?“?大數(shù)據(jù)團隊是成本中心還是價值中心？

數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，國家是怎么說的？

數(shù)據(jù)平臺應(yīng)具備哪些能力，才能助力企業(yè)最大化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值？”

2022年12月，國務(wù)院發(fā)文關(guān)于發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的指導意見（俗稱數(shù)據(jù)20條），23年10月份國家大數(shù)據(jù)管理局的正式掛牌，各地數(shù)據(jù)要素交易市場紛紛建立，24年1月1日“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”正式生效。毋庸置疑，數(shù)據(jù)在企業(yè)數(shù)智化運營的大環(huán)境趨勢下，作為核心生產(chǎn)要素和資產(chǎn)的價值，越來越突顯。

但大數(shù)據(jù)團隊是成本中心還是價值中心，近幾年來，眾多走在降本增效的路上的大數(shù)據(jù)團隊，如何為自己正名？從數(shù)據(jù)入表的財務(wù)角度來看，怎樣才能“賺錢”？本文將結(jié)合筆者過往的行業(yè)經(jīng)驗和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新趨勢理念，嘗試做一些分析和討論。

二十一世紀什么最貴，人才！

原本以為，黎叔的這句話，說的是二十一世紀，人才，能賺很多的錢。

深以為然的我，思前想后，在數(shù)智化的時代，什么樣的人才能掙最多的錢呢？那必須得包括肩負著水電煤一般存在的使命的大數(shù)據(jù)團隊啊，作為大數(shù)據(jù)團隊的人才，也一定是值錢得不能更值錢了！

后來，經(jīng)過多年的社會毒打，漸漸發(fā)覺，是我天真了。

貴，就簡單的是“貴”這個字表面的意思，并沒有太多的解讀空間。而大數(shù)據(jù)團隊，歷來在公司老板們的心目中，就是個成本中心，和“值錢”并沒有一毛錢的關(guān)系。

疫情之后，接觸過業(yè)內(nèi)各式各樣公司的大數(shù)據(jù)團隊，降本，幾乎是所有有一定規(guī)模的大數(shù)據(jù)團隊，都逃不過的命題作業(yè)。甚至有些團隊的負責人直言不諱的說，維穩(wěn)省錢，就是領(lǐng)導對他們今年唯一的核心KPI指標要求

這也難怪，誰叫你最貴呢 ；）貴的意思不就是成本高么，降的就是你們。連帶著各大公有云廠商，大數(shù)據(jù)方案提供商們，近幾年的日子也不太好過，地主家，也沒有余糧了。

但，這好像有哪里不對。不是說好了，二十一世紀是數(shù)字化，智能化的時代嗎?

數(shù)據(jù)是資產(chǎn)還是負債

那大數(shù)據(jù)團隊到底是成本中心還是盈利部門呢，數(shù)據(jù)到底是資產(chǎn)還是負債呢？

這種大事，還是得國家權(quán)威機構(gòu)說了算。這不，國家財政部在今年8月發(fā)文了 《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》，說人話，也就是俗稱的“資產(chǎn)入表”，2024年1月1日起正式執(zhí)行。

全文鏈接在這里：

財政部關(guān)于印發(fā)《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》的通知__2023年第28號國務(wù)院公報_中國政府網(wǎng)

簡單來說，就是數(shù)據(jù)，做為數(shù)字化時代企業(yè)的核心生產(chǎn)要素之一，可以，也應(yīng)該作為“無形資產(chǎn)”，計入上市企業(yè)的資產(chǎn)負債表中進行披露。

你看，國家欽定的，大數(shù)據(jù)團隊這不就要咸魚翻身了嘛

嚴謹?shù)耐瑢W又要問了，數(shù)據(jù)資產(chǎn)值多錢咋評估呢？是不是像有的同學總結(jié)的那樣，把故事說好了就可以了呢。你看，獐子島的扇貝都可以成為玄學，何況這看不見摸不著的 “無形資產(chǎn)”？

