
大數據創(chuàng)業(yè)運動的未來在哪里
粗算從二月一日,到二月十八日(今日),共18天,我一共參閱了近百家大數據公司的產品后臺,約談了十幾個數據各個方向的從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者和投資人,仔細聽他們的分析,探索經歷還有交流未來的方向,這一路聊下來分析下來,所得要點不少。
順便提一下,此文會發(fā)在多個平臺,因每個平臺的格式不同,所以我也不做字體加重等等操作,而在行文中偏向流暢,不再做細化的分割,盡量使人一氣呵成的閱讀下來。
關于文筆風格的問題,一些專業(yè)從業(yè)者可能不會喜歡,建議你們不要看下去,我的文風就是這么隨意夸張,用翔實數據和圖表來佐證這種事情是經濟學家干的事,不是我們創(chuàng)業(yè)者干的事,我們要更多的洞悉演進,而非條條框框下現狀。
工欲善其事,必先利其器,當然在調查的過程中,我也一路在悄悄地磨礪自己的這把刀,悄然搭建起無量的班子,有關我自己團隊的方向,若有感興趣的投資人或者意向加入的朋友,可以加我的微信rjfrant。
另外我也順便走訪了一些二三線城市的中小企業(yè)主,他們有的剛剛接觸互聯網,認為電商是個好東西,實體怎么怎么不好。有些一邊跟我談要怎么做產業(yè)轉型,一面熟練地低頭搶著微信紅包。
在這一路經歷中,我所得到的市場態(tài)度和我在各種分析報告、白皮書中所得到的立論,很不一致,甚可以說完全相反。
如果將現在的互聯網創(chuàng)業(yè)和當年的大躍進類比,除了政治格局上的區(qū)別外,似乎沒有什么不一樣的了。
而大數據,則更有點像大煉鋼鐵,從稍具規(guī)模的互聯網公司,到一兩個高數還沒過的大學生,似乎都在拿起家里的盆盆罐罐,開始熱火朝天的創(chuàng)造起偉大事業(yè)來。
我在前幾日的文中所提,不要為了大數據而作大數據,初以為略有道理,現在發(fā)現,仍有很多人埋在這個坑里,為了大數據而做大數據,不僅是現在一些創(chuàng)業(yè)者和投資者的誤區(qū),甚至很有可能在未來的一小股泡沫中,越吹越大,這股泡沫什么時候來誰也不知,或許半年,或許兩年。
業(yè)內有些高瞻遠矚的人士所提,大數據本質是類似工具的演變,手中擁有用戶的現有玩家將在第一時間鞏固自己的數據,并用算法進行內部優(yōu)化。
就好比是突然發(fā)明了輪子,于是原來用人抬的各種運輸公司都轉變使用車輪,至于那些想跟風生產輪子的,生產輪轂的,培訓教育大家怎么用輪子的,還有將輪子涂色設計成各種精美圖案的公司,或許都不太會賺到錢。
若從大數據本身概念,則難以對現有數據護城河的公司(尤其是互聯網公司)形成沖擊,因技術上的事情,大家都懂,沒有信息不對稱的空間。
另一種考量則是基于行業(yè)優(yōu)化,諸如醫(yī)療,航運,金融等等方向,對其中的運營環(huán)節(jié)進行數據的挖掘、整理和優(yōu)化,這個就是一個從上而下的思路,從需求開始,一步一步向下設計架構,形成一個內部封閉的數據處理系統。
還有一種則是在全行業(yè)中形成一個自我的地盤,好比占領一處要地,讓上下游的,友商有求于他,衡量下來跟他合作最劃算,這方面的創(chuàng)業(yè)比如基因測序,比如語音識別,一旦形成規(guī)模,則壁壘鮮明,雷池難越,可以堅固地存在很久。
還有一種是可視化和分析方向,這個方向更多意義上是國外引進過來的,通俗點將可以說是淘寶的數據魔方或者生意參謀應用到其他行業(yè),而在現在的技術條件下(數據調用難度),無外乎應用到其他互聯網行業(yè),其現實意義相當于是百度統計的2.0版,當然分析方向的創(chuàng)業(yè)者們有更宏偉的目標,至于未來如何,我想只有時間給出答案了。
當我問到一個問題時,幾乎所有人無法給出明確的答案,在反應中又可分為兩類,一種是覺得這個方向不靠譜,另一種是覺得這個是很具潛力的方向,但是不知道到底會怎么發(fā)展。
這個問題就是,大數據是否能以及如何應用到無法深度定制的中小企業(yè)?
