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TO B新势力专访衡石科技:Beyond BI,打破分析和计算的黑盒
作者:HENGSHI 时间:2022-05-07

“业务数据是很meta,很basic、很基本;并非数据来自业务,而是数据本身就是业务。”


“在最根本的层面给大家足够的能力支撑,创造价值的可能性无穷无尽。”这是新一代云原生分析架构的开创者衡石科技创始人刘亢(本名:刘诚忠)对于“数据基础设施”的理解。


采访前后,衡石刚刚发布了4.0产品版本。


“我们确信这是引领行业的,贴合中国这一代企业当前‘实际遭遇’的数据挑战,我们希望能够被不限行业的所有企业都看到,都用起来。”他两次提到新版本发布的同时,衡石还会发布衍生白皮书,他想要表达清楚他所理解的今天企业与数据之间的关系。


摩天大厦与丘陵、咖啡杯与玻璃壶、高速公路……他用这些形象的词语去形容数仓、业务之间的关系变革,以及衡石并不只是一家BI公司,而是要做数据分析的基础设施。


“我们不是数字孪生,我们帮企业打造自己的数据孪生。”


北京的中关村东升科技园北领地,整个园区有大片的草坪,偶尔的丘陵,穿行其间让人想起硅谷。从办公室向FlatWhite咖啡馆疾走,没几步,刘亢隔着一条街,向对面他的羽毛球友——PingCAP创始人兼CEO刘奇打招呼,刘奇微笑回应。


刘亢是一个“运动员性格”的人,他从小就非常享受竞争,像运动员那样去追求goal,去抵抗压力和保持韧性。


他还谈起自己在SaaS领域创业的好朋友辛济云,他说两人认识不久便一见如故,辛济云还邀请他出差住在自己深圳的家里。目前,有接近50家国内头部的SaaS厂商在和衡石合作。


“衡石在业界的人缘还不错,很多客户是被推荐和转介绍而来的。我现在感受到的,更多是生态中大家一起携手向上,站在一起。”


实际上与刘亢这场访谈,我最想知道的是:古老的BI产业在云原生时代,是否也会迎来某种变化?


我亦相信中国TO B市场未来会迎来一批百亿级软件公司,必然会有不局限于某一个应用场景,能够满足大中小各种类型客户需求的基础性赛道。谁能成为可以规模化增长的独角兽?


显然,这是一个结构性命题。


但我们都在试图寻找动荡之中的结构化机会。



01

4.0版本,进击

与绝大部分垂直行业不同,BI作为一个持续发展多年有历史脉络的领域,在今天仍然保持着较强的创新性,而且在这一领域的公司很多默默发展,有着不错的商业模式。

这正是因为数据分析天然存在放大价值的“光环效应”。意思是说,企业内部垂直的职能部门HR、市场、销售、运营和IT,都能够与数据分析团队交互产生“增强作用”。

数据分析是否能够以一种基础赋能的方式增强各种业务应用场景,下沉到最基础的层面?工具平台化、能力PaaS化,成为基础设施——这是衡石在探索的一条路径。


刘亢认为从软件开发专业性来看,通用的分析工具构建难度其实会远远超过业务应用构建的难度,二者不在一个数量级上。

对于真正做产品的公司,或者企业软件来说,4.0通常被认为是一个“里程碑”式的版本,是行业“亮剑”和态度表明。衡石在反复的市场验证打磨中走到了4.0阶段,刘亢和整个团队觉得已经做到了相对成熟的完成度,能够以某种姿态,来对业界系统地主动输出衡石的声音,推动这个版本去更多地服务市场。

“4.0版本发布过后,我们的第一件事情就是出白皮书。我们要告诉客户,我们衡石在定义现代数据分析的最佳实践。”采访中刘亢乐观而坚决。

根据衡石提供的数据,其第一季度业绩同比暴增400%。刘亢告诉TO B新势力,业绩的增长主要来自多个方面:多家头部SaaS伙伴的落地、ISV厂商的深入合作和行业KA直客。

没有打破数据仓库的限制——刘亢认为,这是行业过往的做法,是BI软件搭配数仓的经典模式下的挑战。

数据分析的软件产品研发,是基础性的研发,本身门槛很高。已经存在的BI公司在中国市场上业务发展稳定,这本身就是一个很好的增量市场。衡石的思路是跨越式的,这需要在当前的技术路线图上做出极大的改变。这也是传统厂商难以挺身改变的重要原因。

