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海致BDP聯(lián)合創(chuàng)始人胡嵩:數(shù)據(jù)服務(wù)在推向企業(yè)時(shí)遇到哪些阻力?

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 小微企業(yè)規(guī)模不夠大,數(shù)據(jù)沒有多到需要花錢分析的級(jí)別。大企業(yè),如果有錢到了自己建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)也不心疼,那肯定會(huì)考慮自己分析數(shù)據(jù)的,也不會(huì)使用外部服務(wù)。所以大數(shù)據(jù)服務(wù)在推向企業(yè)時(shí)遇到了哪些阻力

海致BDP聯(lián)合創(chuàng)始人胡嵩:數(shù)據(jù)服務(wù)在推向企業(yè)時(shí)遇到哪些阻力?

胡嵩:2004 年-2011 年就職百度,2004-2009 年歷任網(wǎng)頁(yè)搜索部 spider 工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、架構(gòu)師(T9),2008 年起兼任網(wǎng)頁(yè)搜索部技術(shù)委員會(huì)輪值主席。2009 年參與組建百度無(wú)線事業(yè)部并任無(wú)線事業(yè)部總架構(gòu)師、無(wú)線搜索產(chǎn)品技術(shù)負(fù)責(zé)人。2011 年 6 月加入美麗說(shuō),任總架構(gòu)師、無(wú)線事業(yè)部總經(jīng)理,從零開始組建無(wú)線產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊(duì)并在一年內(nèi)將美麗說(shuō) App 做到百萬(wàn)日活。2013 年 6 月與任旭陽(yáng)、史有才等人共同創(chuàng)辦海致。

以下內(nèi)容根據(jù)胡嵩演講及采訪內(nèi)容整理而成,對(duì)如今的 to B 服務(wù)創(chuàng)業(yè)者,尤其是大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)者有一定啟發(fā)意義。

在這個(gè)屬于大數(shù)據(jù)的時(shí)代,在向企業(yè)推廣數(shù)據(jù)服務(wù)時(shí)會(huì)遭遇哪些困難?

有四種企業(yè)會(huì)在需要大數(shù)據(jù)服務(wù)的同時(shí)很難找到合適的大數(shù)據(jù)服務(wù)。

第一種是規(guī)模不夠大。一方面就是錢不夠多,不愿意購(gòu)買企業(yè)服務(wù);一方面就是數(shù)據(jù)不夠多,靠 excel 就能自己解決。這種情況下,他們可能對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)有興趣,但真的賣給他們卻并不現(xiàn)實(shí)。

第二種是數(shù)據(jù)類型單一。像很多比較傳統(tǒng)的企業(yè),有 ERP 或者 CRM 就滿足了絕大多數(shù)的現(xiàn)階段需求,對(duì)海致 BDP 這種多維度的數(shù)據(jù)分析,暫時(shí)意識(shí)不到其重要性。

第三種是管理層本身的數(shù)據(jù)意識(shí)還沒建立起來(lái)。長(zhǎng)久以來(lái)依靠控制成本或者引入資本就能實(shí)現(xiàn)盈利,還沒有遭遇管理層面的困難,不了解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)經(jīng)營(yíng)的重要性,還不很追求效率。

第四種是人員素質(zhì)沒達(dá)到相應(yīng)程度。不是說(shuō)人員素質(zhì)低,而是他們的數(shù)據(jù)意識(shí)不足,互聯(lián)網(wǎng)意識(shí)不足,對(duì)數(shù)據(jù)操作、分析比較麻木。這種企業(yè)會(huì)有需求,甚至?xí)顿M(fèi)購(gòu)買服務(wù),但是買了以后,使用頻率很低,而且經(jīng)常熱乎勁兒一過(guò)就不用了。因?yàn)橛卯a(chǎn)品的最終還是人。

綜合來(lái)看,這些企業(yè)并非不需要數(shù)據(jù)服務(wù),而且也有購(gòu)買欲望。要解決的終究是細(xì)節(jié)問(wèn)題,一方面企業(yè)自身會(huì)逐漸升級(jí),一些數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品也會(huì)逐漸優(yōu)化。

那么相對(duì)而言,有哪些企業(yè)更容易接受這些服務(wù)呢?