誠如農民是中國無產階級革命的根本力量,中小企業(yè)承載著中國未來變革中最關鍵的任務,他們有最大的員工數量,面臨最不堪的財務困境,而信息落后和技術匱乏之可怕,又讓人擔憂這些中小企業(yè)是否能在未來的經濟環(huán)境中存活和實現變革。
由于其他數據方向壁壘森嚴,鴻溝鮮明,所以,這也是我最關心的一股力量。
中小企業(yè)主們似乎在每輪技術變革中都是被最后照顧到的,這并非后知后覺,而因其幾個特性,要么頑固守舊人數多,要么精打細算不肯投入,要么怕牽一發(fā)而動全身,因此不敢冒險。
實則上,這是一個可怕的群體,我更期望將這個小企業(yè)主,換成一個更有生命力的描述,但這個描述很長,他們代表著中國最渴望致富,渴望成功,渴望證明自己的一個群體。
他們可以是淘寶店主,可以是一個小檔口主,可以是東躲西藏的未備案的小販,可以是幾十年如一日的煎餅攤主,可以是幾十人小工廠的老板,可以是一個小批發(fā)部的經營者,也可以是親自踏上電驢送外賣的餐館老板。
我說的正是這樣一群人,你可以稱為個體戶,可以成為小老板,可以覺得他們活在溫飽線,沒有宏大的志向,不足與謀。
而正是這群人,恰是中國企業(yè)中最具活力的一股力量,或許十年前,他們不懂互聯網是什么,但他們現在知道,一旦旺旺的聲音一響,訂單提示一響,他們就必須拋下手頭的所有事情,全力滿足突然來臨的客戶。
如果你現在跟他們聊大數據,他們會一臉憨笑說,大數據是啥咯,都是有錢人玩的東西,我們不懂。
但10年后,你會為他們在大數據領域的侵徹力和執(zhí)行力感到震撼。
正是這樣的一股力量,承擔了中國制造的最低價值卻最有規(guī)模之一環(huán)。
正是這樣的一股力量,誕生了無數白手起家的神話。
正是這樣的一股力量,潮水般捧起風口浪尖的技術驅動者。
他們一旦明白一件事情的重要性,就會不顧一切,勢如暴風驟雨的一往無前。
水可載舟,亦可覆舟,你是站在他們一邊,還是站在他們的對立面,認為他們遲早要滅亡,還是默然的擺擺手,說跟我沒關系?
如果你跟他們說大數據,他會什么都不懂,他會說我不需要這個。
你問他會需要什么?他當然會說,更多的訂單,更低的成本,更快捷的管理,他要發(fā)財,他到更多地發(fā)財,如果非要加一條,或許是,不要再那么辛苦。
他不要地圖炮那樣的數據展示平臺,因為他知道那樣看著爽,卻沒什么卵用。
大中型的工廠主也好,小公司的創(chuàng)業(yè)者也好,小老板也好,個體戶也好,他們其實都在眼巴巴地看著大數據這邊熱火朝天的搞起來,有點閑錢有點野心的似乎不想閑著,不管要錢的團隊到底做什么,毫無保留地把錢投給他們。
而一些中小醫(yī)院或者小診所,則眼巴巴的看著大醫(yī)院流暢的數據處理系統,一邊默默地用紙和筆記錄著今天的處方和病人信息。
小地產中介如是,小餐館如是,小會計師事務所如是,小服裝店如是……
而大數據,就像是蝴蝶剛刮起的翅膀,有多少人能預料到未來的颶風,以及颶風何時到來,誰也不知。
我在前幾日和我的合伙人討論方向時,對于這個方向是肯定和一致的,就是我們要做中小企業(yè)的數據應用服務者,至于到底怎么服務,我們有一些不便公開的腹稿也都在評估當中,但是這個方向,我們不太會變,甚至要越走越堅決。
從看到神策的一些推廣時,我們似乎可以判斷,大數據的發(fā)展迎來了一個分水嶺,或者叫里程碑,從桑文峰團隊的離職起,大數據創(chuàng)業(yè)可以正式進入廣域模式,之前各領域各巨頭自建堡壘形成的數據冰山格局,就此變成慢慢融合和沖撞的一個進程。
