文|中关村老李 本文仅代表个人观点，与其他无关
在大数据领域，一直有一个争论不休的问题，那就是，大数据真的能变现吗？这个问题似乎很简单，今天的大数据已非4年前可比，各行各业都认可了大数据的价值。可这个问题真有答案了吗？不用说新进入大数据领域的公司，即便是在大数据圈里浸淫了三四年的公司（除了数字广告）又有几家真的说的清楚？
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我们来回顾一下2012年前后获得VC投资，正式进入大数据领域的公司。
百分点，电商个性化推荐/DMP/企业OS，目前已D轮融资，融资额4亿人民币；
友盟，APP流量分析，2013已被阿里收购，收购额8千万美元；
Talking Data，APP流量分析，目前已经B轮融资，融资额超千万美元；
秒针，互联网营销分析，目前已经D轮融资，融资额5千万美元；
………………
秒针，定位于成熟的数字广告领域，业务模型清晰，目前已经有良好的收入，形成良性循环，所以，得到市场的认可度就相对高些。而其他几家，恐怕还难于说出一个清晰的商业模型，更缺乏良好稳定的变现方向。
这并不是说这些公司所做的工作毫无意义，毫无价值。我想起2012年有一次跟友盟CTO交流的话题，我们交换了对当时的移动互联网的看法。2012年是移动互联网最热的一年，移动互联网应用呈现了井喷的态势。所谓的移动互联网商业模式也五彩纷呈。只有我想不到，没有人做不到。然而，几年过去，热度冷却下来，真正又有多少存活下来了呢？又有多少所谓的商业模式成立了呢？
一个市场的早期，人们的行为是不稳定的，在人们养成一个习惯之前，大部分的应用都只能是乐呵乐呵而已，不能说明任何问题。而基于此硬生生设想出来的商业模型更是伪命题。
我们回顾一下2012年的前十大应用，再看看今天的前十大应用，结论自不必说。Talking Data归纳总结的非常好：
移动应用的发展
这是一个人们从接触智能手机乃至智能手机应用开始，逐渐深入，直到完全接受并养成习惯的应用重心的转移过程。这个过程，经历了3-4年的时间。而每一个阶段，都有满足这个阶段用户诉求的代表移动应用出现。在解决了智能手机普及，用户对手机应用的熟悉程度问题之后，现在所处的服务时代，将会稳定持续较长的时间。人们的需求明确，稳定，这也是一个市场的成熟度的显著标志。
所有的商业模型，都因需求改变而改变，真正市场成熟之前的所有设想，可能都会被推翻，都可能一文不值。有价值的，唯有数据。这也是我们那次讨论的共识。
同样，大数据（其实任何一个早期市场也都是如此）也是如此。2012年，很多互联网、移动互联网的应用才刚刚展开，其业务形态本身就不成熟；再加上数据的沉淀才刚刚开始。我们始终面临着数据的稀疏性和冷启动的挑战。在商业上，即便偶尔涌现出来的少的可怜的大数据需求里，绝大部分都属于 “伪需求”。因为大多数用户并不成熟，对大数据知之甚少。既讲不清楚自己的诉求，也不了解大数据到底能干什么。可想而知，大数据在面对这些“伪需求”自然也难做出令用户满意的效果。
所以，这一阶段的大多数大数据变现方向都无法取得令人满意的效果，更不要说商业模型了。供需双方准备都不充分，还处于一个互相试错的阶段。
2016年，随着数据的积累，大数据的逐渐深入，越来越多的行业用户清楚了大数据的价值，也清楚了大数据适用的边界。其实从去年的下半年，已经明显感觉市场在逐渐成熟，开始有正规的独立大数据项目开始招标了。这意味着行业客户的成熟。明确、稳定的需求出现了。大数据市场，将进入一个新的阶段！
以我做新业务、新市场十数年的经验，不要再去纠结什么商业模型，不要再去纠结什么能否变现，需求都出现了，市场都要成熟了，还纠结那些有啥用？事儿是干出来的，不是想出来的。
有稳定明确的需求，去满足它。需求满足了，工作就有价值，就能变现，也就有了商业模型。
所以，今天大数据公司应该做的就是两件事儿，数据和能力。大数据公司，没有数据这个生产材料，在未来的市场中势必会捉襟见肘；没有金刚钻，也揽不了瓷器活。即便有了数据，如果没有足够的驾驭数据的能力，做不出用户满意的效果，也终将会被市场所淘汰。
关于数据，企业应该先想的问题不是这些数据能为我赚多少钱，而是如果我不去收集数据，存储数据，整合内部和外部的数据，那么未来我会失去多少钱，亏本多少钱？数据量的存储不是一朝一夕的事情，而是需要经过长年累积。能拿到独特的数据源固然是好，如果拿 不到，那么是不是可以想其他办法，从其他渠道拿到呢？通往罗马的大路不止一条。而数据源和数据分析本身就不是先有鸡还是先有蛋的问题，而是我不养鸡，我肯定就不会有蛋。在未来的竞争格局中，数据往往能发挥先发制人的作用和优势。
关于能力，驾驭大数据并且从数据分析中获得洞察的能力，这个能力是可以培养的。可以先从人才着手。大数据不应该只是IT部门的事情，而是全公司上下协同作战的事情。管理层可以从大数据中获得洞察做决策，研发部门可以根据数据结果来调整研发方向，运营部门 可以根据数据分析结果来改善运营策略，市场部门可以从数据分析中来优化广告投放策略，甚至是客服部门，也可以从数据分析结果中来优化自己的工作，更别提销售部门了，他们更需要大数据的支持。
放眼社会，政府部门会根据大数据分析结果来做预算，学校会根据历史数据分析结果和高校录取情况来给学生安排课程，企业/事业单位会根据大数据结果来进行调薪和人才筛选，炒股/投资的朋友会通过使用大数据工具来进行量化投资，就连五道口卖煎饼的老大娘，未来也会根据大数据分析结果来选择主要做什么口味的煎饼，去哪里卖得更多。
不要惧怕大数据，也不要纠结大数据。这不是一件做还是不做的事情，而是你不耕耘，就不会有结果的事。笔者很喜欢的一句话是“路，总是走着走着就有的”。不要再纠结大数据的商业模式，只要这个市场有需求，它就有商业模式。大数据应用到不同的领域，获取商业价值的模式不同罢了。
2016，将会是大数据领域重要的一年，很有可能将迎来多年我们企盼的拐点的到来。而2016，也将是各路诸侯确立自己江湖地位的一年，可以预见，2016之后，再无大的格局之战！
百舸争流，万类霜天竞自由。
作者：中关村老李，2015年加入海航云商，任总经理，筹建大数据业务部，主要业务方向是互联网金融风控；专长于精细化运营、个性化推荐、移动互联网广告精准投放、机器学习等大数据细分领域。作者同时也是36大数据专栏作者。
履历如下：
1999年加入北方电讯（Nortel networks）；
2003年加入Packeteer（NASDAQ：PKTR）出任大中国区副总；
2007年加入Nokia，负责企业移动应用业务；
2011年加入IDG、鼎辉联投五星汇，出任运营VP；
2012年加入IDG、明力资本联投百分点，出任高级业务总监，负责公司的无线数据业务，对第三方提供数据挖掘、数据分析服务；后加入海航云商，任大数据部总经理。
End.
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