衡石的幸运在于2016年以前,因为主创团队的经历,让他们得以提前做了一些工作。趋势真正来临,当很多SaaS厂商、解决方案厂商,都需要一个厂商来帮助他们构建分析能力的时候,衡石能够提供服务。

当数据量很大时,要避免反复搬运、计算、拷贝的动作。有大数据思维和背景的人,恰恰不愿意提前准备和计算数据。如何在大数据的环境下做好分析,这是衡石初创时期的第一个门槛。当时的解决办法是将数据与分析解耦,分开管理。不去预测数据在什么地方,基于明细数据层开展工作,把重心放在管理好数据分析的计算逻辑上。

数据可能在传统的数据库,在新型的数据库;在传统数据仓库,也可以在新型的大数据平台;还可以在一些更新的实力强劲的数据平台新锐厂商,如TiDB、Elastic、Mongo、Doris、Clickhouse。

每一个平台都能够在自己的场景下很好地提升某一类数据处理效率。衡石不能够预设数据在哪个平台,需要做到对所有大数据平台的各种技术无缝整合对接。面对大数据挑战,从架构层面,最终衡石采取的办法是用数据和分析分离的架构,在数据平台多样化的背景下,预设异构的数据环境,在此之上构建视图稳定的数据逻辑层和清晰无误的分析指标层。

刘亢用专业的词汇来表达衡石的模式“基于大数据时代的数据湖架构重新定义分析”——不是把数据移动到计算的地方,而是把计算移动到数据的地方。

“分析是一个连续不断的验证过程。这个过程不能过于依赖数据仓库端的配合。”刘亢认为。

“衡石也不能假设数据仓库端和业务团队的思维模式是一致的。避免数据仓库的团队无法及时响应业务团队快速灵活的变化。”他进一步解释。“导致目前这种低效情况的原因是业务团队并没有进入到分析的核心工作里。工程师在数据仓库里做的工作,对业务人员不开放,使之成为一个‘黑盒子’。这也是衡石的第二个挑战,同时也是最大的挑战 —— 要打破这个黑盒子,让分析的指标计算逻辑真正暴露在业务人员的面前。”

一面是明细的、原始的、细节的、信息丰富的数据;另一面是业务视角和业务人员,用“粗浅”的技术水平就能够定义想要分析的指标,这是让业务人员真正能够进入分析过程核心环节的关键。

让业务人员拥有构建数据模型和指标体系的能力,并做到持续维护。

BI的创新潮流本质上是被分析型的业务需求推动的。

“必须打破传统的报表和BI工具对数仓的依赖,它必须让分析人员真正进入到分析的核心工作流程里去。”

“只有当一个计算逻辑可以被表达,才能够被管理,才能够面向业务。”刘亢表述,衡石的技术壁垒是构建一个强语义建模能力。

“我们虽然管理数据汇集入湖的过程,但又不会过度加工和提前准备,通过积累足够长的时间形成了建模能力显式的管理指标体系,让分析过程可见可管理。让分析人员不依赖于数据仓库这端,把分析工作完成。”

据了解,目前在全球范围内,只有很少的数据分析厂商会选择这样做。因为难度巨大,需要构建很强语义建模能力“客户对比衡石和全球领先的厂商Tableau毫不逊色,可视化Tableau依然独树一帜,而在建模分析能力和嵌入集成上衡石则更胜一筹。”刘亢反馈。

“聚焦分析,而不是数据,这对整个分析链条来说是一个本质的提升和飞跃。”

衡石面对最细微的数据、最明细的数据,定义分析逻辑、计算公式,下推执行,完成明细数据的运算,返回展示地。整个过程试图搭建出一条通顺的实时管道,没有中间地带、数据搬运,也没有提前做任何计算。和传统数据仓库提前跑数做出中间表再对接BI是完全不同的。

在采访中,TO B新势力理解其理念:数据分析是一个过程、一种习惯、一个公司的运营机制。所以数据分析是非常动态、持续不断的。企业持续不断在通过数据分析完成和一些决策的衔接,非常灵活敏捷地去构建这个过程,而不是把它当成一个项目、一笔预算、一个阶段性。