同樣是數(shù)據(jù)，為什么比如阿里巴巴的生意參謀里的數(shù)據(jù)就是金鳳凰，很多功能都號稱普惠了，每年還能賣個十億八億的，自己家那幾P的數(shù)據(jù)，就都是壓箱底的石頭疙瘩，即費神還燒錢呢？

這，怎么說呢。。。 “無形資產(chǎn)”也是有嚴肅的定義的，這還是得搬出財政部的官方文檔：《企業(yè)會計準則第6號——無形資產(chǎn)》：?企業(yè)會計準則第6號——無形資產(chǎn)

這里面很關(guān)鍵的一點，簡單來說就是做為無形資產(chǎn)，身份成立的前提是得能為企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟利益。

此外，準則中還有這么幾條

簡單來說，就是你折騰各種開源組件，研究他們的最佳組合，跟進版本，研究特性，趟坑踩坑花的那些錢，在你心目中，是改進架構(gòu)，是提升團隊能力，在財務(wù)眼里，那都是純粹的成本支出。只有最終后續(xù)的業(yè)務(wù)開發(fā)中，對生產(chǎn)有實質(zhì)價值應(yīng)用的研發(fā)投入，才能轉(zhuǎn)化為無形資產(chǎn)的組成部分，但前提還是，你得證明其有用性。

看到這里，也不難理解為什么大數(shù)據(jù)團隊總是被看做“成本中心”了，門檻高，前期投入高，建設(shè)周期長，集群和團隊維護的成本一目了然。而這些產(chǎn)生了多少經(jīng)濟利益，通常確實很難量化度量。領(lǐng)導看不見數(shù)據(jù)的價值，只看見維護團隊的代價，一旦企業(yè)進入到精打細算的階段，那不妥妥的讓你降本嗎，降低集群成本不算什么，沒有開“猿”節(jié)流就算客氣了。

那你說不對呀，廣告營銷運營部門也花那么多錢買流量啊，在你看來，這一點技術(shù)含量都沒有，咋的不讓他們降本呢。我們貴有我們的理由，難度高呀。

問題是你不知道那些部門也有個高端的名稱，叫做用戶增長部門嗎？ 所以，關(guān)鍵不在于你貴不貴，關(guān)鍵在于你增不增收。降本增效大體都是降本是實際動作，增效只是個數(shù)字計算結(jié)果，如果只能增效，那降本還不得降得沒邊了，畢竟這么計算的話，成本越低，效率越高嘛。而且效率高了，沒準還能向社會輸送更多更貴的人才呢。合情合理不是。這也怪不得老板們這么想，一眾新貴AI人工智們能也琢磨著這事，躍躍欲試，想要為老板們服務(wù)呢。

所以，降本增收，才是更有前途的路徑，只要投入產(chǎn)出的ROI大于1，降本增收分分鐘變成“固本增收”，“擴本增收”。這才是你說的，貴，有貴的理由，只是這個理由從來都和難度無關(guān)，只和價值有關(guān)。商業(yè)社會的邏輯，就是這么簡單枯燥。

什么樣的數(shù)據(jù)平臺才能最大化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的ROI

數(shù)據(jù)的價值，首先當然取決于它所在行業(yè)的內(nèi)在業(yè)務(wù)價值屬性。比如對于電商行業(yè)來說，消費者的行為偏好數(shù)據(jù)，顯然就比集群機器的日常運行負載日志數(shù)據(jù)更有價值一些，后者可能更接近于成本開銷而非資產(chǎn)（當然，如果你的業(yè)務(wù)就是專門給企業(yè)做運維優(yōu)化的除外）

畢竟，哪怕“無形資產(chǎn)”的價值評估，一定程度上得靠講故事，但也得有合情合理的事實作為依托，這個故事才能講得圓滿和持久，而數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價值屬性很大程度上就是故事的起點。

