神州数码集团CIO沈旸:优异实践模式正在失灵,开源加速分布式创新

神州数码集团CIO沈旸:优异实践模式正在失灵,开源加速分布式创新
沈旸 神州数码集团副总裁兼CIO

国防科学技术大学工学学士学位、上海交通大学工学硕士学位。曾任SAP中国全球支持中心咨询顾问、SAP美国数字转型服务部门技术架构师、企业规划与商业智能团队负责人、神州数码控股有限公司首席信息官。

文 | babayage

编辑 | 笑 笑

在与沈旸的交流中,感受到他有一种独特的“疏离”气质:不执念,不狂热,成长过程中不断以第三方视角审视人生走向背后的成因。相比起内驱、热烈的理想主义者,他更像一个理性、冷静的观察者,见天地也见自己。

从成长经历感悟信息的意义

科创人:您在做人生重大决策的时候,有没有一个一以贯之的原则,或者一直追求的理想?

沈旸:从人生轨迹来看,有很多选择是没有想清楚的,有很多变化是随机的。

作为80后,成长过程中信息还是比较匮乏,那时候计算机和互联网还没有普及,信息只能靠口口相传。当年高考的时候,大部分学生、老师和家长也不太懂填报志愿,在认真填报完名列前茅批和第二批志愿后,我好奇地添加了一个提前批志愿——国防科大的万金油专业:自动化,后来在提前批里就直接被录取了。本科期间同学们就有机会参与磁悬浮、北斗、脑机接口等重大项目,但我当时还是希望能接触一下新的世界,想出国读书、接触商业化体系。不过2001年9·11事件使得后面几年拿留学签证异常困难,于是我选择了去中国商业最发达的上海去读研究生。

毕业后加入SAP也有偶然的成分,在上海交大读研究生期间,有幸在英特尔研发中心做一些与移动显示芯片测试开发相关的工作,公司就在学校门口的紫竹科技园,专业也还比较对口。结果2006年底英特尔出售了自己的XSCALE芯片业务,我原本的就业计划被打乱了。恰好当时SAP在全球范围内扩张,机缘巧合就加入了进去,人生名列前茅次坐飞机居然就是国际航班(笑)。

在SAP时我做过一个主动选择,当时大部分同期同事都对更偏业务的财务、销售和分销模块更感兴趣,当然这些也是SAP最核心的竞争力。不过有可能是从小成长过程中信息匮乏的原因,我对数据和信息更感兴趣,于是选择了数据仓库和数据报表模块的团队,并且专攻最冷门的预算计划模块(PLANNING),这个模块是通过规划来消除企业经营的不确定性。可以把一般的数据报表理解为加法和乘法,而PLANNING模块主要是做除法,属于加法和乘法的逆向工程,门槛也相对要高一些。冷门模块的坏处是一开始经常会坐冷板凳,做项目的机会没有其他同事那么多;不过好处是在刚开始的时候能有足够的时间跟随导师,学习得比较深。后来这个模块的业务火起来后,公司就得在全球来调用这个领域的顾问了。

2010年去SAP美国工作后,我还是继续在数据仓库、报表和预算这个大的领域,也经历过SAP HANA内存数据库的初期落地项目。后来SAP把企业内的跟企业计划有关的产品合并打造成EPM模块(Enterprise Performance Management)产品,覆盖企业的财务合并和各类业务预算。后来这个产品的客户越来越多,大部分新客户在美国,而大部分新的开发团队在中国,我在美国那边跟中国的开发团队也配合得很不错,于是就开始在美国发展并带领这个团队。

回头来看,我的职业经历确实有很多随机性,职业生涯刚开始的时候,我对这种随机性还是很焦虑的,幸运的是,数据和信息这个大方向也是我的兴趣。不过后来受到量子理论哲学的影响比较深,这世界毕竟不是决定论的,人得接受概率和随机性。

科创人:小插个问题,没有想过归国创业EPM产品吗?

