胡嵩：2004 年-2011 年就職百度，2004-2009 年歷任網(wǎng)頁搜索部 spider 工程師、項(xiàng)目經(jīng)理、架構(gòu)師（T9），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、無線搜索產(chǎn)品技術(shù)負(fù)責(zé)人。2011 年 6 月加入美麗說，任總架構(gòu)師、無線事業(yè)部總經(jīng)理，從零開始組建無線產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊(duì)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、史有才等人共同創(chuàng)辦海致。

以下內(nèi)容根據(jù)胡嵩演講及采訪內(nèi)容整理而成，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。

在這個屬于大數(shù)據(jù)的時代，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)。

第一種是規(guī)模不夠大。一方面就是錢不夠多，不愿意購買企業(yè)服務(wù)；一方面就是數(shù)據(jù)不夠多，靠 excel 就能自己解決。這種情況下，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(shí)。

第二種是數(shù)據(jù)類型單一。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，對海致 BDP 這種多維度的數(shù)據(jù)分析，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。長久以來依靠控制成本或者引入資本就能實(shí)現(xiàn)盈利，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，還不很追求效率。

第四種是人員素質(zhì)沒達(dá)到相應(yīng)程度。不是說人員素質(zhì)低，而是他們的數(shù)據(jù)意識不足，互聯(lián)網(wǎng)意識不足，對數(shù)據(jù)操作、分析比較麻木。這種企業(yè)會有需求，甚至?xí)顿M(fèi)購買服務(wù)，但是買了以后，使用頻率很低，而且經(jīng)常熱乎勁兒一過就不用了。因?yàn)橛卯a(chǎn)品的最終還是人。

綜合來看，這些企業(yè)并非不需要數(shù)據(jù)服務(wù)，而且也有購買欲望。要解決的終究是細(xì)節(jié)問題，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。

那么相對而言，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。優(yōu)勢主要有四個方面。

第一是數(shù)據(jù)量很多。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到一定規(guī)模，用戶量就會特別大。用戶量大了，數(shù)據(jù)自然非常多。

第二是數(shù)據(jù)來源分散，數(shù)據(jù)維度很多。來自網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)，來自 app 的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，管理的數(shù)據(jù)，這樣就存在整合需求，需要一個數(shù)據(jù)平臺。

第三是行業(yè)本身變化快。有兩種情況，一種是行業(yè)發(fā)展日新月異，傳統(tǒng)的分析方法難以滿足不斷增長的需求；一種是行業(yè)本身很年輕，合理的分析方法還沒建立起來。這種情況下，多來源、多角度的數(shù)據(jù)分析意義就很大，能力求全面、客觀，避免將分析的力氣用錯方向。

第四是數(shù)據(jù)驅(qū)動意識強(qiáng)。本身就都是互聯(lián)網(wǎng)人，都有互聯(lián)網(wǎng)基因，深刻了解數(shù)據(jù)的重要性，管理層每天第一件事情可能就是分析數(shù)據(jù)，使用強(qiáng)度很高。

這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有著極其旺盛的需求，又非常明白自己進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的成本之高昂，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，業(yè)務(wù)對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度越高，使用數(shù)據(jù)服務(wù)的意識就越好，需求也就越強(qiáng)。

為什么是中等規(guī)模企業(yè)更需要數(shù)據(jù)服務(wù)，而非小微企業(yè)或大型企業(yè)？

小微企業(yè)規(guī)模不夠大，數(shù)據(jù)沒有多到需要花錢分析的級別。但是當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一個程度，比如 1TB，一方面 excel 就很難處理了，一方面負(fù)責(zé)分析的人也忙不過來了，這就需要專門的數(shù)據(jù)服務(wù)。

大企業(yè)，如果有錢到了自己建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和計算節(jié)點(diǎn)也不心疼，那肯定會考慮自己分析數(shù)據(jù)的，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？

大多數(shù)都是。這是因?yàn)閱我黄髽I(yè)就算數(shù)據(jù)分析的需求很強(qiáng)、頻率很高，真正用于分析的絕對時間也是不多的。這就會導(dǎo)致浪費(fèi)，非常昂貴的計算節(jié)點(diǎn)每天只用那么幾秒鐘，很不劃算。不如使用云端服務(wù)，不必自己設(shè)置昂貴的計算節(jié)點(diǎn)。

