方式，你可能過不了這一關。已經三個月了，下一個三個月是什么問題也不知道，服務廠商多，系統服務帶來的麻煩。

除了這個還有什么問題嗎？還有。你做決策難嗎？太難了。前幾年做消費電子的品牌，當時天貓開店，當時開了3、4個旗艦店，那年學習做方法論，說今年做好活躍買家都能成。那年A渠道、B渠道，C渠道拿著報告，進到老板會議室的時候，發現大家都不敢慶工，活躍買家做到了，但是貨還積壓很多。什么問題呢？打開來看，其實問題很簡單，第一個渠道說不是要做活躍買家嗎？我們活躍買家一個月來買兩次的叫活躍買家，所以做到了，而且超標了。第二個渠道說，活躍買家你這個錯了，你怎么一個月來兩次就活躍，一周來一次，一個月來四次才是活躍，這個條件又不一樣了，他也達到了，他達到了比標準稍稍低一點，也超過100%了。第三個哥們做營銷的，你們都不對，什么叫活躍，活躍要天天來我這里，一周買一次，一周來四天，才叫活躍。老板看著他們，覺得好像說得都有道理，我除了拍板之外，我現在只能拍桌子了。

他們都沒有錯，錯在哪里？其實錯在到底標準有沒有定義？誰來定義？怎么定義？如果沒有標準，今天復盤，說誰做得好，誰做得壞，沒有參照系，這是一個店鋪，一個品牌，只在我們當時天貓系，淘寶系，前幾年做生意，今天這樣的消費電子，我們拿了一個客戶，光在阿里系400個店鋪，全平臺1200個店鋪，大家想一下，還不包含這些線下的門店，除了線上不包含線下門店，從銷售、供應鏈、營銷、客服，分散在各個條線上，每個渠道都有不同的店長，不同的GM定義，每個角色都有不同的決策分配，作為決策者到底聽誰的？

有一句話說多個時鐘，其實你沒有時鐘了，難道這不是因為多帶來的問題嗎？平臺多，渠道多，各種觸點多，因為多帶來決策效率低下，以及決策失靈的，除了這個之外，還有其他的因為多帶來的問題嗎？

還有，不信你看？這個話題你們應該也會關注，你用數據合規嗎？剛才介紹我們嘉賓里面，有我們上海政法大學、上海社科院、法學院的專家教授坐在這里，待會兒在這里聽聽他們分享，我先班門弄斧一下。

數據合規不是你說了算，數據合規是真正你要把法律、把行規要研究透，研究透變成軟件、軟件變成植入流程當中，真正工作流不是靠認知，法治最重要靠系統和數字化治理，所以慢和難，人多了，慢；流程多了，效率多了都不致命，觸犯了法律紅線致命的。

去年，國家網信辦組織開展13項“清朗”專項行動。處理清理違法信息，官網上查得到。其中，清理違法和不良信息5430余萬條，處置賬號680余萬個，下架APP、小程序2890余款；涉及到很多是商家的，去年的時候網信辦通報了哪些下架，哪些整改。就是因為我們對法律和理解執行，最終企業里面應用有巨大的落差，巨大轉化的漏洞。

作為一個企業來講，可能你們都會聽到法律的名字《個保法》、《數安法》、《網安法》《算法管理條例》，既要保護消費者合法權益，同時要促進市場健康，這是我們職責和責任，前提你得要有這樣的內容，企業如何做到安全、合規，以至于不觸雷，這是我們這個地方所產生的問題，是因為渠道多、觸點多，以及法律法規條款多，我們不具備這樣的人才，這是什么樣的人才？要既懂法律、又懂數據、還要懂商業的交叉型人才。我們開玩笑說，如果完全不會有任何違規違法的話，關掉不做生意就不違法了，缺少懂法律、懂數據、懂商業的交叉性綜合性人才，如果這些不具備的話，今天對于企業來說你以為在采數，我們其實在踩雷。

今天講這么多，不是賣焦慮，也不是講這些問題多嚴峻，而是抽象出來，因為效率的問題，因為決策的問題，因為數據隱私安全的問題，這些問題都是因為多帶來的，如果大家覺得和你工作離得稍稍有一點抽象，那再具像地看一下。

