蓝驰论坛|大数据的创业时机到了吗?

作者:付海天 2016-07-22 09:09

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  • 朱天宇于2009年加入蓝驰创投中国办公室。

  • 他拥有超过十年的创业投资,业务拓展和管理咨询经验。

  • 他关注的方向包括互联网/移动互联网/新媒体/电子商务等。

  • 他主导了对美丽说,唱吧,趣分期的首轮投资。

 

在蓝驰大数据论坛上,蓝驰创投合伙人朱天宇就大数据创业进行发表了演讲。

 

以下为PPT内容和现场演讲实录

 

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内容包括三个部分:

第一,是时机,时机是很多创业里最关键的一个因素。

第二,在应对大数据创业领域可能面临的挑战方面的思考。

第三,蓝驰已经在做的布局和思考以及看重的创业机会。


 

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大数据行业的创业时机包括两个基本方面,第一,行业内部内生的一些需求,第二,政策的拉动。这两方面都构成了目前大数据创业的时机。

 

从行业内部需求来看,首先要关注企业服务。中国过去十几年来,以互联网为代表的消费互联网服务红利已经快结束了。

 

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但是企业服务的春天到了,其原因是大数据行业的创业时机会比以前可能性更高。

 

中国过去二三十年改革过来,每个行业效率递进,其实除了互联网行业做到了精细化,经济体内大部分行业的效率依然还是比较粗放,缺少精细化运作。


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很大原因在于,在中国经济体有很多行业的龙头企业,比如超大型国企以及一些国资委管理的企业其本身对于效率的追求不足。行业的龙头企业对于效率追求的动力的不足导致了在每个行业链条的企业没有把效率作为企业发展的核心目标。

 

所以导致很多企业在做寻租生意,而不是追求精细化运作。当然也很多的私营企业在精细化运作方面已经做的比较好了。但是也应当看到整个经济体依然有大量的在很多体验上的洼地,效益上的洼地。所以这是目前大数据的一个春天。

 

从执政周期以及供给侧来看,本届政府非常关注企业在效率提升方面所创造的红利。龙头的国企已经受到很大的压力,这个压力有可能传到中下游的中小企业身上,还有可能让更多成本效率型企业出现。

 

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企业洼地率先成为大数据的沉积地

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信息化的企业洼地率先成为大数据的沉积地。本届政府将大数据作为国策之一,国务院也发布了很多大数据发展纲要。在政策中提到的大数据,其本身是信息化的问题,但在企业信息化中还有很多洼地。

 

例如,企业是否真正按照数据驱动的方式进行经营管理,企业业务流程当中的数字是否能得到有效利用,是否真正把数据来做效率优化,答案是并没有。

 

这些空白实际上也是创业公司的机会,大数据创业的起点很大程度上从信息化开始的,但是只做信息化一定远远不够,后面会讲到每个层级的递进。像医院的病例数据并没有得到很好的处理,但是如果有很好的技术进行抓取,形成医学大脑,这个速度可能会比其他行业大数据业务发展的还要快。

 

这就是跨越式发展,类似于中国九十年代开始去重新布线程控电话,当时美国的电话资产已经积累了很多年,但中国程控电话发展比美国还要快,这就是在行业机会上的判断。

 

在有些行业上,如果那个行业真的非常落后,甚至可能用很创新的技术,颠覆性的直接把这个行业的机会拿下,比别人走的更快,比别人拿的数据更多。这是目前行业内生需求的几个特征。

 

另外,政策是从自下而上的一个需求。刚才提到了大数据的潜台词是信息化,但很多地方还没有做好。国内的数据要真正走到大数据层面还有很长的路,但是一定是先从信息化开始。

 

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这里包括2015年的《大数据发展纲要》,但是它强调的是政府间的数据共享。这里存在着巨大的空间。之所以要把数据放到这么高的高度,是因为这也是国家竞争力的战略制高点。

 

《奇点临近》描绘到,当人工智能逐步成熟,当所有的经济体的业务都根植于数字化之上,大数据可能会严重的改变原有的政治、军事,甚至经济的格局。有一个推论是数据会比我们现在看到的石油、货币更重要,是更致命的战略资源。政府其实也很清晰地认识到,如果现在如果不去培植这方面的经济成分的话,从数据获取方面就有可能落后。

 

过去WTO刚刚入世的时候讨论猪肉、大豆都被外资控制,物价会不会也控制?其实可以做这样的类比,大数据其实也是在政治层面非常关键的一个制高点。

 

