“數(shù)據(jù)是有靈魂的”，在我一直尋求數(shù)據(jù)靈魂的道路上，又走過了一年。2016這一年發(fā)生了太多太多的事情，Alphago戰(zhàn)勝了李世石，資本寒冬的到來，Spark2．0發(fā)布，我也加盟易觀這家專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析公司，從過去一個大集團軍的炮兵連連長，變?yōu)樾〖瘓F軍的軍長。

2016年，大數(shù)據(jù)整個行業(yè)也發(fā)生了很多重要的變化，我根據(jù)自己的觀察，簡要地分析下2016年大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)生的四個重要變化的理解：

大數(shù)據(jù)的下半場

在2016年，王興說，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進入了“下半場”，互聯(lián)網(wǎng)人口紅利的時間已經(jīng)過去了，需要對用戶的深耕細作獲得更多的收入和利潤。過去的一年里，也涌現(xiàn)了很多不同行業(yè)不同技術(shù)的大數(shù)據(jù)公司，從輿情分析到數(shù)據(jù)平臺，從產(chǎn)品用戶分析到金融風(fēng)險評估，每一家公司都看上去有獨門絕技。

但是在資本寒冬的影響下，大數(shù)據(jù)也進入了它的下半場：大數(shù)據(jù)從人人都喊大數(shù)據(jù)，開始進入到企業(yè)實用階段；投資人從看團隊、看產(chǎn)品進入到看收入看客戶的階段。收入和增長成為大數(shù)據(jù)公司融資下半場的門票，而打贏下半場兩個核心圍繞業(yè)務(wù)理解和核心算法逐步展開。

準確業(yè)務(wù)的理解、抓住痛點可以確保大數(shù)據(jù)不是空中樓閣，幫助企業(yè)解決實際問題從而獲得高額收入。

而算法的門檻是繼大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)并行計算之后新的技術(shù)門檻。大數(shù)據(jù)結(jié)合現(xiàn)在被炒的火爆的AI算法，在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融等很多領(lǐng)域建立起各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型，隨著數(shù)據(jù)反復(fù)驗證，數(shù)據(jù)模型將會越來越精準，在行業(yè)中擁有行業(yè)理解、數(shù)據(jù)和算法迭代能力的公司逐步立于不敗之地。

大數(shù)據(jù)和開源

在2016年提到大數(shù)據(jù)，不得不提開源的問題，2015年底Greenplum開源，2016年年初Tachyon更名Alluxio成立商業(yè)公司，Kylin也成立了商業(yè)化公司Kyligence，還有很多過去開源的大數(shù)據(jù)組件都相互效仿紛紛商業(yè)化。一方面，開源的確在大數(shù)據(jù)普及過程當(dāng)中功不可沒，另一方面，開源在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程當(dāng)中添加了非常多的不確定性。每個企業(yè)的管理者都很難為不確定的結(jié)果買單，因此開源組件的商業(yè)化是一個市場轉(zhuǎn)化的必然。

但是，大多數(shù)開源組件在中國都會遇到當(dāng)年軟件在中國售賣的難題，客戶總認為硬件值錢、軟件不值錢。解決方案是軟件需要集成方案一起售賣，只不過新時代下集成商越來越難做，具有大數(shù)據(jù)集成能力的公司和團隊還是太少。

當(dāng)然，令人欣慰的是，華人在大數(shù)據(jù)開源組件和商業(yè)化過程當(dāng)中影響力越來越大，像Kylin一樣的Apache金牌項目在未來也會越來越多，也希望國內(nèi)企業(yè)和政府給國內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)更多的機會，讓中國的大數(shù)據(jù)企業(yè)能走向世界。

傳統(tǒng)公司的“互聯(lián)網(wǎng)化”和互聯(lián)網(wǎng)公司的“傳統(tǒng)化”

在2016年，互聯(lián)網(wǎng)＋的概念依然火爆，很多傳統(tǒng)公司在想著怎樣利用互聯(lián)網(wǎng)這個工具增加自己的收入或者估值。而另一個方面，從我的觀點來看，互聯(lián)網(wǎng)公司卻在逐步的“傳統(tǒng)化”。互聯(lián)網(wǎng)公司初期的紅利得益于新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，萌生BAT這樣以產(chǎn)品技術(shù)為驅(qū)動的巨無霸的公司。

