熬夜追完了美劇《硅谷》第三季。劇情雖然差強人意，有很多搞笑和嘲諷的片段，但是也從側面反應了目前技術和創業圈子的真實問題，比如說，產品脫離用戶/數據造假/資本見風使舵等等問題。在這篇文章里，我想談談大數據，談談那些年脫離了用戶/客戶的大數據。

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目前市面上常見的大數據產品商業模式都是企業對企業的B2B模式。B2C的產品是很非常少的。B2B產品是誰在使用?B2B產品是企業客戶在買單，但是到最終使用環節，終究還是個人用戶在使用。既然是個人用戶在使用，那么你的產品形態和應用場景以及用戶體驗，還是要圍繞著個人用戶來做。

首先，個人用戶根本不會去關注產品背后的技術

用戶根本不會去關注你背后用了什么技術?搭了多少服務器?用了什么架構?是Hadoop還是Spark又或者是Hive?用戶的關注點在于你的產品是否方便快捷?是否有用?是否有趣?是否實用?是否能夠節約時間?

就像是我們常用到的微信支付和支付寶支付一樣，用戶只關注的是我的錢是否安全?我使用的時候是否方面?我是否能夠隨時隨地使用?我用移動支付能做些什么事?諸如此類。用戶不會去關注騰訊和阿里為移動支付架了多少臺服務器，使用什么技術架構，用的是什么數據庫等等。

任何脫離了用戶需求和應用場景的技術，都毫無價值。你需要找到用戶的痛點在哪里，你需要找到明朗的商業模式。滴滴出行算大數據產品嗎?算啊。它背后的大數據技術非常強大，它也應有了大數據架構，什么地圖可視化/推薦系統/神經網絡/機器學習/算法等等，滴滴出行都會用到。

最終到用戶使用的時候，用戶關注的還是產品形態和用戶體驗。

其次，無論是B2B也好，B2C也好，企業/個人只會為“價值”買單

說直白一點，大數據技術再怎么強大，但是對于企業/個人沒有實際的價值，他們是不會買單的。就拿炒股的產品來說吧，同花順/大智慧等一系列炒股的軟件算不算大數據產品?算啊。它每天每時每刻要處理的數據量非常非常龐大，而且它背后也應有了大數據架構。用戶會為炒股軟件買單，原因在于這些軟件可以幫助他們賺錢，而不是這些軟件背后有什么技術。

***，科技還是要以人為本，大數據更多的是需要接地氣

《硅谷》第三季里面有個劇情非常有意思，男主公司測試公司的算法壓縮平臺，邀請了一群技術工程師參與測試，只邀請了莫妮卡一個不懂技術的女生莫妮卡參與測試。測試的情況是大家反饋都非常好，但是莫妮卡卻覺得糟透了。于是，男主花了大量的錢在廣告宣傳和教育用戶上。

大眾化的產品是無需任何教學的，用戶簡單動動手就會了。蘋果公司可沒有教你如何使用iPhone。大數據產品也應該如此。你給到客戶的應該是一個有漂亮UI，功能按鈕的完整產品，而不是強調你的技術如何。假如我使用一個工具，前提是需要去學C語言，學JAVA等知識，那么這個上手門檻也太高了，很多人會望而止步，或者在過程中就流失掉了。

就拿大數據公司目前***接的政務大數據平臺訂單來說吧，你覺得10個政府工作人員里面，有幾個能夠看得懂大數據架構甚至會敲代碼?他們甚至不太明白互聯網+是什么，又怎么能夠指望他們能夠懂大數據的架構和技術呢?但是他們懂業務，懂一些數據背后的含義。而你需要給到他們的是大數據計算/分析后能夠知道實際業務的結果。

大數據的閉環是從業務中來，到業務中去。在這過程中，大數據起到的是連接/串聯/支持/展示/結果/支撐/輔助的作用。大數據更多需要的是接地氣，以人為本，以業務為導向。

真正好用的產品是不需要培訓和教育市場的。