本人目前在A從事2B的大數(shù)據(jù)解決方案與產(chǎn)品設(shè)計工作，以大數(shù)據(jù)商業(yè)化為目標，各行業(yè)客戶都有，簡單跟大家分享下我們目前的大數(shù)據(jù)落地實操經(jīng)驗。

一 、 厚積薄發(fā) ： BAT 平臺的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)平臺就個人來看，A應(yīng)該算做的比較好了，從云計算的布局到大數(shù)據(jù)平臺，步步為營，也是篳路藍縷。大公司的優(yōu)勢在于三個字“熬的起”。業(yè)務(wù)幾乎都是以平臺、生態(tài)的構(gòu)建為目標，最終是enable別人成功，并從別人成功中獲益的模式。

　　在這個過程中，有4點優(yōu)勢會體現(xiàn)出來：

1. 電商行業(yè)能力通過云計算炮臺向外部輸出 ：

對于這塊之前我還存在一定的誤區(qū)，認為電商行業(yè)的經(jīng)驗固然重要，但是可能在真正實操應(yīng)用其他行業(yè)的時候就會失效。實則不然，其實電商行業(yè)的經(jīng)驗帶來最關(guān)鍵的是視野、思路，與方法論。比如電商沉淀下的大數(shù)據(jù)管理、用戶標簽體系設(shè)計、流計算/實時計算的場景與應(yīng)用、個性化推薦的策略等等，當遇到類似場景的時候，你會心領(lǐng)神會的借鑒當初的思路，去幫助其他行業(yè)解決，去探索。所以，電商行業(yè)的經(jīng)驗填充了你的彈藥庫，你不再需要兩眼一抹黑的干。另一方面，電商行業(yè)的成功經(jīng)驗，能夠讓我們快速從中抽取與提煉核心組件與模塊，從而快速產(chǎn)品化，并在大數(shù)據(jù)的平臺上架官方的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，冷啟動數(shù)據(jù)市場，比如我們的推薦引擎、DataV可視化引擎、數(shù)據(jù)開發(fā)工具、機器學習平臺，這些原來都是內(nèi)部用戶的或者電商用的，現(xiàn)在拿出來讓其他行業(yè)用，能夠快速幫助其他行業(yè)搶占市場。

2. 云計算的長期積累，夯實了 IAAS 與客戶基礎(chǔ)

通常意義上，我們內(nèi)部對大數(shù)據(jù)路線有個約定俗成的三字經(jīng)“存-通-用”，做大數(shù)據(jù)首先要有數(shù)據(jù)，阿里云多年積累已經(jīng)夯實了IAAS層，為后續(xù)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)一方面提供成型的基建如ECS、OSS、OTS、ADS等等，可以說很好的解決了“存”的問題;另一方面，多年積累的客戶在IAAS溫飽滿足的同時，有客戶特別是頭部的大B客戶越來越多涌現(xiàn)出更多的業(yè)務(wù)訴求：如何用好數(shù)據(jù)、加工數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)助力業(yè)務(wù)等等，這就給大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的開展帶來了機會。

3.“ 丁 ” 字型的人才儲備深度，在業(yè)務(wù)快速發(fā)展階段能夠相互補位

一般業(yè)務(wù)剛興起時缺人比較嚴重的，首先是前端、其次是產(chǎn)品，然后是數(shù)據(jù)、算法，待到技術(shù)可行的階段，就是銷售。大公司的人才儲備，特別是復合型的人才，能夠為新興業(yè)務(wù)發(fā)展快速注入新鮮血液，并通過轉(zhuǎn)崗機制確保良性兼容，老人做新業(yè)務(wù)，非常高效。

4. 品牌 影響力在業(yè)務(wù)拓展上的助力

這塊并非絕對，當然很多場合下，阿里巴巴這個品牌本身就是實力、信譽的保障。今天我們對外輸出大數(shù)據(jù)能力的時候，很多時候確實也利用到了這塊的影響力，畢竟數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)本身是一個公司的核心資產(chǎn)，對乙方都需要在技術(shù)與商業(yè)道德上進行雙重考量，所以很多號稱“第三方獨立”數(shù)據(jù)服務(wù)公司也就浮出水面，一方面中立的身份，另一方面依賴或者嫁接多平臺，不綁死。

