大數據創業：數據哪裏來？需要跨過幾道坎？
這篇文章考慮了很久也沒下筆，壹方面想寫得幹貨壹些，壹方面又想寫得引人入勝壹些，糾結來糾結去，終於決定還是以壹個中立的用戶角度去寫，盡量寫得大眾化壹些。
2013年5月10日，在淘寶十周年晚會-馬雲退休演講中，馬雲說：這是壹個變化的時代。還有人沒搞清楚PC，移動互聯網來了；還沒搞清楚移動互聯網，大數據來了。而變化的時代是年輕人的時代。
馬雲說的這句話很關鍵，他不僅提到了大數據，而且更是用壹句話闡述了互聯網從PC時代，進化到移動互聯網時代，然後從移動互聯網時代進階到了大數據時代。有幾個關鍵點很重要：PC時代，全球催生了大量的互聯網上市企業，包括谷歌、亞馬遜、新浪、搜狐、新東方等等；
移動互聯網時代，中國創業熱潮風生水起，不僅有大量的移動互聯網（包括手遊）企業赴美上市，更是誕生了無數個創業奇跡。移動互聯網不僅為我們的生活帶來了便利，更是把創業熱潮推向了歷史最高峰。
現在問題來了，大數據時代，創業熱潮是不是應該比移動互聯網時代更加熱鬧呢？大數據時代如何創業？大數據創業的門檻又有哪些呢？
先回答第壹個問題：大數據時代，創業熱潮是不是應該比移動互聯網時代更加熱鬧呢？
據我了解，不是。走在中關村創業大街上，妳能收到的100份融資BP裏，可能有99份都是APP和O2O項目，但99家裏90%以上會重視大數據。
那麽大數據時代如何創業呢？請先了解壹下大數據的創業門檻。
門檻壹：數據大數據大數據，沒有數據怎麽玩？那麽數據從哪裏來呢？
像百度、騰訊和阿裏巴巴這樣的BAT企業，本身就積累了大量的數據，所以他們玩起大數據來，多半是“悶聲發大財”。當然了，也可以說幾句BAT企業玩大數據的例子，比如說百度旗下的“百度遷徙”、“百度精算”、“百度輿情”、“百度大數據預測引擎”等等，都是百度的大數據產品應用；阿裏巴巴的話，“阿裏雲”、“支付寶-花唄”、“支付寶-借唄”“芝麻信用”、“螞蟻金服”等等，都應有了大數據技術。而騰訊方面，“騰訊廣點通”、“騰訊雲分析”和微信等也都引用了大數據技術。
爾等屌絲沒有數據，如何玩呢？
首先，妳可以通過第三方購買數據，比如說，數據堂就有很多數據出售和分享；
其次，妳可以用爬蟲爬回壹些數據來存儲；
再者，通過給企業、開發者、站長等等授權使用大數據工具來積累數據。這方面的新創企業包括Talkingdata、友盟和DataEye等。
最後，使用免費的政府、企業、和機構開放數據。比如說高德數據的API接口和微博商業數據API接口等等。
總體來說，解決好數據源是大數據創業的必要門檻。關鍵看妳創業的項目是什麽。
門檻二：硬件在北京，我曾經參觀過壹家大數據初創企業，當時他們還沒有拿到融資。我去他們的辦公區發現壹幕特別心酸的事情。他們的員工擠在壹間很小的屋子裏辦公，而兩件較大的屋子都用來安放大數據存儲服務器。大數據的存儲量是很驚人的，這對機房和硬件設備也提出了新的挑戰。
這壹點和移動互聯網不太壹樣，妳做壹個APP，用電腦搞開發，服務器用雲服務器就行，按需購買。但是大數據不行，妳沒法把自家的數據存儲在別人的雲服務器上，壹方面是安全因素，另外壹方面也有產權因素。
硬件也是大數據創業的門檻之壹，但不是最大 的門檻。順便補充壹句，我曾經參觀過的那家大數據新創企業，目前已完成百萬美元的A輪融資，現在他們家的辦公區特別寬敞，恭喜星圖數據。
門檻三：人才我認為大數據創業的最大門檻在於人才。和做APP不壹樣，大數據創業妳壹個人乃至幾個人都是沒法玩轉的。初創企業妳就往10-15人這樣的團隊先招人吧，這樣的團隊要包括Hadoop工程師、算法工程師，數據建模工程師、架構師、NoSQL工程師、BI工程師等等，全都是技術要求較高、薪資要求也很高的人才。
