小破公司到底要不要搞大数据?

题图 - 增长

文·blogchong

本篇的话题如题,讨论“关于小公司要不要涉及大数据的话题”。

其实这个话题的产生,在上一篇《大数据跨界,从这里开始》文末也有稍微的提到过,源自于数据虫巢的私密读者群一个童鞋的疑问,当时的原文如下:

我经常听一些产品这样说,运用大数据的公司PV要达到100W。

这里所说的小公司,我们来稍微定义一下,首先人数嘛怎么也不能超过200百个吧,融资怎么也不能超过C轮吧,这个PV、UV怎么也不能动辄几百上千万吧。

咱们先不讨论这位童鞋的疑问,单说两个词“小公司”和“大数据”,放在一起看起来就感觉有些悖论。

我们再来看一下,近些年来鼓吹的大数据4V特征:大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)以及价值化(Value)。

我们单把Volume拿出来说道说道,一说到大数据的大量化,动辄什么海量数据,TB、PB的单位已经不够用了,非得上EB不可。

一个Volume已经够小公司完犊子了,PV能否上50W都难说,更不用说什么TB、PB了,还做个毛大数据?

这样看,不管从名词解释上,还是从数据量上看,一小破公司还搞大数据,简直不知道把钱往哪烧了,做个毛大数据。

但是,我却有点不同看法,我感觉小公司做大数据还是蛮有必要性的。

先上一个让你们无法反驳的理由,不过在此之前先上一个问题:小公司当前最急迫的需求是什么?

有人可能会说是流量,流量上去了才有发展的可能,听起来好像是没错。

有人可能会说是商业模式,商业模式跑通了才能有变现赚钱的机会,好像也是这么回事。

也有人可能会说是业务的进展...

不过我想说的是统统没到点子上,小公司当前最急迫的事情就是:以良好的估值,顺利拿到下一阶段的融资,愉快的活下去。

那么,融资与大数据有什么关系呢?

关系可大发了,特别是在资本萧条的2016年,以及貌似寒冬依然会继续的2017年。

在 AlphaGo摇身一变Master,连斩50个围棋大师的今天,智能化以及AI的话题已成了风口,风口上只差猪了。

而大数据应该算是人工智能的基础了,所以,人工智能的盛行,必然也会带动大数据的进一步发展。

此外,2016年,也算是国内大数据的政策元年,这个部那个委的,天天上红头文件,搞大数据已经成了一种官方行为,你们民间的小破公司还不跟上?

所以,在资本市场一顿不景气的这两年,大数据的话题已经成为了资本界少有的几个温暖投资点了。

也别不信,认真百度一下,16年资本市场傻逼成这样,依然有N多专门搞大数据的公司愉快的拿到了融资,跟大数据沾点边的很多其他公司也或多或少的活过了寒冬,最起码省着点花,两三年内是饿不死了。

OK,从这个层面去分析,或多或少有点取巧、投机的意思了,但不可否认,这是很残酷的事实。

从资本市场的角度去解说这个事情,算是战略层的考虑吧,那么,我们从实际的优势中也可以拆解一二。

2016年之所以会死这么多公司,很大一个原因就是流量红利的消失,导致砸钱烧流量的路子再也跑不通了,于是在纷纷把钱烧光之后宣告完蛋。

通过数据来解决流量获取的话题,在过去的两年中,我们也许或多或少的都听过“增长黑客”这个词,这其中一方面是策略的执行效果,另一方面也少不了大数据在其中起到的决策作用。

当然,所谓“增长黑客”也许有点悬,听着,但也不能否认有人真的就是成功了,特别是硅谷那边,确实有不少现成的案例存在的。

其次,如何更好的让好不容易进来的流量留下来:

1 数据化运营策略,让你的运营效果更加的符合用户的预期,你的每个决策都是尽可能的正确。

2 提供个性化的服务,提升用户体验。

3 快速迭代产品,并且让你的产品迭代朝着用户预期的方向进行。

你需要收集所有用户的操作行为轨迹,掌握用户所有的动态,知道他喜欢什么,知道他不喜欢什么,投其所好,让他用的更爽,让他不愿离开。

就算是仅仅只有10万UV的应用,你要把所有的行为都收集下来,没有个上百G哪存的下来,你是打算用MySQL来做统计分析吗?还是把这100GB的数据丢进R里头去?

在过去,传统的路子只做业务数据的分析,所以传统的路子在小规模的企业中一点问题都没有。

但是如今,单纯的依靠业务数据分析结果已经不够我们生存下去了,我们需要想尽一切办法提升我们的转化,提升我们的留存。

那么,我们需要收集更多的可能数据,以此来辅助推动相关的决策、服务的效果提升、产品的迭代方向,随随便便一个小企业,都能产生数百G的数据,传统的处理思路,单纯的几百G数据已经很难去做处理,实现想要的业务目的了。

这个时候,你上不上Hadoop,搞不搞大数据?

是的,现在的年代,人肉运营的时代、人海战术的时代,以及拍脑袋决定的时代都已经过去了,效率这东西越来越受到重视,容不得你不玩大数据,你不玩其他人玩就跑你先一步,搞资本的当然喜欢跑在前头的人了。

最后,我们再从技术的角度来说一说小公司要不要做大数据。

我曾经和一个朋友聊过类似的话题,他曾很明确的跟我讨论说:我从来不认为大数据就是意味着上百个集群节点,什么TB、PB级数据,七八个节点一样是可以搞大数据的,大数据是处理数据的一种模式、思维以及方法论。

对此,我深以为然。

上百个节点是大数据,七八个节点的小集群一样是大数据,大数据不能以数据量来划分。

我认为大数据更重要的是一种处理数据,解决问题的思路、模式,并且是有别于传统应用数据的方式,以及思考问题的方式。

不单纯的业务数据,而是方方面面的数据,只要能用即用。

不单纯是规整的数据,只要是数据,我们都可以把他进行处理。

不单纯是自己的数据,可以是外界的数据,只要爬过来就可以了。

不单纯是体现业务结果,可以将数据应用在方方面面,全面的数据化、自动化、智能化。

不再是抽样的数据结果,用的全量的数据呈现结果。

...

所以,一旦说涉及大数据,我们就需要以大数据思维去思考问题,去量化问题,去优化问题,去解决问题。


扩展阅读:

《大数据跨界,从这里开始》

《闲话国内大数据发展简史&产业化落地》

《闲话互联网开放型数据价值挖掘》

《DT时代变革的反思》

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