和鲸科技创始人范向伟：大部分数据智能项目都面临着两个挑战

“哪些业务需求可以数字？”

“数据科学只是单纯的技术问题？”

“数据科学家的最大的挑战是什么？”

第四次工业革命来临，许多企业已经意识到了要利用数据科学能力推动商业模式的创新，尝试将经营中产生的数据转化为适配业务需求的决策模型，由原本依靠经验的“人治”变为“数治”。

数据科学的应用领域同数据科学领域本身一样多样化，但成功突围的却是少数。“数据智能项目很难达到目标，90%的立项，最后只能草草收场。”

越是艰难，越是能让这些项目形成企业能力上的核心资产。任何企业都会产生数据，但数据本身不是万灵丹，它只是加速器，方向盘仍旧掌握在人的手中。

截至 2021 年，和鲸已经帮助了七个行业的 Top3 客户完成了数据智能的价值落地。将协同能力的内核落实到数据科学开发的全流程中，和鲸的经验或许能帮助大家揭开数据科学的图景。我们邀请了和鲸科技创始人兼 CEO 范向伟先生，对大家常提出的问题进行了统一回答。

和鲸科技创始人 范向伟

01 数据智能项目的两个挑战

问：过去 5、6 年，大数据经历了一个高峰，也经历了一个低谷。高峰期在 16-17 年，市面上最贵的工程师都投身于人工智能，而低谷也就是过去两年，人工智能主流的公司在上市过程中遇到了很大的挑战。一个现象就是，大部分人工智能项目都赚不到钱，对此您怎么看？

范向伟：

现象确实存在。无论是在乙方还是在甲方内部，目前人工智能相关项目评估下来的 ROI 都很低。数据智能项目普遍达不到立项的目标，这个比例在 90%，相信接触过相关项目的小伙伴都会有一些比较感同身受的经历。

和鲸作为数据科学平台，其实也做过各方面调研，我们归纳下来认为，大部分数据智能项目都面临着两个挑战，是导致项目失败的常见原因。

一个在供给侧，一个在需求侧。

供给侧，为企业数据能力负责的数据工程师或者算法科学家，都会去构建一个基础设施的金字塔结构，也就是保证底层的技术平台尽可能稳固、标准、可拓展，从而可以处理更多数据，产生更高计算效率。然后再一层层往上叠，将这个能力转化为更低的服务成本，去支撑更多需求场景。这是对数据工程师的挑战。

而需求侧，目前几乎所有可以用 KPI 描述业务的部门，都会给数据部门提需求，需求场景是指数级上升的。但 100 个需求场景中，合理的比例，可能只有 10%，剩下的 90%，是因为他缺乏业务的思路，单纯想看到更多数据报表，这就会导致需求描述不清楚。所以这是对业务人员的挑战。

这样的结构，导致数据智能项目，往往很难让做数据的人和用数据的人看到进展，因为它是一个非线性爬坡的过程，你不知道是在哪里被卡住了。需求本身不确定，用什么样的数据也不确定，往往还不知道自己哪里做错了，项目就被叫停了。

供给与需求的结构性矛盾

这两个挑战带来的结果是什么？

一个是更高的工程成本，或者说指数级的工程成本。要搭建起金字塔结构，工程师将面临着大量跟机器学习、数据分析无关的基础工作、协调工作要处理 ，需要大量时间投入。与此同时，系统搭建起来后跑模型，模型结果不好的原因也有很多，而且相互影响、相互嵌套，导致排查、调试的时间成本是指数级上升的。

另一个结果，可以概括为更不确定的业务需求。既然业务链条中的各种问题都会找到数据部门，那数据部门到底怎么设计数据平台的架构、怎么积累算法模型的能力、怎么安排时间，就类似于是个风险投资问题了。数据智能项目的 ROI 符合幂律分布（Power Law）——极少数项目产生的价值非常大，而大部分项目几乎不产生价值。它就要求数据科学家一定要非常慎重地去做需求分析，如果业务方无法清晰地陈述自己的需求，就很可能是伪需求。

所以这两个挑战直接导致企业中供给和需求存在着结构性的错配，数据部门跟业务部门常常相互不满意。业务部门想要提需求，但很难把数据智能的需求说清楚，数据权限都拿不到，或者找不到合适的数据。又因为需求不清楚，成功率不高，企业不愿意投入资源，拿不到资源，也很难完成模型的打磨。数据智能的落地，就陷入了需求不清晰、供给低质量的恶性循环。

02 从数据到业务应用的反馈闭环

问：既然供给侧和需求侧存在着错配，那让它重新形成回路是不是就能解决这些问题了。放到实际工作场景中，供需双方该如何去做呢？可以通过彼此多“沟通”解决吗?