我們工作當中這幾個經常用的場景，分析、履約、營銷、客服，這些我們每個企業，少則4、5套，多則40、50套，這些共聚合軟件，企業為了解一個問題，可能要買一堆產品，可能有的一個團隊買一堆產品，有的一個決策買一堆產品，有的公司買一個產品組合，有的是部門和部門之間的部門墻，因為部門墻所以有數據孤島，我說不是的，是因為有數據孤島所以有部門墻，買了不同軟件就是買了部門島，部門怎么通呢，人和人之間怎么通特？所以看到產品越來越多，增長越來越難，促使我們在思考，促使我們做20多年數據行業的人，我們思考我們能做一些什么？

思考的時候，我們往往朝三個地方找答案，一個朝市場找答案，反觀這幾類企業，第一個五合一智能蒸烤箱，我昨天研究了一下，叫煎炸煮蒸烤，他說真的能煎炸。第二個這個每位美女看到都會感覺“符合朕的心意”“七效合一修護霜”；第三個“52種營養只需一片”，我們所有的企業都把每個功能和功效集合在一個產品上，企業把消費者的產品做得越來越簡單，我們自己的企服行業越來越復雜，因為時代趨勢由繁至簡，企業服務市場也應該如此。

第二個朝客戶學，原來一個阿里同事出去創業做食品行業，做調味料，創業半年去他那里看看。說我半年了還沒有開張，但是我買了八套系統，花了30多萬，這個地方注冊一個店，那個地方注冊一個店，就打電話，必須要買這個很好，聽他們說很好就買了8套系統，那天正好去他家，一個玻璃房，不知道你有沒有看到企業里面朋友這樣的，有財務核數據分析部，把這兩個部門放在一塊兒？你們知道為什么放在一塊兒嗎？安全。其實都是“表哥表姐”，財務和數據都是搞表的。

那天看到一堆人在那里，神情很凝重的，早上8：30上班打開電腦，把五個收藏夾點開，點下載，第二步就是拿著茶杯去洗手間洗茶杯泡茶，回來以后數據好了，手工拷出來貼到人工表里面，如果系統不好重新倒出來再洗一次茶杯。在座各位包括我自己也會經常干這樣的事情。

那天一堆人在查，發現數據拷出來有地方報錯，找不到原因，5、6個人查到底原因在哪，查到中午找不到問題，舍棄掉這個問題，下午先賣貨，先搞一波，就這么做生意，就這么弄。從客戶看，一個老同學看著我，我說“對不起我們有責任，我們應該做一點什么東西”，這是從客戶這一側。

第三個朝歷史學，十年前，也是我們這波人的，電商上的經典電商一代的同學，這個產品都不陌生，十幾年前為了在淘寶、阿里做生意更簡單更方便，為了數據指導決策，推出量子、數據魔方、淘寶指數，不同的時間推出各種產品都是為了讓數據更方便。2013、2014年發現不能這樣子，一樣的問題，客戶要找數據，拼在一塊兒都不對，我們痛定思痛出現生意參謀，都在用這樣的產品，其實這個產品，從第一年到現在做頭尾有十年了，有一代代數據產品人迭代，其中一個同事逸客，像我，有一批人，每天思考、探索，如何讓商家使用數據的過程當中，更簡單，效率更高一點，價值更突出一點，這是從歷史看。

任何問題要么朝書本看，要么朝牛人看，要么朝數據看，從中看到有那么多可以啟發的，已然到時間點，商家多平臺做生意成為常態的時候，我們往往覺得多平臺做生意，你的生意翻倍，你修兩翻倍，你收入翻倍，你利潤翻倍，但是真實的情況，生意上可能做加法，也有可能做減法，大部分你不知道。老板算總賬知道的，加法或者減法，是不確定性的，但是你的難度是在做乘法，或者乘方。像剛才八個系統導數的話，可能會形成笛卡爾集，無解的。

瓴羊在今天這個時間點，看到這些，是我們數據人，數據行業共性的特點，我們希望重新定義我們企業數據服務。我們今天正式發布瓴羊One萬千需求一站搞定。

瓴羊One是什么？是企業多平臺、全渠道晶瑩的一站式DAAS產品。真的能做好，是需要經驗、耐力，還需要有一些前站和擔當。有人問我們，這些事情為什么別人沒有做，為什么看到這樣的市場就你們嗎？不是的，很多人看到，做這個事情太苦，太累了，不賺錢，但是今天看到多平臺、全渠道是客戶每家經營的必經之路，雖然時代在變，雖然趨勢在變，但是讓天下沒有難做的生意使命我們不變，在今天推出了瓴羊One企業多平臺全渠道經營的一站式DAAS產品。