由此可见本届政府对这个事的重视。一旦国策在推进的时候,地方上都会有相应的结构配合支持。当这些政策推动的时候,可以看到一些关键数据源的开放。国务院首先自上而下有这样一个行动纲要,接下来它推进的就是中央部位,科研机构,国企等等各方面都要做数据共享。很多创业公司已经在跟工商、税务、三会一行、公安部、能源等部门做数据业务的开放性尝试。

 

2015年气象局出台了《气象信息服务管理办法》,首次把气象数据开放出来。商业气象服务本身也是一个很大的市场,在国外也是很成熟的市场,航空、航海等等都需要。

 

当这些数据出来的时候就是创业者最好的机会。所以在行业需求和政策两方面自下而上,自下而上都在拉动这个行业走。

 

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接下来想分享一下在大数据创业里头我们可能遇到的挑战。

 

首先看到三个层次的挑战,大数据创业首先解决数据冷启动的问题。都说从0到1创业维艰。但是在大数据创业来讲不光是从O到1,而是从负1到0的问题,这就是数据冷启动的问题。

 

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没有数据,拿不到数据,大数据创业、大数据价值创造从何而来?举个例子,像去哪儿的庄成超,在创业早期的时候,他说,我觉得我这个选择的方向是不是太苦了?去哪儿开始跟中航信合作,它其实是中国GTS的核心,里面有大量的清华、北大的博士。但是国企没有动力真正把这个事情做好。所以当去哪儿想做一个搜索引擎的时候,发现对于搜索引擎核心的基础,中航信做的非常差。去哪儿还要帮它打补丁,打了很多补丁、啃了很多硬骨头之后,去哪儿才有可能把机票的信息顺利地接到自己的搜索引擎上,利用这个行业的数据去做它想去做的业务。

 

再往前推,很多在线支付行业起步的时候,虽然想复制Paypal,但是做半年、一年才发现,在中国首先要做的事情是帮银行补课。而在美国市场,银行系统在五六十年代已经开始逐步的电子化、信息化,到八十年代信息化已经非常成熟了,到了九十年代互联网一上来立刻互联网化,效率很快的提升,再往后就是移动互联网。

 

而在中国,这几个阶段可能要两三步并做一步去走。这种超常的跨越式发展,一方面对于创业者挑战非常大,但是一方面对大家来讲也是机会。如果你识别出这样的空白,识别出这样超常跨越式机会,你就会站到这个行业的潮头。我数据冷启动往往被迫从信息化开始,要被迫做非常苦、非常累的活,才有可能拿到数据,才能开始数据炼金的路。

 

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有了数据怎么赚钱?

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并不是有了数据就能挣钱。很关键的一点,就是理解行业客户的应用场景。因为数据本身并不是能产生价值,给客户解决问题才能产生价值,而用户的真实需求在在哪里?一线工作人员和部门的老总,以及公司的老总需求是一样的吗,他们的需求都能说出来吗?说不出来或者能说出来但是又不想说。能把这些话套出来,才是把真实的需求套出来。

 

因为这跟做消费者、跟to C的业务不一样,to B面临的不是一个消费者,消费者简单,把体验做到极致就搞定了,但是面对一个企业的时候克服的挑战更多。

 

互联网行业配合了大量的商业产品经理,关键的是拿到数据和需求之后能不能将其变成好的产品呈现出来,给企业一个很好的体验,或者给企业一个愿意买单的机会,行业应用场景,甚至是比数据冷启动更难的一件事情,在金融、安全、物联网、农业、物流等行业上可能率先会有比较典型的应用场景。

 

有了场景,有了商业产品和服务之后,再上一层楼,收费模式是怎样的?对于企业服务而言的话,是按项目收费,还是按服务量收费?比较常见的是按项目收费,提供一个数据服务,像SaaS一样,然后企业付费。但是这是大数据商业模式的真正本质吗?能不能按服务量收费?

