📖 ZKIZ Archives

在大數據時代，每家公司都要有大數據部門嗎？

桑文鋒 2016-09-12 10:23

文|神策數據創始人 桑文鋒

如果這個問題換做是：在電氣時代，每家公司都要有個發電廠嗎？是不是會更好回答一些？

事實上每一種重大技術的出現，都會對產業產生大的變化。在蒸汽時代，采礦機采用蒸汽機後，會帶來生產效率的極大提升，而輪船加上蒸汽機，再也不需要靠風才能航海了。在電氣時代，電燈代替了蠟燭，電報代替了快馬送信，而報紙也被廣播和電視所侵蝕。

可以說是現有產業加上新技術，形成了新產業。

我們回過頭來看這兩次工業革命，生產蒸汽機的企業只有少量幾家，而發電的企業在美國也只有通用電氣和西屋電氣。並不是每家企業都要從事這些基礎設施的研發和生產，更多的是對新技術加以應用，發揮新技術帶來的價值。

在 IT 領域，軟件剛出來時，可以說是計算和存儲完全混雜在一起。有人嘗試將計算硬件進行分離，歪打正著成就了 Intel。有人嘗試將存儲系統分離，因而有了 Oracle。

Intel 和 Oracle 固然偉大，但它們的價值更多的還在於有廣大的企業采用了這些新的技術，在具體的行業中，產生了更大的價值。

同樣，雲計算這種理念固然是好，但如果每家企業都建立自己的雲計算中心，從資金和人力投入上，一定是不劃算的，更嚴重的問題是做不到最優。相反，有了 AWS 和阿里雲這樣的雲計算提供商，讓中小企業更便捷的進行創新應用。

回到題目中的問題，在大數據時代，每家公司都要有自己的大數據部門嗎？結論也不能下的太武斷。

早在 2008 年，雲計算的概念剛剛興起，百度內部出現了兩撥勢力。一撥要從零開始打造自己的大數據底層技術，把 MapReduce、GFS、BigTable 這些組件都要實現一遍，結果花了兩三年時間，也沒能穩定運行。

而另外一撥勢力，直接采納開源的 Hadoop 生態，很快在公司內應用起來。而我當時做的日誌統計平臺，也是采用了 Hadoop。但百度的數據規模畢竟太大了，所需的集群規模，開源版本根本撐不住，於是不得不改寫 Hadoop，這樣就和開源的版本漸行漸遠，等到後來再也合不到一起了。

曾經有一年多的時間，我們部門新設計和實現和底層的存儲及計算系統，結果發現開源的版本也差不多實現到了同樣效果。雖然許多內部的人覺得我們怎麽總重複造輪子，但我明白還是需求使然，你面臨的需求相對領先，但也沒有領先到像 Google 那樣提早 5 年。

但對於小公司來說，則完全沒必要從零開始做，還是要盡量用開源的產品。

整個 Hadoop 生態，要比我 2008 年剛用的時候，要成熟很多。那個時候我們去拿開源的版本，編譯部署，一個新手可能兩周都不一定能正常的運轉起來。而現在下載一個 Cloudera 發行版，兩個小時就可以正常跑任務了。

與此同時，又面臨了新的問題，因為大數據平臺牽涉到數據的采集、傳輸、建模存儲、查詢分析、可視化等多個環節，而開源領域只是一些組件，於是各家公司都在紛紛打造自己的大數據平臺，這就像 Oracle 之前，各家都在打造自己的存儲系統。這顯然不是一件性價比高的事情。

有市場需求，就會有滿足相應需求的公司誕生，於是就誕生了一堆提供大數據服務的公司。

由於這一新領域還處於早期，這些創業公司所能提供的服務並不會特別的完善，要麽是以項目制的方式運轉，要麽是提供專門應用場景的服務。

這樣，對於一些企業來說，這些創業公司提供的服務，似乎自己也能實現，那何不幹脆自己做？

這創業一年多以來，我看到了太多的公司在打造自己的數據平臺，但做的還不夠完善。不管是技術實力還是人力投入上，都有點力不從心。如果選用了這些第三方數據服務，那豈不飯碗被搶了？

可我要說的是，飯碗早晚都會被搶，只是時間早晚的問題。這里只需要問一個問題：我所做的數據平臺，是不是其他公司也是類似的需求？如果是的話，那肯定也有其他公司做著類似的事情，做的東西會大同小異。

那麽，就會出現專門的公司，來解決這種通用的需求。因為這些公司專註於解決這一塊問題，所以會更加專業，並且舍得投入。而對於需求公司來說，除非自己轉型去專門做大數據平臺，不然在投入上，肯定不是一件性價比很高的事情。與其如此，不如及早側重於自己的核心業務，關註應用需求本身。

