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三位創業者解答:大數據創業的價值、模式和挑戰

大數據
近幾年來,大數據的應用場景擴展到幾乎每一個垂直行業。在得到資本青睞的同時,也面臨著如何將數據的價值最大化利用,如何面對信息監管等諸多問題。在日前IT桔子·騰訊云沙龍“對話垂直行業大數據×創業”活動中,三位大數據方向的創業者解讀了大數據創業者的動力和迷茫,也回答了諸多大家關心的問題。

近幾年來,大數據的應用場景擴展到幾乎每一個垂直行業。在得到資本青睞的同時,也面臨著如何將數據的價值***化利用,如何面對信息監管等諸多問題。

在日前IT桔子·騰訊云沙龍“對話垂直行業大數據×創業”活動中,三位大數據方向的創業者解讀了大數據創業者的動力和迷茫,也回答了諸多大家關心的問題。

本文根據現場提問環節整理,有刪減。

大數據到底有哪些價值?如何通過產品和技術將這些價值***化?

白冬立<熱云數據>:我是三位當中,唯一一個專注在移動互聯網用戶行為的大數據創業者。我們有足夠多用戶行為的數據,這些數據也許有非常多的價值,但是我們對很多的行業并不了解,就很難發掘這些數據背后的價值。

所以我們愿意把我們的數據***程度的開放給合作伙伴,尤其是一些熱門的領域,比如征信、金融、電商、直播等。如果說數據***沒有落地到一個行業,不解決具體行業的客戶需求,我認為數據就沒有價值,這是我們的經驗。

李超<黑格科技>:我也認為數據本身的價值需要落地在某一個場景下,這個場景可以有很大的想象空間。如何用大數據創造更多價值,實際上數據量積累到一定程度,就會產生質變的結果,就會切入到更新的領域。大數據的價值非常多,但是想最終變現,就要切入非常好的場景。

谷熠<星圖數據>:對于場景化和行業化的聚焦是毋庸置疑的。僅僅擁有海量的數據并沒有特別的價值,你需要跟行業的應用場景結合,需要看在這個行業里面,不管是個人或者是企業的實際操作者,它需要什么,你的數據是不是能夠真正解決這些工作場景里面的問題,這是非常重要的。

數據最基礎的本質是信息,它讓你能夠有更多的決策依據。如果僅僅就數據而說數據,你的價值其實僅限于此。

所以你需要往上走,比如通過一些預測或建模預算的方式,真正幫助企業或用戶在做選擇和做決策時提供更多的可選方案。

如果你真的能夠通過大數據或人工智能的方式代替他做決策,這個又上升一步。所以做大數據是不希望就數據講數據的,我們要跟行業做垂直的結合和應用,通過更先進的技術手段和更先進的思維方式,去思考如何把人從實際的工作和實際的抉擇里面解脫出來。

大數據創業如何優化自己的商業模式?

谷熠<星圖數據>:怎么優化商業模式?其實很多投資人置疑我們離錢遠。面對這個問題,我們也有一些思考和探索,比如我們幫助企業做產品的設計和策劃。如果說按照最傳統的方式來講,無非是我收一個年費或者項目費。

現在我們的收費模式發生了進一步的變化,我們幫助企業設計或者是策劃一款新的產品。前期我們收一定的成本,后期我們更傾向于按照銷售結果付費的方案。通過收入分成的模式,企業的信心也會進一步加強,因為他認為既然你跟我簽了分成的模式,你就會全力以赴做這個事情,前期支付的成本也不高,所以他們敢于嘗試,我們在推廣客戶的時候也會有一定的幫助。

李超<黑格科技>:在優化商業模式上, 首先要確定你的產品是2B還是2C的。我們公司是做2B的,在2B的商業模式中,首先在早期你先要明確哪些客戶可能用你的產品,包括你的產品在客戶的業務生態里面能占多大的作用。

第二,你也要很早考慮變現和規?;?,一開始不需要你對這個事情帶來很高的回報。但是你需要在一個場景或者在一個比較標桿的客戶下,產生了比較大的作用,未來才很有可能規?;?/p>

白冬立<熱云數據>:關于商業模式,我覺得有兩點。

***是如何優化滿足你的客戶需求的過程。在這個過程當中,你是在幫客戶創造價值,是在幫客戶節約成本,是幫他做決策,還是節省了他的時間,這幾點鐘你抓住一個點,去優化你的產品,優化你的服務。

我們做的事情主要是優化我們的技術與產品的結合。其實說白了就是優化我們的產品,因為我們的產品主要是幫助客戶去做決策,節省時間和溝通的成本。所以我們花了大量的時間去跟客戶溝通,了解他們的需求。2B的公司有一個特點,它不像2C的企業,可能三到五個月就能估值好幾十個億。我們做的事情,需要有緩慢的積累,這樣你的公司肯定是往上走的,

第二點是找到更多變現的方式。我們找到了一個能夠掙錢的事情后,不管這個掙錢的事情能夠幫助你創造多少利潤,你要做的事情都是如何找到第二個能賺錢的產品或者是能賺錢的路。所以現在我們做的事情,就是怎么能讓我們自己兩條腿走路,***條產品能幫我們找到客戶,第二條產品能幫我們盈利。

大數據創業過程中,***的困難是什么?