在一個特定的行業(yè)領(lǐng)域中，你很難改變數(shù)據(jù)本身的業(yè)務(wù)價值屬性，但是你可以改變數(shù)據(jù)的加工流轉(zhuǎn)和應(yīng)用形式，從而放大，復用，甚至挖掘之前尚未充分應(yīng)用的資產(chǎn)價值，提升投入產(chǎn)出的性價比ROI

一個企業(yè)是否具備這樣的能力，在很大程度上需要依托其大數(shù)據(jù)平臺的體系建設(shè)好壞。

工欲善其事必先利其器，一個能最大化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的數(shù)據(jù)平臺，應(yīng)該具備什么樣的能力或者說特點呢？

按提高ROI投入產(chǎn)出的角度來簡單歸納，我們可以總結(jié)枚舉如下：

• 多 ： 一份投入多份產(chǎn)出（用更少的投入賺更多的錢）

  • 可能包括：引擎能力能復用，數(shù)據(jù)價值能復用，鏈路流程能復用，人力資源能復用。。。

• 快 ： 今天投入明天見效（更快的賺錢）

  • 可能包括：建設(shè)周期短，啟動門檻低，數(shù)據(jù)加工流轉(zhuǎn)快，業(yè)務(wù)需求響應(yīng)快。。。

• 好 ： 干別人干不了的事（賺更有壁壘的錢）

  • 可能包括：支持更復雜的業(yè)務(wù)場景，提供更極致的性能，處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，支撐更新的應(yīng)用模式。。。

  • 此外，壁壘越高，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值越高，也就衍生出對數(shù)據(jù)的安全，合規(guī)，分享，交易等等方面的能力需求

• 省 ： 省心省力省錢，減少不必要的投入（不該花的錢，堅決不花）

  • 可能包括：免運維，提高集群負載和效率，減少無效數(shù)據(jù)存儲，計算成本，降低重復工作，降低試錯成本，按需使用，動態(tài)擴縮容。。。

那么如何做到這幾點呢，對于各家大數(shù)據(jù)或BI團隊來說，公司所面對的問題和客觀條件各不同，方式方法和側(cè)重點自然也不盡相同。但我們還是可以結(jié)合業(yè)內(nèi)的先進實踐和產(chǎn)品技術(shù)理念的發(fā)展趨勢，做一些普適性的探討：

= 多 =

經(jīng)典的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景，通常包括：離線批處理，實時流計算，交互式OLAP查詢等幾種場景，如果進一步和在線業(yè)務(wù)Serving相關(guān)聯(lián)，甚至可能還包括部分高并發(fā)點查詢的場景。

如何實現(xiàn)這些場景下的各種計算，存儲，人力資源和鏈路流程復用，一直是近幾年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展和探索的重點方向之一

最為大家熟悉的，可能就是Flink主推的流批一體能力。希望通過一套計算引擎同時支持批處理和流計算兩種語義（其實作為資本家，老板希望的，是用同一批數(shù)據(jù)開發(fā)同學，支持兩種業(yè)務(wù)場景），當然由于其實際實現(xiàn)難度也很高（不光是技術(shù)層面，也包括業(yè)務(wù)邏輯層面，計算成本層面等各方面因素），所以即使作為相關(guān)概念的主要倡導者，阿里巴巴數(shù)據(jù)中臺，在其內(nèi)部數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中，也只是在局部鏈路中實現(xiàn)了相關(guān)目標。

除流批一體之外，其實還有很多類似的探索：

• 統(tǒng)一開發(fā)語言，比如：SQL for every thing（Streaming，BI，AI，OPS），各種SQL語法糖，翻譯或代理層項目，希望在接口語義層封裝不同引擎，簡化開發(fā)難度