某種意義上來講,我們無量數據的方向相較于神策的方向,更像是隔著一條河,一起向前走,當然他們走在我們前面一段距離,無量更重于應用,神策更重于分析,應該說兩者對于企業(yè)的效用都是明顯的。
也就是說,小團隊在大數據方向上的創(chuàng)業(yè),都可以效仿無量或者神策。
而基于hadoop或者spark應用的分析平臺,相對來說可以更快實現,團隊可以著重于用戶體驗升級和市場推廣。
而無量走的,更像是摸著石頭過河,不同于前文所提的自上而下的系統設計,我們的系統則是充分調研后設計出成品,讓低門檻的客戶用上,走錯一步就是萬丈深淵。
我在聊天時,一些人對于無量的方向產生了質疑,當然更多地是建設性的考量或者建議,這些正或者負的反饋對于我們對方向上的清晰化都起到了很重要的幫助。
不過我要著重批判一個觀點,甚至是全互聯網創(chuàng)業(yè)圈子都流行的惡習。
就是你做了這個,三巨頭翻翻手就干掉你。
現在的看客,動不動就BAT,似乎互聯網只有這三家了,似乎任何事情做起來,都能被這三家巨頭給壓死。
這就好比抗日戰(zhàn)爭前的投降主義,尤其是一些缺少歷練的創(chuàng)業(yè)者和投資者,動不動拿三巨頭來打壓你,好比他就是三巨頭老板一樣的。
我來說說為什么三巨頭不可怕
其實三巨頭中兩個字已經告訴你他們不可怕了,就是三和巨
三,三個,你一旦稍有規(guī)模,就有底氣在三個大勢力之間左右搖擺,閃展騰挪,諸如脫亞入歐的日本,諸如表里比興的真田昌幸,比如兩敗曹操的賈詡,比如夾在英法俄間的俾斯麥,小玩家,自有小玩家的手段和空間。
巨,尾大不掉,層層審批,動作遲緩,另一方面,你的成敗與自身榮辱一體,而三巨頭組成針對你的團隊,退一步可以回公司養(yǎng)老。
袁紹有十敗,曹操有十勝,智者如郭嘉,大軍壓境前尚有此曠古高論,不要說現在自由發(fā)展的互聯網世界了,唯有洞察一切的智慧才能在未來的競爭中無往不勝。
不務虛務實,我說兩個案例,一說就知。
找鋼網,豬八戒
這兩家可謂扎在了電商的后花園,阿里尚且拿他們無奈,更不用說合作兼存才是正道了。
巨頭自己都畏懼,怕哪天被一股力量給吞沒。
所以勿以自己的境界代入他人,屁股決定腦袋,這是真理。
為什么人們喜歡蘋果1984的廣告,他有一個概念,就是站起來團結起來對抗巨人。
互聯網發(fā)展到現在,如果BAT越做越大,將是所有互聯網創(chuàng)業(yè)者的恥辱。
餓了么就是很好的案例,餓了么會繼續(xù)保持獨立,這就是一個兆頭。
無量也要如此,我們要專注自己的領域深耕,我們只關心我們的客戶到底需要什么,弱水三千,我只取一瓢,管他外面電閃雷鳴,我自有小桃源。
這是個題外話,但不得不講。
我們的很多創(chuàng)業(yè)的朋友,總在一個狀態(tài),就是糾結,糾結這個糾結那個,今天糾結市場要不要加力推廣,明天糾結要不要花錢升級下服務器,后天糾結投資人開的條件到底要不要接受,再后天糾結團隊內部的意見不合到底怎么處理,再再后天就不糾結了,因為倒閉了。
很多朋友,包括以前的我,給外人的印象是,這個人總是在變,這半年還在賣包子,下半年就賣衣服去了,幾個月不見,突然做P2P了,給人不穩(wěn)定的感覺,還有就是什么熱做什么,跟風。
我在前面一篇文章提到過,在決定數據方向前,我有將近半年其實什么都沒做,我干什么,就是復盤,就是仔細分析,深度分析,乃至冥想,一直冥想到最原始的記憶碎片,五六歲時候的從來沒想起來過的一些記憶碎片被想起來了,最后這些信息全都消失了,全都沒了,睜開眼睛,想通了。
我并沒有多想市場方面的問題,我想得更多的是,我自己到底要什么?