范向伟：

如何去做，基本原则很简单，就是按照敏捷开发的原则，把大回路拆成小回路，最重要的是，要跟业务部门掰扯清楚，业务到底想回答什么问题，要搞清楚这个事情到底有没有价值。

这是一门很大的学问，我们观察下来，大部分数据工程师都不喜欢干这个事情，不喜欢进行需求的争论和探究。但这件事又很重要，我们自己认为，一个项目 70%的成败与否都取决于这个需求是不是一个真实的需求、重要的需求。

因为和工程相关的工作，在过去几年已经越来越成熟了，包括现在也出现了大模型，自动化调参、分布式训练的方案，这里面的平均水准越来越高。更大的问题还是在于，大部分业务需求的质量还是很低，很少有业务人才能够把自己的数据需求、算法需求给理清楚。

一个是需求的质量，一个是数据的质量，这两块现在在 AI 的实践中问题很大。不管多优秀的算法科学家，在这两段都容易掉到坑里面去。我们能建议的，就是在实战中，数据工程师可以更多地去关注，或者说多想一想 Power Law 分布——到底这个需求有没有前途，或者说需求方到底有没有想清楚。数据智能在企业中表现出的是需求的流转，在各个业务部门都会提需求的情况下，数据科学家一定要看到整一个的大画面，要能够在需求之间进行比较和取舍。

从数据到业务应用的反馈闭环

不过即使这样，想实现从数据到业务应用的反馈闭环，还是很困难。早在 2016 年，我们和拍拍贷、携程、百度等企业合作算法比赛的过程中，就发现了这个问题。业务需求沟通成本高，开发环境搭建、模型成果复用难度大，整个链条存在着惊人的浪费。模型开发、模型评价、模型落地的三个环节，彼此间是断裂的。

这不是光靠“沟通”就能解决的问题。数据科学家普遍都很聪明，但工作流程却很原始，效率很低。不仅仅是重复造轮，更像是“科学家在开拖拉机”。

所以这也是和鲸产品的协同理念最开始形成的原因，就是把数据工具的开源化，和开发工具的协同化，这两个趋势结合起来。

03 三位一体：社区、赛事、工具

问：您说到了协同，我们知道协同其实是所有的生产力工具的核心价值，任何 SaaS 产品，都需要考虑协同作为一种核心能力、核心体验。大家能理解协同的重要性，但数据科学场景下的协同有什么特殊之处呢？实现起来的难点又在哪里？

范向伟：

特殊之处，可能就是跟其他场景相比，数据科学的协同更加难以实现吧。

其实 SaaS 的协同都不好设计，看似简单的场景，做深了都是在考验产品团队的世界观。只是数据科学这件事会更难，要让数据、镜像、算力、模型、图表、文档等各个要素，在任务的各个阶段，被企业的各个角色，在业务的各个场景，都能够安全、可控、友好地被接入、被使用、被分享，这对于产品设计来说，几乎是一个不可能完成的任务。

和鲸也不是天生就有对数据科学用户和场景的敏感度的，我们在社区中天天和用户泡在一起，才看到了别人看不到的问题。社区、赛事、工具三位一体的商业模式就是和鲸自身最独特的协同能力，支撑着我们的协同产品 ModelWhale 有更高的研发效率、触达效率。

和鲸应该是在数据公司里面，很少能把 PLG 模式运转起来的公司，这个模式对于企业的要求很高，需要有足够多的用户，足够好的产品体验，还要有足够强的企业级价值。否则很容易陷入，有用户，但是没有收入，或者有收入，但是没有增长的两种怪圈里面。