二、他山之石：看看 A 現(xiàn)在是怎么做大數(shù)據(jù)的

我們從商業(yè)層面去做大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，通過商業(yè)來拓展技術(shù)的邊界，同時也讓客戶認可價值，并買單，從而變現(xiàn)。更準確的講，我們現(xiàn)在不是做大數(shù)據(jù)變現(xiàn)，而是做的大數(shù)據(jù)能力變現(xiàn)，將我們在人工智能、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用的框架、引擎去幫助客戶解決具體的業(yè)務(wù)問題，幫客戶用好自己的數(shù)據(jù)是第一要務(wù)，然后才是用別人的數(shù)據(jù)補充自己，最后才是用自己的數(shù)據(jù)服務(wù)別人。我們看幾個典型的case：

case 1 ：服務(wù)某互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司

互聯(lián)網(wǎng)公司一般跑的比較快，特別是業(yè)務(wù)，很多時候初期是堆人、砸錢來堆用戶數(shù)、訂單等，技術(shù)外包比較常見，特別是當前環(huán)境。理所當然，這塊也帶來了大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的機會，比 如在 020 外賣場景下，如何分配好訂單，使得運力的利用率最大化，同時在指定時間內(nèi)能滿足叫單需求 。這類業(yè)務(wù)可以說之前就沒出現(xiàn)過，也幾乎沒多少人工運營的經(jīng)驗，很多時候運營就是憑直覺也好，或者所謂的經(jīng)驗也好，來派發(fā)訂單。我們的機會點在于：雖然這是對方的核心業(yè)務(wù)，但是總這塊內(nèi)容需要人，一時半會招不到人，同時不做這塊業(yè)務(wù)，每天會有大量的補貼在補貼運力與處理投訴，是很大一筆開支，從這兩點考慮，是不是該做?

case 2 ：服務(wù)某傳統(tǒng)技術(shù)型公司

該公司技術(shù)縣先進，能夠進行快速實景的3D建模，但是有個“最后一公里” 的問題非常致命，現(xiàn)有的重繪技術(shù)比較落后，需要2-3天才能重新根據(jù)大量測繪數(shù)據(jù)繪制出3D模型，不及時，使得應(yīng)用的場景受限。能否將原來繪制時間由天級別縮短到小時級別甚至分鐘級別?從而拓展應(yīng)用場景，更好的進行商業(yè)化?

case 3 ：服務(wù)于某傳統(tǒng)制造業(yè)企 業(yè)

客戶是世界最大的某材料生產(chǎn)企業(yè)之一，日產(chǎn)千萬件，每件根據(jù)質(zhì)量劃分不同的等級，不同的等級價格不同，而良品率的提升直接與收益掛鉤，客戶已經(jīng)具備初步的數(shù)據(jù)采集能力，但存儲的數(shù)據(jù)未開發(fā)，也帶來不小的存儲成本，生產(chǎn)流程靠經(jīng)驗或理論，沒有快速優(yōu)化與驗證的閉環(huán)，如何利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，提升良品率優(yōu)化生產(chǎn)線?去低效產(chǎn)能的同時，賦能“智”造!

可以看到，目前落地的做法，不是通常意義上大家理解的精準營銷、廣告、人群畫像，或者輸出一份分析圖表的大數(shù)據(jù)，而是從客戶的問題出發(fā)，并且直接影響到生產(chǎn)或者業(yè)務(wù)效果的落地，讓客戶認可我們的價值，從而來商業(yè)化。

三、圍三缺一：現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)下的 BAT 目前缺什么

一般而言，作為平臺方為保障公平，我們不會去既做裁判員、又做運動員，大部分情況下，平臺提供的是通用型的產(chǎn)品、基礎(chǔ)性的服務(wù)，留出二次開發(fā)、增值開發(fā)的空間，enable別人成功。當然現(xiàn)階段為了更好的啟發(fā)市場，平臺方需要自己做出標桿，告訴大家怎么做，從而揭竿而起，期望應(yīng)者云集，基于我們的云平臺來創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)。在這個框架下，有幾點痛點：

缺技術(shù)型人才，我們挖掘的場景很多，技術(shù)需求量比較大，比如算法、比如前端、可視化設(shè)計等，我們?nèi)焙细窨孔V的技術(shù)型ISV來與我共建、分成。

