从阿里数据中台6件套，我看到了阿里云的野心和焦虑

有个词叫对标不知道你听过没，就是你做任何事、任何产品，都应该设一个对照目标。

比如我做数据中台产品这么多年，对标的其实一直都是阿里的数据中台，为什么选阿里，因为中台、数据中台都是阿里首先提出，阿里数据中台在业界可以说是最强的。

所以我会紧跟阿里数据中台产品的更新，总感觉自己做的已经不错了，但是看了阿里的更新，就觉得自己做的东西是垃圾。

这也很正常，首先阿里有几千人的团队在绞尽脑汁的研发他们巨型的数据中台，一般的公司数据团队也就是几十人，怎么能和阿里比呢？

虽然比不了，但我们可以学习啊，阿里对外发布的产品，我们随便学个三脚猫的功夫，就赚到了，毕竟阿里投了你们多的研发资源做数据中台，有人可能说这是拿来主义，但我认为这是一种高效的学习方式，站在巨人的肩膀解决问题。

华为被美国封锁了5G，任老爷子对外还是说要向美国学习，内部员工不能反美，所以我的学习原则也是和任老爷子一样:

向一切先进学习。

另外，外国有个叫雷.达里奥的人说过：如果你现在不觉得一年前的自己是个蠢货，说明你这一年没学到什么东西。

觉得自己是垃圾不丢人，丢人的是不知道自己是个垃圾或者明明知道自己是垃圾还不学习，那这样慢慢你就废掉了，接下来我们进入正题。

阿里的数据中台产品线已经非常清晰，包括已知的DataPhin、Quick BI，最近对外又露出了几个产品：Quick A+、Quick Audience、Quick Stock、Quick Decision，估计这几个你都不太熟悉，我们分别来看。（资料文末均可下载）。

1.DataPhin、Quick BI

首先是DataPhin、Quick BI、这两个不多说，Dataphin之前有文章介绍过，它是阿里数据中台的核心，基本实现了数据接入、数据建模、数据开发、数据服务的可视化操作，真的非常牛逼，常规的数据需求压根不用写代码，通过拖拉拽和简单的输入就可以搞定了，下面这个图就是Dataphin的功能架构图：

Quick BI就是一个BI可视化的工具，和帆软、永洪、开源的达芬奇….类似，数据开发出来后通过拖拉拽就可以配置成你想要的任何形状的报表、图表：

2.Quick A+

这个是阿里发布的新产品，其实就是在抢神策、growingio等这些数据采集与分析厂商的生意，Quick A+主要解决2个问题，第一是各个端的埋点，阿里的埋点是非常强的，当时我们做混合页面的埋点，比如APP嵌入了H5、小程序嵌入了H5，采集过来的数据断层后，如何整合就是用的阿里的解决方案，针对埋点数据质量的问题，阿里提供的也是标准化的解决方案：

第二个是用户行为相关的分析，比如网页的流量、漏斗、准化率相关的分析，可以参考我之前写的文章《数据中台实战（三）：用户分析（产品设计篇）》，看了之后，你会感觉和我做东西类似。

3.Quick Audience

Quick Audience其实就是CDP，客户数据管理和运营平台。解决的是用户数据收集、管理、标签、圈选、触达的问题，阿里规划的功能和我之前写的数据中台标签平台的功能也非常类似《数据中台实战（八）：如何打造可以支撑N条产品线的标签平台》

4.Quick Stock

我觉得Quick Stock是一个宝藏，阿里提供了一个智能货品运营的解决方案。中国的电商哪家最强，毋庸置疑是阿里，Quick Stock是阿里这么多年电商后积累下来的一个非常硬核的解决方案，如果你有卖货需求，Quick Stock提供的从企划、到生产、到零售标准化的分析流程，我觉得能够帮到你的大忙，比如对商品销量的预测、智能补货等功能都得靠非常复杂的算法，但这是防止库存挤压非常高效的手段，下面是Quick Stock的功能模块：