白冬立<熱云數據>:這個過程當中我們遇到兩個***的問題 ,***個是關于人的問題,因為創業公司其實不像大公司有光環和背景,招人很容易,在這個過程當中為了吸引更好的人才其實是非常困難的。

第二個問題是關于中立性,因為我們做的事情是中立的第三方公司,我們往左邊傾斜,可能就是賺很多錢,但是我們就不中立了,往右邊傾斜可能我們就是一家不賺錢的公司,所以如何在離錢近和離錢遠找到一個空間,這是我們目前遇到***的挑戰。

李超<黑格科技>:關于遇到的困難,其實創業過程當中困難非常多,包括技術、客戶、資金等等。我們公司在發展的過程中一直存在著可能的風險,比如在于 不確定的監管因素,所以我們在設計產品的時候都盡量避免和監管上靠的比較敏感的地方,盡量能保證我們的產品長期是比較安全的狀態。

谷熠<星圖數據>:關于困難,我覺得大數據各個環節和流程目前都不太成熟。舉一個簡單的例子,星圖自己做數據供應鏈全流程,從數據的收集到數據的清洗、挖掘、建模、分析,到***產品化的應用和交付,全流程我們只能自己做,就因為現在我們沒有很好的大數據環境,我們無法更方便的獲取數據源。

另外,每一個公司自己的業務場景需求其實是不一樣的,現在也沒有很好的通用化的產品和工具能夠幫助你真正解決實際問題。比如說數據的可視化呈現,但是到實際應用場景里面能不能用好,這是一個問題。

第三,一定要堅定自己的認知和想法,不要跟著資本和媒體輿論的方向走,從我們的角度來講,星圖非常慶幸,我們一上來就認清了自己的方向和策略。等風轉過來的時候,正好跟我們的方式相匹配。所以一定要認清自己最重要的目標客戶群體是誰,不要因為外面的風向或者是困難發生搖擺。

不同垂直行業大數據之間有哪些融合的點和機會?

白冬立<熱云數據>:大數據行業的模式基本是兩個, 一是服務營銷,既如何幫你在花錢的過程當中省錢。第二個就是決策,我到底要做什么,怎么做。

所以我們的目標是做通用型的產品,但是我們發現很難,做通用型的產品你就飄在上面不落地,離錢遠,一旦你落地了就垂直了,但是就沒有辦法通用了。其實我們很歡迎跟其他領域的公司合作,因為我們那些數據不跟他們合作的話一分錢不值。

每一家大數據公司都有自己的壁壘和特點,開放、供應、多多探討,未來才能探索出大數據未來的價值到底是什么。目前行業當中也缺乏標準,比如數據是如何定價的。所以我覺得大家多去交流和合作,才能知道你到底應該怎么通用,還是說應該怎么垂直。

李超<黑格科技>:因為我們公司做的本身就比較垂直,所以沒有太往通用型考慮。我覺得做通用型平臺,它底層的技術或者是各個方面在早期要做很大的投入,尤其是很長一段時間內可能看不到錢。

關于不同垂直行業的融合,其實目前在電商和金融領域,它的融合已經非常深入了。比如消費金融,因為做電商和支付的公司,先天就有很強的獲客渠道,大家通過這個可以知道哪里要用錢,大家平時喜歡買什么東西,這時我來提供金融服務是非常簡單和自然的事情,這樣的形式可以在很多行業里面碰撞出一些火花來。所以我覺得未來這種不同行業的大數據或者是不同行業的機會融合會非常多。

谷熠<星圖數據>:從星圖的角度來講,我們做的數據無非是兩個維度,***個維度是跟商品相關的,包括商品的基礎屬性,以及商品的售賣過程;第二個維度是人,就是跟消費者相關的,包括購買習慣,收貨后評價的語義分析等等,在這兩個維度上,我覺得其實是有想象空間和延展空間的。

從結合的角度來講,未來一定有更多的結合空間,我們希望讓更多專業的事情交給更多專業的人做,我們會自己的精力專注地放在主營業務上。

優秀的大數據公司其核心競爭力是什么?

李超<黑格科技>:創業公司要建立自己的壁壘:

首先,當這個市場不太成熟時,空白的機會要抓住;

第二,技術一定也是壁壘。這就是互聯網公司和傳統公司之間的差別,互聯網公司更喜歡利用這些數據和技術,或者是用機械化的方法來做決策和輔助;

第三,壁壘就是你這塊業務做到一定的量或者你的用戶量達到一定的數量,你對這個行業和商業模式有了全新的認識時,你的壁壘就會非常的重。因為技術方面大家都看明白了,隨著時間的推移大家最終都能做起來。

谷熠<星圖數據>:從我自己的角度來講,我覺得2B***的門檻就是懂行業,其他的都不足以或者不那么足以構成門檻。因為你的技術牛,可能有人比你技術還牛,你算法厲害,可能有別的科學比你算法還厲害。

