紅杉資本中國專家合夥人車品覺 (圖片來源/車品覺)

談到企業創新,不外乎是要從新場景找機會。比如,在武漢肺炎(COVID-19)疫情籠罩下,時常能聽到「請填一下健康聲明表」這句話。由於各個場所配合政府政策、謹慎起見,要求出入民眾填寫健康聲明書,甚至是旅遊史、接觸史等細節,「但去餐廳要手寫填一次資料,等一下拜訪公司,還要重複一次。」前阿里巴巴集團副總裁、現任紅杉資本中國專家合夥人的車品覺點出,「這雖然是個問題,但也是企業創新的機會。」

像是,藉助區塊鏈不可竄改和保護隱私的特性,來存放個人旅遊和出入地點資訊,透過授權機制將資訊分享給特定機構,比如旅宿業者、機場、餐飲商家等。這個方法,還能融合AI、數據分析,只要鏈上有人染疫,就能立即追蹤過去一段時間的行動軌跡,並估算未來幾小時的影響範圍和感染風險。

「這就是一個以新技術為起點的創新例子。」不過,車品覺話鋒一轉,有別於以新技術為起點的新創公司,大部分想轉型的企業,都營運已久,雖然有優勢,卻也有包袱。他認為,對這些企業來說,第一步是要勇於試錯,找出公司內部有發展潛力、可能改變未來的領域,或是利用手上豐厚的「結果數據」,來找出「過程數據」,創造一個新業務。

勇於嘗試錯誤找出潛力領域,掌握過程數據另闢新市場

對於創新,企業得三分想像、七分嘗試,透過不斷試錯找出有潛力領域,再給予數據資源和企業文化來全力支持 ─── 紅杉資本中國專家合夥人 車品覺。 圖片來源/車品覺

車品覺在阿里巴巴集團任職六年,一手推動集團的數位改革創新,不僅擔任首任數據委員會會長,還打造了內部的數據治理架構。離開阿里巴巴後,他進入紅杉資本中國基金,同時也輔導了20多家指標型企業,遍及銀行、網路企業、廣告等領域。

回顧這些經驗,他指出,轉型創新第一步,是要「三分想像、七分嘗試,」從中找出有潛力影響未來的領域,並投入數據資源和企業文化的力量,來全力發展。

直到後來,集團成員認為虛擬辦公會是未來潮流,便將其中一項智慧辦公專案獨立出來培養。即便一開始專案發展不如意,集團仍投注大筆資金和資源,並在2014年推出智慧辦公App釘釘。釘釘的目的,是要解決異地辦公的不便,除了支援多人線上會議、多種考勤方式如手機簽到、催辦等,還可快速執行內部審批、工作通知和重要行事曆等功能。經過短短幾年發展,去年,釘釘全球企業用戶數達1,000萬,今年初還一度超越微信,成為蘋果應用程式商店的免費程式第一名。舉例來說,多年前,阿里巴巴鼓勵內部創新,提供資源和環境讓小型團隊進行試驗。他坦言,這些專案大多看不出前景,但集團願意嘗試各種可能。

除了勇於嘗試,車品覺指出,原本就擁有大量核心業務數據的企業,比如銀行,就可利用手上豐厚的「結果數據」,來找出「過程數據」,將這兩種數據轉化為一個新事業。

舉例來說,二手車業者經多年買賣,握有車輛剩餘價值的數據,其中,就有家業者找上汽車維修廠,取得車種維修數據,整合起來推測車輛老化趨勢,比如某車在第三年出現耗油的問題,兩年後車輛價值將大幅降低。整合結果數據和過程數據,對汽車保險公司來說,就是相當值錢的情報。

找出企業的潛力或過程數據後,另一步,就是要進行差距分析,來制定數據化戰略。

做好差距分析,將技術語言轉換為商業語言

所謂的差距分析(Gap analysis),是要來盤點企業內部的發展現況與目標差距,並根據這些差距,來制定發展策略。否則,不明確的數據戰略,容易讓高階主管遲疑,降低投入資源的意願。