产品体验推动增长（PLG）

问：目前在数据智能的基础设施的行业里，我们看到好像只有和鲸把机器学习的团队协同当做核心能力来建设，选择走这样一条独木桥，您有没有后悔过？

范向伟：

后悔肯定是没有，但确实发现了协同这个事儿远非我们当初想的那么简单。

开始我们只是想把 Gitlab 和 Jira 的产品模式应用在机器学习这个领域，后面发现，数据科学家协同的复杂性，比软件工程师的协同还要高一个数量级。数据科学的业务落地、能力普及，都在很早期的阶段，可能进度条只到了 10%。和鲸也只是在路上。要成为一个理想的协同工具，我们做好了还有很长一段路要走的心理准备。

在数据科学团队协作产品这个赛道里，中国几乎没有细分定位的生存土壤，我们的产品只有越来越厚，才能生存下来。虽然中间确实走过一些弯路，但比较高兴的是，16 年到现在，和鲸在协同这件事情上，还是走到了很深的无人区。

和鲸社区场景和赛事场景的协同深度都是很少见的，ModelWhale 已经包括了团队级协同（数据科学家、数据分析师之间的协作）、企业级协同（IT、数据、业务部门之间的协作）和产业级协同（企业和供应商、科研院所、社区开发者的协同），每一层又都相互穿透、相互支撑。

所以在 2021 年，我们看到有七个行业的 Top3 客户都做出了产品置换的决策，从同类产品迁移到了 ModelWhale ，这对于我们来说，是比较实在的鼓励，因为 PaaS 产品的竞争力，很大程度上是由行业标杆客户定义的。

04 工作流：用更好的数据回答问题

问：Gartner 已经把“协同”定义成数据科学平台和机器学习平台的核心能力，相信未来大家会越来越重视。那我们回到之前的话题，既然数据部门和业务部门之间很难合作起来，和鲸的产品是如何去帮助他们实现的？有没有比较典型的客户案例实践可以给大家参考？

范向伟：

我们的理念很简单，就是把之前说的全链路放到一个统一的工作环境中。当然，理念虽然简单，工程实现还是很复杂，产品设计也有很多挑战。

首先，前端不仅要有开发环境，还要能把整体逻辑先拆开、再拉通，让业务部门明白你的代码、你的模型是什么意思，你用了什么数据，比如哪个环节是在接入数据，哪个环节是在建模，哪个环节是在做预测。总之，要让业务部门能尽可能看懂，并且提出来自于业务视角的问题和建议。

其次，机器学习中的很多问题，归根结底是数据问题，很多问题的解决只是因为找到了很好的数据。但是数据质量存在着巨大的方差，而工程师是不太喜欢跟数据打交道的，这是“杂活累活”。所以 ModelWhale 会把各种各样的数据源，做干净的接入，可以实现数据和模型开发的全流程的对接、管控和追溯。

另外，做好成果沉淀、代码沉淀，在数据科学、机器学习项目中是很容易被忽视的，会造成很多重复劳动、资源浪费。机器学习项目经常处于一种黑箱状态，没有办法讲清楚到底哪个环节发生了问题，反正模型效果就是不好。所以每个阶段的思路，不同参数、不同版本、不同结果，最后都应该变成一个知识库，支撑未来的复用和迭代。

模型环节也有很复杂的流转和很长的生命周期，“模型要用”和“模型要改”，这两件事情永远做不完，怎么用一个工作流水线，让它的效率能够大幅提升就很重要。一旦某个模型跑通了，只要过程是可以追溯的，结果是可以复现的，企业就会发现机器学习是可靠的、有用的，并产生更多模型开发的需求。

ModelWhale 适用研究

因为新能源也是未来的支柱产业，产业需求和数据科学协同平台的关系，我可以介绍一下金风科技的案例。大家可能很难理解说人工智能去预测一个风机的运行状态，这有什么难的，用个逻辑回归不就可以判断哪些机器有故障了吗。站在理论的角度是这样，模型的原理就是这样的，但这只解决了所有问题的 10%。风机在沙漠里，草原上、海里等等不同的地理环境，数据用什么方式回传，是在端上处理还是回到数据中心处理，要处理通信问题、网络问题和设备问题。风机故障也有很多种不同的原因，是因为电击，还是低温结冰，又或是风速太大叶片断裂了，也对应了不同的干预策略，涉及到了 IT、运维、数据等不同部门，进行持续的数据传输、模型训练、效果验证、设备维护、设备维修的协同工作。