那對於企業來說，在大數據時代，應該怎麽做呢？我的建議是三點：

首先，要擁抱大數據技術。

新的重大技術出現，都帶有顛覆性。一不小心，就會被革命。但也不是說企業已有的業務不用搞了，都來搞大數據吧。

在大數據這件事上，還是要從需求出發，而不是從大數據出發。

有人會問我，我有了一些數據，給我講講怎麽能發揮更大的價值。坦率來說，許多時候不了解業務場景，很難提出建設性的意見的。

相反，我們要先看在企業滿足客戶需求的時候，還有哪些重大問題沒有解決好，如果采用了大數據技術，是不是可以更好的解決？如果有這樣的點，那非常好，就勇於去嘗試。如果沒有，那就繼續學習大數據的知識，再等待這樣的場景出現。

其次，企業要有懂大數據的人。

這種人不一定是全職的，但至少是可以將企業的業務和大數據技術結合起來的人。這種人不一定對大數據技術本身很懂，但善於使用新技術。

如果企業現在還沒有，並且還沒招到。可以去培養一個頭腦靈活，樂於學習新技術的人。如果拋開大數據系統的實現挑戰，理解大數據的應用場景，那難度會降低不少。

最後，要善於利用第三方服務。

能用第三方服務解決的，就盡快去嘗試。在競爭激烈的情況下，通過采用新技術，獲得技術紅利，跑的更快。就像愛迪生當年發明白熾燈後，那些更早將白熾燈用於工廠的企業家，更有可能提升工人的工作效率。

這篇文章的內容，主要參考了吳軍的新書《智能時代》。對大數據和機器智能感興趣的讀者，強烈推薦這本書。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

雷軍談專註：小米55家生態鏈企業 每家公司只做一個產品

11月18日，在互聯網大會“互聯網企業家論壇—— 創新引領未來對話”環節， 小米董事長兼CEO雷軍在被問及小米如何保持創新的專註時表示，小米不只是一家公司，是由幾十家公司一起構成的，每家公司只做一個產品，而且只專註一兩個品類的一兩個產品上。

他提到，小米三年半以前從零開始，孵化了55家生態鏈企業，每家公司只做一個產品，所以專註體現在小米產品的背後是有一個專業的公司專註做一件事。小米在克服多產品專註問題，最常用的就是生態鏈的打法，是一個艦隊。

“比如說大家拿我們做電飯煲開玩笑，電飯煲我就是看了新聞報道說我們為什麽不能做出好的電飯煲，我們為了做電飯煲，我們請日本電飯煲的發明人來牽頭開發的，這種生態鏈的好處是什麽?每家公司都是獨立的公司，可以在全世界範圍內請優秀的人才，人才也是創新的基礎。小米不只是一家公司，是由幾十家公司一起構成的，這里有很多挑戰，品牌管理、品質管理等等。”他說道。

另外，他還透露，目前小米在很多領域做到了世界第一，例如移動電源。在很多領域也都處在世界領先的位置。

下為對話實錄：

鄔賀銓：接下來一個問題，小米現在已經不是簡單做小米了，大米、小麥、水稻已經多元化了，在多元化的情況下，如何保持創新的專註?

雷軍：小米大概是三四年前就開始考慮用生態鏈的打法來做，生態鏈的打法因為小米在初期的商業模式設定做科技業的無印良品，無論是電子商務強調零售店得有一定的SKU，有一定品類的非常度，假如我們開店賣手機的話，店里面的流量很低，客戶一兩年才來一回，對我們來說每次都是新用戶，所以納新成本很高。所以小米一定要具備品類的豐富度，但是保持品類的豐富度以後又會拉長戰線?怎麽辦，我們在三年半以前從零開始，孵化了55家生態鏈企業，每家公司只做一個產品，而且只專註一兩個品類的一兩個產品上，所以專註體現在小米產品的背後有一個專業的公司專註做這麽一件事情，而且在這種情況下，我們還有機會在全世界找最優秀的人才。

比如說大家拿我們做電飯煲開玩笑，電飯煲我就是看了新聞報道說我們為什麽不能做出好的電飯煲，我們為了做電飯煲，我們請日本電飯煲的發明人來牽頭開發的，這種生態鏈的好處是什麽?每家公司都是獨立的公司，可以在全世界範圍內請優秀的人才，人才也是創新的基礎。小米在克服多產品專註問題，最常用的就是生態鏈的打法，是一個艦隊。小米不只是一家公司，是由幾十家公司一起構成的，這里有很多挑戰，品牌管理、品質管理等等，但是到今天為止，我們在很多領域做到了世界第一，像移動電源，我們很多領域都處在世界領先的位置。

鄔賀銓：很多電子產品有共性，將來小米做馬桶蓋我也不奇怪。

雷軍：真的有很多人建議我們做馬桶蓋，但是被我們拒絕了。

2017，每家公司都要成“數字消費公司”

紅杉匯 2016-12-28 10:54

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布

江蘇長江村每家派金銀各一斤