但是隨著新興技術(shù)的成熟，一方面，每個“技術(shù)驅(qū)動”的公司都在用自己的技術(shù)搭建類似的業(yè)務(wù)平臺，重復(fù)制造車輪；另一方面，重復(fù)制造車輪的開發(fā)者也在企業(yè)內(nèi)部遇到了成長瓶頸。最近從大互聯(lián)網(wǎng)公司出來的大數(shù)據(jù)和周邊技術(shù)創(chuàng)業(yè)者屢見不鮮，利用在互聯(lián)網(wǎng)公司海量數(shù)據(jù)處理的經(jīng)驗給其他公司提供服務(wù)成為VC最常見的case。

和我交流的創(chuàng)業(yè)者都知道，我個人非常歡迎這種“組團”的服務(wù)，我認為無論是否是互聯(lián)網(wǎng)公司，一個企業(yè)應(yīng)該做最擅長的技術(shù)部分而不是一攬子都做，過去因為技術(shù)不成熟只有自己摸石頭過河，技術(shù)組件成熟之后完全可以拿來主義。

因此，在易觀核心技術(shù)是圍繞在數(shù)據(jù)采集、接收、并行計算和算法方面，周邊的運維監(jiān)控、查詢引擎我們都在積極尋找合作伙伴來加快易觀整體的產(chǎn)品技術(shù)的研發(fā)進程。如羅胖的跨年演講中提到，適合的分工協(xié)作，從小講為企業(yè)和個人節(jié)約時間，從大講為整個人類節(jié)約時間。我持有不要重復(fù)造輪子的理念，讓企業(yè)內(nèi)專業(yè)的技術(shù)人員可以更多的分配到更適合的工作上去。

大數(shù)據(jù)將走向何方？

在2016年，我一直思考這個問題。過去在我的概念里，把（大）數(shù)據(jù)，分為1．0，2．0，3．0幾個階段：

1．0階段是企業(yè)ERP／CRM時代，主要面對的是企業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用者主要是公司管理層，大部分數(shù)據(jù)解決方案是BI、A－CRM一類的解決方案；

2．0階段是互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)時代，主要以用戶網(wǎng)絡(luò)行為非結(jié)構(gòu)化的log為主，使用者不僅僅是公司管理者，也包括了線上的用戶，數(shù)據(jù)解決方案包括推薦引擎、個性化營銷、欺詐識別等；

3．0階段是IoT／O2O階段，通過智能的采集設(shè)備，將用戶線下的行為軌跡，生理健康特征等采集起來，解決方案包括線上線下結(jié)合的客群畫像分析、網(wǎng)點／交通／城市規(guī)劃、定向營銷等。

下一個數(shù)據(jù)應(yīng)該走向何方呢？我在2016初步有一個結(jié)論，從1．0的交易流到2．0的線上行為軌跡流，到3．0的線下行為軌跡流，數(shù)據(jù)距離消費者距離越來越近，對業(yè)務(wù)的影響也越來越大。從種種跡象表明，未來數(shù)據(jù)4．0時代將會是用戶意識流的數(shù)據(jù)分析。

隨著大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展，計算機可以采集到越來越多的人們線上線下的行為，通過AI的算法先從用戶的所在的場景分析入手，開始建立場景引擎，分析給出用戶此時此刻此地的需求。再從用戶日常行為與習(xí)慣結(jié)合用戶的生理特征分析用戶所處的情感狀態(tài)，賦予合適的心情誘導(dǎo)與撫慰。最終分析用戶的心理需求與訴求，建立心境引擎將用戶的意識與潛意識構(gòu)建模型，幫助用戶解決心理問題、給出或誘導(dǎo)用戶得到符合用戶心理預(yù)期的服務(wù)。我想，達到這一步的時候，大數(shù)據(jù)才會完美的和AI結(jié)合在一起，AI才會由“人工智能”變?yōu)橐子^CEO于揚先生提的“擬人智能”時代。

最后，根據(jù)自己在易觀的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，給大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)者的幾個建議／忠告：

易觀的市場VP李智在2016年新年的時候，送給了我一本書《繽紛的海洋》，讀過之后非常有感觸。每一個海洋物種都有它天然抵抗海浪以及天敵的特性，也和其它物種一起產(chǎn)生某種協(xié)同，從而生長出如此繽紛美麗的海洋世界。