数据分析是业务视角的KPI体现,但业务视角需要调焦,数据口径要不断探索,因此需要不断优化。比如,用什么样的方式来指导销售动作、运营工作,使用者就会看每个销售承担的周期,阶段损耗,满足何种条件的情况下可以投入客户的POC,在何时应该到达一个平均的结算周期。这些KPI通过数据表达出来后需要持续跟进,最后反映到行为上就是管理动作的精确性,不再是拍脑袋靠经验的。

此外,分析具有动态特性,很难一蹴而就得到完美的分析场景,需要敏捷。这个敏捷体现在小步快跑、敏捷迭代,一个月就要上线要看到的东西,马上投入使用。根据成果不断迭代,形成习惯,越跑越快。

刘亢提到,他不认可中台式的建设:用一年时间建一支大的团队,大干快上地做一个项目。“我觉得是非常大的资源浪费,时间成本高。有可能一个1000万的项目砸下去,两年过后废掉了。”

除了像分贝通、纷享销客、探马、六度人和这些头部SaaS厂商,衡石很大一部分的客户——刘亢将其称为直客。这些客户与SaaS厂商不同,会直接使用衡石的平台。比如元气森林、宝马、阳狮集团等。

直客无一例外都是通过建立数据仓库或者大数据平台,再加上 BI报表软件来搭建自己的分析框架。目前这种痛点或者说短板非常明显。这些客户已经让衡石非常强烈地感受到这一点。

“痛点在于在这个框架下面的数据分析,传统的报表BI软件,更多做的是结果的可视化,分析过程严重依赖数据仓库阶段的数据准备工作。满足不了业务端对于分析的想法,或者说灵活性。”

刘亢描述,在衡石的架构里面,传统的数据仓库没那么重要,数据转换的计算逻辑在衡石平台里被定义清楚,等待实时触发,数仓的角色无形中退化为负责归拢数据的数据湖。这样真正跟业务灵活响应的工作被放在分析的这一端,没有技术背景的分析师才可以自由掌控。

因为没有涉及任何中间计算,也没有任何中间结果。从明细的原始数据到最后的分析看板,形成连贯的管道,分析师只是熟练使用公式来表达基于明细数据怎样计算KPI指标,这个定义能力的强弱决定了一个分析平台真正的分析建模能力强弱。如果定义能力不好,就要做提前的数据加工。

建模能力就体现在它能够灵活地表达复杂指标的计算逻辑。这就真正能够让分析在靠近业务端的环节完成,越靠近业务端,就越能够承接快速变化。


 02

 Empower every industry —— 可嵌入商业模式,可能被低估


衡石的定位或者说形态并不是“BI工具”。换句话说,SaaS公司可以借助衡石让自己成为自身所在领域中专业的BI公司。

“大家容易把衡石看成一个和解决单点的工具,而不是一个能力平台。所以我们也在反复传达这一点,衡石并不是一个应用软件,也不是一个单点的工具软件,而是一个开放的能力体系。衡石的形态是PaaS,所有的功能都是API,而且它是非常灵活,是一个基础设施。”

“衡石因为数据分析大多数情况下还是被看作BI公司,但衡石跟这些公司其实不一样。在使用上,衡石是在帮助别人构建分析过程全链路基础的高速通路。可以同时使用衡石和BI。”他描述外界与衡石对自己定位的偏差。

数据分析成为一种基础能力,然后再进入各种业务场景。这在海外的主流趋势上得到了比较强的印证。Tableau、Power BI、Looker的发展都证实了这一点。Looker被谷歌收购,用来构建各种SaaS场景,可以理解为在谷歌上,将分析作为基础能力进行了更大程度的开放。

整个采访期间,刘亢最兴奋的莫过于多次提到衡石的合作伙伴——SaaS厂商分贝通近期发布了其分析功能产品,这个功能是与衡石合作,敏捷搭建后无缝整合嵌入的。

这种模式能够提升SaaS公司自己的价值、客户黏性、满意度,效果。

“很多客户考察了国内外市面上最优秀的BI工具,但是今天的客户所需要的并不是纯应用工具,而是一种能够‘赋能’的基础平台。使得客户自身可以具备分析能力,组装到自己产品中的‘引擎能力’,从而融合起来服务自己的客户,这是更高级的需求。”

所有业界的软件厂商、服务厂商,甚至是客户自己的IT部门感受到了刚需级别的要求。最终的客户部门,其视角、习惯和思维方式正在发生从数据化到数智化的转变—— 推动着企业需要提升数据生产力。