回望過去的一些經歷,有點像一個場景,你把一個碗放爐子上烤,放一個螞蟻,慢慢烤,越烤越熱,它這邊動動那邊動動,似乎全世界都在和他作對,他做什么都不行,都有痛苦,最后被烤死了,黏在碗里。
我在期貨市場好好地活了3年,知道大部分都得在這個市場虧錢的道理,中國人創(chuàng)業(yè)有個山大王思想,就是我不管做什么都得做老大,但你過往的經歷就決定了你不具備老大所需要的特質。
交易也是一樣,很多人做股票也好做期貨也好,我一看就知道他肯定會虧,為什么,本質決定的,圈里人都知道,凡是搞投機能穩(wěn)定盈利的,肯定是冒了大風險,就決定扎根在這個市場里的,失敗無數次爬起來,繼續(xù)虧,虧到海枯石爛,虧到懷疑一切,虧到大聲嚎哭,虧到覺得自己是世界上最失敗的人,最沒用的人,到了這個時候,說不定你就頓悟了,你就成功了。
所以很多人創(chuàng)業(yè),我建議不要,為什么,我走過交易上的那條路,知道這條路不好走,但凡一兩個大坑跨進去,萬劫不復,我能活下來一要感謝父母的資金支持,虧到多少,都能毫無保留的支持我,說再給你一筆,你這么聰明,總歸能領悟到投資的要領。二要感謝我自己潛意識里的韌性,不怕輸的那股勁,正是這股勁讓我走到今天。
無量域名詢價的那天,我接到報價說20萬,我突然覺得要買,一定要買,之前詢過微粒的報價,98萬,我沒敢買,這回20萬,再怎么也不覺得貴,哪怕每個月只吃干飯,都不覺得貴,不到一天,一股勁上來,就決定買了。
為什么我敢買,因為我知道這個東西的重要性,而很多技術出家的創(chuàng)業(yè)者,尤其是老大是技術出身的,他覺得這個東西不重要,他沒有市場敏感,他覺得技術最重要,或者產品最重要,他覺得他有技術壁壘,他牛逼,所以他不花這個錢。
所以很多創(chuàng)業(yè)者會敗在這個上面,就是創(chuàng)始人的任督二脈沒打通,怎么樣叫打通?我以前說過,處于困頓之中,經歷豐富,卻仍有鴻鵠之志的,你任督二脈就打通了。
所以期貨和股票里最后活著的,都叫鱷魚,為什么因為他們從一開始踏進這個市場就沒考慮過活著出去,光憑勇氣還不行,得有運氣一直撐到開悟。
而創(chuàng)業(yè)者最后能成功的,肯定也是要有韌性的,要各環(huán)節(jié)都貫通的,敢于跳出來分析時局,敢于否定自己的,上門推銷的時候被拒絕被罵了無數次也面不改色的,這樣的創(chuàng)業(yè)者才能最終成功,他骨子里有股勁,這股勁不到關鍵時候,看不出來,表面上和風細雨,但一到關鍵時候,他會爆發(fā)出常人難以想象的力量。
迷失,沒關系,鼓起勇氣走出迷失,不要退回去。
司馬光花了19年寫出了資治通鑒,隨行文平淡規(guī)準,但透著恢弘壯氣。
中國互聯網的革新到現在,也是19年左右,同樣每年都演進的很緩慢平常,但整段讀來,無不令人贊嘆。
現在的社會也在面臨這個革新,而且境況更慘烈。
我們現在的很多中小企業(yè)主,實際上是這個陣痛最大的承受著,為什么?要訂單沒訂單,有了訂單還是鐵定虧的,做不做?還得做,工人得養(yǎng)著,不僅養(yǎng)著還得忙著,一閑下來,就沒了效率,人心就散了,再組織動員起來,就特別難,機器得養(yǎng),那么多代價買來的,一旦停工歇菜,分分鐘都是折舊損失,這邊匯率在波動,那邊房價漲,工資要漲,原材料漲,那邊貨品堆積,庫存都積成了灰,我要做個電商,那個推廣投入嚇死人。這些還不算慘的,更慘的是政府服務者,很多市政工程的分包商,資金鏈斷了,有欠黑社會錢的,腿打斷了都算輕的,那邊欠了很多小老板的錢,小老板們本性善良,只好走法律程序,法律判完了,誰也不敢去政府部門去強制執(zhí)行,欠就一直牽著,小老板們的資金鏈也斷了,工廠發(fā)不出工資,墊不了材料費,訂單黃了,還要賠錢給外商,不然那官司吃的你不要不要的。