大數據人才有多貴？在美國，在R、NoSQL和MapReduce方面需求的專業人才薪水達到了每年約11萬5千美元，在中國也便宜不到哪裏去，沒有年薪30萬，妳很難招到壹個大數據人才。
也就是說，技術很牛的大數據人才，他的選擇面很寬，要麽早就進入BAT企業，要麽也是在不錯的企業拿著高薪，妳要挖這樣的人才，除了錢，股票、期權、福利等等，都是必須付出的代價。
2015年-2016年是大數據人才最為匱乏的兩年，原因很簡單，各大剛剛開通了大數據科目的院校，學生還沒畢業；而招聘市場上的大數據人才需求量遠遠已經供不應求。除了BAT企業，通信企業、電力企業、金融銀行行業、醫療行業、工業、遊戲行業等等，哪個行業不是都在招大數據人才？創業公司要在這麽嚴峻的人才環境中找到適合自己的大數據技術人才，門檻可不止是錢。
門檻四：技術說了人才，就要說技術了。大數據技術不是妳懂C++或者R語言就夠了的，大數據有壹整套自己的技術體系，包括統計、編程、JAVA、數據庫、Hadoop、Spark、NoSQL、機器學習、自然語言處理、算法、數據可視化等等技術。光是Hadoop需要用到的技術和編程語言就有很多項。
而且市面上的大數據工具每家用的還不壹樣，用開源軟件（如Hadoop、Spark）或者用SAP（SAP HANA）需要的技術也不壹樣。技術要求較高，而擁有大數據綜合技術的人才又較少，這也成為了制約大數據創業的最大問題。
門檻五：錢其實我不想寫錢，但是又必須寫錢。大數據行業創業不缺資本，只要妳創業項目的商業模式沒問題，並且技術能力強，且團隊靠譜，無論在中國還是在美國，融個A輪還是沒有問題的，資本關註度很熱。但是妳在拿到融資之前，自己啟動的資金就需要壹大筆。人才、硬件和技術成本都較高。
這麽理解吧，如果說，幾個好朋友湊50萬花3個月可以做壹個APP項目，那麽要在大數據行業創業的話，請先準備600-800萬再來玩。
門檻六：商業模式中國互聯網上最賺錢的行業是什麽？我認為是電子商務和網絡遊戲。電子商務和網絡遊戲也是互聯網變現最快的行業。而大數據，它的變現能力不如網絡遊戲和電子商務那般簡單直接。在我拜訪過的很多企業中，他們手裏有錢、有數據、有人才也有技術，但是他們不知道自己手裏的數據可以拿來做什麽。
也就是說，大數據目前沒有最明朗最直接的商業模式。大數據只有和業務場景結合，才能產生價值。
大數據就像石油原油壹樣，妳知道它在哪裏，妳可以開采它，但是開采出來妳還需要冶煉，並且經過減壓蒸餾、加氫精制、溶劑精制、溶劑脫蠟等煉制過程，成為成品油後運送到各個加油站，讓汽車加滿油後產生了動力才實現最終價值。大數據也壹樣，需要壹整套復雜 的過程才能實現商業價值。
那麽妳可能會問了，大數據交易算不算是商業模式呢？我個人覺得，要看交易的是什麽東西？原始的非結構化的數據，後面數據清洗需要太多的工序，數據存儲也是很大的成本，這樣的交易代價太高。我相信無論是企業用戶也好，還是個人用戶也好，大家更傾向於購買“拿來就能用”的大數據數據源。
妳說京東和騰訊完成首筆大數據交易，我覺得就是壹個笑話，京東和騰訊的大數據不早就整合在壹起了麽？我用微信直接就能在京東購物，數據是互通的，何必交易？
所以說，大數據創業最難的還是在於商業模式的思考，如果妳沒有找到壹條讓大數據變現的渠道，那麽千萬不要忙著拉團隊創業。大數據行業創業，光有idea是不夠的，跑通整個商業模式才是關鍵。
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