• 統(tǒng)一流程和數(shù)據(jù)，比如：嘗試用Kappa架構(gòu)替代Lambda架構(gòu)，降低多鏈路存儲計算成本。

• 統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理，比如：類似Databricks的unity catalog，增強跨源數(shù)據(jù)處理能力，適應(yīng)Data and AI融合應(yīng)用

• 各種聯(lián)邦查詢，外表支持，比如：通過外部數(shù)據(jù)源，外表，volume等能力，使用同一計算引擎對接查詢多種外部存儲計算引擎，支持湖倉一體能力等等

• OLAP引擎和批處理引擎雙向奔赴：OLAP引擎引入更多的批處理特性或加強，批處理引擎也逐步增強其OLAP能力

• 多場景融合引擎：除了Flink的流批一體，也包括最近業(yè)內(nèi)開始流行的增量計算模式，用于實現(xiàn)離線，實時，和交互式查詢的不同場景下，性能，成本和數(shù)據(jù)新鮮度之間的靈活調(diào)配。

總體而言，在過去十幾年，大數(shù)據(jù)各類組件層出不窮，百花齊放的同時，減少大數(shù)據(jù)平臺組件數(shù)量，簡化技術(shù)棧，Single Engine for ALL，一專多能等需求，也是企業(yè)在面對日趨復雜的平臺體系架構(gòu)，數(shù)據(jù)加工流程和高昂的運維成本代價時，必然的趨勢選擇。

= 快 =

天下武功唯快不破，賺錢也是一個講究資本周轉(zhuǎn)周期的事項。畢竟時間就是金錢，尤其是在當下社會高速發(fā)展的商業(yè)環(huán)境中

一方面，從大數(shù)據(jù)引擎的角度來說，各種存儲，計算速度的快固然是很重要的因素。（這也是為什么會有那么多層出不窮的計算引擎，各自針對不同業(yè)務(wù)場景的原因）

另一方面，從數(shù)據(jù)平臺整體宏觀能力構(gòu)建的角度來看，建設(shè)和迭代周期短，啟動和維護門檻低，業(yè)務(wù)需求響應(yīng)快，業(yè)務(wù)開發(fā)成本低，業(yè)務(wù)方能快速參與到數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的應(yīng)用中來，有時候可能更為重要。

這是因為一個完善的大數(shù)據(jù)平臺，除了面對各式各樣的存儲，計算引擎，為了更快更好更穩(wěn)定的支撐業(yè)務(wù)的需求，往往還需要建設(shè)一整套完整的開發(fā)環(huán)境和數(shù)據(jù)應(yīng)用管理鏈路，構(gòu)建包括：數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、任務(wù)調(diào)度、運維，數(shù)據(jù)地圖，數(shù)據(jù)質(zhì)量，監(jiān)控告警，安全管控，數(shù)據(jù)可視化和BI報表分析等等在內(nèi)的能力。

由于其技術(shù)和業(yè)務(wù)的復雜性，同時對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)安全等各方面都有較高的要求，所以大數(shù)據(jù)平臺歷來都是一個前期投入高，技術(shù)門檻高，建設(shè)周期長，迭代更新成本高的系統(tǒng)。

國外的企業(yè)（特別是美國企業(yè)），往往依托各式各樣商業(yè)公司的產(chǎn)品，組裝串聯(lián)加二次開發(fā)，混合應(yīng)用來支撐業(yè)務(wù)。AWS，Azure，GCP等公有云，也傾向于提供各類獨立的組件，讓客戶自己組裝。而國內(nèi)則更多的傾向于要不完全基于開源自研，要不服務(wù)商提供完整的端到端解決方案。

一方面，是因為歐美國家，IT發(fā)展歷史更長，人才市場上，有更多成熟的軟件類人才儲備，企業(yè)自身通常都有比較強的產(chǎn)品組裝能力，另一方面，也是因為同樣的原因，大大小小的，Saas類產(chǎn)品更加豐富，相互之間開放合作互通的氛圍也更強。

