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大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的五點(diǎn)須知
2015-12-21
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大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的五點(diǎn)須知

大數(shù)據(jù)是當(dāng)今最熱門的科技詞匯,同時(shí)也是最困難的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。CSC對Infochimps的收購表明,那些無法順利拿到第二輪融資的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司面臨著要么關(guān)張,要么被人收購的命運(yùn),例如Drawn to Scale、Ravel Data和Nodeable等,當(dāng)然還有很多很多大家沒有注意到的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司。

Gigaom作者Derrick Harris近日就大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司的成長和融資問題撰文指出,大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司要想生存發(fā)展并贏得投資人的芳心必須注意一下幾點(diǎn):明智地選擇你的戰(zhàn)場和目標(biāo)用戶并圍繞你的技術(shù)建立社區(qū)。大數(shù)據(jù)需要的不是啦啦隊(duì),而是實(shí)干家。Harris的觀點(diǎn)可以歸納為五點(diǎn),IT經(jīng)理網(wǎng)摘譯整理如下:

1.基礎(chǔ)設(shè)施非常難

不僅開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)產(chǎn)品很難,銷售起來也很難,具體到大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施工具如Hadoop、NoSQL數(shù)據(jù)庫和流處理系統(tǒng)則更是難上加難??蛻粜枰罅颗嘤?xùn)和教育,付費(fèi)用戶需要大量支持和及時(shí)跟進(jìn)的產(chǎn)品開發(fā)工作。

這意味著需要大量的資金支持,例如Greenplum在2010年獲得1億美元投資但仍然不足以完成所有工作,最終不得不選擇賣給EMC。今天最出名的幾家大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司融的錢更多,例如Cloudera?;A(chǔ)設(shè)施類的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司通常需要數(shù)百萬美元種子資金啟動(dòng),但是A輪融資的道路異常艱辛。

big data VC

新興的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司還必須與那些在客戶那里已經(jīng)有一些知名度甚至合作項(xiàng)目的公司競爭,例如Cloudera、Hortonworks、10gen、亞馬遜AWS、IBM、Oracle等。

反觀大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)業(yè)則相對簡單的多,無論面向垂直行業(yè)應(yīng)用還是數(shù)據(jù)可視化這樣的通用大數(shù)據(jù)應(yīng)用都是如此。因?yàn)檫@些大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值對于客戶來說更為直觀,距離業(yè)務(wù)也更近,進(jìn)入企業(yè)IT系統(tǒng)的摩擦也更小。

2.云計(jì)算是朋友

無論你是銷售大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施還是應(yīng)用,云計(jì)算都是更有效的業(yè)務(wù)載體。選擇云計(jì)算不僅僅是在云端托管,更重要的是通過云計(jì)算向客戶提供服務(wù)。你將擁有更多控制權(quán),同時(shí)在有限的資源上優(yōu)化運(yùn)行也會(huì)讓你對產(chǎn)品的理解更加透徹。

云計(jì)算也降低了潛在用戶試用產(chǎn)品的成本和門檻,從NewRelic到亞馬遜AWS都從云計(jì)算+大數(shù)據(jù)模式中獲益。

3.開發(fā)者是朋友

如果你主要從事大數(shù)據(jù)分析,例如ClearStory、Platfora或者CRM營銷應(yīng)用,數(shù)據(jù)分析師就是你的朋友。無論那種情況,最好的辦法就是圍繞以開發(fā)者和市場人員為主的目標(biāo)受眾進(jìn)行開發(fā)和營銷工作,CIO反而不是很好的目標(biāo)受眾!

專注CIO而非開發(fā)者往往會(huì)導(dǎo)致你在實(shí)際簽約時(shí)碰到棘手問題。圍繞開發(fā)者營銷的戰(zhàn)術(shù)被很多云計(jì)算創(chuàng)業(yè)公司和純大數(shù)據(jù)軟件公司所采用,例如Splunk和Tableau。

再比如Infochimps和Continuuity的產(chǎn)品類似(兩者都被迫按落云頭,迫降在用戶數(shù)據(jù)中心),但Continuuity完全面向開發(fā)者,這意味著能積累更多技術(shù)粉絲。

4.將數(shù)據(jù)科學(xué)家推向前臺(tái)中央

這既是市場也是銷售策略,數(shù)據(jù)科學(xué)家才是能夠展示數(shù)據(jù)和平臺(tái)威力的人,他們也是會(huì)議上最受歡迎的演講者。

但大數(shù)據(jù)科學(xué)家也需要慎重選擇傳播內(nèi)容。如今大家都接受了Hadoop和NoSQL,所以沒必要每次開會(huì)言必稱4V之類的科普。至于如何配置和集成大數(shù)據(jù)系統(tǒng)也只能吸引小部分聽眾,除非你的項(xiàng)目規(guī)模超大。

Cloudera比競爭對手出名的原因有很多,但其中Jeff hammerbacher絕對是一位舉足輕重的人物。不要空談大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的價(jià)值和架構(gòu),站在聽眾的立場說說具體能做哪些分析,如何做。

5.開源有多重要,取決于你自己

幾乎所有的大數(shù)據(jù)公司都依賴開源軟件,有些是“借”來的,如Hadoop、Storm以及各種數(shù)據(jù)庫,有些是自行開發(fā)的,有些則是混合模式,例如在HBase上增加的一些功能應(yīng)用。這些開源項(xiàng)目如此流行是因?yàn)樯鐓^(qū)的力量。

開源絕不是看起來那么輕松,不是說你在Github上放點(diǎn)代碼就談得上回饋社區(qū)了。開源的目的是將使用相同代碼的人聚攏成社區(qū),并不斷改進(jìn)代碼。這里與第三點(diǎn)中我們提到的吸引開發(fā)者有關(guān)。只有更多的用戶和開發(fā)者對你產(chǎn)生興趣了,在你的產(chǎn)品上花時(shí)間和精力了,才有可能最終掏錢。

不計(jì)其數(shù)的創(chuàng)業(yè)公司都將代碼開源了,但那些真正能推動(dòng)項(xiàng)目并建設(shè)社區(qū)的公司才能脫穎而出。例如Neo Technology的Neo4j、Concurrent的Casading以及10gen的MongoDB。甚至Twitter這樣面向大眾的公司都開源了Storm和Mesos等項(xiàng)目。

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