車品覺指出,盤點工作有三個重點,首先是數據的資源收集與使用情況,再來是數據技術的成熟度,最後則是衡量企業的組織架構,是否能適應新的運作模式。這個盤點分析,能顯示企業轉型的真實差距,也能讓全體職員對轉型有更客觀的預知。

他強調,進行盤點時,「要特別注意哪些是有用的數據。」這是因為,他從顧問經驗中發現,許多企業實際使用的數據,還不到整體數據的5%。

此外,他也提醒,盤點數據時,不能以盤點實際物體的方式進行,而是要意識到數據的潛能,也就是「數據可以隨意組合、產生新價值。」

最後,盤點數據除了能了解企業現狀與目標差距,還能將技術語言轉換為商業語言,讓企業高層了解哪些問題該解決。舉例來說,企業內部盤點發現,同種數據有5個單位在收集,因而產生5種標準,但是,企業目標是希望只用一種標準,因此,團隊就能與高層共同討論最終標準。

AI大數據變幻莫測,靠中臺來彈性管理數據

圖片來源/阿里雲

阿里巴巴多年前提出數據中臺方法論,透過組織調整和資料倉儲、數據同步等技術方法,設計出統一管理數據來源和應用的中臺,來支援內部上百個業務應用,避免重複建置、數據指標定義不全等問題。經過幾年雙十一洗禮,數據中臺成熟落地,阿里巴巴也在去年,將自家經驗打造成一套解決方案。

找出現況與目標差距後,接下來,就是要做好數據管理。車品覺解釋,現今企業內部的數據,大多為縱向發展,如果要給不同部門來橫向使用,就必須「打通隔閡」、讓數據流通,因此需設置一個專門的數據或AI組織,來管理數據的收集和應用。這就好比企業中的人資單位,統一管理薪資、差勤和招募等工作。

而最具代表性的數據管理例子,莫過於阿里巴巴的數據中臺。身為幕後核心推手的車品覺指出,以往企業可分為前臺組織和後臺組織,前臺組織負責最前線的業務,後臺負責企業營運,包含了如財務、人資等單位。「但在網路快速變化的世界,前臺越走越快,後臺則相對緩慢,但兩者使用的數據,又有許多共同點。」

於是,他與團隊不斷摸索,建立了數據中臺。這個中臺結合了技術、管理和合規,不只是組織的調整,也包含一套統整數據、管理數據的方法,來支援前臺的高速變化,同時防止後臺的緩慢。

數據中臺的職掌,涵蓋了數據的收集、計算、儲存、加工和管理等一系列作業,甚至也包括演算法和數據模型的控管。

除此之外,管理各部門通用的基礎功能,也是數據中臺的職掌之一。「以前,我常鼓勵在阿里的數據科學家,一周4天到業務部門工作,最後一天回來我的部門,」然後找出跨部門所使用的基礎功能,並交由數據中臺來管理。車品覺強調,這種在不同部門間重複使用的功能,不應超過總量的30%。

另一方面,KPI也是數據管理的重點。在他看來,衡量成效的KPI有幾個關鍵,首先是副本(Replication)的數量和位置控制,也就是利用工具來管控企業資料庫,盡量降低同數據的副本數量,並管理存放位置。

接下來,就是數據的「共創性」,也就是跨部門的數據合作程度。比如,A部門和B部門都需要建置各自的資料庫,來開發新應用,但兩者性質、目標正好相似,就可分配A做3成、B做6成,共同打造一個資料庫。如此一來,不只省時間、省資源,更重要的是,「A部門對特定領域,能提供比B部門更深刻的洞察。」就好比,保險部門和催收部門透過共享數據,從中找出潛在的不良客戶。車品覺認為,企業共創性越高,數據化程度也就越好。