但即便是在歐美市場客戶動手能力相對更強的環(huán)境下，類似Snowflake，Databricks這樣的產(chǎn)品，也越來越多的開始構(gòu)建生態(tài)伙伴，以便為客戶提供完整的一站式產(chǎn)品能力體驗。而其它專注于大數(shù)據(jù)完整鏈路上具體某個環(huán)節(jié)組件或服務(wù)的廠商，也更傾向于盡可能的對主流云平臺產(chǎn)品的鏈路進行預置適配，實現(xiàn)開箱即用的能力，實現(xiàn)這類能力的廠商，往往也更容易在商業(yè)市場上取得成功。

歸根到底，分工合作，盡可能采用成熟的解決方案來快速啟動業(yè)務(wù)，讓企業(yè)自身聚焦在數(shù)據(jù)創(chuàng)新開發(fā)，而非產(chǎn)品集成適配踩坑學習之中，已經(jīng)成為大家的共識。

而作為大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)從業(yè)者，也需要思考自己創(chuàng)造的增量價值應(yīng)該是以什么樣的方式呈現(xiàn)，在不同的企業(yè)環(huán)境下，是借助成熟產(chǎn)品，做差異化的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用類創(chuàng)新，更能體現(xiàn)價值，還是自力更生，做更好的基礎(chǔ)平臺能力重要（這個問題當然沒有絕對，就好比上云還是下云，在大趨勢上云的節(jié)奏下，也有不少體量很大的公司，選擇“逆潮流”下云，前提是如果能力，時間和經(jīng)濟效率都能搞得定的話）

= 好 =

從大數(shù)據(jù)平臺的角度來說，就是要將數(shù)據(jù)的價值賦能業(yè)務(wù)使用方，能別人所不能，賺別人不好賺，或者賺不到的錢

一方面，這包括了提供更極致的處理性能，例如：向量化執(zhí)行引擎，物化視圖，智能緩存加速，位圖計算，執(zhí)行計劃剪枝，下推優(yōu)化，增量計算等等各類技術(shù)，

另一方面，也包括提供更大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力，或更新的數(shù)據(jù)應(yīng)用模式的支持，比如：能無縫線性水平擴容的能力，存算分離獨立伸縮的架構(gòu)，和AI相關(guān)能力的集成，BI/AI數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)鏈路的融合應(yīng)用等等。和Serverless函數(shù)式計算服務(wù)對接的能力，也能極大拓展傳統(tǒng)BI數(shù)據(jù)分析和在線服務(wù)，大語言模型等應(yīng)用的無縫融合。

這些都是為了讓原本無法在合理的成本或時間代價下完成的業(yè)務(wù)變成可能。

而一旦數(shù)據(jù)具備了更好的業(yè)務(wù)價值，構(gòu)建起其資產(chǎn)屬性。也就有了更多的面向內(nèi)部或外部用戶的開放，分享乃至交易的需求。

所以，業(yè)界領(lǐng)先的湖倉一體架構(gòu)體系，都開始強調(diào)開放的Open Lakehouse設(shè)計理念。

從企業(yè)內(nèi)部使用的角度來說，開放的Open Lakehouse湖倉架構(gòu)，能夠兼容主流開放的數(shù)據(jù)存儲格式，支持多種外部引擎訪問。降低企業(yè)數(shù)據(jù)被特定vendor綁定的風險的同時，減少了重復開發(fā)的工作量，避免數(shù)據(jù)孤島的問題，提高數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的整體效率和一致性。

從價值復用，數(shù)據(jù)分享和交易的角度來說，基于開放的體系架構(gòu)和統(tǒng)一的Catalog管理能力，也能更好的支持Data Sharing等低成本的數(shù)據(jù)分享，交易售賣體系。

比如，snowflake的data sharing技術(shù)，能夠在其自身生態(tài)環(huán)境內(nèi)，幫助他的用戶構(gòu)建起安全可控的數(shù)據(jù)交易的能力，使得數(shù)據(jù)要素的交換流通成為可能。