一般來(lái)說(shuō)就是中等規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)了。優(yōu)勢(shì)主要有四個(gè)方面。

第一是數(shù)據(jù)量很多。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到一定規(guī)模,用戶量就會(huì)特別大。用戶量大了,數(shù)據(jù)自然非常多。

第二是數(shù)據(jù)來(lái)源分散,數(shù)據(jù)維度很多。來(lái)自網(wǎng)頁(yè)的數(shù)據(jù),來(lái)自 app 的數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù),管理的數(shù)據(jù),這樣就存在整合需求,需要一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

第三是行業(yè)本身變化快。有兩種情況,一種是行業(yè)發(fā)展日新月異,傳統(tǒng)的分析方法難以滿足不斷增長(zhǎng)的需求;一種是行業(yè)本身很年輕,合理的分析方法還沒建立起來(lái)。這種情況下,多來(lái)源、多角度的數(shù)據(jù)分析意義就很大,能力求全面、客觀,避免將分析的力氣用錯(cuò)方向。

第四是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意識(shí)強(qiáng)。本身就都是互聯(lián)網(wǎng)人,都有互聯(lián)網(wǎng)基因,深刻了解數(shù)據(jù)的重要性,管理層每天第一件事情可能就是分析數(shù)據(jù),使用強(qiáng)度很高。

這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有著極其旺盛的需求,又非常明白自己進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的成本之高昂,因此使用數(shù)據(jù)服務(wù)的熱情十分高漲。

在傳統(tǒng)行業(yè)方面,業(yè)務(wù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度越高,使用數(shù)據(jù)服務(wù)的意識(shí)就越好,需求也就越強(qiáng)。

為什么是中等規(guī)模企業(yè)更需要數(shù)據(jù)服務(wù),而非小微企業(yè)或大型企業(yè)?

小微企業(yè)規(guī)模不夠大,數(shù)據(jù)沒有多到需要花錢分析的級(jí)別。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一個(gè)程度,比如 1TB,一方面 excel 就很難處理了,一方面負(fù)責(zé)分析的人也忙不過(guò)來(lái)了,這就需要專門的數(shù)據(jù)服務(wù)。

大企業(yè),如果有錢到了自己建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)也不心疼,那肯定會(huì)考慮自己分析數(shù)據(jù)的,也不會(huì)使用外部服務(wù)。

現(xiàn)在的企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)都是云計(jì)算服務(wù)嗎?

大多數(shù)都是。這是因?yàn)閱我黄髽I(yè)就算數(shù)據(jù)分析的需求很強(qiáng)、頻率很高,真正用于分析的絕對(duì)時(shí)間也是不多的。這就會(huì)導(dǎo)致浪費(fèi),非常昂貴的計(jì)算節(jié)點(diǎn)每天只用那么幾秒鐘,很不劃算。不如使用云端服務(wù),不必自己設(shè)置昂貴的計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

有人考慮到安全的問(wèn)題。安全問(wèn)題其實(shí)多數(shù)時(shí)候是企業(yè)用來(lái)拒絕你的一個(gè)借口,而不是真正的理由。那些企業(yè)不是對(duì)安全的需求太高,而是對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求太低。只有少數(shù)用戶是真的非常在乎安全問(wèn)題的,比如銀行和運(yùn)營(yíng)商。對(duì)這些用戶,應(yīng)該為其提供本地化的服務(wù)。

數(shù)據(jù)服務(wù)的痛點(diǎn)有哪些?

有一些簡(jiǎn)單的例子。

性能。計(jì)算一億條數(shù)據(jù),需要用多長(zhǎng)時(shí)間。如果幾秒就可以計(jì)算完畢,你的服務(wù)就是合格的。這也是云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。

多賬號(hào)。有一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái),多人同時(shí)使用會(huì)崩潰。海致 BDP 允許每個(gè)員工都有帳號(hào),每個(gè)帳號(hào)有不同的權(quán)限,可以查看自己需要查看的數(shù)據(jù)。對(duì)于基層和管理層來(lái)說(shuō),這樣的系統(tǒng)都有價(jià)值。

可視化。并非每個(gè)使用者都是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員,有些只是具備基礎(chǔ)的 excel 知識(shí),這時(shí)候可視化意義就非常重大。