舉個例子,2C相對來講容易,因為我可以把我自己模擬成用戶,我可以把我的親戚朋友模擬成用戶,只要他在我的目標群體用戶圈子里面。但是企業不行,假設說我是美的,你假設不了;假設我是蒙牛,你也假設不了。如果你并不真的懂得他們的日常運轉流程、工作場景、需求和問題,是沒有辦法拍腦袋做產品和服務的。所以我認為2B企業來講最重要的門檻和核心競爭力就是懂行業,這是我個人的觀點。

白冬立<熱云數據>:我認為一個行業當中有壁壘的公司,除了剛才兩位說的幾點以外,我認為還有兩點很重要, ***點是資源。

因為大數據公司它能夠生存,一定有它特有的東西。比如征信公司能拿到運營商數據,是需要資源的;拿汽車違章的數據,可能也要有政府相關的資源。所以如果你在垂直領域做大數據的話,你在這個領域一定有獨特的數據資源。

此外,你的數據也應該數量足夠多,廣度足夠廣或者是深度足夠深,這個都能夠讓你在這個增面建立壁壘。

第二個是品牌,現在大數據垂直領域的公司已經非常多了。在這個領域建立起品牌,將是非常大的壁壘。當品牌做好后,比如突然間有一家公司說我要做征信,***個想到的就是黑格,而不是其他的征信公司,這就是是非常好的壁壘的方式。所以一家2B的公司花很多錢到營銷和品牌建設上去是有道理的。

個人數據屬于隱私范疇未來的法律法規是否有利于這個行業的發展?

白冬立<熱云數據>:關于隱私,我們碰到過這樣的公司,我只能說真的很牛,但是我不知道這個怎么放到我們的模式當中做。因為我們是在臺面上,在桌面上,雖然說他們有數據,但是沒有辦法拿出來用。所以說你未來要做什么樣的企業,你的定位是怎么樣的,你是要做大,還是要盈利和賺錢。

所以這個跟企業的定位有關,很多大數據公司可能都會有很多隱私數據,但是要明確涉及到隱私的事情我們是不能做的。未來監管是怎么樣的不好說,只不過現在我們就拉一條紅線,這條紅線堅決不能碰,那就是售賣個人隱私數據。

李超<黑格科技>:數據安全方面,我們國家在這塊的監管確實不是很完善,包括數據行業都是比較早期,包括我剛才說的征信涉及到很多隱私的數據,行業也比較混亂。

首先企業之間需要自律,你有很多的數據,你怎么拿它賺錢,企業要有道德標準,如果只是為了賺錢,數據投入到黑市倒賣肯定能賺很多錢。所以希望行業能有一個比較好的環境,包括一些標桿的企業,它能夠建立自己的自律心態。但是這個事情可能需要兩方面驅動,一方面是國家政策和法規能夠逐漸完善,第二方面是這些企業能夠形成比較好的標桿。

谷熠<星圖數據>:關于個人數據的風險問題, 一個是國家法律層面,一個是企業自律。其實很難講,因為企業永遠有自覺和不自覺的。個體的數據一定要授權,客戶允許哪部分的數據你才可以收集。

不是個體的,我們要看這個數據怎么脫敏,比如說我把30歲男性住在北京的,喜歡買電子產品的這一群人的特征拿出來分析,我分析這些人除了買電子產品還喜歡買什么,這個不牽扯到隱私,但是張三、李四喜歡買電子產品,還喜歡買什么,這牽扯到隱私,這中間的規則其實很重要。雖然國家沒有現成開放的標準,但是我相信企業自己,尤其是那些有良心、有道德的企業有自己企業的標準,未來我們也希望市場越來越規范。

未來大數據發展趨勢是怎樣的?

白冬立<熱云數據>:記住馬云一句話, 誰有足夠多的數據,誰就有未來。

李超<黑格科技>:對創業公司來講,本身是沒有能力創造數據的,數據基本上都在BAT、政府、銀行和運營商手里面,創業公司只是通過技術采集到數據,把數據再做一次分析。現在大數據行業可能在數據層面還是以偏交易、采集為主,然后在這樣的數據上逐漸有一些商業模式,能夠給讓企業提高它的銷售和策略。 未來我覺得會和企業內的商業模式或跟服務企業的業務更加深入的融合。

谷熠<星圖數據>:我個人覺得有三點:

一是未來大的數據環境越來越開放,現階段大家為了獲取一些基礎的原始數據負擔很大的成本,浪費很多的精力。但是我覺得未來大家獲取數據的成本會越來越低,拿到數據的手段會越來越多。在先進和發達的地區,不管是北美還是歐洲,這樣的趨勢已經越來越明顯了。

二是關于整個數據的監管和立法,我覺得未來整個市場會越來越規范,相關的法律法規,以及規范和準則也會越來越成熟。

三是真正能夠意識到或者是了解到數據的價值,然后真正把數據變成驅動,不管是個人或者是企業的原動力會越來越多。大家對于數據的認知會越來越深刻和越來越具體。

責任編輯:未麗燕 來源: IT桔子
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