“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)網已經進入了“下半場”，互聯(lián)網人口紅利的時間已經過去了，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)不同技術的大數(shù)據(jù)公司，從輿情分析到數(shù)據(jù)平臺，從產品用戶分析到金融風險評估，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)務理解和核心算法逐步展開。

準確業(yè)務的理解、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門檻。大數(shù)據(jù)結合現(xiàn)在被炒的火爆的AI算法，在互聯(lián)網、零售、金融等很多領域建立起各領域的數(shù)據(jù)模型，隨著數(shù)據(jù)反復驗證，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)普及過程當中功不可沒，另一方面，開源在企業(yè)大數(shù)據(jù)應用過程當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果買單，因此開源組件的商業(yè)化是一個市場轉化的必然。

但是，大多數(shù)開源組件在中國都會遇到當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，也希望國內企業(yè)和政府給國內大數(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)網化”和互聯(lián)網公司的“傳統(tǒng)化”

在2016年，互聯(lián)網＋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)網公司卻在逐步的“傳統(tǒng)化”?；ヂ?lián)網公司初期的紅利得益于新一代互聯(lián)網技術的發(fā)展，萌生BAT這樣以產品技術為驅動的巨無霸的公司。

但是隨著新興技術的成熟，一方面，每個“技術驅動”的公司都在用自己的技術搭建類似的業(yè)務平臺，重復制造車輪；另一方面，重復制造車輪的開發(fā)者也在企業(yè)內部遇到了成長瓶頸。最近從大互聯(lián)網公司出來的大數(shù)據(jù)和周邊技術創(chuàng)業(yè)者屢見不鮮，利用在互聯(lián)網公司海量數(shù)據(jù)處理的經驗給其他公司提供服務成為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，我認為無論是否是互聯(lián)網公司，一個企業(yè)應該做最擅長的技術部分而不是一攬子都做，過去因為技術不成熟只有自己摸石頭過河，技術組件成熟之后完全可以拿來主義。

因此，在易觀核心技術是圍繞在數(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品技術的研發(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。我持有不要重復造輪子的理念，讓企業(yè)內專業(yè)的技術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)內部的結構化數(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)網的大數(shù)據(jù)時代，主要以用戶網絡行為非結構化的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合的客群畫像分析、網點／交通／城市規(guī)劃、定向營銷等。

下一個數(shù)據(jù)應該走向何方呢？我在2016初步有一個結論，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慣結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建模型，幫助用戶解決心理問題、給出或誘導用戶得到符合用戶心理預期的服務。我想，達到這一步的時候，大數(shù)據(jù)才會完美的和AI結合在一起，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)大潮當中的創(chuàng)業(yè)者么？在復雜的社會變革環(huán)境里，大家各懷絕技，創(chuàng)造出紛繁復雜的企業(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賽，籌碼本不多，一個極小的錯過或失誤都可能導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)團隊中心調整到長沙，又或是產品方向的調整，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），但是回顧當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，受益頗多。每個創(chuàng)業(yè)者其實都是窮其所能在關鍵時期將過去的不可能事情成為可能，才可以在復雜的商業(yè)環(huán)境中脫穎而出。

2．要組團而不是單干

大數(shù)據(jù)最近非常火爆，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)，哪怕強大如當年IBM，Teradata，HP這樣的公司，也無法完成這樣的宏愿。

目前國內的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司也應該根據(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，不是技術不好或者商務不好，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)務的我來講，有時候也覺得挺悲哀。一方面，國內很多企業(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”。只有技術或者只有業(yè)務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)務本身的深刻理解加上過硬的技術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年已經過去，2017年已經到來，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。