技术高管访谈：与Very公司CIO Steve Pimblett探索数据编目之谜

有点年纪的朋友可能还记得，在当初没钱买正版磁带的岁月，我们经常会蹲在收音机前等着电台播放热门歌曲，再赶紧把它录制下来。但长此以来，我们面对的就是一大堆毫无规律的磁带，很难从中快速找到特定某首歌曲。

The Very Group首席数据官（CDO）Steve Pimblett在数据管理会议上，就用这个例子形容了公司的数据战略。虽然某些部门对过往记录不那么看重，但历史悠久的Very必须寻求新的数据编录方案，帮助董事会成员了解业务体系一路以来的发展变化。他们为此选择的服务商，正是Alation。

Very的前身是以印刷目录闻名的Littlewoods，这家年营业额近25亿美元的零售商每年通过线上渠道在全欧售出约4900万件商品。

企业的根源可以追溯到1920到1930年代的利物浦和曼彻斯特，当时他们专门在足球场附近销售和邮寄目录。1937年，该公司在布莱克浦开设了第一家实体店。时间一路来到2005年，Littlewoods与Shop Direct合并，随后于2020年更名为The Very Group。

该公司这段从地摊经济加邮购服务，逐步转型为在线零售商的成长轨迹，为其留下了多年积累下的丰富数据。然而，这些数据的孤立性与低下的自动化水平则阻碍着公司的进一步发展。

自2020年加入Very以来，Pimblett一直在积极推动数据文化变革，希望为可信数据建立起基础，帮助Very的员工能够将数据资产转化为客户行动。

在他看来，那些预算不太充裕的家庭将成为Very下阶段的主要经营受众。“这一切都是有数据支撑的，数据帮助我们回答了关于潜在核心客户的疑问：他们是谁？我们要如何更好地为他们服务？我们整理出七大潜在受众，而其中最重要的就是预算并不宽裕的家庭。因为他们特别重视我们的整体报价，希望一次性买齐家中所需，而且会在满减和折扣方面精打细算。我们则提供更灵活的支付方式，以帮助他们分摊开销。”

数据富矿

Pimblett在谈到为何加入Very时，给出的理由非常简单——“主要是考虑到客户规模，Very拥有四、五十万客户。”

“我们随时随地管理着大量商品门类、2000个品牌、超20万库存单位，而且货品随时都在吐故纳新。举个例子，目前日用家电里人气最高的是空气炸锅。我们还有金融服务业务，为用户提供信贷，这跟以往的目录业务差不多。”

“我们还有一处机器人仓库，掌握着大家所能想象到的一切数字媒体。这里堪称是数据的富矿，可以在不同业务领域寻求更深入的洞察和行为指引，据此一步步推进业务目标。”

Pimblett将Very的数据策略划分为五个部分。首先是“使用情况”部分，包括搜索技术和聊天机器人；“管理”部分，即如何对数据进行分类/存储以提高发现效率；“风险”部分涵盖数据沿袭、速度及安全管理方式；“信任”则包括搜索排名与认可；“价值”代表如何使用数据改善员工入职、洞察获取速度和存储成本。

The Very Group首席数据官 Steve Pimblett

在加入Very之前，Pimblett曾经担任在线博彩公司Betsson.com与联网汽车消息应用服务商Wejo.com的CDO。

如今，他在Very仍在沿用之前同数据团队共同开发的“中心辐射”模型。

“我建立起了卓越中心。在Very，我们拥有数据平台与工程技术卓越中心，有商务智能中心，有分析中心，还有数据科学中心和治理中心。我们一直在通过种种辐射形式与业务部门保持合作。”

“之后就是我们分配产能的方式。这些中心要么将产能分配给自己以进一步构建平台，要么就将能力分配给整个辐射系统和业务垂直领域，涵盖零售、品类规划以及金融服务业务。”

向Pimblett的数据团队员工约有130人，数据治理中心那边约有10人。这些也正是Alation数据编目软件的主要用户。

技术选型

Pimblett表示，该团队也曾考虑选择Collibra作为数据编目供应商。

“我们为五种编目方案整理了征求意见书，并根据反馈确定了最终入围的两个选项——Collibra与Alation。当时我们更倾向Alation，但还需要通过概念验证确保二者能实现售前人员做出的承诺。我也做过软件销售，所以知道他们说的话不能尽信。”

“我们很担心自身业务太复杂、规模过大。如果说Teradata资产中包含25万个表，那Alation能快速完成扫描吗？用户界面还能对条目进行搜索吗？”

在探索当中，Very从机器人抓取上发现了特殊价值。

“与很多数字企业一样，我们也在努力玩转机器人技术。我们是个大品牌，面对着成千上万的商品和数百万种价格，所以需要使用大量机器人抓取目录、获取结果，这样才能开展竞争关系分析或其他运营规划。总之，用好机器人技术已经成为我们必须达成的重要目标。”

“从历史上看，各个领域一直以不同方式各自管理数据资产中的机器人。但这太荒谬了，我们需要的是把机器人程序从各个业务环节中消除出去，围绕机器人检测技术建立起创新型社区。我们必须把结果各异的不同数字孤岛转换成可信的单一版本，确保每个人都能立足这种单一资产开展创新，在此基础之上实现智能分析。”

“我们的工作实质，是从数据资产当中创造价值。但前提是以可信赖的方式创造价值，确保个人身份信息等敏感数据安全无忧。Alation正是整个体系中的重要组成部分，同时也是重要的治理方案。以前面提到的机器人管理为例，我们证明除了降低风险、简化流程之外，围绕数据的编目、索引、协作和管理确实能为企业带来巨大价值。”