但是这种能力,如果自己从头研发非常难。成本高到无法承担,包括:时间周期和研发风险。

在与SaaS 厂商的合作中,双方完全是互补的,衡石提供给SaaS厂商一个完整的功能性平台。SaaS厂商拿出自己在专业领域分析的洞见、实践和探索。SaaS厂商只用三四个月的时间就能完成具备企业级分析报表能力的升级。这给厂商自身以及衡石都带来信心。

“一方面是开放性,另外一方面是大家对合作的尊重度。他们相信衡石是中国最专业的分析基础能力的软件厂商。”

SaaS企业用衡石,核心原因不是需要数据分析,而是在对外提供的服务能力中增强自身的数据能力。“不只是SaaS企业,而是每一家企业都有相似的发展需求。”

客户需求倒逼一些垂直SaaS公司,提供数据分析能力。过去SaaS厂商自研要达到上千万成本,其次还在于软件的复杂度和专业性上。“衡石的天然壁垒是数据分析软件的复杂度和专业性,这体现在功能的抽象程度上和跟架构高度相关的性能调优上。”刘亢认为。

衡石想做基建公司,用产品实现这一前景,帮助客户能够把数据分析这块的建设成本降到1%甚至1‰,很多SaaS厂商可能都没想到还能有这样的支撑服务。

衡石的创业团队成员自己经历过这个过程,他们是国内最早遭遇这样挑战的一批人。

目前做到这些,刘亢认为,关键是如何定义问题。

“先确认到底要解决什么问题,然后才能够回答为什么是由你来解决。”

“中国并不缺好用的 BI工具,现在国内的这些BI公司都很优秀,以及优秀的数据库厂商层出不穷。但要解决的问题是什么?或者说到底有什么是现在没有被解决的?衡石看到的是,在现有的数据环境中,分析变得越来越难,难度已经超出了单一工具可以解决的范畴。”

“企业对数据分析的灵活性和这种实时性要求都很高。后端产生数据的源头越来越复杂,前端运用数据的机会和时效性越来越高,两端需求的复杂度上升。这就提出了一个新的命题,从构建企业的分析能力的角度,什么样的方式是最实用、敏捷,而且让这个企业能够掌握的。”

“如果一个企业真的需要转型为数据驱动型,需要围绕着数据重构整个企业,比如协同机制、部门的定义、划分等。这个过程要通过一个有效的、实用的成本来完成,需要一个企业级的平台级的产品来辅助。”

“Empower every industry,empower every organization.”(数据智能赋能每一个行业,每一个组织)

在产品设计上,衡石把“开放性”作为一个重要原则衡石的所有功能都设计为API理念,对外呈现一个完全可被整合、嵌入、复用的形态,以服务方式对外暴露。这意味着很多客户会将衡石当成一个API中台,甚至可能会用衡石来支持别的BI工具。客户会自由地组装功能,做出各种各样数据高价值的应用场景。“这在衡石构建产品的过程中也是很大的挑战,但同时有巨大价值。”刘亢提到。

其次是对数据的理解,衡石认为数据是商业的语言,语言是为了团队和团队、组织和组织、组织内部、组织内外能够协同。在衡石的产品设计里,这种协同性一直都受到很大的关注。不管是分析的协作、分析的传播、团队知识的共享,还是做一些基础数据的沉淀、复用,这种协同性是团队基础的关注要素。 

最后,是对工程师的同理心。开箱即用,轻松上手“可能衡石产品的功能很多、很全,但让人接触到的第一印象应该是用起来非常轻松、简单。在这一点上,我觉得我们做的还不够。”刘亢认为。

“数据即业务”,这是衡石在创办时的理念。数据承载业务,或者理解得再极致一点——数据本身就是业务。

在分贝通的合作中,几千家客户通过一键发布,就可以直接享受到分贝通所在专业场景的分析成果。

衡石更像是一个能够加速的“核武器”。

“我的第一份工作在VMware,后来VMware被EMC收购了,它跟EMC、惠普等都在很好地合作。这是基础性软件厂商的中立性衡石跟市场上最大的CRM和最大的SCRM都在合作。我们能提升整个行业的分析水准。”这是刘亢的软件价值观。