大數(shù)據(jù)的商機很多，我們?nèi)鄙倌切┦熘愁I(lǐng)域關(guān)鍵問題的合作伙伴，給平臺帶來商機與挑戰(zhàn)，給平臺提需求，讓平臺幫你成功。

對于平臺現(xiàn)在提供的產(chǎn)品與服務(wù)，我們?nèi)睆娏Φ暮献骰锇?，能夠挖掘現(xiàn)有產(chǎn)品的業(yè)務(wù)價值，在其他行業(yè)上能夠給用起來，能夠進行二次開發(fā)，能夠增值，一起賺錢。

缺數(shù)據(jù)：我們部分產(chǎn)品會缺數(shù)據(jù)，對于有任何數(shù)據(jù)沉淀的合作伙伴，我們都歡迎一起坐下來聊聊，共同開發(fā)這部分數(shù)據(jù)的價值，服務(wù)云上的客戶。

對于平臺暫時無法滿足一些行業(yè)垂直類需求，我們期望能夠聯(lián)合這方面有突出能力的合作伙伴一起打單，在阿里云2B的大數(shù)據(jù)解決方案中，也會有這些ISV的一些之地。

四、夾縫中的機會

分析到這，差不多也比較明確，創(chuàng)業(yè)者的機會抓住以下幾點關(guān)鍵詞：獨立第三方、基于云、補生態(tài)，再明確下：

(1) 從生態(tài)視角來看

技術(shù)合作伙伴：可以基于云，幫忙賣平臺的成品(渠道)、可以基于平臺的服務(wù)或者產(chǎn)品二次加工再賣(增值服務(wù))，可以做自己獨立的產(chǎn)品(合作共建)，配合平臺一起打單。

人力合作伙伴：可以是三五個人，無論是算法還是數(shù)據(jù)能力，基于我們的大數(shù)據(jù)眾智平臺，接活。

數(shù)據(jù)合作伙伴：將自身無論通過哪類渠道沉淀的數(shù)據(jù)，通過平臺提供的產(chǎn)品，對外輸出，進行變現(xiàn)。借助平臺的力量幫助變現(xiàn)。

(2)從大數(shù)據(jù)本身來看

如果我們不看生態(tài)，或者不依賴平臺，當然也可以，我個人對大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)或者說大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的判斷：

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品= 數(shù)據(jù)+AI+傳達

數(shù)據(jù)：產(chǎn)品/系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)，可以是客戶的，也可以是自己提供的

AI：人工智能、算法、模型、統(tǒng)計、處理邏輯等

傳達：呈現(xiàn)、界面、服務(wù)方式、可視化等

對于不同的創(chuàng)業(yè)者，就看你主打的是哪一塊，不同的創(chuàng)業(yè)方向在這三塊有不同的打法與側(cè)重，對于我個人而言，我會守住AI的底線，另外的兩部分視情形而定。也就是用AI/大數(shù)據(jù)能力，形成服務(wù)壁壘，從而進行變現(xiàn)。

五、幾點建 議

建議先2B，2C可能數(shù)據(jù)都沒有，更不用談加工、變現(xiàn)。

選擇一個出油的行業(yè)，先在一個行業(yè)下做出1、2個客戶，然后沉淀框架與產(chǎn)品，然后打爆一個行業(yè)/子行業(yè)，然后再考慮延展性。沒有深度的服務(wù)能力很多時候是做不出效果與爆點。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)化，行業(yè)應(yīng)用智能化 。公司在對外提供服務(wù)的時候，如果是基礎(chǔ)類的服務(wù)，請將數(shù)據(jù)做成在線，可計量計費，跑量，以量取勝，當然如果這類服務(wù)還自帶吸數(shù)據(jù)的屬性，那就完美了比如風控接口。如果提供的是行業(yè)智能化/算法類項目，走價，做出溢價，比如panlantir。

無論做什么，一定要在初期就要立足產(chǎn)品化的目標，用產(chǎn)品去打。產(chǎn)品的抽象與沉淀過程，意味著你的目標與方向。這點沒想明白就不要做了。

請講清楚定價，定價是反應(yīng)你對市場了解的唯一標準，甚至是檢驗產(chǎn)品的重要屬性。

做好商務(wù)工作，大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)本來就是技術(shù)類的產(chǎn)品，對客戶講清楚價值都是。