胡嵩：2004 年-2011 年就職百度幽污，2004-2009 年歷任網(wǎng)頁搜索部 spider 工程師、項目經(jīng)理簿姨、架構(gòu)師（T9）距误，2008 年起兼任網(wǎng)頁搜索部技術(shù)委員會輪值主席。2009 年參與組建百度無線事業(yè)部并任無線事業(yè)部總架構(gòu)師扁位、無線搜索產(chǎn)品技術(shù)負責(zé)人准潭。2011 年 6 月加入美麗說，任總架構(gòu)師域仇、無線事業(yè)部總經(jīng)理刑然，從零開始組建無線產(chǎn)品技術(shù)團隊并在一年內(nèi)將美麗說 App 做到百萬日活。2013 年 6 月與任旭陽暇务、史有才等人共同創(chuàng)辦海致泼掠。
以下內(nèi)容根據(jù)胡嵩演講及采訪內(nèi)容整理而成怔软，對如今的 to B 服務(wù)創(chuàng)業(yè)者，尤其是大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)者有一定啟發(fā)意義武鲁。
在這個屬于大數(shù)據(jù)的時代爽雄，在向企業(yè)推廣數(shù)據(jù)服務(wù)時會遭遇哪些困難？
有四種企業(yè)會在需要大數(shù)據(jù)服務(wù)的同時很難找到合適的大數(shù)據(jù)服務(wù)沐鼠。
第一種是規(guī)模不夠大。一方面就是錢不夠多叹谁，不愿意購買企業(yè)服務(wù)饲梭；一方面就是數(shù)據(jù)不夠多，靠 excel 就能自己解決焰檩。這種情況下憔涉，他們可能對數(shù)據(jù)服務(wù)有興趣，但真的賣給他們卻并不現(xiàn)實析苫。
第二種是數(shù)據(jù)類型單一兜叨。像很多比較傳統(tǒng)的企業(yè)，有 ERP 或者 CRM 就滿足了絕大多數(shù)的現(xiàn)階段需求衩侥，對海致 BDP 這種多維度的數(shù)據(jù)分析国旷，暫時意識不到其重要性。
第三種是管理層本身的數(shù)據(jù)意識還沒建立起來茫死。長久以來依靠控制成本或者引入資本就能實現(xiàn)盈利跪但，還沒有遭遇管理層面的困難，不了解數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營的重要性峦萎，還不很追求效率屡久。
第四種是人員素質(zhì)沒達到相應(yīng)程度。不是說人員素質(zhì)低爱榔，而是他們的數(shù)據(jù)意識不足被环，互聯(lián)網(wǎng)意識不足，對數(shù)據(jù)操作详幽、分析比較麻木筛欢。這種企業(yè)會有需求，甚至?xí)顿M購買服務(wù)妒潭，但是買了以后悴能，使用頻率很低，而且經(jīng)常熱乎勁兒一過就不用了雳灾。因為用產(chǎn)品的最終還是人漠酿。
綜合來看，這些企業(yè)并非不需要數(shù)據(jù)服務(wù)谎亩，而且也有購買欲望炒嘲。要解決的終究是細節(jié)問題宇姚，一方面企業(yè)自身會逐漸升級，一些數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品也會逐漸優(yōu)化夫凸。
那么相對而言浑劳，有哪些企業(yè)更容易接受這些服務(wù)呢？
一般來說就是中等規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)了夭拌。優(yōu)勢主要有四個方面魔熏。
第一是數(shù)據(jù)量很多「氡猓互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到一定規(guī)模蒜绽，用戶量就會特別大。用戶量大了桶现，數(shù)據(jù)自然非常多躲雅。
第二是數(shù)據(jù)來源分散，數(shù)據(jù)維度很多骡和。來自網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)相赁，來自 app 的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)慰于，管理的數(shù)據(jù)钮科，這樣就存在整合需求，需要一個數(shù)據(jù)平臺东囚。
