黑帕云对比 Airtable:信息系统与办公软件

Airtable 是很棒的产品,然而并不能解决信息化的所有问题。

黑帕云对比 Airtable:信息系统与办公软件

本文将深入探讨黑帕云与 Airtable 的差异,彼此之间的长处与弱点。Airtable 是很棒的产品,然而并不能解决信息化的所有问题。让我们一起探讨区别在哪里。

本文的读者需要对无代码、数据协作软件有初步了解。正在使用此类产品的用户可以从中了解黑帕云的设计思路;投资人可以从中理解到创业者思考产品的角度;正在进行工具选型的业务主管和 IT 主管可以从中理解到黑帕云的产品演进路线,从而对黑帕云的长期发展充满信心。

也许读者会问,为什么不与其他国内产品进行比较,比如飞书多维表格、维格表、Treelab、石墨应用表格、Seatable 等。一方面是这些产品多数比较早期,还处于快速的迭代中,对比会很快失去其时效性;另一方面,从我的初步使用判断来说,他们产品上借鉴了许多 Airtable 的设计思路。与 Airtable 进行比较,大概率就能够与其他类似产品进行比较了。

黑帕云与 Airtable 在定位上是非常不同的产品,本文会避免进行细节的功能层面比较,而将重心放在两者产品出发点上。

作为创始人,我的观点可能不中立,请以自己的判断来阅读本文。你可以访问 https://hipacloud.com 试用黑帕云产品,印证文中的观点。

1. 设计哲学

Airtable 是增强版的协作表格


在 Airtable 中,你可以像 Excel 一样,创建一个表,然后在其中创建不同的列(字段)。优于 Excel 的部分是,Airtable 能够将每个字段定义独立的类型,这使得在数据录入时,极大的减少数据的出错可能性,获得更为整齐的数据。

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图:Airtable 字段示意

Airtable 表表关联(Linked Records)的能力,减少了关联数据录入的出错可能性,让数据与数据之间更好的关联在一起。比如,项目和任务的对应关系,数据库的设计中,会是两张表通过外键关联。在 Airtable 中,可以表现为这个样子:

图:Airtable 项目与任务的关联


数据建模完成后,围绕着数据,Airtable 提供了多种视图,来进行更为得体和丰富的展现。表格视图看起来就像熟悉的 Excel, 看板视图提供了按状态的卡片排列,日历视图和甘特图则为项目管理提供了更好的界面。

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图:Airtable 画廊视图

最后,围绕着数据,Airtable 还提供了许多 Apps(之前叫 Blocks )允许开发者写出渲染数据的小组件,增强丰富性。比如图表、透视表等。

上述是基本分析。经过近 9 年的发展,Airtable 产品已经相当成熟了。Airtable 是既有 Excel 的数据处理体验的增强,通过对字段添加类型,丰富了数据表现。围绕着有类型的数据,进而获得了视图、小组件的能力。

但 Excel 中没有解决的问题,在 Airtable 中仍然没有办法解决:

  • 对数据完整性支持不好,数据填没填、填得对不对只能靠人工检查;
  • 对数据规模支持有限,如果使用时间稍长,设计复杂、数据量大就会卡顿、缓慢;
  • 不支持行级数据权限。数据要么全看见,要么看不见。

我们会在后文提出,为什么以上的缺陷会产生,为什么 Airtable 无法兑现他官网上宣称的“一个平台,无数解决方案”的口号。在许多地方,你可以找到用户的抱怨:

比如抱怨慢的:

我有一个44,740条数据的大数据库,非常慢,快卡死了

Airtable 社区 [1]

抱怨没法实现复杂业务的:

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考虑从 Airtable 迁移了…从去年开始,当我开始在公司大规模使用Airtable的时候,我想象这个产品能够迭代得更快一些……然而并没有,我非常需要行级权限……非常需要跨应用关联……我在考虑迁移到 QuickBase 或者 Knack...

Reddit /r/Airtable [2]

黑帕云是信息系统


黑帕云与 Airtable 有类似的外观和设计理念。你可以找到业务表、字段、关联表、视图等几乎一样的概念。

Airtable 与黑帕云基础术语对比表

表面上,两个产品也是非常相似:

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上图:Airtable; 下图:黑帕云

但长得相似只是表象。随着使用的深入,你会慢慢感觉到两者之间的不同。

首先,黑帕云对数据格式要求更为严肃。在 Airtable 中,你可以在一个 Email 字段中轻松的敲入 abc 并保存;但在黑帕云中,这些数据会报错,不会被保存;

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图:黑帕云对数据格式要求更严格

你还可以对数据进行必填校验。通过简单的将相关字段标记为“必填”,可以保证录入的数据是可信的:

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必填之后,新增数据就不能那么随意了,添加数据的时候,会弹出数据录入框来。必填项会以明确的星号 * 标记出来,忘记填则会报错:

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图:有了数据校验,添加数据就更可信了。

当数据变得可信的时候,有新销售线索时通知自己就变得很愉悦了:

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图:订阅新数据提醒后,每当有新的数据进来,就会得到通知

黑帕云还提供了独立于数据的仪表盘,帮助团队 leader 更好的把握全局,贯彻经营思路:

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图:仪表盘帮助业务主管迅速了解经营状况

2. 搭建一个应用看看区别

现在,我们从一个示例场景开始开始,看看两个产品之间的差别。注意后面的比较中,时间在问题演进过程中产生的影响。比如,时间会让基层员工成长为主管;时间会让数据规模变大;时间会让数据协作问题升级为业务治理问题。

让我们以销售线索跟踪作为例子。一开始你需要一个工具来管理自己的销售线索情况,跟踪线索中的姓名、公司、联系方式等;你还需要一个表来跟踪与该客户的沟通记录。这个业务的结构是这样的:

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图:应用结构示意图

阶段1:个人和小规模协作

初始阶段,一个人开始的时候,使用 Airtable 或者黑帕云并没有太大的不同。你可以使用近乎一样的操作方式,设计这个表格,录入数据,生成视图。因为只有一个人使用,所以大部分情况下,自己都是能够把握一切的。

经过一段时间后,有了一些销售线索。数据看起来是这样的:

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到目前,一切安好。

阶段2:团队协作,对数据质量有要求

随着业务的扩大,你开始管理一个5人小团队。在团队的共同努力下,数据有很大增加。但与此同时,数据质量开始下降了。慢慢的,数据就成这样了:

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图:Airtable 无法保证数据完整性

团队大了就不好管了。录入的随意性会产生很多不完整的数据。注意图中标记红框的部分。你会看到很多的内容没有正确填写。比如有些线索没有写来源;有些没有电话;有些则写了些不符合规则的数据,比如在手机字段中写入了“还没要到”。

一开始你以为是管理问题,开始在例会上强调数据录入质量,比如“一定要填写客户名称、电话号码。微信不算”。可是管理效果肯定不怎么样:团队成员可能觉得不以为然:我先录入嘛,后面再改;或者新入职的同事还没有参加过这个会。

不管怎样,低质量的数据带来高昂的维护成本。低质量的数据后果是蔓延开的:你不能相信用这份数据生成的图表,也无法有信心的将这个数据通过API与其他系统整合。管理规则没有被植入到软件中,带来的成本只有通过管理手段解决。

而黑帕云一开始就作为信息系统而存在,意味着数据完整性是第一位的。一旦数据被定义为某种格式,非法格式不可能被录入;一旦被标记为必填,则对应项一定需要被填写,才能存入系统。

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图:黑帕云的数据完整性是通过系统解决的

带来的结果是显著的:所有需要被填写的数据,都整齐、正确的被填入。不需要额外开会,不需要强调,管理智慧得到了工具化的实现,管理者可以将时间花在更有价值的工作上。

高可信度的数据带来高价值的洞察,你可以放心的使用这些数据生成图表,用作自动化的判断条件,通过 API 与其他系统集成等。

阶段3:业务管控和数据安全

团队继续扩大,你成为了销售总监,下面有了各个销售大区的负责人。这个时候,所有人看见所有销售线索就不合适了。你开始需要让各个大区的人看见自己的线索。

对于这件事,Airtable 的理解是协作。你可以通过筛选的方式,将关心的数据生成多个视图:例如华南、华中、华东等。然后让团队看到各自的数据。

然而,视图筛选对数据没有任何保护。一个新来的员工,可以轻松的看到所有的销售线索,并且可以与任何潜在线索取得联系。在管理上,这既有数据被泄露的风险,也有管理失控的风险(比如串单)。

在黑帕云,通过行级权限,你可以定义不同的角色。比如,定义一个“华北大区”的角色,所属大区 = 华北大区,隶属于这个角色的同事只能对符合条件的数据进行操作。

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图:你可以通过黑帕云控制数据的访问权限。粒度细致到行、列操作

建立角色之后,你可以将成员分配到这个角色。该成员访问销售线索管理时,不论怎么操作,他只能看到华北区的数据。

进一步的,你甚至可以限制同事访问哪些数据的哪些字段。比如,新员工只能看见公司名称,但无法看见联系方式等;或者,能够添加线索但不能编辑和删除等。

小结

自此,我们初步对比了两个产品的差别。虽然在具体功能上,两个产品有诸多相似和差异点,但读者应该能够隐约感觉到,两个产品有着根本的不同。

  • Airtable 善于处理个人和小团队的临时性、小规模数据协作。但缺乏数据完整性支持、数据校验支持,权限管理也很局限,使得它无法胜任长时间的、角色多样性的业务管理工作。
  • 黑帕云兼容了 Airtable 数据协作方面的能力,这使得业务人员能够迅速上手。不仅如此,在数据完整性、业务权限的支持上,更适合业务主管将业务演进到更为复杂、健壮、更具价值的业务系统。

3. 根本区别是什么?