 

企业购买项目,能不能获得一些有用的结果,或者创造一些新的价值的结果,或者能有一些让他不得不花钱买单的结果,这个可能是一次数字的检验,也可能像授信、征信的核查一下,或者是一个问题的搜索。当按服务量收费的时候,这个模式的收费能力和按项目收费的能力会完全不一样,而且这才真正体现了有价值的大数据的收费服务。所以这也是进一步的一个挑战和思考。

 

刚才那三个层次是针对每一个创业者可能都要去思考的问题,但是对于投资者来讲,肯定是在众多的创业项目当中去挑选成长性最好,最有价值的公司。

 

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之前经常说独角兽,但是最近这个词大家都慎用,独角兽甚至变成一个负面的词汇了。那么创业机会在哪儿?引入一个词,定价权。什么是定价权?说白了,就是你说卖多少钱就是多少钱,人家还得买你的。定价权并不是代表你定价,而是企业针对里的客户和上下游你的溢价能力是什么,而且这种议价能力是不可替代的。当达到这种程度的时候,一定会成为众多投资者争相追捧的对象。

 

回到大数据这个赛道上,真正能够拥有强定价权的商业模式有什么样的特征呢?这里讲两个方面,因为数据的生意说到底就是两件事:一个是卖数据的,一个是卖数据服务的。对于卖数据这块来讲,数据源的质量、数量、覆盖率都很关键,因为要真正大。

 

很多创业者说我这儿搜集了几百万用户的兴趣标签,说大数据。其实这个从技术上会有一些标准,数据到什么程度才是真正有价值的数据源,每个人都有判断出来。当然除此之外,还包括数据实时更新程度,这决定了数据源是静态的还是动态的。

 

怎么获取动态的数据源?与数据上游建立什么样的关系,才能保证数据源不仅仅是静态的,不仅仅是现有的质量和数量,而且是动态的,能不断滚动、发展,在质量、数量上能不断滚动发展的。在数据分析能力这块,大家都比较熟悉统计分析,把这个数据调用,做一个图表,再高级一点的可以做交叉分析,可视化。

 

但是统计只是数据应用最基础的层面。再往上,把数据调用做几个模型,给出预警。像医疗影像,可能符合早期癌症判断的话就预警了。或者征信里有一些规则,个人用户的数据异常就报警了,这个人不能授信,这个是识别。

 

这与统计模式上可能高级一点。但是这还是中级阶段。更往上的是能够做预测,对未来即将发生的和还没有意识到的一些问题做预测。创业者在自己的核心竞争力上到底是朝向哪个级别去努力的?数据源在这些维度上能达到什么程度?达到什么样的阶段才可能达到皇冠上的宝石,这个赛道上最肥的一块肉,这可能是大家需要思考的问题。

 

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简单提一下数据源,例如现在看到的国家行业与公信力层级的数据如身份、征信、房产、车产等等。重点说一下企业实体和用户实体。就用户实体而言,之前提了那么多年用户行为,产生的价值并不多,因为数据维度还是不够多。像提到的时间和空间数据是我们之前在用户数据上还缺失的地方。时间和空间的数据在谁那儿,哪儿有那样的数据,而且还是实时更新的。

 

关于企业的实体数据,如果把企业看成一个用户的话,它是什么性格的人,什么特征的人,我们怎么用这个角度去识别一个企业?因为今后很多的企业是要对人和企业做判断,它的行为数据能不能衡量出来?它的数据可能在各个方面,比如在企业自己的价值创造的每个环节:从研发到生产,到客服,也可能跟上下游供应商,包括跟它所有的利益合作方,像工商、税务、信贷等等。以及它的内部,它怎么对待员工,怎么跟员工互动?甚至包括办公室的水电消耗。其实这些都有可能刻画出企业的形象数据,但是不限于此。但是想导入一个概念,就是针对企业的行为数据,它可能是什么样的数据源,我们要开拓我们的思路。

 

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至于数据分析,比技术更重要的还是场景。对行业场景的熟悉程度更决定了在大数据服务方面建构的能力。

 

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抓住大数据,就是抓住下一个创新周期的七寸。在中国市场,首先还是要从最底层的数据源的角度切入,要从信息化洼地抓起,而且抓到大数据就是在未来人工智能的赛道上做布局。人工智能也是数据的积累,同时在这个过程中也在积累技术,而且是真正有实效的技术。

 

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分享总结

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有三个关键词:

 

第一,从负1到0,就是数据冷启动的问题。每一个关键词背后其实是问题,并不是关键词。当你想到负1到0的时候你要问自己哪些问题。

 

第二,场景。不光是数据问题,对场景熟悉到什么程度,对客户需求到底了解到什么程度,才有可能真正建立自己的产品和商业模式,并且盈利。

 

第三,定价权。这三个关键词是针对不同阶段的创业者。从负1到0是刚起步的创业者当下要关注的,对于已经上路的同志来讲,场景是不是之前忽略的,有没有更好的方式去获得更有洞察力场景的知识。对于想更上一层楼的创业者,思考怎么样获得强有力的数据源,怎样建构你技术的壁垒,怎样真正提供一个好的产品服务是很关键的。

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