來(lái)源：數(shù)據(jù)猿 作者：郭煒

本文為數(shù)據(jù)猿年關(guān)策劃活動(dòng)《大數(shù)據(jù)的2016，我的2016》系列稿件，感謝本文作者 易觀CTO 郭煒?? 先生的邀約投稿（數(shù)據(jù)猿專訪郭煒）。

敬請(qǐng)期待春節(jié)后的2月16日，由數(shù)據(jù)猿與中歐商學(xué)院、騰訊視頻共同舉辦的高端領(lǐng)袖線下演講欄目中歐微論壇之《超聲波》。

“數(shù)據(jù)是有靈魂的”，在我一直尋求數(shù)據(jù)靈魂的道路上，又走過(guò)了一年。2016這一年發(fā)生了太多太多的事情，Alphago 戰(zhàn)勝了李世石，資本寒冬的到來(lái)，Spark 2.0發(fā)布，我也加盟易觀這家專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析公司，從過(guò)去一個(gè)大集團(tuán)軍的炮兵連連長(zhǎng)，變?yōu)樾〖瘓F(tuán)軍的軍長(zhǎng)。

2016年，大數(shù)據(jù)整個(gè)行業(yè)也發(fā)生了很多重要的變化，我根據(jù)自己的觀察，簡(jiǎn)要地分析下2016年大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)生的四個(gè)重要變化的理解：

大數(shù)據(jù)的下半場(chǎng)

在2016年，王興說(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入了“下半場(chǎng)”，互聯(lián)網(wǎng)人口紅利的時(shí)間已經(jīng)過(guò)去了，需要對(duì)用戶的深耕細(xì)作獲得更多的收入和利潤(rùn)。過(guò)去的一年里，也涌現(xiàn)了很多不同行業(yè)不同技術(shù)的大數(shù)據(jù)公司，從輿情分析到數(shù)據(jù)平臺(tái)，從產(chǎn)品用戶分析到金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，每一家公司都看上去有獨(dú)門(mén)絕技。

但是在資本寒冬的影響下，大數(shù)據(jù)也進(jìn)入了它的下半場(chǎng)：大數(shù)據(jù)從人人都喊大數(shù)據(jù)，開(kāi)始進(jìn)入到企業(yè)實(shí)用階段；投資人從看團(tuán)隊(duì)、看產(chǎn)品進(jìn)入到看收入看客戶的階段。收入和增長(zhǎng)成為大數(shù)據(jù)公司融資下半場(chǎng)的門(mén)票，而打贏下半場(chǎng)兩個(gè)核心圍繞業(yè)務(wù)理解和核心算法逐步展開(kāi)。

準(zhǔn)確業(yè)務(wù)的理解、抓住痛點(diǎn)可以確保大數(shù)據(jù)不是空中樓閣，幫助企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題從而獲得高額收入。

而算法的門(mén)檻是繼大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)并行計(jì)算之后新的技術(shù)門(mén)檻。大數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)在被炒的火爆的AI算法，在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融等很多領(lǐng)域建立起各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型，隨著數(shù)據(jù)反復(fù)驗(yàn)證，數(shù)據(jù)模型將會(huì)越來(lái)越精準(zhǔn)，在行業(yè)中擁有行業(yè)理解、數(shù)據(jù)和算法迭代能力的公司逐步立于不敗之地。

大數(shù)據(jù)和開(kāi)源

在2016年提到大數(shù)據(jù)，不得不提開(kāi)源的問(wèn)題，2015年底Greenplum開(kāi)源，2016年年初 Tachyon更名Alluxio成立商業(yè)公司，Kylin也成立了商業(yè)化公司Kyligence，還有很多過(guò)去開(kāi)源的大數(shù)據(jù)組件都相互效仿紛紛商業(yè)化。一方面，開(kāi)源的確在大數(shù)據(jù)普及過(guò)程當(dāng)中功不可沒(méi)，另一方面，開(kāi)源在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中添加了非常多的不確定性。每個(gè)企業(yè)的管理者都很難為不確定的結(jié)果買(mǎi)單，因此開(kāi)源組件的商業(yè)化是一個(gè)市場(chǎng)轉(zhuǎn)化的必然。