而Databricks更是期望基于unity catalog和delta sharing這樣一套元數(shù)據(jù)管理和開放標準的數(shù)據(jù)分享體系，構(gòu)建起一個開放的非單一Vendor廠商生態(tài)綁定的數(shù)據(jù)分享和交易市場。

= 省 =

雖然說到投入產(chǎn)出比，產(chǎn)出作為企業(yè)商業(yè)的驅(qū)動目標是關(guān)鍵，但投入畢竟是分母，當然也是能省則省。

這里面，既包括各種物理資源成本也包括人力成本和時間成本。既包括未來需要支付的成本，也包括過往已經(jīng)投入的資產(chǎn)沉淀的保護。（畢竟，你不會希望自己的無形資產(chǎn)，一夜之間統(tǒng)統(tǒng)折舊蒸發(fā)了）。

所以，多云，混合云等能力也往往成為企業(yè)追求自身數(shù)據(jù)安全可控，避免云環(huán)境鎖定，靈活按需復用多云環(huán)境資源，保護企業(yè)既有資產(chǎn)的述求之一。

此外，在云環(huán)境大數(shù)據(jù)服務(wù)Saas化的語境之下，計算和存儲引擎提供按量計費的模式，能夠幫助企業(yè)減少不必要的資源浪費。配合資源秒級動態(tài)伸縮的能力，也有利于減少業(yè)務(wù)早期的成本投入，隨時按照業(yè)務(wù)發(fā)展動態(tài)調(diào)整資源投入，降低前期業(yè)務(wù)啟動成本。

這也是一個合格的存算分離體系結(jié)構(gòu)的大數(shù)據(jù)引擎應(yīng)該具備的能力和目標收益，所以這一兩年來，各種傳統(tǒng)的基于存儲一體的數(shù)據(jù)庫，也紛紛開始推進存算分離的架構(gòu)改造

再有，23年年初以來，越來越為大家所接受的物化視圖增量計算解決方案，也是為了進一步在業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)量都不變的前提下，挖掘降本空間。在保證業(yè)務(wù)語義正確性的同時，以更低的成本，加快海量數(shù)據(jù)的實時更新和匯總計算。避免全量數(shù)據(jù)計算給系統(tǒng)帶來了的負載壓力，減少數(shù)據(jù)更新時對全量數(shù)據(jù)進行掃描帶來的額外計算時間和成本。

小結(jié)

總結(jié)一下，數(shù)據(jù)是資產(chǎn)負債表中的資產(chǎn)，還是只是現(xiàn)金流量表中的成本支出，大數(shù)據(jù)團隊是降本增效的對象，還是增值創(chuàng)收的驅(qū)動引擎。說到底都取決于你是否把業(yè)務(wù)價值擺在了第一位，是否花最少的錢干最多的事，還能干得又快又好。數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表與否只是一個結(jié)果，觀察行業(yè)趨勢，用正確的路徑，聰明的方式，多快好省的創(chuàng)造價值，才是大數(shù)據(jù)團隊在公司內(nèi)部能挺直腰桿的底氣所在。

“筆者所在團隊的云器Lakehouse產(chǎn)品，作為目前國內(nèi)唯一的多云及一體化數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品，提供SaaS化全托管服務(wù)模式。開放的湖倉架構(gòu)，自研的C++核心引擎，融合批、流、交互三種計算形態(tài)。開箱即用的Studio集成開發(fā)環(huán)境，為企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)提供開箱即用的一站式解決方案”

更多大數(shù)據(jù)相關(guān)文章，也可以搜索并關(guān)注我的公眾號 “大數(shù)據(jù)與AI雜談” ，（或通過微信號TalkCheap查找）文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-767860.html

到了這里，關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，這潑天的富貴大數(shù)據(jù)團隊怎樣才能接??？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！