以上,我们做了初步的对比,对两者之间有了基本的区分——Airtable 更像是团队协作的办公软件,黑帕云擅长更具业务深度的信息系统。

下面,我们来到有点抽象、但是非常重要的部分:什么是信息系统,构建信息系统的根本要素是什么。

不论你面对的是哪种管理软件,企业信息系统通常包含三大核心:

  • 如何将业务进行数据建模;
  • 业务数据如何进行流转;
  • 使用这些系统的相关业务方如何交互。

映射到产品能力层面,涉及到如下六个方面:

  1. 协同工作
  2. 业务建模
  3. 数据完整性
  4. 数据安全
  5. 数据孤岛的处理
  6. 数据规模

我们详细对这六个维度进行讨论。

1. 协同工作

Airtable 在平级的团队协同上做得很好。比如,你可以邀请同事加入到应用中,将数据共享出去,做一些简单的文件级别的控制(如能不能修改表结构、能否修改数据等)。

这些基础的协作能力,黑帕云也能完成得很好。除此之外,由于数据在黑帕云中更可信(参考后面对数据完整性的讨论),你可以订阅某些业务表,让其在有新数据的时候主动推送提醒,带来更高效的沟通体验。

简单的说,Airtable 的协作粒度在于操作人员的动作,与大多数文档类协作工具没有本质不同。而黑帕云的核心是数据,通过维护数据的完整性、可信度,带来信噪比更高的协作体验。

2. 业务建模

Airtable 对业务建模的支持,是通过多种类型字段实现的。相比它的前任 Excel,Airtable 能够更好、更漂亮的完成工作。

关联是 Airtable 的核心能力,也是 Excel 用户需要跨越的第一个学习门槛。通过支持关联表,各个业务表之间的数据能够连接起来,减少数据重复,实现更复杂的业务建模。

然而,Airtable 的关联实现得并不完美,比如,直到现在,Airtable 还无法按照关联表字段生成看板视图[3]

黑帕云对复杂业务建模的支持能力更强。得益于自创的数据库引擎,对于关联、基于关联的聚合运算等,表现情况与普通字段无二。你可以放心的使用黑帕云构建大型应用,而不用担心其表现力。

事实上,黑帕云的底层是一个图灵完备的、全功能的 aPaaS 平台。早在立项之初,我们就对上百个管理系统进行解构、推演,证明黑帕云有能力实现对任意信息系统建模。

3. 数据完整性

数据的业务完整性体现了数据的质量。在个人或小团队的场景中,数据规模不大,数据生命周期也很短,数据填错了、没填、格式不对等情况,通常通过人工检查来保障,虽然繁琐,但不利影响面也很小。

Airtable 对数据完整性的支持,主要体现在字段类型上,尤其是单选字段、文本类字段和数字字段。但对于一些比较关键的字段比如 Email,用户可以轻松地填入 abc 而没有任何问题。但这条数据是不完整的。这种情况下,只能人工查看解决来解决。

如果这条不完整的数据流入后续的流程中,如API, 自动化,将会带来许多额外的检查工作,带来连锁反应,以及更多的检查工作。

数据完整性是黑帕云的第一考虑。信息系统本身运转时间短则几个月,长则许多年,数据质量是必然的需求。在黑帕云,字段有着严格的限定。比如网址字段只能填入网址,输入 abc 到邮箱字段中则会报错等。

此外,黑帕云还支持业务层面的校验规则。在上例的销售线索跟踪中,公司、联系人信息是必填的。这是业务逻辑,也是管理智慧,黑帕云允许你将这些业务洞察沉淀到系统中,通过系统自动执行,而无需通过管理手段强调。

数据完整性带来的是质量更高的数据,进而带来高质量的协作。你可以订阅一张业务表,使其在有新数据的时候通知你;通过 API 获取的数据也是干净可信的;自动化任务运转的时候也是可信的,不需要额外的检查。

4. 数据安全

这里所说的数据安全,是业务意义的安全。

Airtable 可以控制能不能访问这个 base,进入这个 base 之后,能否修改数据。但一旦邀请某个人加入这个 base,那么所有的数据,对于新加入的团队成员就是可访问的。该成员可以选择导出数据一走了之,不论这个成员可能是刚加入团队的新人,客户或者是供应商、渠道商等。

黑帕云对权限的控制更加精巧。通过对行级、列级的控制,你可以轻松的控制哪些数据可以被哪一类角色访问。如下在黑帕云是可行但在 Airtable 不可能的:

  • 一个销售助理可以录入销售线索,但不能修改,也不能删除销售线索;
  • 公司所有员工可以看见销售线索表中的公司名称、所在区域,但不能看到客户的联系方式,也不能看到跟进记录表;

华北区的销售总监可以看见管辖范围内的销售线索,但不能看见其他区域的;

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黑帕云的权限控制是在数据底层,所有用户在客户端看到的数据,就是通过权限滤过的数据。无论在前端进行何种操作:筛选、创建视图、生成报表,其数据集都被限定在他能看到的范围内。这能够极大程度的增强数据的安全性,不用担心数据被泄露。

5. 数据孤岛的挑战

企业里不断增加的系统带来一个必然结果是数据孤岛的出现。例如,库存系统维护着商品定义;而销售系统中使用的商品定义,与库存系统中使用的数据完全一致;客服系统中,处理客户的投诉所使用的产品也是同一份数据。一旦商品发生变化,则需要在三个系统中同步。同步工作容易出错且毫无乐趣,实际的业务运转中,同一份数据,在三个系统中通常是不同步的。

为了避免在多个 base 之间手工同步数据, Airtable 用户唯一的选择就是……创建一个巨大无比的 base 来解决这个问题。在上例中,将库存、销售、客户投诉整编在一起,一个 base 中多达几十个表。

在去年 Airtable 推出了 Synced Table。这个功能允许在创建表的时候,从一个已经开放的共享视图中获得数据。这个功能是很脆弱的,因为视图操作会非常随意,操作视图的人可能不会意识到,当前对视图的筛选操作会影响另外一个 base。此外,一旦共享出去,整个 Workspace 里所有人都能看见——这显然会带来数据泄露的风险。

黑帕云很早就规划了跨应用关联的能力。通过提出共享数据集的概念,应用的管理员可以决定将那些数据共享给整个团队或者某些特定的成员。在应用创建的时候,你可以从一个已经被共享出来的数据集中,创建一个表。原始数据变更的时候,目标引用的连接表会自动更新。

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你可以通过黑帕云的跨应用关联,实现数据共享,减少数据孤岛出现

6. 数据规模

最后谈谈数据规模的问题。Airtable 声称支持的数据量是50,000。对于个人和小团队来说,由于场景简单,处理的数据规模都不会很大,这个限制不是个大问题。

但实际情况是,客户有长时间使用、大数据量、复杂业务的诉求。频频有客户报告在使用几个月之后, Airtable “很慢”。报告的各种原因都有,如数据规模很大,或者 base 的设计很复杂,有很多表,有很多关联、计算逻辑等等。

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图:Airtable 社区抱怨慢‌‌

我们考虑到了这一点——信息系统使用的长期性。我们不能假设客户的数据规模只有几万条数据,也不能假设业务在几个月之后就结束了。黑帕云的底层是一个自制的混合事务与分析(Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)数据库,设计容量是单应用10,000,000(一千万)数据。我们考虑到了信息系统的数据来源多样性(手工录入的、API写入的、第三方集成的、甚至小规模的设备数据写入);以及信息系统本身运转的长期性——许多系统会用上5-10年。

实际的使用中,我们自己的项目管理应用已经用了20个月,管理数万任务、Bug、迭代等信息。金数据通过 API 推送客户的使用情况,通过自动化管理客户预警信息,管理几十万数据。

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图:使用黑帕云管理 Airbnb 6万房东、11万租房信息

慢吗?不会的。由于在底层架构、独创性算法、功能设计上的预先考虑,使用这些超大数据量的应用,跟使用一个小规模应用的体验并没有不同,都很流畅。

4. 总结


Airtable 是非常优秀的面向个人和小团队数据协作软件。它的产品核心:有类型的字段、视图等,为 Excel 用户提供了新的想象空间。对于个人和小团队的短生命周期的数据工作,如短平快的项目协作、产品协作等,能够很好的处理。

黑帕云兼容这类常见的应用场景。但我们有着更为长远的考虑:业务方在使用这些系统的过程中,业务会演进,数据会沉淀,产生更长远的价值。业务人员几个月后会成长为主管,关注的维度会慢慢往管理迁移。我们提供的解决方案,需要能够帮助企业考虑三到五年甚至更长,而无需在这个过程中寻找新的解决方案。

因此,除了在团队级别的数据协作之外,黑帕云更具特色的大数据规模、跨应用关联、数据完整性支持、业务管控和权限、自动化等,帮助企业的业务主管贯彻管理智慧,更可靠地达成业绩目标。

(完)

引用链接:

[1]BIG base - has anyone encountered slow performance?

[2]Considering moving on from Airtable

[3] Kanban grouping using link fields