但是，大多數(shù)開(kāi)源組件在中國(guó)都會(huì)遇到當(dāng)年軟件在中國(guó)售賣(mài)的難題，客戶總認(rèn)為硬件值錢(qián)、軟件不值錢(qián)。解決方案是軟件需要集成方案一起售賣(mài)，只不過(guò)新時(shí)代下集成商越來(lái)越難做，具有大數(shù)據(jù)集成能力的公司和團(tuán)隊(duì)還是太少。

當(dāng)然，令人欣慰的是，華人在大數(shù)據(jù)開(kāi)源組件和商業(yè)化過(guò)程當(dāng)中影響力越來(lái)越大，像Kylin一樣的Apache金牌項(xiàng)目在未來(lái)也會(huì)越來(lái)越多，也希望國(guó)內(nèi)企業(yè)和政府給國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)更多的機(jī)會(huì)，讓中國(guó)的大數(shù)據(jù)企業(yè)能走向世界。

傳統(tǒng)公司的“互聯(lián)網(wǎng)化”和互聯(lián)網(wǎng)公司的“傳統(tǒng)化”

在2016年，互聯(lián)網(wǎng)+的概念依然火爆，很多傳統(tǒng)公司在想著怎樣利用互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)工具增加自己的收入或者估值。而另一個(gè)方面，從我的觀點(diǎn)來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)公司卻在逐步的“傳統(tǒng)化”?；ヂ?lián)網(wǎng)公司初期的紅利得益于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，萌生BAT這樣以產(chǎn)品技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的巨無(wú)霸的公司。

但是隨著新興技術(shù)的成熟，一方面，每個(gè)“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”的公司都在用自己的技術(shù)搭建類似的業(yè)務(wù)平臺(tái)，重復(fù)制造車(chē)輪；另一方面，重復(fù)制造車(chē)輪的開(kāi)發(fā)者也在企業(yè)內(nèi)部遇到了成長(zhǎng)瓶頸。最近從大互聯(lián)網(wǎng)公司出來(lái)的大數(shù)據(jù)和周邊技術(shù)創(chuàng)業(yè)者屢見(jiàn)不鮮，利用在互聯(lián)網(wǎng)公司海量數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗(yàn)給其他公司提供服務(wù)成為VC最常見(jiàn)的case。

和我交流的創(chuàng)業(yè)者都知道，我個(gè)人非常歡迎這種“組團(tuán)”的服務(wù)，我認(rèn)為無(wú)論是否是互聯(lián)網(wǎng)公司，一個(gè)企業(yè)應(yīng)該做最擅長(zhǎng)的技術(shù)部分而不是一攬子都做，過(guò)去因?yàn)榧夹g(shù)不成熟只有自己摸石頭過(guò)河，技術(shù)組件成熟之后完全可以拿來(lái)主義。

因此，在易觀核心技術(shù)是圍繞在數(shù)據(jù)采集、接收、并行計(jì)算和算法方面，周邊的運(yùn)維監(jiān)控、查詢引擎我們都在積極尋找合作伙伴來(lái)加快易觀整體的產(chǎn)品技術(shù)的研發(fā)進(jìn)程。如羅胖的跨年演講中提到，適合的分工協(xié)作，從小講為企業(yè)和個(gè)人節(jié)約時(shí)間，從大講為整個(gè)人類節(jié)約時(shí)間。我持有不要重復(fù)造輪子的理念，讓企業(yè)內(nèi)專業(yè)的技術(shù)人員可以更多的分配到更適合的工作上去。

大數(shù)據(jù)將走向何方？

在2016年，我一直思考這個(gè)問(wèn)題。過(guò)去在我的概念里，把（大）數(shù)據(jù)，分為1.0,2.0,3.0幾個(gè)階段：

1.0階段是企業(yè)ERP/CRM時(shí)代，主要面對(duì)的是企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用者主要是公司管理層，大部分?jǐn)?shù)據(jù)解決方案是BI、A-CRM一類的解決方案；

2.0階段是互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)時(shí)代，主要以用戶網(wǎng)絡(luò)行為非結(jié)構(gòu)化的log為主，使用者不僅僅是公司管理者，也包括了線上的用戶，數(shù)據(jù)解決方案包括推薦引擎、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)、欺詐識(shí)別等；