沈旸:当时EPM产品大部分客户机会还是在美国,所以确实没想过回国做这个方向。不过我之前SAP的同事已经做了,并且做得很好,我觉得自己可能没什么机会了(笑)。

很多随机的、偶然的因素不断影响着我的成长过程,但这个过程中有我一直关注的事情,就是信息的绝对量、信息的获取成本以及信息的传递速度。

我在小的时候就喜欢阅读百科全书,初中的时候就开始阅读高中、大学的物理教材,一开始也并不是因为喜欢,而是在非互联网时代,身边能获取的书籍不多,有什么就只能看什么。这有点像小型数据库里的全表扫描,能获取的信息量有限并且获取信息的成本高。如果那时候附近有大型图书馆,并且有好的书单、目录指引和牛人推荐的话,可能会更早发掘自己的兴趣点和专长所在吧。

科创人:如果您有机会回到过去,向过去的自己传递一条信息,您希望是什么?

沈旸:(略忖片刻)结合我自己的成长经历,我觉得这个想象也不是那么诱人(笑)。我觉得认知、知识、高价值信息,都是数字世界的资源,而人的成长取决于数字世界与物理世界资源的匹配程度,如果我很小的时候就懂得大量数字化知识,但一没有计算机,二没有应用场景,这些知识也没有那么大意义。

如果真的要传递一条信息的话,希望告诉过去的我,对随机性不要那么焦虑吧。不过这个好像不是一条信息,还是得自己经历过才能感悟到。

以前我也会想象,如果很早就有一张人生的全景规划图会是什么样,这个念头被斩断也是因为意识到了信息与物质的匹配度这个关键,一个人即便小小年纪就树立了宏大的志愿,如果没有合适得指引和资源匹配,也未必能走得下去,反而因地制宜、审时度势地调整、适应也许好一些。

人生成长和数字化转型有很多道理是互通的,在数字化转型的过程中,并不是数据采集得越多越好,最终还是结合资源和业务目标完成系统变革。有一个笑话,一个肥皂盒子的生产工厂想检测哪些肥皂盒子是空的,一个计算机博士团队折腾了一个月AI识别和自动化,结果一个工人搬来一个电风扇把空盒子直接吹走。个人成长,就是要在正确的时候找到正确的电风扇,堆砌大量的信息有时候反而成了束缚。

超额利润只取决于护城河 数据烟囱只会越来越多

科创人:在SAP期间您印象最深的细节是什么?

沈旸:刚进SAP的时候,一起加入的同事有一大半不是计算机专业,甚至还有不少纯文科背景的,大家有大半年的时间在接受各种技术培训和项目上的培训,包括商务礼仪和跨国文化等,甚至是在异国他乡学驾照。这种多元化和国际化的氛围,使得大家能够处理各种各样的复杂问题。我们在面试物理专业毕业的学生的时候,可以找到很多物理博士毕业的员工跟候选人讨论量子力学;在跟化工领域的客户沟通的时候也能有专家用细节获得客户在专业性上的认可。但国内做跨行业应用软件和解决方案的企业,很少有资源和耐心投入在这类培训中。

科创人:这些复杂的培训体系,尤其商务礼仪之类,真的能为企业带来更多的利润吗?如果不是,为什么国外企业愿意投入资源去做?如果是,为什么国内企业不去做?

沈旸:这种体面、专业是能创造价值的,但它是一个价值金字塔靠上的部分,需要企业扎实的利润为基础。真正的超额利润来源只有一个:护城河。“能为客户创造价值”是及格线,“只有你能为客户创造价值”是高价值线。企业战略决策者应当不断思考并投入资源构建护城河,可以被替代的产品、可以被替代的服务,都不足以保证企业获取利润,更谈不上超额利润。

一国内的一些软件企业创建时间比较短,另外也需要等待客户的观念发生改变,还没有足够的积累打造出自己的价值体系和护城河,相信发展到成熟阶段时企业一定也会搭建完整的培训体系。

科创人:您操盘的神州数码云基地项目,将神州数码的数字化转型能力对外输出实现了不俗的营收,贵司在数字化转型方面的护城河是什么?