作为数据的基础设施,可嵌入对衡石的伙伴或者客户来说,这是一个非常友好的形态。衡石是以算力为计量单位的,所以客户用的越深,那么它服务的客户越多,对衡石的计算要求越多。计算要求体现在在部署上面,会是水平扩展的部署,衡石按照水平扩展的节点收取费用。

“可嵌入”是很容易被低估的,被低估的原因也很客观,当构建单机软件的时候,可嵌入意味着这是一个模块,当然这是基于传统软件的观点。

但在云上构建service的时候,“可嵌入”意味着产品的形态是非常先进的,功能是API化的。

“可嵌入”只是衡石产品功能的冰山一角。嵌入的其实只是衡石的伙伴或者客户用衡石做出的一些数据分析成果。实际上数据的基座,这套中台式的机制,是独立的存在。这种独立让衡石能够不断形成可被嵌入、整合的一些优质,或者说高价值的分析成果。比如财税的分析、零售快消的分析或金融风控的分析,通常伴随一些高价值的场景。

“说到底,这才是真正的数据中台。”刘亢认为。

可嵌入的背后其实是衡石的生态策略。衡石并不是一个具体应用的专家,而是帮助所有专家真正发挥自己战斗力的催化剂。

在整个数据产业的生态中,衡石希望构建一整层完备的分析能力层。通过这样的方式,一方面帮助所有优质的数据平台厂商跟业务有更多的对接和赋能。

另一方面帮助所有专业领域的应用厂商构建出专业的分析能力。通过在整个数据产业生态中承上启下,衡石最终能够帮助广大的企业客户真正转型为数据驱动的厂商,或者说落地数据驱动的文化。



 03

 创新需要自我警惕



衡石的心态是empower——赋能的心态,通过赋能快速提升每个行业的分析水平。

刘亢说在与客户交流中,因为信任、绑定,双方往往惺惺相惜。

说到这他非常严肃:“从我的角度来说,我们会很担心过于前瞻,因为会死得很惨。所以一方面要接地气,要去保持足够的领先性,这个节奏对科技创业来说是最关键的。”

“衡石更多是在引导客户,并没有迎合客户。但是我们自己会调整。比如在发现某些部分并不适合中国客户的客观实际现状的时候,我们自己会做调整。”

刘亢曾经在VMware工作。这家公司在全球虚拟化和私有云领域处于领先市场位置多年。当时做的其中一个项目组后来遭遇喊停。当时老板跟大家说,因为过于领先市场,我们成了一个“solution looking for a problem”,这是不行的,所以创新其实要相当谨慎。

衡石的这些理念和应用场景,比如服务SaaS的方式,都是国内独一无二的。但是对于这种独一无二,机遇和风险并存。

“很多厂商会认为衡石非常有针对性地解决了其最想解决的问题,这种价值的体现让衡石团队很有成就感,但同时我们也会很警惕它是不是一个足够广泛存在的需求。”

敬畏之心还在于:谁来完成数据分析。这个事情并不是衡石完成的,是SaaS厂商自己完成的。比如,分贝通对数据的认识才是真正专业的认识。分贝通才是真正知道在业财领域里面如何完善分析的主体。衡石提供的是工具,是放大器,是可操作的强大能力。

衡石提供给所有合作伙伴的,是一个轻松完成这些工作的装备、条件、环境、提炼厂,从数据里面把这种有价值的结论性洞见榨取出来的过程是每个专业领域的合作伙伴完成的,这就叫赋能。

真正让懂行的人能够把最有价值的事情轻松完成。

自我警惕还在于面对客户时的谦卑之心。

“衡石非常靠谱地提供了一个最强的工具平台,但是最有价值的事情是别人完成的。要尊重这一点。尊重每个行业伙伴专业的洞见。我们的专业性体现在数据的基础能力,性能、架构、流程、框架的搭建上,但是这些跟业务应用无关。一定是要跟每一个领域里面的拥有专业洞见的厂商合作,这就是empower。”

衡石起公司名字的时候,追求的就是基石的感觉,我们是在做foundamental的事物。

“帮助他们用自己的专业洞见覆盖一片一片的客户。那么衡石价值的辐射会既快又广,公司就会很有意义。从社会价值来说,能够帮助很多公司,进而让它们快速帮助更多的企业,就会很有意义。”