所以這個惡性循環(huán)越來越大,只要生產這塊產生不了利潤,就一直惡化下去。
有些公司就轉型了,轉型的早,趕上了消費增長的紅利,原本的OEM變成了品牌經營,一下子活下來,還活的很好,有些沒趕上,就得等待下一次轉型的機會。
所以說大數據云計算一旦開始普及,這個機會就來了。
為什么我敢這么說?我先不說質變,我只說量變,你就能明白。
同樣的兩家公司,做流程管理,一家沒有合適的系統,或者是最原始的ERP,這個環(huán)節(jié)換個人就得重新來,一般能有一個人專崗就不錯了。另一家用了大數據云計算,原來的ERP要一個一個人工端采進去,現在好了,自動生成自動記錄,不僅如此,還有算法幫你分析好,讓你優(yōu)化哪些環(huán)節(jié),同樣,甚至這個系統的前端比ERP還要傻瓜,傻瓜到一個人就能搞定。
這時候機會就來了,你先用上大數據應用,你就提前比別人提高效率,降低成本,優(yōu)化資源配置,你一旦有了先發(fā)優(yōu)勢,就會一步先步步先,實現逆襲都有可能。
所以不要因為你公司小,你就不去擁抱新技術,正因為你公司小,你沒有規(guī)模效應,你更應該關注最前端的技術,用技術來撬動公司效率,一旦一直打壓你的大競爭對手比你在這一個革新機會上慢半拍,說不定你就逆襲了。
所以至少在通泛性的中小企業(yè)改革里,我們無量就要做這樣的角色,做一個服務者,最懂客戶的服務者,要幫他產生實際的效益,不要幫他做地圖炮,不要幫他做可視化作戰(zhàn)地圖這種光鮮但是作用不大的東西,要滲透到企業(yè)經營的每一個環(huán)節(jié),不同于以前的咨詢公司,我們一旦滲透進去,最后就一定要做出帶來實際效益的產品出來。
所以中小企業(yè)主,不必過度擔憂,未來的經濟肯定不會好,但是也不會壞到讓你一點活路都沒有,我們更多的,是要反思自己的問題,如何優(yōu)化我們的客戶服務,如何利用新的技術實現效率提升,如何整頓低迷的士氣,如何將工作中壞的風氣和習慣清掃出去。
打造一個好的軍隊,就要以身作則,就有本錢嚴格要求部下,所以中小企業(yè)主們,要擁抱未來,先從我們自己做起來,做一個再度創(chuàng)業(yè)者,發(fā)揚連續(xù)作戰(zhàn)的作風,因為我們知道,勞動既可以是責任,更可以是樂趣。
很多人的分析,經常忽略的時間這個要素。
表現比較典型的就是,我們要打造怎樣的一個生態(tài),一開始就把最后的框架給畫出來,但是一旦問到如何分階段獲得用戶時,回答就比較含糊了。
通常創(chuàng)業(yè)圈的通用語言是用產品迭代周期來解釋,每一個新的產品帶來一個新的用戶增長,把握好衰變時間可以實現用戶規(guī)模的幾連跳。
而我則更關注一開始的切入,即最開始如何獲取用戶,如何讓用戶用上了產品之后可以喜歡上他,持續(xù)的使用它。
更重要的是,他的進入成本,當你的注冊流程和進入流程異常復雜時,很多用戶超過10秒就會放棄嘗試了。
幾乎每個創(chuàng)業(yè)團隊都有生態(tài)的野心,而我們更需要關注的是,用戶在相信你生態(tài)之前,到底是因為什么才關注的你。
比如阿里一開始就是解決出海的問題,很多小企業(yè)雇個懂點英文的人,就可以抓住海外大量發(fā)布的需求和商機,抓住了這個需求,才會有進一步的將自己的貨品一步一步上傳的動力。
所以生意來源,是企業(yè)主的原動力,你抓住這個原動力,他才有可能變成你的種子用戶。
如果你的客群是個人,那你得告訴他,通過我你能獲得什么,而獲得的代價(進入成本)是否等價。