因为存在着大量的重复工作、实验工作、协调工作，所以可以复用的工作流，就尤其重要，要让工作模块化的程度、可复用的程度、自动化的程度、包括可解释的程度尽可能的高，否则一个问题就会把整个团队的工作卡住，而这样的问题又是一个接一个的。

05 数据智能的大同世界

问：我们从数据智能项目的大环境讲到了和鲸的协同产品，最后一个问题是，那您认为数据科学协同产品的实质是什么？或者说和鲸最终的理念又是什么？

范向伟：

不知道你有没有发现，在聊天的过程中我们多次提到了数据科学、人工智能，这两者其实很接近，但定位不同。和这些年很多商学院会新建数据科学专业，计算机学院则是更多会建人工智能专业一样，它们一个关注经济效益，一个关注工程效率，这就关系到了数据科学协同产品的实质。

企业对于数据科学平台的期待，可能和大多数的人想的不一样。性能怎么样、速度怎么样、功能怎么样，当然都很重要，但数据科学的实质不是一个技术问题、业务问题，而是一个管理问题、经营问题：到底怎样借助数字化能力，帮助公司实现更好的生存。

领先的企业会把数据科学，当做一个杠杆、一个枢纽来看待，用数据科学的关联能力、预测能力，把整个企业的资产、流程、指标串联起来，构建起一个经营效率爬坡的良性循环，也就是“业务数据化”。这是一个很难实现的转变，但 TikTok 、Shein 、元气森林已经实现了各个行业中的打样，得到的效果是很惊人的。

所以在我们的设想中，数据科学协同产品最大的价值，就是变成一张网，覆盖企业所有的数据资产、人才资产、需求场景，并把他们连接起来、运转起来，为人才赋予数字化的能力，为场景赋予智能化的效率，从而成为一个企业的数字化转型的枢纽。这个枢纽的内核还是人才资产，而不是数据资产。这是 SaaS 产品的生命力的源头——SaaS 产品的价值，是改善人的处境，进而改善企业效率。

我们希望数据工程师、数据科学家，可以帮助业务人才建立起用数据的习惯和能力。数据部门要把数据的能力沉淀成可复用的、低代码、已落地的算法模板、模型仓库，业务人员是在不同的能力模板里面做实验和复用，把已经跑通的少数模型能力、模型资产，在更多的业务场景进行复制。

AI 的需求是无穷多的，预测的需求是无穷多的，但是 AI 的底层原理是相同的，业务的需求逻辑也是相似的，如果不开发业务人员的数据能力，大部分分析需求、预测需求，是来不及被满足的。

面对现在工程和技术进步的速度，大家都有比较强的焦虑，所以无论是工程师、数据科学家还是业务人员，都要用好时间、节约时间、快速成长。业务人才需要学会用数据，数据人才需要学会做管理。

下个阶段工程师所面对的新世界是不一样的。过去，工程师在做 ETL 、建数据库、搭云平台、做模型，但是真正的机会其实是在数据消费。数据团队需要走出舒适圈，提高数据平台易用性，需要对接所有的数据需求场景、所有的数据需求人员，帮助他们用好数据，否则数据平台是没有未来的。

更强的数据计算平台+更多的业务用户+更多的需求场景，这三者如何结合，才是最大的机会所在。

我们希望，以数据科学协同能力为底座，每一个问题都能找到它所需要的数据，每一个模型都找到需要它的问题。

这就是我们理想中的，数据智能的大同世界。

和鲸科技旗下数据科学协同平台 ModelWhale 提供即开即用的云端分析环境，将数字资产管理、Notebook 交互式 & Canvas 拖拽式编程、建模分析、模型服务、任务及权限管理等功能深度整合，一体化解决企业大数据分析的多种协同问题，使数据驱动的决策更加便捷高效。

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