大型科技企業架構:中台模式的愛與恨


大型企業面對快速變化的市場形勢,需要有像創業公司一樣快速的反應能力。然而由於復雜的人員和層級關系,大企業做到“擁抱變化”是很困難的。

傳統以職能部門分治的樹狀組織架構,若一個底層員工有個好點子,就不得不自下而上說服管理層,管理層還需發動行政力量推動層層下屬,任何一環出了問題就難以進行,其難度可想而知。而各業務線各自有KPI,互相協作非常困難。

(傳統的組織架構)

即使說服老大,克服重重困難,從各部門抽調和招兵買馬,成立了新的業務部門。然而市場變化非常快,一旦業務受阻,方向轉換,花費巨大精力組成的業務線何去何從?此時部門的發展極大地依賴於老大的決策,底層活力不足。

大型組織想出各種方式解決這樣的問題,例如阿里在2016年提出了“大中台小前台”的戰略,將業務共同的工具和技術予以沉淀,成立專門的中台部門。這樣新的項目可以重用中台服務而不用重新設計,避免重復功能建設和維護帶來的浪費和山頭林立。這樣做的不只是企業,美軍更是設計了新的戰斗方式,每3人一個小組,戰斗需要時可隨時調集后方火力,信息和后勤支援,靈活而成本低廉。

程序員對這些概念更是熟悉,中台類比到編程領域,就是形成可復用的函數庫,抽象共性,減少重復開發,提升迭代效率。中台將人力,技術和服務重新組織,例如,數據中台維護底層數據能力,內容中台將各類資訊匯總整理,供給各業務線豐富的資訊資源;推薦營銷中台抽象推薦系統的共性,為各種業務提供營銷的快速接入能力。這樣也方便統一協調,如數據中台可根據業務優先級管理流量和負載分配,這在各部門獨立運營時是不可想象的。當然,中台還有一大好處:分擔風險,方便分黑鍋,你懂的。

當然,不是所有公司都能實現中台戰略,中台要求扁平化的管理模式,沒有太多的條條框框。靈活的考勤,沒有隔板的工位,統一的基礎設施(如數據庫和代碼庫),否則中台就是空中樓閣,實施起來甚為困難。

中台模式的困擾

如果中台模式全部都是好處,這篇文章就應該結束了。中台相比於傳統模式雖有優勢,但實踐和理論的隔閡必然存在。中台該做不該做什么,如何與業務方良好協同,如何評估KPI都成了難題。

我們可以根據中台對業務方的參與度,繪制成下面的一張圖。

軸的最左邊:僅提供工具庫和少量答疑維護,不對業務效果負責。絕大多數開源項目,各種數據庫,都可以歸於這種極端。
軸的最右邊:all-in參與業務方的大部分流程,從運營業務,到數據模型,事無巨細。我們戲稱其為“高級外包”。

我們形象地稱其為左傾和右傾問題。

越往左走,工具抽象和通用能力強,賦能業務多,雨露均沾,研發人員能專注於技術本身。但越往左越好么?不一定。越左就無法深入業務場景,無法接受業務滋養,很可能故步自封,甚至為了技術而技術,變得學究派,而過於獨立的中台變成了純后台,更重要的是,如何評估業務產出?

在最右面則是另一種極端,其優點非常明顯:此時中台完全融入業務,有完整的業務sense,非常理解並能快速應對需求,與業務方打成一片,戲稱為“高級外包”。但是,該模式的人力一般只能覆蓋單一業務,很難對外輻射。由於精力所限,技術人員過分關注業務,中台的技術深度就會相對較差。

我們要同時警惕這兩種極端,但從整體來看,最容易被忽視的反而是右傾。右傾構建了看似美好的中台合作模式,親密無間的服務,但是人們很容易忽略其問題:由於過分具象和強耦合,中台能力難以沉淀在通用的工具和理論上,當出現其他相關業務時,原有產品並不能支持,應對變化的能力小,一旦業務方向變化就可能前功盡棄。

