cookieOptions = {...}; .「大數據」不是企業服務領域創業的一拳神器 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網
2017年6月30日 星期五

What is Data as a Service? (DaaS)


來源:36氪 作者:嵇方




兩年前的投資熱潮中,互聯網企業服務領域曾被諸多資本追捧,期間催生了諸如銷售易、紛享銷客等新興企業服務巨頭,也讓很多傳統企業服務商家向互聯網領域轉型,如用友就是個中代表。

其實從投資人的角度看,to B領域的企業服務不像to C創業,其本身不是一個容易找到爆發式增長的好標的。服務體驗、服務半徑、付費意願以及相對複雜的決策鏈,使其不太容易讓投資人眼前一亮,於是為了講好故事,各種或自然或強行的抱大腿綁概念,成了所有企業服務領域創業者的一致選擇。而就近兩年而言,「大數據」這個概念無疑是所有大腿中最粗的一條。

企業服務,重不得輕不得
通常來說,企業服務是一個重體驗、難爆發、重人力依賴的非標準化產品。最早期企業服務的切入點往往集中在OA,雖有門檻但附加值不高,之後是企業財務管理軟體,深度客製化且價格昂貴,最近一輪集中在銷售定位+CRM管理, SaaS化輕度客製化且行動化。

無論從上述哪一類切入,均集中在企業服務的某一個獨立領域,只是點對點賣產品的層次,無法做到全業務貫通,形不成更替效應。

這也導致了做企業服務,往往輕不得重不得:服務做輕了,往往創業型企業不願意買,大型企業又看不上,加上市場拓展離不開燒錢模式,其盈利能力可想而知;服務做重了,大企業倒是滿意了,但小微企業卻又無力購買,人力堆疊的結果,就是企業服務走不到共享經濟這條路上來,運維成本始終高企。

要擺脫這種單點突破賣產品的層次,就需要對所服務企業做全面、深度解構,解剖其內在特點,精準捕捉其需求。以大數據的視角對企業進行數據化分析,是解構企業的重要方法,甚至是現階段科技水平,所能夠想到最有效的唯一方法,這也是為什麼現在談,有想像空間的企業服務創業,很難繞過大數據的根本原因。

有關大數據的兩個誤解
毋庸置疑,大數據是當前投資的熱點之一,很多企業服務提供商不同程度炒作大數據的概念,試圖從自身產品的某一點上,生出大數據這朵花來。但是很多企業服務商,可能誤解了大數據的含義,誤把大數據當作業務產品本身。這裡面可能存在兩層誤解:

企業數據不能簡單等同於企業大數據。

企業大數據很難當作產品直接來賣。

數據不等於大數據
在對岸中國工商登記註冊企業數量達數千萬家,每天新註冊企業數量逾萬家,面對蓬勃發展的經濟形勢,與日益融合的產業生態,企業在生產經營過程中會產生海量的研發、銷售、物流、財務等營運數據。

企業歸類五花八門,企業需求千變萬化,從數據化的視角來看,企業從誕生的那一刻起,企業數據就在噴湧而現,可以被打上各種各樣的標籤,來加以儲存歸類。

這其中既包括工商註冊登記之類的靜態數據,也包括企業經營業務方面的動態數據,無論何種數據,原則上都應當以企業大數據的視角予以採集、儲存、清洗、分析。

然而以這樣的企業數據而言,單一企業如果尚未進入業務成熟階段,無論是複雜製造型企業,還是用戶服務型企業,都很難聚集海量數據,遑論大數據?想想企業服務商自身的當前發展狀態,不妨再思考一下其服務對象,答案不言自明。

如果不經歷一個從垂直細分領域切入,到平台型體系構建,再到產業鏈生態培育的過程,很難想象一個企業服務商如何把以創業企業作為服務對象的數據做「大」?也很難想象在沒有成千上萬家企業附著在平台上時,它又如何以企業服務大數據自居?

大數據不是產品
而關於企業大數據的變現。筆者始終以為,大數據不是當作一個產品來賣的,至少,它肯定不是一個企業服務商,首先推出的第一款產品。在眾多以業務、流程為剛需的企業服務產品之花中,大數據一定是最後開出的那一朵,我更願意把大數據看作是根脈,連接眾多產品之花的根脈。

如果沒有滿足業務需求的產品,企業數據難以沈澱,如果沒有全面數據的持續採集與沈澱,企業大數據難以構建。企業大數據的變現,一方面體現在對滿足業務需求的產品精細化的回饋上,另一方面也體現在對大數據本身價值的深度挖掘上,數據交易僅僅是數據最底層的價值變現,在互聯網的下半場,數據建模與價值挖掘才是最具魅力的方向。

因此,如果想做好企業服務方向的創業,「大數據」這個概念寫在 PPT 封面上或許能幫你,多贏得投資人幾秒鐘的目光,但若論長久做強之計,紙上大數據絕不是一拳包贏的神器,從認清到用好,顯然還有很長一段路要走。


                                                                                                                                                                                                                 


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