仔細想過之后，這些海洋生物不就是現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)大潮當(dāng)中的創(chuàng)業(yè)者么？在復(fù)雜的社會變革環(huán)境里，大家各懷絕技，創(chuàng)造出紛繁復(fù)雜的企業(yè)生態(tài)，無論生存或死亡都給這個社會的大海留下美麗的創(chuàng)業(yè)生態(tài)群落。作為一個10多年數(shù)據(jù)的從業(yè)者加盟到創(chuàng)業(yè)環(huán)境當(dāng)中摸爬滾打1年了，對于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)業(yè)者有幾個心得想分享給大家：

1．勇于調(diào)整和決策

創(chuàng)業(yè)者面臨的環(huán)境遠非大企業(yè)的環(huán)境所比，無論資金上和團隊上都會有極大的挑戰(zhàn)，就像是打德州的錦標(biāo)賽，籌碼本不多，一個極小的錯過或失誤都可能導(dǎo)致整體的牌局的失敗?；仡?016年，無論是從公用云遷移到自建的混合云，還是將研發(fā)團隊中心調(diào)整到長沙，又或是產(chǎn)品方向的調(diào)整，這在過去大型企業(yè)里看來都是一件不可能完成的事情（需保證公司每日過百億數(shù)據(jù)量幾千萬日活的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)），但是回顧當(dāng)時如果沒有管理團隊的果斷決策，恐怕也不會有后面順利的融資，這里非常感謝易觀CEO于揚先生給我的指導(dǎo)，受益頗多。每個創(chuàng)業(yè)者其實都是窮其所能在關(guān)鍵時期將過去的不可能事情成為可能，才可以在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中脫穎而出。

2．要組團而不是單干

大數(shù)據(jù)最近非?；鸨?，投資也源源不斷。在做大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的時候，無論公司是小是大往往有一個誤區(qū)，認為花時間找到團隊可以做到大數(shù)據(jù)端到端的解決方案，一個公司獨立完成對一個客戶的所有需求的交付。這是一個誤區(qū)，哪怕強大如當(dāng)年IBM，Teradata，HP這樣的公司，也無法完成這樣的宏愿。

目前國內(nèi)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司也應(yīng)該根據(jù)自己的特點選擇一個專注點直接擊穿，其他選擇合適別家公司的生態(tài)組合，最終滿足市場的的需求。

個人也是如此，我見識過太多的小伙伴或者小團隊抱著滿腔熱情準備創(chuàng)業(yè)，大部分都會鎩羽而歸，不是技術(shù)不好或者商務(wù)不好，需要的是個人之間的組團和企業(yè)之間的組團才可以在大數(shù)據(jù)熱潮當(dāng)中立于不敗之地。

3．要忽悠更要實操

大數(shù)據(jù)最近過于火爆，出現(xiàn)了很多能說不能做的公司，最終使得大數(shù)據(jù)很多時候和“大忽悠”畫上了等號。作為一個多年數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的我來講，有時候也覺得挺悲哀。一方面，國內(nèi)很多企業(yè)認知數(shù)據(jù)價值和數(shù)據(jù)分析價值時，需要市場培育的時間，“忽悠”在某種程度上是必要的，這樣才可以讓企業(yè)管理者反思自己的需求，投入資金不斷嘗試。而忽悠過后的落地和實施更加重要，只有讓企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值才可以讓數(shù)據(jù)分析成為一個可持續(xù)的生意，而不是一場“大數(shù)據(jù)運動”。只有技術(shù)或者只有業(yè)務(wù)方案都不能成為一個完整的大數(shù)據(jù)解決方案，需要對業(yè)務(wù)本身的深刻理解加上過硬的技術(shù)和落地實施能力才可以幫助企業(yè)通過數(shù)據(jù)提效避險。

2016年已經(jīng)過去，2017年已經(jīng)到來，新的一年，我會依然堅定不移的走在追求“數(shù)據(jù)靈魂”的道路上。我不知道人類“意識大數(shù)據(jù)”的時代何時可以到來，但是我相信隨著人類生活的數(shù)字化，AI算法的不斷精進，總有一天人類無法看清自己的事情會讓數(shù)據(jù)和AI算法看清，在那時，蘇格拉底的那句名言“認識你自己”將會是大數(shù)據(jù)輔助你來完成。