但中外目前的区别在于,中国目前的生态一部分在云上,还有一部分处于云下。云上生态在完善之中。这个阶段需要提供端到端的产品形态,才能让企业用户在高速变换的环境下,开箱即用,非常低成本地落地。一站式、全功能、相对边界更完整的数据的统一工作平台,或者叫数据生产力平台、数据工作站,其实更符合中国客户的期望,这是最大的区别。

谷歌收购Looker,只是因为Looker在这个方面做到了极致。Power BI的DAX建模引擎,也基本称得上独步天下。衡石在构建建模的时候,同时参考了Looker和Power BI的DAX相当于对全球最优秀的两大建模与引擎都做了足够的学习和参考,最后做出了有自己特点的建模语言 HQL(Hengshi Query Language)。同时进一步补足Looker和Power BI的能力,即把建模语义翻译到各大计算平台上的工作。

这和衡石本身数据和分析分离的架构一脉相承。用衡石的语法表达出来复购率、留存率等各种各样分析指标的计算逻辑,能够被很好地翻译、执行在所有的数据平台上。

目前,衡石不做任何定制化,百分之百地标准化,只有一套代码。也没有做任何行业的解决方案。没有做的原因是:笃信每个领域都会有专业的合作伙伴做配合。数据本身适合构建成一个相互配合的生态。

在衡石的产品介绍中,他们用了“痴迷”这样的词汇。刘亢说从衡石创办的第一天开始,他们选择的slogan到现在都没有变:Analytics as a Service。这到现在都是一个蛮值得追求的先进目标:让分析这个事情能够服务化,能够为所有人所用。

客户和伙伴的反馈也同样重要,所以这个产品其实不是被“设计”出来的,而是被“喂养”出来的,是根据大家的意见反馈和市场的声音不断地成长而成的。

刘亢觉得To B最大的好处在于通常来说它的支点都很稳,这个时候能够放心地把工程师的智慧灌注进去,所以你选择的资源的稳靠度,能够承载巨量的工程投入,这是TO B行业非常幸福的事情。它能够稳定地承载工程师智慧的重度投入,对工程师来说这是很幸福的事情,因为能够做出高价值的产品。



 04

 采访笔记  :匠气、足球与商业的平衡


刘亢在VMware 4年、秒针明略又是4年。VMware定义了全球顶尖的系统软件研发标准。这是一个匠气比较重的公司,把工程师文化书生气的理想化与成熟的商业化之间的平衡,掌握得非常好。

“优秀的公司应该是商业化非常成功的,软件是一个被反复验证的、非常成熟的、极好的商业模式。要不断寻找产品化的机会,一旦找到,就值得通过组建团队成立一家公司的方式来实现产品化的目标。”刘亢认为。

刘亢描述衡石的产品打磨犹如架构摩天大厦,核心产品 HENGSHI SENSE 在发布3.0版本之前,并不容易。

2019年底,资本寒冬。原本计划的融资没有到位,商业化的进展也相对来说比较慢 —— 那时商业化的一些尝试事后被证明是产品研发型团队通常会经历的试错路径——所以就经历了一个低谷。核心的团队在低谷的那段时间异常团结,一个人都没走,所有人降薪。

当时没有做太多特别的。他们觉得只是大家一块坚守。一直坚守到3.0出来。他们相信产品到3.0这个版本,市场的竞争力就会开始显现。

3.0版本之后,客单价翻了一倍,客户口碑开始建立,标杆客户不断落地。衡石才真正进入到产品市场化、商业化的阶段。

自信的转变点,是直到2.4到3.0版本发布。衡石有了一些客户,产品的思路和价值被认可。一些客户在比较过这个领域里面的相关产品后,选择了衡石。

只有客户的需求被针对性地解决。经历过比较切实的验证,才会有信心,前面可能只是靠一些比较原始的自信。

但是苦行僧的阶段必然也是因为看清楚了未来的一些东西,才义无反顾地投入进去。

大家对于自己看到的东西肯定是非常坚定的,即使不是共识。

这是我们把BI这件事做得更基础设施的一个底层的商业逻辑。数据分析通用平台是有这样一个广量的、海量的市场。是10年一遇的产品赛道创业的机会。

“在明略,作为创始合伙人,我觉得自己经历了很多商业化的训练。”

