郭東東在2022全球數字價值峰會

(資料圖)

9月27日-28日，由鈦媒體與ITValue共同主辦的2022全球數字價值峰會深圳站在深圳星河·領創天下舉行。此次峰會以“復蘇與可持續發展”為主題，聚焦“數據”議題，在數字化經濟大潮下，從數據驅動業務轉型、數據交易、數據營銷、產融結合、供應鏈創新等多個維度，探討“數據掘金”的新突破口。

會上，火山引擎數據產品負責人郭東東以“火山引擎數智平臺VeDI字節數據經驗的復刻”為主題，分享了火山引擎如何將內部能力轉化賦能給ToB客戶。

郭東東分享道，數據驅動是字節跳動的文化基因，字節跳動內部從宏觀管理、中層管理、一線使用層面都有深厚的經驗沉淀，合理的組織形態能驅動組織和業務

數據如何驅動增長？郭冬冬認為，要讓數據實現科學分析，也要遵循面向業務的建設思路——底層的建設是為了服務于上層業務。他從字節跳動內部數據驅動的運轉、經驗復刻多方面，分享了火山引擎數智平臺VeDI如何通過“生態+工具+經驗”，解決業務增長、運營增效、運維降本這核心三大問題，實現對客戶賦能。

以下為郭東東演講內容，經鈦媒體編輯整理：

字節內部數據驅動是如何運轉的？

字節內部作決策遵循“數據指導”的思想。“看數據”一般分為三個層面：

宏觀管理層面，公司的業務線負責人或總負責人會關注核心經營管理指標；

中層管理層面，更多看偏執行路徑層面的數據，比如說OKR全局追蹤等；

一線層面，由于管理層指標拆解到中層再到一線，會產生大量的數據，這里核心要解決的就是數據繁冗的問題。

字節跳動內部有自動分析的工具，每天都有十余萬人使用。例如分析一項運營策略，驗證今天內容創作者創作的短視頻是不是有很多人喜歡，這個策略很難一開始就知道好不好，做完以后要看到數據，好的話就快速復制，數據不好就繼續修正，一線每天有幾萬人使用。

公司也有個特色，一線的同學會用VeDI實驗平臺進行數據實驗配置和指標配置，做一些對比，也可以看到數據整體的流動情況，這是數據核心流動的流程。

我們會從不同的層面看數據，怎么保證每個業務更方便地看到數據？我們了解到，很多ToB公司和客戶面臨一個核心問題——看到準確的數據特別難，有時候一個需求從提出到解決，等四五天甚至更久都是普遍現象。

字節跳動的解決方案是通過“中臺+BP”組織形態，驅動數據業務雙飛輪：中臺解決數據共性問題，通過工具解決效率、復用、數據聯動的問題；BP深入業務負責個性方案，按照業務線和BP的模式固定一波人支持業務線的數據需求，以業務滿意度為核心，來解決數據核心使用問題。

復刻字節，數智平臺VeDI解決三大問題

在數智平臺形成之前，字節跳動已經做了八九年數據層面的沉淀。做ToB要解決什么，這是數據平臺核心要討論的問題。

第一，增長。這是各個行業面臨的主要問題，從2012年開始，字節數據團隊核心支持業務的點就是怎么幫助業務做增長，怎么解決業務增長過程中遇到的各種問題。

在數據建設上，字節投入是比較早的，當時我們做了很多的策略和優化，沒有一個科學的依據評價效果，大家看到大數據對比一下，有很多情況下有假陽性或者各種問題，是因為周邊環境的波動導致的，和優化策略沒有關系。

數據如何科學輔助決策，我們就投入資源做了分析工具，越來越多人看數據，但是看數效率非常低，快的話兩三天，兩三天以后有沒有這個數據也不重要了，我們就推出了分析平臺，底層是比較強的分析引擎，上面是一站式簡單的數據拓展工具，這是2017、2018年面臨的核心問題。

第二，提效。如何看數比較準？不同人看不同的數據口徑是統一的，數據帶來運營營銷策略，比如我要做一個紅包活動，什么樣的人可以生效，該發給什么樣的人群，讓效率變好，花10分鐘和花一個小時配置活動，效率是完全不一樣的。

第三，降本。成本是一個大的問題，2019年開始，內部的成本壓力非常大，怎么提高數據的存儲效率，降低數據的成本，在這一點上，我們主要做了兩個事情，第一，存儲層面怎么通過技術解決冷熱數據分離，還有一些數據同步工具，同一份數據也做了冗余備份；第二，數據治理，怎么把大量不使用的數據清理掉。

上圖VeDI核心架構圖，重點講一下業務增長和運營提效。業務增長是比較老生常談的問題，我們的思路是三個點：一是協同字節國內生態，像巨量、抖音、飛書；二是業務場景，增長里最核心的是獲客，如何提高投放效率，獲客不僅是為了留資，是希望更深層的轉化，怎么做端到端的優化；三是客戶經營，我們會持續優化這個事情。

我們內部有專門的用戶增長團隊，在做ToB前，我們覺得只有生態和工具是不夠的，還要把內部的經驗以咨詢的方式輸出，我們整個團隊積累以咨詢方案形式輸出給客戶。

然后是運營提效。怎么提升效率，分為兩個層面，一是數據使用層面，比如營銷、洞察各種數據，二是數據建設層面，比如數據治理、數據倉庫引擎，提高數據的核心效率要把兩個層面的使用聯動起來，面向業務數據建設，下面的數據建設是為了數據應用服務的，不僅是簡單做一個數據建設工具，舉一個簡單的視角，我們在數倉里的指標和BI指標完全聯動，兩個指標完全打通，避免這兩層的割裂，讓工具更好地聯動，包括上下層的打通。

我們的湖倉技術是2018年投入的，可以解決數據冗余存儲的問題，避免一個數據在多個系統存儲，湖倉是比較熱的技術，怎么更好地節省數據，優化存儲效率，我們也會有一些內部做數據治理建設的同學以咨詢的方式輸出。

火山引擎現在服務了一些典型客戶，我們做這個事情的核心是希望智能決策，增長有“數”，包括聯合利華、萬達、廣東農信等客戶，我們和2B客戶一起共創，幫助客戶的同時也是加深我們對行業的理解。

謝謝大家！這是我今天分享的主要內容。

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