去年講了瓴羊One是一個DAAS企業，我們推出了五朵云，DAAS是什么？去年講三流合一，數據流、工作流、商業流能整合，不少的朋友關注我們，也在和我們合作互動，能感知得到，我們去年的時候，其實有沒有看到，我們倒過來做了一些事情，先把營銷云給做了，再把產銷云做了，再把客戶云、分析云做了，同時推出了開發云。今年反過來說，特別在座各位都是大企業的領袖，你們大的企業，花得起一些錢和時間做這些事情，中小企業沒有時間和沒有錢的，雖然大企業，但是企業的新品牌，新需求，你需要殺雞用牛刀嗎？在我們去年的5朵云，今年變成一個產品，瓴羊One，這五朵云的能力全部具備。

下面一站式，多渠道商家經營數據集成，商家在哪個平臺做生意，在哪個平臺效率變得更高。希望在哪個平臺之間的生意工作更順暢。智能銷量預測，備貨更準更靈活，庫房不囤貨，機會不錯過。真正要做預測很難，但是有一件事情可以做，無限把時間逼近，實時快速做短周期的，如何做一個半年以后的預測，如果有人告訴你做準，我們私下聊聊。

如果知道前面一個小時，前面一天，前面一周的數據，可能知道接下來一天，一小時，一周，這個基本上十拿九穩，像這類能力往往殺雞用牛刀，把這些能力集成在瓴羊One一體化，一個后臺，剛才我們講到同事要下載不同的數據，不同的后臺，不同的權限，這些其實系統一個后臺可以處理，特別講到營銷，不同的營銷有不同的營銷方案，不同的營銷主管，往往你的是我的，我的還是我的。往往一個品牌里面，需要一個品牌之間，多個品牌之間會員相互搭贈，相互新品適用促銷，以及交叉銷售，這是經常提到的詞，但是企業做不到的原因，數據沒有聯通，全域營銷能不能真正做到，就是全域數據，一個后臺激活全渠道的營銷，真正做到全域數據，才能讓營銷做到真全域。

一套標準，剛剛講的一個定義，這里再分享一個故事，前兩天同事讓我看到一個案子，他們不讓我講，我分享一下，不說誰，也不說哪個，一個客服的截圖，一個消費者問一個平臺一個問題，回答了幾輪，看到一句話“親，你要是看不懂說明就不要買了哈”，這是一個客服回答消費者的，這個消費者也很逗，“哈哈，親，如果你解釋不清楚，就不要做客服了哈”，這是冷笑話，不是痛嗎？

我們做語義分析，做詞組分析，有說違禁詞嗎？沒有，有說罵人嗎？沒有。有說態度不好嗎？還親，還哈哈，很好。但是這個如果，特別像這類人，一般都不是在我們正常的全職的客服，經常雙十一前，618前，618后，我要談50個新客服頂高峰期，這個培訓和熟悉的知識程度沒有那么強，可能出現這樣的情況，這個情況怎么做呢？我們不能盯著他，還是靠數字化，如果50個新同學進來，為什么你的單子時間這么長，為什么轉化率這么低，為什么和這單客戶花這么長時間，平均線這樣子，你超出了你的方超范疇，這個我們就可以抓住，這就是前面消費導購，雖然沒有退貨退款，但是營銷導購的機會。好的問題提出來，答案就在里面。

謝謝在座各位，有不少的朋友和商家在試用，分析這個領域，2020年做全渠道的一些運營和代運營的服務，從2021年的雙十一復盤時間大概需要一周，雙十一一定要復盤。有一個人問，雙十一一定要復盤嗎？我說你不懂零售。這次618和瓴羊One的配合大概2天時間完成，我們光在分析這一個環節，就為客戶節約了80%的時間。

履約場景：大家都知道銷售預測很難做。尤其是SKU多的品牌，有的地方脫銷，有的遞銷，這里講到瓴羊One的產銷的能力，周力度的銷量預測提升準確率20%。

營銷場景：有一個做食品的客戶，多品牌矩陣，多渠道投放，在座各位都是食品消費客戶，對品牌認知很重要，這個品牌好你一直會購買他，這個品牌認知出現了問題，不管哪個平臺出現也不會買。多品牌聯動，原來單品牌割裂的，我們用全渠道營銷的能力，用多平臺聯動運營，GMV提升了69%。