數型和數據湖型架構,缺一不可

談到數據管理,他還點出了一個重點:數據架構。他指出,數據架構可分為兩種,一是與業務邏輯緊密相關的指標型數據,可用做商業分析(BI),另一種是與業務邏輯毫不相關的數據湖型數據,「是一種扁平的、不需過多清洗的數據,」適合用來發展AI應用。

進一步來說,越底層的數據,越要保持其「原子性」,也就是與業務解耦、獨立存在。這是因為,未來當業務邏輯改變時,就不需要大費周章重新處理數據,減少重複作業的成本。

這兩種數據架構,可以應付不同場景需求,還能加強解釋性。舉例來說,利用數據湖型數據打造的深度學習系統,可利用業務邏輯強的指標型數據,來輔助解釋AI系統的產出值。也因此,「這兩種架構在企業中,缺一不可。」

除此之外,「數據來源管理也是一門課題。」他強調,數據可溯源,才能在系統計算出問題時,來還原結果、找出癥結。

正視資料隱私,藉助技術加強資料防護

不只對企業數據應用有獨到見解,近年,車品覺也開始推廣資料隱私和管理理念。他指出,大數據產業一直在忽略、迴避數據倫理,擔心一檢查就露出破綻,也害怕因此扼殺創新。實際上,企業不需擔憂,而是要改變數據策略,並且「以數據隱私為前提,來開發業務應用,」而非以業務發展為前提,再來想辦法配合資料隱私作法。

其中一個作法,就是建立資料隱私小組,以業務、技術人員和懂得政府政策的倫理專家為成員,來探討數據的使用和開放議題。他認為,個資保護是企業的良機,因為,「市面上已有許多技術,能解決數據隱私問題,也不影響數據分析能力。」大型企業採用後,就能在保護個資的同時,以集體、共享的力量,帶來更便利的服務。

另一方面,為進一步推動數據隱私和治理方法,2018年底,車品覺連同前香港特別行政區政府資訊總監楊德斌,以及數名科技界和商業界重量級人物,共同成立了大數據治理公會,來推動大數據治理方法,要讓香港成為全球的大數據樞紐。

擔任顧問團召集人的他指出,這個公會,彙集了監管機構、政府單位和業界組織,甚至還有大數據企業如AWS、微軟、阿里巴巴、中國銀行和騰訊等。這個公會的成因,是見到大數據應用越來越廣泛,必須有一套方法來確保數據隱私和安全;此外,隨著AI興起,也需要一套準則,來把關數據品質,確保AI模型的產出。

也因此,公會負責制訂數據治理政策,來讓企業遵從。車品覺也分享了一個正在探討的議題:數據去識別化。「我們正在思考,數據去識別化的程度如何拿捏?能否成為原則?」為徹底落實,公會甚至構想,除了要入會企業簽署聲明,還必須答應不還原數據,並由公會的數據審查員來檢驗。

這些努力,都是為了打好企業大數據隱私和數據治理的基本功,才能在這個基礎上,來發展更尖端的應用服務。

CTO小檔案

車品覺

紅杉資本中國專家合夥人

學歷:歐洲工商管理學院碩士

經歷:曾任滙豐銀行IT部高級管理者、微軟產品總監、eBay產品總監等職位,創立世界首家跨境交易的B2B電子商務平臺。2010年至2016年先後任職於支付寶、淘寶,並擔任阿里巴巴集團副總裁及首任數據委員會會長,帶領阿里巴巴轉型為數據公司。2016年起擔任紅杉資本中國專家合夥人。

公司檔案

紅杉資本

● 成立時間:1972年,中國基金為2005年

● 主要業務:風險投資,目前全球已投資超過500家公司,如蘋果、Google、甲骨文、思科和Yahoo等,中國部分則有阿里巴巴、字節跳動、大眾點評網、網路安全業者360等

● 總部:美國加州門羅帕克市

● 員工數:500至1,000人

● 資本額:40億美元

● 創辦人:Don Valentine


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