对很多企业管理者来说，“数据” 是个既熟悉又头疼的词 —— 手里握着海量 “数据石油”，却总难转化成驱动业务的 “动力”：业务部门要份数据报表得等技术团队排期，新活动想对比用户数据却找不到可用资产，存储了大量数据却不知道哪些真正有价值……
作为全球营收领先的游戏企业，腾讯游戏也曾面临这些困境。但通过近 20 年的探索，尤其是 2020 年起 AI 驱动的数据基建革新，他们把 “数据石油” 酿成了 “智能汽油”：90% 的业务需求不用技术人员开发就能自助完成，SQL 开发时间从 1.1 小时压缩到 0.33 小时，5500 + 数据资产的推荐准确率高达 95.3%。对企业管理者而言，腾讯游戏的实践不是 “技术炫技”，而是一套可借鉴的 “数据价值落地方法论”。
一、从 “卡脖子” 到 “自助用”：腾讯游戏的三次数据能力跃迁
任何数据基建都不是一蹴而就的，腾讯游戏的历程恰好对应了多数企业会经历的三个阶段，其踩过的坑、解决的问题，对管理者极具参考意义。
1. 端游时代：“按需定制” 却留不下资产（早期）
2010 年前后，腾讯游戏以端游为主，数据需求很直接：比如某款游戏的日活跃用户有多少、付费率如何。当时的做法是 “Case By Case 定制”—— 业务提需求，技术团队针对性开发日志统计功能，用完就结束。
问题：数据没法沉淀，下次有新需求（比如对比两款游戏的付费率），得重新开发；技术团队成了 “瓶颈”，业务要等 1-2 周才能拿到数据，完全跟不上运营节奏。
2. 手游时代：“中台沉淀” 却难触达业务（2015 年前后）
随着手游爆发，游戏数量从几款增至几十款，用户数据量翻了十倍。腾讯游戏搭建了数据中台，把分散的日志加工成 “可复用的指标、用户画像”—— 比如 “次日留存率”“高付费用户标签”，所有游戏都能直接用。
进步：数据不用重复开发，技术效率提升了 50%；支撑了精细化运营，比如给高付费用户推送专属活动。
新痛点：业务部门还是 “用不起来”—— 要查数据得写 SQL，要做报表得找技术，基层运营想快速看活动效果，还是得等 “技术排期”，数据仍属于 “技术专属资产”。
3. AI 时代：“智能驱动” 让业务直接 “用数据说话”（2020 年起）
这一轮变革的核心，是让 AI “看懂” 数据、帮业务 “用活” 数据。腾讯游戏做了两件关键事：给数据加 “智能标签”（让 AI 知道数据含义），搭 “自助服务门户”（业务用自然语言就能查数据）。
关键变化：以前业务提需求 “先找产品经理拆解，再找技术开发，最后等数据交付”，现在打开门户说 “查一下新活动 3 天内的用户留存”，系统自动生成报表；90% 的需求不用人工介入，基层运营 5 分钟就能拿到数据。
二、两大核心抓手：让数据 “能用、好用、省成本”
腾讯游戏的革新不是靠单一技术，而是 “智能资产中台” 和 “湖仓一体架构” 的双轮驱动 —— 前者解决 “数据怎么供” 的问题，后者解决 “数据怎么存、怎么取” 的问题，两者结合让数据从 “成本中心” 变成 “价值中心”。
1. 智能资产中台：把数据变成 “业务能认、AI 能懂” 的资产
传统数据中台的痛点是 “资产多但乱”：业务要找 “用户付费数据”，系统跳出 10 张表，不知道该用哪张；新需求要新增指标，得重新开发。腾讯游戏的智能资产中台，核心是 “给数据建规矩、做分层”。
双目标牵引：不盲目建资产，而是盯着两个硬指标 ——“资产复用率”（少重复开发）和 “业务自助率”（少麻烦技术），比如要求大模型覆盖 100% 的数据开发场景，业务自助需求满足率超 90%。
数据分两层管：把数据分成 “基础资产” 和 “优质资产”。基础资产要符合 “人工能看懂” 的标准（比如表名清晰、有注释）；优质资产要 “人机双懂”（AI 能识别指标含义、关联业务标签）。通过 AI 的特征聚类、血缘分析（比如标清 “用户 ID” 来自哪张表、关联哪些指标），现在 5500 + 资产表、10W + 数据列，业务要找数据时，系统推荐的前 3 个资产，95.3% 都是对的。