3.0階段是 IoT/O2O階段，通過(guò)智能的采集設(shè)備，將用戶線下的行為軌跡，生理健康特征等采集起來(lái)，解決方案包括線上線下結(jié)合的客群畫(huà)像分析、網(wǎng)點(diǎn)/交通/城市規(guī)劃、定向營(yíng)銷(xiāo)等。

下一個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)該走向何方呢？我在2016初步有一個(gè)結(jié)論，從1.0的交易流到2.0的線上行為軌跡流，到 3.0的線下行為軌跡流，數(shù)據(jù)距離消費(fèi)者距離越來(lái)越近，對(duì)業(yè)務(wù)的影響也越來(lái)越大。從種種跡象表明，未來(lái)數(shù)據(jù)4.0時(shí)代將會(huì)是用戶意識(shí)流的數(shù)據(jù)分析。

隨著大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展，計(jì)算機(jī)可以采集到越來(lái)越多的人們線上線下的行為，通過(guò)AI的算法先從用戶的所在的場(chǎng)景分析入手，開(kāi)始建立場(chǎng)景引擎，分析給出用戶此時(shí)此刻此地的需求。再?gòu)挠脩羧粘Ｐ袨榕c習(xí)慣結(jié)合用戶的生理特征分析用戶所處的情感狀態(tài)，賦予合適的心情誘導(dǎo)與撫慰。 最終分析用戶的心理需求與訴求，建立心境引擎將用戶的意識(shí)與潛意識(shí)構(gòu)建模型，幫助用戶解決心理問(wèn)題、給出或誘導(dǎo)用戶得到符合用戶心理預(yù)期的服務(wù)。我想，達(dá)到這一步的時(shí)候，大數(shù)據(jù)才會(huì)完美的和AI結(jié)合在一起，AI才會(huì)由“人工智能”變?yōu)橐子^CEO于揚(yáng)先生提的“擬人智能”時(shí)代。

最后，根據(jù)自己在易觀的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，給大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)者的幾個(gè)建議/忠告：

易觀的市場(chǎng)VP李智在2016年新年的時(shí)候，送給了我一本書(shū)《繽紛的海洋》，讀過(guò)之后非常有感觸。每一個(gè)海洋物種都有它天然抵抗海浪以及天敵的特性，也和其它物種一起產(chǎn)生某種協(xié)同，從而生長(zhǎng)出如此繽紛美麗的海洋世界。

仔細(xì)想過(guò)之后，這些海洋生物不就是現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)大潮當(dāng)中的創(chuàng)業(yè)者么？在復(fù)雜的社會(huì)變革環(huán)境里，大家各懷絕技，創(chuàng)造出紛繁復(fù)雜的企業(yè)生態(tài)，無(wú)論生存或死亡都給這個(gè)社會(huì)的大海留下美麗的創(chuàng)業(yè)生態(tài)群落。作為一個(gè)10多年數(shù)據(jù)的從業(yè)者加盟到創(chuàng)業(yè)環(huán)境當(dāng)中摸爬滾打1年了，對(duì)于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)者有幾個(gè)心得想分享給大家：

1. 勇于調(diào)整和決策

創(chuàng)業(yè)者面臨的環(huán)境遠(yuǎn)非大企業(yè)的環(huán)境所比，無(wú)論資金上和團(tuán)隊(duì)上都會(huì)有極大的挑戰(zhàn)，就像是打德州的錦標(biāo)賽，籌碼本不多，一個(gè)極小的錯(cuò)過(guò)或失誤都可能導(dǎo)致整體的牌局的失敗。回顧2016年，無(wú)論是從公用云遷移到自建的混合云，還是將研發(fā)團(tuán)隊(duì)中心調(diào)整到長(zhǎng)沙，又或是產(chǎn)品方向的調(diào)整，這在過(guò)去大型企業(yè)里看來(lái)都是一件不可能完成的事情（需保證公司每日過(guò)百億數(shù)據(jù)量幾千萬(wàn)日活的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)），但是回顧當(dāng)時(shí)如果沒(méi)有管理團(tuán)隊(duì)的果斷決策，恐怕也不會(huì)有后面順利的融資，這里非常感謝易觀CEO于揚(yáng)先生給我的指導(dǎo)，受益頗多。每個(gè)創(chuàng)業(yè)者其實(shí)都是窮其所能在關(guān)鍵時(shí)期將過(guò)去的不可能事情成為可能，才可以在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中脫穎而出。