此時由於中台容量有限,過重的服務模式導致只能覆蓋有限的業務。中台不得不評估前台項目的重要程度,甚至拒絕為低優先級的前台提供支持,挑肥揀瘦。那么前台可能會為自己的業績考慮去自行組團隊完成項目,進而導致中台與前台隔閡。相反的,若事無巨細地參與到業務方,侵入性就會很強,人的問題會成為最大的問題:它可能會架空業務方人員,引起猜疑,甚至可能被並入業務方,導致中台骨干流失。

那什么才是合理的中台模式呢?

合理的中台

最好的服務應該像空氣一樣,不留意就感受不到存在,但不可或缺。

首先,中台必須有對應領域過硬的能力積累,例如算法中台需要有扎實的理論基礎,搜索中台在搜索能力的積累更是要達到業務方遠達不到的程度。打鐵還需自身硬,否則被革命掉只是時間問題。

中台一方面提供服務,另一方面則促進人和人的交流,推動換位思考。原本不同方向的人為了共同的任務在一起工作,能夠迅速地學習對方的能力。當任務告一段落后,我們需要關注:業務方是否能維護,改進甚至優化中台的工作和技術;中台是否能產生對業務的通盤理解和技術沉淀。因此,在合作剛開始時,可適當右傾,中台快速熟悉業務,建立共識;隨着業務深入,業務方吸收消化,中台逐漸后撤,直到業務方可自行處理大部分問題。

一般來說,在提供相同服務質量的前提下,對業務問題的抽象能力越好,參與度就能越往左。 例如SQL確實是非常偉大的發明,它將數據處理的需求抽象地如此淋漓盡致,技術人員能夠專精於性能優化,業務方能靈活操作數據庫,完成業務任務。

因此,中台有個重要命題應當考慮:**自己的服務和技術應該如何合理抽象,將業務和底層盡可能隔離開來?這套領域特定語言(DSL)應該如何設計,才能讓業務方也能看得懂,用得好?  **Tensorflow和Keras這類深度學習框架成功的一大部分原因,就是設計了非常良好的深度學習原語。越好的抽象和領域原語,就越能發揮前台人員的業務優勢和主觀能動性,極大地提升了溝通效率。

同樣,業務方也必須能把自己面臨的問題予以清晰地描述,參數,環境和目標至少能明白地寫在一張紙上。提出模糊的,太過抽象的(比如不管用什么方式,只要能提升KPI),甚至不切實際的目標,就是業務方的懶政和甩鍋,中台不是高級外包。在任務層面上,兩邊應有清晰的分界和明確的問題,大家都精力有限,應做好分內之事。

在溝通上,不僅需要主管之間的密切配合,建立緊密溝通機制,如定期參與前端的業務周會;同時還應有清晰的接口人機制。筆者見過不少例子:多個接口人導致信息冗雜,傳播不暢,有時不得不十幾個人開大會,導致反復溝通,效率很低。接口人需要明確業務問題,熟悉數據鏈路,溝通能力強,方能事半功倍。



結語

一切事業都需要由人來推動,大部分問題都是人的問題。組織形式的不同,會導致信息傳遞效率的極大不同,進而影響事業的成敗。“組織架構排名第二的公司,最后在市場上也只能居於老二的位置。”

本文只是筆者作為某大型公司的基層中台工程師,面對業務合作中遇到問題的一些思考,由於視角限制,肯定有以偏概全甚至偏激之處,還請各位讀者老爺海涵。為什么要寫這篇文章?因為研究如何利用零和博弈,組織一幫聰明人,高效地為了同一個目標奮斗是非常有意思的,組織架構的設計很值得思考。當然由於篇幅所限,還有很多問題沒有討論,比如如何考核中台績效?

拿着 5000 塊的工資,操着 5000 億富豪的心吶。


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