全生命周期闭环：从 “定义数据规范” 到 “生成候选资产”，再到 “应用后反馈优化”，甚至 “无效资产自动下架”，11 个步骤全流程管起来，避免数据 “越存越多、越用越乱”。
2. 湖仓一体架构：解决 “数据存不下、取不出” 的老问题
很多企业会遇到 “数据分散” 的问题：实时数据存在 “数据湖” 里，历史数据存在 “数据仓库” 里，要对比分析得来回导数据；PB 级的数据存着成本高，用的时候又慢。腾讯游戏的湖仓一体架构，就是把 “湖” 和 “仓” 打通，做到 “存得省、取得快”。
从 “分散” 到 “一体” 的演进：2010 年用分散的数据库，2015 年引入 Hadoop 但实时和离线数据不通，2022-2023 年全业务迁移到湖仓一体 —— 现在不管是游戏语音、图片这类非结构化数据，还是用户登录、付费这类结构化数据，都存在一个地方；实时数据和历史数据能直接一起用，不用再导来导去。
“以人为本” 的设计原则：
随需而动：业务要高时效数据（比如活动实时监控），就搭实时链路；要历史数据分析（比如月度运营总结），就用离线计算，技术跟着业务走。
丰俭由人：高价值、高时效的数据（比如核心游戏的付费数据）存到 “仓” 里，访问快；低时效、少用的数据（比如老游戏的日志）存到 “湖” 里，成本低，业务自己选。
资产自治：高频用的优质资产，系统自动优化存储，让访问更快；低频无效的资产，自动降级释放空间，不用人工清理，每年能省不少存储成本。
业务能感知的价值：以前做一次新活动数据分析，要等技术排期 1 周，现在日志一接入就能实时用，前端报表几分钟就更新，运营能随时调整活动策略。
三、AI 落地的关键：不追 “高大上”，只抓 “实用场景”
很多企业管理者担心 “AI 离业务太远”，但腾讯游戏的 AI 应用，全是从 “业务痛点” 出发，分优先级落地，不搞 “花架子”。
他们把 AI 应用分成三层，重点抓 “能快速出效果” 的核心层：
基础层：经营分析可视化：把数据做成直观的看板，比如 “全公司游戏营收实时监控”，管理者一眼能看懂业务全貌，这是最基础的需求。
核心层：精细化运营：这是投入最多精力的领域。比如运营要对比 “新活动和老活动的用户留存差异”，以前要写 SQL、导数据、做对比，得 1.1 小时；现在通过 AI 自动拆解需求、生成 SQL、验证结果，0.33 小时就搞定。更关键的是，过程中沉淀的新指标、新标签，会自动回到资产中台，下次其他业务要用，直接就能拿，形成 “用数据→沉淀资产→再用数据” 的价值闭环。
探索层：辅助决策：比如预测某款游戏的用户增长、自动生成运营策略，目前还在预研阶段，因为要保证稳定性和准确性，不急于大规模落地。
这种 “先解决眼前痛、再探索未来事” 的思路，让 AI 不是 “空中楼阁”，而是实实在在帮业务提效的工具。
四、给企业管理者的 3 点启示
腾讯游戏的实践，本质不是 “游戏行业专属”，而是所有想做好数据管理的企业都能借鉴的方法论：
数据基建的核心是 “业务价值”，不是 “技术先进”：不要盲目上 “最牛的技术”，而是先想清楚 “业务要解决什么问题”—— 比如业务缺自助用数能力，就先建智能资产中台；数据存不下、取不出，就先优化存储架构。
分阶段推进，不追求 “一步到位”：从 “定制化开发” 到 “中台沉淀”，再到 “AI 驱动自助”，腾讯用了 20 年。企业可以根据自身规模，先解决 “数据能沉淀”，再解决 “业务能用好”，最后再用 AI 提效，避免一开始就陷入复杂的技术泥潭。
让 AI “服务业务”，不是 “替代业务”：AI 的价值不是 “做高大上的预测”，而是帮基层业务人员省时间（比如少写 SQL）、帮管理者看清楚数据（比如自动推荐有用资产），让业务团队更聚焦 “怎么用数据做决策”，而不是 “怎么拿到数据”。
结语
对企业而言，数据基建不是 “技术部门的事”，而是 “影响业务增长的核心工程”。腾讯游戏的实践证明：AI 不是让数据变得更复杂，而是让数据变得更 “好用”—— 当业务能随时用数据、数据能自动沉淀价值，“数据石油” 才能真正变成驱动业务的 “智能汽油”。未来，不管是游戏行业还是其他行业，谁能把数据的 “用权” 交给业务，谁就能更快抓住市场机会。