沈旸:我觉得云基地的护城河是企业服务经验与IT技术、生态的结合能力,以及对大型企业应用场景的深刻了解。举一个例子,我们与开源软件TiDB的社区合作比较深。TiDB的初期客户大部分是互联网公司,互联网公司的业务其实弹性非常大,比如一下子碰到几千万/上亿的用户,瞬间数据量扩得特别大。这类用户追求的是弹性、伸缩性、高可用性,另外TiDB能够兼容MYSQL协议,使得过去很多业务系统很容易迁移到新的数据库平台上。

互联网公司用 MYSQL用得特别多,因为互联网里很多海量数据场景,数据的烟囱壁垒不高,很多时候可以一张大表行天下。但是在大型非互联网企业里面,天生会有很多的烟囱,业务有烟囱、数据有烟囱;企业内部应用的用户弹性没那么高,一个企业员工不会突然从一万增长到十万。所以,在企业内部应用,功能齐全、多表关联、高可用是数据库更重要的诉求。在这方面,一般来讲,PostgreSQL协议的数据库表现得比MYSQL协议的数据库好,我们内部有很多的企业级应用是建立在PostgreSQL 数据库上的。在美国,PostgreSQL的活跃度差不多是MySQL的一半,但是在中国,可能十分之一都不到。

美国那边有基于PostgreSQL协议的CockroachDB和YugabyteDB,不过当时国内还没有类似的产品。所以我们的团队在TiDB产品的基础上,希望能添加对PostgreSQL协议的适配,弥补这个方向上的空白,使得一个数据库可以同时支持MYSQL和PostgreSQL协议。

另一方面,我们也希望用这样的架构来支撑我们的内部应用系统,希望用一套分布式数据库加一套低代码应用平台,来完成大部分的敏捷应用的构建。

当然这个项目的难度也比较大,我们需要依靠更多社区的力量。

科创人:消灭数据烟囱、数据孤岛是很多数字化产品的口号,但您认为这是不可能的事?

沈旸:烟囱不是大家故意造成的,而是因为法律和监管方面的因素。比如,法律规定企业的财务数据是不能提前披露的,财务报告出来之前只有少数员工知道,到了财报发布的时候才要对所有的人公开,并且也不是披露所有的细节数据。人力资源的数据也一样,公司的薪酬数据不可能所有人都知道,企业里的事务都是由专业的部门来运作的。

大家可能会认为数据烟囱是技术造成的,在企业用大量商业软件的时候可能是这样,不是每个商业软件都能对外提供齐全的接口。现在的数据烟囱更多的是权限造成的,即使是所有的数据在同一个数据库里,企业也会给数据的使用加上各种权限,企业的数据复杂度就在于权限和多数据表的关联。

数据脱敏、数据关联、数据权限、隐私计算和安全成了现在的一个热门话题。

开源模式必将成功的理由: 优异实践失灵,分布式创新崛起

科创人:与TiDB的合作之外,您本人还曾多次表态看好开源模式的发展潜力,能否分享下您对开源模式的价值认知?

沈旸:完整的表达是:随着“优异实践”这一模式在越来越多的行业、领域内失灵,分布式创新将成为主流,而开源模式能够高效支撑分布式创新。

“优异实践”失灵是重要前提,十几年前大家买软件喜欢巨头的全套解决方案,一个工厂、一个供应链把运营体系打磨到优异,大家直接参考拿来用,效率较高。但是今天行业内一个标杆花了几年时间打磨出了优异实践,可能外界的技术和竞争体系又变了,直接照搬上线后可能已经落后一代了。

以CRM为例,传统CRM在移动社交年代变成了SCRM,以往维护客户是维护一个手机号码,一个客户反馈需求需要填工单、走流程,而今天一切可能就是拉个群的事,这套体系改变了获客、维护客户的方式。

这也不是终点,这个时代的变化频繁而剧烈。

科创人:您倾向于认为是“新的稳定态代替旧的稳定态”,还是“优异实践这种稳定态的模式将被持续的不稳定所代替”?