在這個基礎上,再去考慮你生態(tài)圈一磚一瓦的建設。
這就是很多設計出身的人創(chuàng)業(yè)時的通病,因為他只做過設計圖,后面的無數建筑過程他都沒有參與,從他的角度來講,只要我圖紙設計出來,最后就一定能實現。
這樣的人一旦成為創(chuàng)業(yè)的領頭人,就會面臨一個問題,他會忽略時間和演變,他會一開始就朝著最宏偉的藍圖去做,最后建成空中樓閣,大家都摔死。
數據是個前后跨度極大的產業(yè),任何一個做這方面的團隊,涉及到的語言和架構,基本上能覆蓋大部分互聯網技術,所以更有可能發(fā)生只考慮終態(tài),不考慮現態(tài)和演變這樣的錯誤。
得道多助,失道寡助。
這個道,就是民心,就是客戶的根本需求。
你做個空中樓閣出來,好看,但是不好吃,那就是阿房宮,那就是失道,霸王的一把火,就燒沒了。
你走了錯誤的方向,信了錯誤的理論體系,就變成了奧德賽一樣的悲劇人物,縱然聰明絕頂,但時代不會眷顧你。
很多時候,客戶的根本需求,甚至跟你的偉大前景,是完全沖突的。
你描繪了一個美好的數據生態(tài),客戶只想要那幾個功能。
你把前端做的非常漂亮,但客戶只要最精準最有效的計算結果。
同樣,得市場者得天下。
技術上雖有鴻溝,但絕不是絕對意義上的禁地。
而最后的生存者,一定是牢固地把控著客戶資源,充分滿足他們的需求,使別人無法覬覦。
所以市場上,要硬剛。
同樣,敢于模仿我們的,我們也會硬剛,我們會動用一切手段,匯集一切力量,不惜一切代價,迅速覆蓋和深化牢固我們的客戶體系。
我們有增長黑客,我們有內容驅動,我們不怕。
這個根本不用擔心,因為這不是血與火的拼殺,這是誰滿足客戶,誰就獲得話語權的時代。
不同于無量的寬泛定位,有很多細分行業(yè)的數據應用,也是非??孔V的方向,但同樣,他們也會面臨異常激烈的競爭,有些塵埃已定,有些烽煙四起,市場的競爭,就是比巧,比決心,比執(zhí)行,這些總結起來,就是真正的實力。
我和我的技術合伙人雖然相識不久,但第一次碰面我就感覺到,我說的他秒懂,他說的我秒懂,這就是在一個頻道上,同樣,對于團隊構成,這樣的同頻道要素還是非常重要的。
大學生團隊經常犯的錯誤,就是很多人不在一個頻道,溝通成本巨大,再加上一些人的中二病,注定了兇多吉少。
而經歷豐富且相似的人,就會慢慢趨向于一個頻道,一類基因。
天時地利人和,前兩點都能占到,對于數據方向的團隊,人和或許是非常重要的。
我以前創(chuàng)業(yè),經常在一線忙,導致現在什么都會點,你跟我隨便說個軟件或者工具,我說不定都用過。
而現在則完全不同,創(chuàng)始人勢必要開始務虛,不僅要務虛,務出的虛還要落到實處,最后變成明確的方向和清晰的執(zhí)行路徑。
所以我現在寫的東西,雖然都是虛的,但是我覺得很多創(chuàng)業(yè)者,尤其是帶隊的,看起來會很舒服,因為很多都是說在他們點上的,或者切中他們要害的,只是我愿意去通俗地表達,而他們則不愿意表達罷了。
數據革新本質上是工具的革新,從歷史使命來講,是為了人工智能的全面普及應用做基礎的,正如互聯網和物聯網是為數據做基礎一樣。
所以在這樣一個歷史階段,我們數據創(chuàng)業(yè)者,一定要明白我們的盟友是誰,我們要打倒誰。
數據的革新,更明確的可以參考自媒體取代紙媒的革新,舊的不死,新的就起不來。
為什么我悶聲做了幾年生意,現在突然敢跳出來,你說吹牛也好,鼓吹也好,事實上我經常給數據從業(yè)者潑冷水,但是我知道,這個時候不跳出來,將來就會被無情地淹沒。