第三是行業(yè)本身變化快跺嗽。有兩種情況，一種是行業(yè)發(fā)展日新月異页藻，傳統(tǒng)的分析方法難以滿足不斷增長的需求桨嫁；一種是行業(yè)本身很年輕，合理的分析方法還沒建立起來份帐。這種情況下璃吧，多來源、多角度的數(shù)據(jù)分析意義就很大废境，能力求全面畜挨、客觀，避免將分析的力氣用錯方向噩凹。
第四是數(shù)據(jù)驅(qū)動意識強巴元。本身就都是互聯(lián)網(wǎng)人，都有互聯(lián)網(wǎng)基因驮宴，深刻了解數(shù)據(jù)的重要性逮刨，管理層每天第一件事情可能就是分析數(shù)據(jù)，使用強度很高堵泽。
這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有著極其旺盛的需求修己，又非常明白自己進行數(shù)據(jù)分析的成本之高昂恢总，因此使用數(shù)據(jù)服務(wù)的熱情十分高漲。
在傳統(tǒng)行業(yè)方面睬愤，業(yè)務(wù)對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度越高片仿，使用數(shù)據(jù)服務(wù)的意識就越好，需求也就越強尤辱。
為什么是中等規(guī)模企業(yè)更需要數(shù)據(jù)服務(wù)砂豌，而非小微企業(yè)或大型企業(yè)？
小微企業(yè)規(guī)模不夠大啥刻，數(shù)據(jù)沒有多到需要花錢分析的級別奸鸯。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一個程度，比如 1TB可帽，一方面 excel 就很難處理了，一方面負責(zé)分析的人也忙不過來了窗怒，這就需要專門的數(shù)據(jù)服務(wù)映跟。
大企業(yè)，如果有錢到了自己建立數(shù)據(jù)團隊和計算節(jié)點也不心疼扬虚，那肯定會考慮自己分析數(shù)據(jù)的努隙，也不會使用外部服務(wù)。
現(xiàn)在的企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)都是云計算服務(wù)嗎辜昵？
大多數(shù)都是荸镊。這是因為單一企業(yè)就算數(shù)據(jù)分析的需求很強、頻率很高堪置，真正用于分析的絕對時間也是不多的躬存。這就會導(dǎo)致浪費，非常昂貴的計算節(jié)點每天只用那么幾秒鐘舀锨，很不劃算岭洲。不如使用云端服務(wù)，不必自己設(shè)置昂貴的計算節(jié)點坎匿。
有人考慮到安全的問題盾剩。安全問題其實多數(shù)時候是企業(yè)用來拒絕你的一個借口，而不是真正的理由替蔬。那些企業(yè)不是對安全的需求太高告私，而是對數(shù)據(jù)分析的需求太低。只有少數(shù)用戶是真的非常在乎安全問題的承桥，比如銀行和運營商驻粟。對這些用戶，應(yīng)該為其提供本地化的服務(wù)快毛。
數(shù)據(jù)服務(wù)的痛點有哪些格嗅？
有一些簡單的例子在抛。
首先是性能。計算一億條數(shù)據(jù)膏蚓，需要用多長時間纬傲。如果幾秒就可以計算完畢，你的服務(wù)就是合格的贴铜。這也是云計算的優(yōu)勢粪摘。
其次是多賬號。有一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺绍坝，多人同時使用會崩潰徘意。海致 BDP 允許每個員工都有帳號，每個帳號有不同的權(quán)限轩褐，可以查看自己需要查看的數(shù)據(jù)椎咧。對于基層和管理層來說，這樣的系統(tǒng)都有價值把介。
再次是可視化勤讽。并非每個使用者都是專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，有些只是具備基礎(chǔ)的 excel 知識拗踢，這時候可視化意義就非常重大脚牍。