數(shù)據(jù)采集。不同來(lái)源的數(shù)據(jù)怎么采集,涉及個(gè)性化的服務(wù),需要平臺(tái)和企業(yè)對(duì)接。不同行業(yè)的需求肯定有著較大差異,想要以不變應(yīng)萬(wàn)變很不現(xiàn)實(shí)。這也是 toB 服務(wù)得以垂直細(xì)分而且應(yīng)該垂直細(xì)分的理由。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入。比如海致 BDP 提供了數(shù)據(jù)庫(kù)、excel 和 API 三種導(dǎo)入方式,就可以滿足不同企業(yè)的需求,還可以整合同一企業(yè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。

如何面對(duì)不同行業(yè)的多種挑戰(zhàn)?

肯定是要慢慢來(lái)。拿海致 BDP 來(lái)說(shuō),在接觸新行業(yè)時(shí),一般會(huì)接觸行業(yè)內(nèi)最大、最有代表性的企業(yè),以低廉的價(jià)格向其提供服務(wù),與其對(duì)接。在這個(gè)過(guò)程中,海致 BDP 得以了解行業(yè)的需求,優(yōu)化對(duì)這一行業(yè)的服務(wù),并將其擴(kuò)展開來(lái)。

也不一定完全靠人。雖然一般人理解上的人工智能還比較遙遠(yuǎn),但是機(jī)器學(xué)習(xí),甚至比較深度的機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用不會(huì)太遠(yuǎn)。事實(shí)上很多互聯(lián)網(wǎng)公司早已或多或少應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。在大數(shù)據(jù)這一領(lǐng)域,讓機(jī)器去接觸、適應(yīng)不同行業(yè)的數(shù)據(jù),價(jià)值非常巨大。

客觀來(lái)說(shuō),toB 服務(wù)還是有很大的細(xì)分空間的,細(xì)分的領(lǐng)域非常多,每個(gè)領(lǐng)域也都會(huì)有幾家比較有特色。所以這個(gè)市場(chǎng)可能真的不是二八定律,而是 80% 的企業(yè)占據(jù) 80% 的市場(chǎng)。

為什么說(shuō)現(xiàn)在到了企業(yè)服務(wù)的風(fēng)口?

從時(shí)機(jī)和環(huán)境來(lái)分析。

時(shí)機(jī)方面,從兩個(gè)角度考慮,一個(gè)是提供服務(wù)的基礎(chǔ),一個(gè)是需求服務(wù)的市場(chǎng)。2013 年開始,云計(jì)算開始流行,之后基礎(chǔ)云服務(wù)快速興起,應(yīng)該 3~5 年內(nèi)就會(huì)成為主流。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的蟄伏,供給方有了提供云服務(wù)的能力。

需求這邊,整個(gè)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都到了轉(zhuǎn)型時(shí)期。曾經(jīng)的靠低人力成本、低價(jià)格粗暴經(jīng)營(yíng)的企業(yè),面對(duì)越來(lái)越多的競(jìng)爭(zhēng),已經(jīng)力不從心了。這時(shí)候,企業(yè)就會(huì)開始尋求新的增長(zhǎng)點(diǎn),從控制成本過(guò)渡到提高效率。所以說(shuō),曾經(jīng)沒有數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)如今都會(huì)逐漸產(chǎn)生需求,曾經(jīng)不注重互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)如今都要開始注重。

環(huán)境方面則涉及所服務(wù)行業(yè)的規(guī)模。如前所述,數(shù)據(jù)量級(jí)達(dá)到一定程度,采集數(shù)據(jù)的來(lái)源、維度多到一定程度,行業(yè)本身有足夠大的規(guī)模,做這個(gè)行業(yè)的服務(wù)才有意義。這個(gè)行業(yè)是否成熟,數(shù)據(jù)是否達(dá)到了一個(gè)臨界點(diǎn),使得分析數(shù)據(jù)后,它的效率可以有提升——這是行業(yè)能否展開數(shù)據(jù)分析的條件。

在中國(guó),很多行業(yè)的發(fā)展都已經(jīng)有了一定水平,同時(shí)也遭遇到了一些困境。如果困境難以用傳統(tǒng)方式解決,行業(yè)本身又具備投入資源探索問(wèn)題的能力,互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)據(jù)化就是勢(shì)在必行的。


來(lái)源:科技特訊

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