有人考慮到安全的問題。安全問題其實(shí)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。那些企業(yè)不是對安全的需求太高，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，比如銀行和運(yùn)營商。對這些用戶，應(yīng)該為其提供本地化的服務(wù)。

數(shù)據(jù)服務(wù)的痛點(diǎn)有哪些？

有一些簡單的例子。

首先是性能。計算一億條數(shù)據(jù)，需要用多長時間。如果幾秒就可以計算完畢，你的服務(wù)就是合格的。這也是云計算的優(yōu)勢。

其次是多賬號。有一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺，多人同時使用會崩潰。海致 BDP 允許每個員工都有帳號，每個帳號有不同的權(quán)限，可以查看自己需要查看的數(shù)據(jù)。對于基層和管理層來說，這樣的系統(tǒng)都有價值。

再次是可視化。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，這時候可視化意義就非常重大。

然后是數(shù)據(jù)的采集。不同來源的數(shù)據(jù)怎么采集，涉及個性化的服務(wù)，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，想要以不變應(yīng)萬變很不現(xiàn)實(shí)。這也是 toB 服務(wù)得以垂直細(xì)分而且應(yīng)該垂直細(xì)分的理由。

然后是數(shù)據(jù)的導(dǎo)入。比如海致 BDP 提供了數(shù)據(jù)庫、excel 和 API 三種導(dǎo)入方式，就可以滿足不同企業(yè)的需求，還可以整合同一企業(yè)不同來源的數(shù)據(jù)。

如何面對不同行業(yè)的多種挑戰(zhàn)？

肯定是要慢慢來。拿海致 BDP 來說，在接觸新行業(yè)時，一般會接觸行業(yè)內(nèi)最大、最有代表性的企業(yè)，以低廉的價格向其提供服務(wù)，與其對接。在這個過程中，海致 BDP 得以了解行業(yè)的需求，優(yōu)化對這一行業(yè)的服務(wù)，并將其擴(kuò)展開來。

也不一定完全靠人。雖然一般人理解上的人工智能還比較遙遠(yuǎn)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)，甚至比較深度的機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用不會太遠(yuǎn)。事實(shí)上很多互聯(lián)網(wǎng)公司早已或多或少應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。在大數(shù)據(jù)這一領(lǐng)域，讓機(jī)器去接觸、適應(yīng)不同行業(yè)的數(shù)據(jù)，價值非常巨大。

客觀來說，toB 服務(wù)還是有很大的細(xì)分空間的，細(xì)分的領(lǐng)域非常多，每個領(lǐng)域也都會有幾家比較有特色。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。

為什么說現(xiàn)在到了企業(yè)服務(wù)的風(fēng)口？

從時機(jī)和環(huán)境來分析。

時機(jī)方面，從兩個角度考慮，一個是提供服務(wù)的基礎(chǔ)，一個是需求服務(wù)的市場。2013 年開始，云計算開始流行，之后基礎(chǔ)云服務(wù)快速興起，應(yīng)該 3~5 年內(nèi)就會成為主流。經(jīng)過一段時間的蟄伏，供給方有了提供云服務(wù)的能力。

需求這邊，整個中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都到了轉(zhuǎn)型時期。曾經(jīng)的靠低人力成本、低價格粗暴經(jīng)營的企業(yè)，面對越來越多的競爭，已經(jīng)力不從心了。這時候，企業(yè)就會開始尋求新的增長點(diǎn)，從控制成本過渡到提高效率。所以說，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。

環(huán)境方面則涉及所服務(wù)行業(yè)的規(guī)模。如前所述，數(shù)據(jù)量級達(dá)到一定程度，采集數(shù)據(jù)的來源、維度多到一定程度，行業(yè)本身有足夠大的規(guī)模，做這個行業(yè)的服務(wù)才有意義。這個行業(yè)是否成熟，數(shù)據(jù)是否達(dá)到了一個臨界點(diǎn)，使得分析數(shù)據(jù)后，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，很多行業(yè)的發(fā)展都已經(jīng)有了一定水平，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，行業(yè)本身又具備投入資源探索問題的能力，互聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)據(jù)化就是勢在必行的。