在这两家公司,刘亢的成长蔓延至研发外,更多从产品的角度,从商业化的角度,从PMF的角度,从市场的角度,从销售的角度来看待这些产品商业化的过程。这个阶段让刘亢从一个优秀的工程师变成一个有商业模型思考的人,他说,这可能是他这几年最大的收获。怎么把一个产品转化成一个生意。

“这几年真正带领团队投入战斗的时候,还是被打得鼻青脸肿。”

真实的打击就是你从青年队提上来踢职业联赛,然后你还来不及换装备就已经被送上场了。

但是战略上的差异化也是一步一步体现出来的,一开始的差异化很难讲清楚,也很难给客户证明,也解决不了多大的问题。

看上去好像挺厉害,但是其实也就那样的一个东西。

但是它的地基很扎实,在一层一层地垒上来,到3.0~4.0阶段,建模能力开放出来,湖仓管理的模式成型,多租户服务能力完备,异构数据集成大幅提升,大家逐渐看到产品的威力爆发出来。“你会越来越主动,客户会越来越信任。”

一开始,打地基是枯燥而煎熬的。甚至容易自我怀疑,因为没有任何可以说服自己的地方,市场没有任何正向的反馈。因为没有客户。

前面两年衡石完全是靠着自己想要做到的产品的大概样子在摸索。

现在生态伙伴开始越来越多,刘亢认为衡石甚至成为了一些细分行业的标准能力配置。一些新锐的公司,基于衡石推出高价值的分析应用场景。

刘亢觉得一个公司很像一个足球俱乐部。

足球为什么是这个世界第一运动,是因为复杂度。运动的魅力来自于团队配合,每支队伍有11个人,这个尺度上的配合体现了系统复杂度、一个团队的管理的复杂度。

一个公司一定是团队作战,有前场、中场、后场,是有多个位置配合的。前场就是负责拿客户的,要得分的;中场是串联的,负责产品、运营和客户成功的人,不光要把产品的价值传递给客户,还要把客户的需求传递回来;后场是做产品研发的;最后还有守门员,是qa,要兜底的。团队有各种阵型来定义业务分工,会有各种配合,大家一块在作战。

公司的整个团队里,CEO应该是主教练的角色,因为要对每个位置的人去支持、赋能、观察、调优、负责,然后带领大家取得胜利。你还要制定有效的战术来持续获得胜利。

刘亢在球队的角色是前锋,他是北航研究生联赛的最佳射手。真正前锋的心态是这样的,他不能是觉得很拉风,而是保持责任感。

“一场比赛大家打不赢,进不了球,首先是说前锋进不了球。”

“我6岁就到体校,在很多体育项目上都有过一些成绩,比如足球、乒乓球、长跑。我觉得运动的本质不是和别人竞争,运动的本质是进取心,要达到目标的那种进取心”。

刘亢在足球队中既是前锋,也是队长。

“要足够进取,用这种进取去感染别人。最后大家要跟着你一起去冲。”

“要保持斗志。不断发起挑战,而且要带领大家一块去挑战。”

刘亢回想了一会,他说尽管有很多试错,也有懊悔。我和团队一步一步往前,自然会走过去。

分析之所以需要敏捷,是因为有很多业务的想法未经实践,不知对错,你得试试 —— 这个探索过程的成本如何降到最低。所有工程成本全部 cover,SaaS厂商不需要去投入任何研发开发这个工具,只需要非常自由地让分析师、运营人员和有咨询能力的专业人士,在衡石的平台里面把自己的咨询方法论变成模型指标看板,最后固化成数据成果。衡石提供的是一套带着先进数据运用最佳实践的能力建设平台,能够让客户以非常低的成本实现自己行业know-how的产品化。

千万级的研发成本节约,并在一个月之内就可以搭建起来,快速上线产生价值。

这些能力一旦产品化,就能覆盖到整个领域的客户,价值传达是很快的,能够通过这样的生态构建惠及多个行业,这是最优价值路径。

“我是体验派。”

刘亢喜欢阿根廷,是梅西的铁杆粉丝,阿根廷球员的身上有一种本能,与德国球队的纪律性不同。那是一种南美艺术化的踢球方式。刘亢觉得这已经是高于竞技层面,进入某种精神维度,并不是为了获得某一场球赛的胜利,而是最终注入到艺术之中。

管理学家宁向东说,组织,往往是主导者个人生命和意志的眼神。

“衡石丈尺,车同轨,书同文”,在打造自身标准化产品的道路上,衡石想成为标准。



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