美國(guó)著名的技術(shù)創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練營(yíng) Y Combinator， 一個(gè)眾所周知的連接有潛力的新貴科技公司和風(fēng)險(xiǎn)投資的紐帶。它另一個(gè)鮮為人知但是同等重要的功能，就是訓(xùn)練創(chuàng)業(yè)公司的所有者向所有可能最好的商業(yè)模型發(fā)展。這種模型會(huì)被團(tuán)隊(duì)中所有人員的 角色、驅(qū)動(dòng)力、興趣、專業(yè)能力范圍、他們所計(jì)劃填補(bǔ)的市場(chǎng)空白等等因素所決定。然而最終的結(jié)論都要基于數(shù)據(jù)、市場(chǎng)研究和參與者的行業(yè)內(nèi)信息。Y Combinator 通過他在硅谷內(nèi)的影響力，能夠?yàn)閰⑴c者提供這些所需求的信息。事實(shí)上，每年有超過20%的創(chuàng)業(yè)公司被要求參加 Y Combinator 的訓(xùn)練營(yíng)，并在訓(xùn)練后呈現(xiàn)出了與原始截然不同的產(chǎn)品。

在投入市場(chǎng)前有一個(gè)優(yōu)化的商業(yè)模型是不是很好?由于在市場(chǎng)上大數(shù)據(jù)和相關(guān)分析工具已經(jīng)被創(chuàng)造，這使得我們具備能力去在各行各業(yè)中進(jìn)行公司所需要的這種商業(yè)模型的優(yōu)化。

一個(gè)小表格就能做到這一切?

答案是否定的，如果希望數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，組織和管理是必要的。這樣的應(yīng)用需要用戶友好的儀表界面使數(shù)據(jù)具有指導(dǎo)行動(dòng)的意義。目前越來越多的公司提供劃算、易用的產(chǎn)品讓大數(shù)據(jù)管理簡(jiǎn)化到單個(gè)用戶的維度。有越來越多的應(yīng)用沖擊著市場(chǎng)，其中一些非常專業(yè)像hiQ, SumAll, and Splunk，另一類更加的通用，像 Domo和Hadoop，適合大型公司集成應(yīng)用。大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析工具正在向公司展現(xiàn)如何重建模型中的關(guān)鍵部分，讓我們來討論幾個(gè)實(shí)例：

1. 價(jià)值主張

日本保險(xiǎn)公司東京海上保險(xiǎn)有限公司，發(fā)現(xiàn)他們的顧客想要一些短期保險(xiǎn)而非原有的按年參保模式。這時(shí)，他們現(xiàn)有的銷售模型無法滿足這種需求，因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)智慧中長(zhǎng)期的銷售策略才能換取高額的收入，而短期模式可能導(dǎo)致入不敷出的情況。

為了滿足客戶的需求，他們的合作伙伴移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商Docomo利用自己的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)造了一系列的短期保險(xiǎn)產(chǎn)品并標(biāo)記為一次性保險(xiǎn)產(chǎn)品。這些產(chǎn)品通過一款移動(dòng)應(yīng)用提供給客戶，為不同的生活場(chǎng)景推薦適合的險(xiǎn)種，比如 滑雪、高爾夫和旅游相關(guān)的保險(xiǎn)。通過這款A(yù)PP，東京海上保險(xiǎn)有能力去定制場(chǎng)景化的保險(xiǎn)套餐。

2. 利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)

越來越多的公司意識(shí)到他們的數(shù)據(jù)可以最終轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。華爾街日?qǐng)?bào)2014年6月的報(bào)道說明了 facebook, LinkedIn 將搜索算法、放假預(yù)測(cè)和相似的功能加入進(jìn)自己的產(chǎn)品中去讓自己的網(wǎng)站更受歡迎。但是，并不僅僅是嚴(yán)格的數(shù)據(jù)公司在做。通用電氣、蘋果和紐約時(shí)報(bào)也在做。數(shù)據(jù)化產(chǎn)品并不僅僅是獨(dú)立的，或謀利的。在Facebook的例子中，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)常與其他服務(wù)綁定或者用于讓Facebook的廣告更具吸引力。

3. 當(dāng)數(shù)據(jù)顯示數(shù)據(jù)的局限性

一個(gè)從大數(shù)據(jù)中得到的最有趣的、并且越來越得到共識(shí)發(fā)現(xiàn)是 定量模型自身的局限性。確切的說，大數(shù)據(jù)的價(jià)值往往取決于數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量。美國(guó)地質(zhì)勘探局 (USGS)發(fā)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)并非被平等的創(chuàng)造出來。 為了利用社交數(shù)據(jù)去構(gòu)建一個(gè)快速響應(yīng)的全球地質(zhì)事件系統(tǒng)，USGS 精細(xì)化他們的社交數(shù)據(jù)處理方法，去尋找推特上不同語言間的細(xì)微差異。他們注意到人們?nèi)绾畏窒淼卣鹣嚓P(guān)的事實(shí)和鏈接，像量級(jí)，這些都會(huì)和第一手的資料存在差異。因此，他們重建了模型去過濾tweet分享的鏈接或數(shù)值。最終建立了一個(gè)基于社交數(shù)據(jù)的地震追蹤模型，可以在1,2分鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)email報(bào)警。在模型中，USGS使用了海量的定量數(shù)據(jù)去挖掘細(xì)微的定性差異。

由于大數(shù)據(jù)能夠提供洞察，確定的商業(yè)智能元素能夠從簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)與安慰變得稍微可靠一些，它能夠更準(zhǔn)確的測(cè)量、描述、追蹤和計(jì)劃進(jìn)未來一段時(shí)間內(nèi)的基本假設(shè)邏輯模型中。從表面價(jià)值上，大數(shù)據(jù)是優(yōu)化商業(yè)流程、減少低效率的工具。更深入的審視告訴我們，大數(shù)據(jù)的作用遠(yuǎn)大于優(yōu)化流程。同時(shí)一個(gè)獨(dú)立企業(yè)克服信息孤島這個(gè)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，可以幫助這個(gè)企業(yè)優(yōu)化整體模型去更好的適應(yīng)整個(gè)市場(chǎng)。