今天碰到一個新朋友，做酒的行業的朋友，他送我一句話“握了10次手，不如喝一次酒”，像這類的飲食對我們人來講是品牌認知，品牌安全，品牌性非常非常重要的。

你們的數據就放在墻上，在此代表背后的團隊謝謝大家！

講了這么多，做了這么多，本質就這么一句話，“讓數據服務人，不是讓人去服務數據”。這是我們心中想的。有人和我們講，說到現在為止，一定大家腦子在問，我們做了這些產品。

都是因為多變成少，復雜變成簡單，ALL變成ONE，今天必須有一個話題我們要聊的，如果沒有聊，感覺我們開會有一點不符合時代的格局，我們講講大模型。我們這么半年的學習是前面十年畢業之和吧。首先我的團隊也是一樣的。講大模型，從開始講，我們不賣焦慮，所有用上瓴羊One我們背后接上大模型，用上瓴羊One其他產品我們接入大模型，幫助企業搭上未來你的智能化的通途，在這里大家看到，我們都在關注大模型，感覺自己哪天要做一樣，其實大模型不是一般企業能做的，這里面算力不用說了，這里面的算法，這里面人才的密度不說了，但是我們今天有用大模型的權利和能力，以及未來我們一定要用好大模型的能力，怎么用？第一天設計的時候，我們希望把這些能力集成進來，未來哪個大模型具備了，我們都會接入這樣的大模型，不管營銷場景、客服場景，我們希望把模型變成能力送到場景當中去，不僅僅模型跑分的能力，我們希望在焦慮之下，做一些不焦慮的事情，我們控一些未來概率大的事情，我們希望今天為那個事情發聲做好準備。做什么準備呢？一定要做好數據的準備，剛才那句話講到，我們不是讓人服務數據，而是讓數據服務人，有朋友和我說，我處理數據起來就不是人，太煩了，我送他一句話，數據的問題交給數據人去解決吧！

瓴羊One背后的團隊，在這個行業里面，不管第一代數據人，還是依然今天在第一線，同是國內行業數據密度使用最高的人，我們希望讓大家用好數據，管好數據，同時讓數據發揮價值，更好的方式，讓數據智能幫到企業，幫到客戶，幫到消費者，數據的問題就交給我們數據人解決，所謂的專業數據人，其實不是靠說出來，不是靠今天我們這樣講就知道，而是靠摸爬滾打被錘煉的，哪怕踩在地下摩擦摩擦，他還活蹦亂跳，活蹦亂跳20年，不是你做的足夠好，而是你遇到足夠多的坑，今天你依然活得很好，這些問題的底蘊就是叫做專業。

專業還把這個詞延展一點，我們其實做數據，做大模型，就是為了未來通向智能化之路，智能化是什么？我相信在座各位都有共識，智能化等于算法+算率+數據。我們今天理解智能化已經很清楚了，等于大模型+好數據，剛才講到了，大模型不是每個企業有機會，有能力，有資源構建的，我們能構建的是企業自身的好數據，就像我們今天看一些Paper一樣，未來有一些大學專業叫提示工程師，怎么叫為模型、怎么PUA模型，怎么取悅模型，要靠好數據。

瓴羊和瓴羊背后的團隊，我們和客戶，以及在座各位，你們在和客戶的視角，我們在你們的視角，幫助你們拿到好數據，這是我們抓得牢，做得好的事情，幫助企業構建一方好數據，瓴羊One用了這些產品，天生你的數據就是你的，天生你數據存下來就是好數據，和你原來用瓴羊其他產品底座天然能打通。同時瓴羊One長在原來瓴羊的基座上，他的能力變的越來越好，越來越簡單，把焦慮變成可管理，大家不用面對智能化和未來的打磨性時代不用焦慮，因為數據在哪里？模型就在那里。在座各位大模型AI思潮之下，今天聽了一場會，數據在哪里？模型就在那里，數據不能搬的，模型能搬的。面向未來得數據井噴和蓬勃的市場，把自己企業數據治理好，管理好，變成好數據。

講了這么多，聊了這么多，謝謝大家真誠的眼神，謝謝大家專注舉起一次又一次相機，該要講的問題，無法靠一場會講完，最后送一句話，一行小字“水利萬物而不爭，數利萬企而無聲”，去年瓴羊發布的時候最后一句話，伴隨著整個做事的思路，每一場社會的交流都會講。希望瓴羊和在座各位，以及線上的朋友和同行們，我一起用我們的能力，智力和實力，讓無聲勝有聲。

講了這么多All in ONE，瓴羊One，下面用一段視頻揭開瓴羊One的面紗，再次感謝大家！