为了帮客户上数据中台,他把自己炼成了「多面体」-创新互联

2019年,数据中台元年。

创新新互联,凭借10余年的网站建设、成都网站制作经验,本着真心·诚心服务的企业理念服务于成都中小企业设计网站有超过千家案例。做网站建设,选成都创新互联公司

2020年,数智化转型的浪潮席卷全国。

证道,作为一名行业专家,深切感受到了数据中台的需求已经扑面而来。

奇点云内部流传着一则逸闻,人员最最最最紧缺又适逢需求井喷的时候,在某项目上,证道既任项目总监做风险管控、进程管理,又与客户对接架构、数据时效性、安全策略等技术问题,带售前专家与客户对解决方案,还不忘负责推进业务创新。

客户开他玩笑:「怎么老是你?」

他答道:「不想当厨子的裁缝不是好司机。」

为了帮客户上数据中台,他把自己炼成了「多面体」

证道,奇点云资深行业专家,江湖人称「锦哥」。

他具备十年以上大型数据仓库/中台项目管理经验,精通主流数据库和数据中台架构设计,有丰富的数据智能赋能企业经验。

在奇点云,证道扛起大时尚行业数据化赋能企业的项目交付大旗,并通过沉淀行业头部经验,提炼行业通用的产品与解决方案,包括智能人效、智能铺补货、行业商品分析系统等。

说起他的花名,证道认为,「道」是自己觉得有价值的、要去遵循的实现理想的轨迹,放在他的职业生涯,则是一种能改变企业乃至行业的方法。一开始,他想「求道」,后来发现这个「道」是「求」不来的,而要自己在过程中领悟、在实践中证明,即「证道」。

所以锦哥在「证道」的路上,伐木劈柴,摘果充饥,什么都做,把自己炼成了一颗不可多得的多面体。

他的同事说他在技术领域 一专多能,哪怕来了新技术,也能快速熟悉基本思想和应用场景;

他的团队说最佩服他的 领导力,能够很准确地给部门内部的同学定位,并根据每个人的职业规划安排工作, 人尽其才,在把握项目进度的同时留给每个人发挥自己创造力的空间;

他的客户伙伴(数据团队负责人)则说,他在需求调研、项目管理、问题处理上都很老练,总能很快发现业务痛点,提出具有 针对性的见解。他在企业的分享 通俗易懂又风趣生动,让客户内部都不得不赞。

为了帮客户上数据中台,他把自己炼成了「多面体」在客户内部分享的证道

也许你还在更多人口中听过他的金牌传说,在全国各地项目上见过他的忙碌身影,唯独在公司,不太能碰得上他。一个周六的午间,小奇终于捕获了证道,来为我们说道说道 「不懂技术的行业专家不是好项目总监」究竟是怎样炼成的,这位深耕泛零售多年的专家对行业又如何解读。

以下为证道与小奇的对话实录:

提问 | 小奇

回答 | 证道

01 、行业专家:多一重身份视角,多一层事物本质

Q:在奇点云,你负责大时尚行业数智化转型的项目交付,并要通过沉淀行业头部经验,提炼出行业通用的产品与解决方案。你觉得作为行业专家,必备的特质是什么?

A: 转换身份,多个角度看问题。

Q:「多个视角看问题」,是一个大家都懂、说起来简单、做起来却很难的道理。你觉得你是如何实现的?

A:不同的人可能有不同的实现路径。对于我个人来说,一定程度上是工作积累使然。我曾经在乙方(亚信联创)为客户提供数据库服务;也在甲方(中国移动手机阅读基地)负责过数据库的架构、性能优化和数据库运维团队的管理;又在甲方(快鱼服饰)担任过数据中心的负责人,先后参加了公司业务中台和数据中台的建设,其中在数据中台项目任项目经理和架构师,在业务中台项目担任数据架构师。快鱼的数据中台上线后,我根据公司的业务情况,创新性地引导了3个智能应用的落地(智能人效、店货匹配、对用户的个性化推荐)。现在,又来到了乙方(奇点云)。

Q:兼具甲乙双方的工作经历,让你对行业的认知和判断产生了比较大的影响?

A:没错, 如果没有在甲方公司工作过一定年份并参加过甲方公司的一些中高层会议,其实很难理解甲方真正的诉求、利益点、思考模式、内部组织和协同的方式等等。你可能只能看到甲方的需求,但不知道为什么会产生这样的需求,它内部的原因、背后的逻辑,它到底要解决什么问题,未来要往什么方向发展,哪些需求是有价值的,哪些需求是不合理的,可能都比较难看清楚。

反之亦然,如果一直都在甲方工作,只知道企业内部是怎么运作的,但具体如何落地、怎么组建团队去解决问题,就会要求有很强的专业能力,才能 沉淀出行业通用的解决方案,解决行业的一系列问题。

Q:那从过来人的角度看,在服务企业的过程中,有哪些维度是需要我们去注意的?

A: 用数据中台或者数据智能赋能企业,它不是纯技术或纯业务的问题,所以我们一定不会只关注技术怎么实现,业务怎么对接。它是一整套方法论,我在这里只举例一些角度供参考,还会有更多维度是在实践中要考虑的:

1. 了解业务现状,包括业务流程、业务细节等;

2. 回溯业务问题产生的背景、根源和演变过程;

3. 用什么技术去实现,这些技术能否落地,例如采用大量过于超前的人工智能设想,可能落地不了;

4. 有没有数据可用,能不能闭环,这也会影响到算法有没有「原材料」;

5. 运营能否闭环,后续持续的运营和迭代能不能保证,有没有充足的人力去跟进这个项目的可持续运行;

6. 利益能否闭环,是不是大家共赢(而非损人利己)的模式,企业数智化转型涉及到多个部门,发起方能否和其他各个部门建立良好的合作关系,能否从公司一盘棋的角度考虑问题,能否做大蛋糕、实现共赢;

7. 延续上一个角度,推动数智化转型,组织上是否会或已有了很多阻力,为何产生、应该如何克服;

8. 从客户方和服务商方,分别有多少资源可以投入做这件事,资源是撬动杠杆的支点,如果没有资源,就会心有余而力不足;

9. 数智化转型是个大课题,要考虑好从哪个角度切入,不要一开始去切特别费力不讨好的点,而是找到很小的切入点,建立简单可复制的模式。这就像鲁珀特之泪,它的头部非常坚硬,8吨重击都不碎,而如果在其纤细的尾巴上稍微施加一些压力,则整颗玻璃都会瞬间爆裂粉碎——这就是我们的切入点。

为了帮客户上数据中台,他把自己炼成了「多面体」
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