沈旸:我相信是后者,未来一段时间应该还是持续变化的状态。所以开源的价值就体现出来了,时代变化太快,但传统软件开发模式的迭代并没有那么快。哪怕是SaaS模式,收集需求、优化迭代,也是一个集中式的过程,不可避免的存在时间差、存在取舍,而开源这种自下而上的、即时的分布式创新模式能够更好地解决问题。比如说我们碰到一个痛点,我有能力解决,我可能当天就开源出去,第二天、第三天行业伙伴就可以拿去用了。

这个周期比传统开发模式和商业模式都要快得多,以往如果有个小痛点,商业软件走个采购流程,可能流程没走完问题已经消失了。而在开源模式下开发、进而解决问题,周期非常短,只要有效果,越成熟的企业级客户越会有足够的付费意愿。

开源模式优点还有很多,比如更专业,商业软件往往无法做到极致的细分,因为菜太少不成席,麻雀再小也得五脏俱全,但开源软件可以做得极致聚焦;比如,对用户来说判断的时间成本非常低,一个非常细分的开源领域最后基本就剩一两家。

科创人:能否分享下神州数码对于开源社区的运营心得?

沈旸:我们认识到社区的重要性,开源不止是代码的开源,更是知识组织体系的开放和社区的互动。开源这方面我们其实也是刚起步,也在不断学习的过程中。

科创人:您在采访之初就提到过,您很关注信息流转的速度,虽然大家都喊“天下武功唯快不破”,但您似乎更激进,认为节省采购流程和选型的时间都有其巨大价值?

沈旸:所有的思考都要围绕世界的本质,物质和时间,而时间是最稀缺的财富。开源和信息透明都有利于简化客户的采购流程和节省选型的时间,节省客户的决策成本也就是节省产品的销售成本。

也正是基于这个思考原则,我也很看好新一代的低代码模式。有些朋友认为低代码就是个拖拉拽,跟十几年前的产品没有什么区别。但在我看来,未来基于云的低代码,是API+生态的经济组合。未来大家在做开发的时候,会先比较在应用模块里我自己开发的成本与调用别人服务的成本,会有越多的开发者会基于一个成熟的生态系统完成创新。

对开源模式未来发展的预判

看好低代码,定制化短期内仍是刚需 

科创人:对于开源模式在中国未来的发展,您有哪些判断和期待?

沈旸:首先,一定会有更多专业的开源企业出现,还会有很多像神州数码这样新的开源生态参与者。我们一方面能够直接给开源做贡献,一方面能够通过自己的场景经验来验证开源产品,将不同的开源产品进行适配和连接,快速填补一些空白领域,这本身就能给同行带来很大的帮助。

第二,SaaS模式将进入临界点。现在的SAAS很多还是在相互竞争,互相屏蔽接口。中国的SaaS行业将演化为几个大平台的生态圈,平台上会长出越来越多的SaaS应用,底层数据、接口为应用生态不断提供养分,互相集成互相支撑,一个好的SaaS会带动另一个好的SaaS,进而带动另一个好的服务。

第三,就是前面说的,基于云+API的低代码会逐渐成长起来。

第四,定制化需求依旧会是中国特色。跟国外相比,中国的软件定制化比例非常高,即使是同一个行业,不同的公司都有非常不同的管理需求。

这个区别可能与国内当前的企业组织结构有关。国外的公司发展时间较长,大部分企业的管理层很多也都是受过MBA训练的职业经理人,独特的管理风格很容易被稀释。

另外,很多行业有非常强的行业规范制度,同一个行业的企业在管理行为上差别不大,这样就诞生了很多行业的SaaS解决方案。

相比较而言,中国的现代化企业发展历史还不长,大多数企业都有非常独特的管理风格。再加上中国过去几十年经济发展迅速,各行各业都有层出不穷的机会,企业也在不停地探索新的机遇和赛道。这就导致了企业管理过程中,通用的解决方案经常满足不了企业要求的情况。

— End

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