除了我們的客戶,我們更需要開放和合作的,就是廣大有點技術功底的程序員,數據挖掘,開放平臺的二次開發(fā),都要充分考慮到他們的利益,他們有些人或許比較內向,不善溝通,所以不會獨立出來創(chuàng)業(yè),更喜歡在平臺里發(fā)光發(fā)熱,那么我們對于生態(tài)的設計就要照顧到這個人群,因為你不照顧,你的競爭對手就會照顧。
相比我們的競爭對手,我們更應該加速淘汰傳統的企業(yè)服務系統,我們可以在他們的基礎上優(yōu)化和開發(fā),也可以脫離他們的框架進行深度創(chuàng)新,不管怎樣,我們在客戶面前,一定要證據充分地告訴他,你現在用的系統效率很低很低了。
而傳統的互聯網公司,我們應該視為合作者,他們是數據產生和提供者,比起我們自己挖掘,他們每天用戶生成的數據會更有價值,我們要團結靠攏這個群體。
所以明白外來的競爭合作關系,同樣是重要的,你萬一樹錯了敵人,一失足千古恨。
兩年前我在西安城墻跑了一圈,那時候是一個閉環(huán),到終點時特地走過了城門以封口,前兩天再跑了一次,突然想到“圍師必闕”這個詞,于是留了一個最后一個城門口不跑,突然感慨萬千。
相較于兩年前閉環(huán)的強迫癥,現在我更加明白開放和包容的重要性,城墻一圈開了一個口,就是要提醒我未來會面臨各種問題,但開放和包容一定不能忘記。
天地玄黃,孤立八荒,創(chuàng)業(yè)者的奮斗,就是獨自一人參悟天地的痛苦過程,在這個過程,你會體會到周邊環(huán)境的各種不兼容,當你能脫離現實,在另一個位面上接通天地宇宙時,你就會發(fā)現,世界是那么美好,是非成敗,贏王敗寇,千年池壘,都化作煙云。
少時有志比天,初遁浮世,惶恐周身所遭之煙塵,拂之不去,直至穿過喧囂人群,到靜謐溪邊林中,感天地之奇巧,悟人物之精理,欲隨溪隱去,又怔心之所動。
心之所動,即看到了屬于自己的那扇門。
每個人都有屬于自己的歸宿,創(chuàng)業(yè)者不外乎,不過是過程的曲線參數更大,回撤更多。
我們既然以產品立足于市場,就應當致力于做出令人心動的產品,而第一個,就要讓自己心動,這個心動,絕不是圓明園的精美絕倫,而應是T-34的遠征千里,應是圖靈機的顛覆革新,應是google的化繁為簡,應是LIGO的長相守望。
不是風動,不是幡動,仁者心動。
以本心出發(fā),將無往不勝。
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2025-09-17Excel 導入數據含缺失值?詳解 dropna 函數的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數據分析與統計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數據分析師:掌控表格結構數據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數據,如 Excel 表、數據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
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2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數據爬取 ...
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2025-09-12CDA 數據分析師:業(yè)務數據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11