4.Quick Stock

我觉得Quick Stock是一个宝藏，阿里提供了一个智能货品运营的解决方案。中国的电商哪家最强，毋庸置疑是阿里，Quick Stock是阿里这么多年电商后积累下来的一个非常硬核的解决方案，如果你有卖货需求，Quick Stock提供的从企划、到生产、到零售标准化的分析流程，我觉得能够帮到你的大忙，比如对商品销量的预测、智能补货等功能都得靠非常复杂的算法，但这是防止库存挤压非常高效的手段，下面是Quick Stock的功能模块：

从阿里数据中台的产品体系，我看出来了阿里云的野心和焦虑。

阿里云的野心是什么？

之前阿里向外只推了最核心的Dataphin，Quick BI，这两个东西只能解决公司最基础的数据集成、建模、开发和常规的数据分析，让使用的公司能够快速搭建一套标准化的大数据平台。

但对于一个公司来说，仅有这些基础的东西是不行的，公司追求的永远是增长。有了基础的数据平台，下一步一定是在这个基础平台上做更深入的应用，要不然我投了这么多钱搞这么大一个平台，没有效果那不是很亏？

可以看出，无论是Quick A+、Quick Audience，还是Quick Stock、Quick Decision，都是在Dataphin和Quick BI的基础上做的更深的应用，Quick A+、Quick Audience要解决的是用户方面的增长，Quick Stock针对的是公司商品能力的提升，Quick Decision是从策略层面帮助公司增长。

现在入局这几个方面包括的公司（CDP厂商、数据采集和分析的厂商、做策略的相关公司）也有很多，那现在阿里做为老大要入局这些领域，很有可能是掀翻牌桌，寸草不生的姿态。

为什么我说阿里云有点焦虑了呢？

因为我觉得无论是针对用户的增长、商品的增长等，还是比较难标准化的，因为每个公司都有自己的病，不能用同一个药方。看似规划了很多很有用的需求，到了实际应用场景，受组织、利益等各方面的影响，到最后，不一定能够推的动。

我一直在说中台应该是一个中心化的能力复用平台，数据中台也离不开能力复用和平台这两个非常关键的词，要想能力复用，就得标准化，要想标准化就要尽量只做底层的、抽象的功能，但无论是Quick A+、Quick Audience，还是Quick Stock、Quick Decision一点都不抽象，做的已经非常深，做的越深也就意味着越 难标准化。

当年阿里做业务中台也遇到过这种情况，翻过车：

2009年淘宝做完业务中台的升级后，想做个CRM统一服务平台的200万商家，经过近百人、几个月的浴血奋战，淘宝统一CRM平台很快推出上线，商家使用CRM的服务所需的服务费用也非常低廉，甚至对于一些商家是提供免费服务。

当大家都以为这样将大大提升商家的开店体验，商家对淘宝平台的满意度会显著提升时，结果却让人大跌眼镜，大部分商家对于淘宝建设的统一CRM平台怨声载道，淘宝团队在一段时间内对CRM平台进行了全力优化和改进，但还是没有改变CRM平台最终下线的结局。

在当时淘宝近200万商家中，有来自家电、服务、数码、生鲜、玩具等上百个不同行业；有像双11那天一天交易金额超10亿的大型商家，也有一年交易额可能几千块的商家；这些客户存在的差异导致对于CRM平台的需求差别是巨大的，所以寄希望用一套统一的平台解决需求差异这么大的用户群体，最终的结果一定是所有人都不满意。

最后淘宝团队痛定思痛，决定做淘宝商家开放平台，淘宝开放平台是将淘宝和天猫上商家后台数据开放给商家授权的技术团队，基于商家后台系统开放的权限能实现商家针对商品、库存、订单、物流和客服等个性化的业务流程。

商家自身的开发团队或者第三方的开发商基于淘宝所开放的商家数据，经过定制和扩展后，实现了商家各自不用的需求，从而根本上提升了一直困扰商家很长时间的运营效率问题。

所以此时阿里云数据中台面对的是同一个问题，Quick A+、Quick Audience、Quick Stock、Quick Decision和淘宝当时做的CRM是一个东西，都是长在平台上的应用，这些其实不应该平台来做，应该授权给阿里的小弟们去做，老大吃肉，兄弟们喝汤，这样才最香。

以上只是我个人浅见，不一定对，欢迎留言讨论。

以下文章来源于改变世界的产品经理 ，作者Wilton 华仔