2. 要組團(tuán)而不是單干

大數(shù)據(jù)最近非?；鸨?，投資也源源不斷。在做大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的時(shí)候，無(wú)論公司是小是大往往有一個(gè)誤區(qū)，認(rèn)為花時(shí)間找到團(tuán)隊(duì)可以做到大數(shù)據(jù)端到端的解決方案，一個(gè)公司獨(dú)立完成對(duì)一個(gè)客戶的所有需求的交付。這是一個(gè)誤區(qū)，哪怕強(qiáng)大如當(dāng)年IBM,Teradata,HP這樣的公司，也無(wú)法完成這樣的宏愿。

目前國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司也應(yīng)該根據(jù)自己的特點(diǎn)選擇一個(gè)專注點(diǎn)直接擊穿，其他選擇合適別家公司的生態(tài)組合，最終滿足市場(chǎng)的的需求。

個(gè)人也是如此，我見(jiàn)識(shí)過(guò)太多的小伙伴或者小團(tuán)隊(duì)抱著滿腔熱情準(zhǔn)備創(chuàng)業(yè)，大部分都會(huì)鎩羽而歸，不是技術(shù)不好或者商務(wù)不好，需要的是個(gè)人之間的組團(tuán)和企業(yè)之間的組團(tuán)才可以在大數(shù)據(jù)熱潮當(dāng)中立于不敗之地。

3. 要忽悠更要實(shí)操

大數(shù)據(jù)最近過(guò)于火爆，出現(xiàn)了很多能說(shuō)不能做的公司，最終使得大數(shù)據(jù)很多時(shí)候和“大忽悠”畫(huà)上了等號(hào)。作為一個(gè)多年數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的我來(lái)講，有時(shí)候也覺(jué)得挺悲哀。一方面，國(guó)內(nèi)很多企業(yè)認(rèn)知數(shù)據(jù)價(jià)值和數(shù)據(jù)分析價(jià)值時(shí)，需要市場(chǎng)培育的時(shí)間，“忽悠”在某種程度上是必要的，這樣才可以讓企業(yè)管理者反思自己的需求，投入資金不斷嘗試。而忽悠過(guò)后的落地和實(shí)施更加重要，只有讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值才可以讓數(shù)據(jù)分析成為一個(gè)可持續(xù)的生意，而不是一場(chǎng)“大數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)”。只有技術(shù)或者只有業(yè)務(wù)方案都不能成為一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)解決方案，需要對(duì)業(yè)務(wù)本身的深刻理解加上過(guò)硬的技術(shù)和落地實(shí)施能力才可以幫助企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)提效避險(xiǎn)。

2016年已經(jīng)過(guò)去，2017年已經(jīng)到來(lái)，新的一年，我會(huì)依然堅(jiān)定不移的走在追求“數(shù)據(jù)靈魂”的道路上。我不知道人類“意識(shí)大數(shù)據(jù)”的時(shí)代何時(shí)可以到來(lái)，但是我相信隨著人類生活的數(shù)字化，AI算法的不斷精進(jìn)，總有一天人類無(wú)法看清自己的事情會(huì)讓數(shù)據(jù)和AI算法看清，在那時(shí)，蘇格拉底的那句名言“認(rèn)識(shí)你自己”將會(huì)是大數(shù)據(jù)輔助你來(lái)完成。

最后，祝各位在數(shù)據(jù)前沿拼搏的戰(zhàn)友們今年算法精進(jìn)，數(shù)據(jù)大成！

關(guān)于作者：

郭煒，現(xiàn)任大數(shù)據(jù)分析公司易觀CTO，負(fù)責(zé)公司的技術(shù)架構(gòu)以及開(kāi)發(fā)者生態(tài)產(chǎn)品研發(fā)、生態(tài)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)工作。加入易觀前，曾任聯(lián)想大數(shù)據(jù)總監(jiān)、萬(wàn)達(dá)電商數(shù)據(jù)部總經(jīng)理

注：本文由 郭煒 投稿數(shù)據(jù)猿發(fā)布。

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