然后是數(shù)據(jù)的采集。不同來源的數(shù)據(jù)怎么采集巢墅，涉及個性化的服務(wù)诸狭，需要平臺和企業(yè)對接。不同行業(yè)的需求肯定有著較大差異君纫，想要以不變應(yīng)萬變很不現(xiàn)實驯遇。這也是 toB 服務(wù)得以垂直細分而且應(yīng)該垂直細分的理由。
然后是數(shù)據(jù)的導(dǎo)入庵芭。比如海致 BDP 提供了數(shù)據(jù)庫妹懒、excel 和 API 三種導(dǎo)入方式，就可以滿足不同企業(yè)的需求双吆，還可以整合同一企業(yè)不同來源的數(shù)據(jù)眨唬。
如何面對不同行業(yè)的多種挑戰(zhàn)？
肯定是要慢慢來好乐。拿海致 BDP 來說匾竿，在接觸新行業(yè)時，一般會接觸行業(yè)內(nèi)最大蔚万、最有代表性的企業(yè)岭妖，以低廉的價格向其提供服務(wù)，與其對接。在這個過程中昵慌，海致 BDP 得以了解行業(yè)的需求假夺，優(yōu)化對這一行業(yè)的服務(wù)，并將其擴展開來斋攀。
也不一定完全靠人已卷。雖然一般人理解上的人工智能還比較遙遠，但是機器學(xué)習(xí)淳蔼，甚至比較深度的機器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用不會太遠侧蘸。事實上很多互聯(lián)網(wǎng)公司早已或多或少應(yīng)用了機器學(xué)習(xí)。在大數(shù)據(jù)這一領(lǐng)域鹉梨，讓機器去接觸讳癌、適應(yīng)不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，價值非常巨大存皂。
客觀來說晌坤，toB 服務(wù)還是有很大的細分空間的，細分的領(lǐng)域非常多旦袋，每個領(lǐng)域也都會有幾家比較有特色泡仗。所以這個市場可能真的不是二八定律，而是 80% 的企業(yè)占據(jù) 80% 的市場猜憎。
為什么說現(xiàn)在到了企業(yè)服務(wù)的風(fēng)口？
從時機和環(huán)境來分析搔课。
時機方面胰柑，從兩個角度考慮，一個是提供服務(wù)的基礎(chǔ)爬泥，一個是需求服務(wù)的市場柬讨。2013 年開始，云計算開始流行袍啡，之后基礎(chǔ)云服務(wù)快速興起踩官，應(yīng)該 3~5 年內(nèi)就會成為主流。經(jīng)過一段時間的蟄伏境输，供給方有了提供云服務(wù)的能力蔗牡。
需求這邊，整個中國的經(jīng)濟發(fā)展都到了轉(zhuǎn)型時期嗅剖。曾經(jīng)的靠低人力成本辩越、低價格粗暴經(jīng)營的企業(yè)，面對越來越多的競爭信粮，已經(jīng)力不從心了黔攒。這時候，企業(yè)就會開始尋求新的增長點，從控制成本過渡到提高效率督惰。所以說不傅，曾經(jīng)沒有數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)如今都會逐漸產(chǎn)生需求，曾經(jīng)不注重互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)如今都要開始注重赏胚。
環(huán)境方面則涉及所服務(wù)行業(yè)的規(guī)模访娶。如前所述，數(shù)據(jù)量級達到一定程度栅哀，采集數(shù)據(jù)的來源震肮、維度多到一定程度，行業(yè)本身有足夠大的規(guī)模留拾，做這個行業(yè)的服務(wù)才有意義戳晌。這個行業(yè)是否成熟，數(shù)據(jù)是否達到了一個臨界點痴柔，使得分析數(shù)據(jù)后沦偎，它的效率可以有提升——這是行業(yè)能否展開數(shù)據(jù)分析的條件。
在中國咳蔚，很多行業(yè)的發(fā)展都已經(jīng)有了一定水平豪嚎，同時也遭遇到了一些困境。如果困境難以用傳統(tǒng)方式解決谈火，行業(yè)本身又具備投入資源探索問題的能力侈询，互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)據(jù)化就是勢在必行的糯耍。
