于IT業(yè)內(nèi)，大數(shù)據(jù)之火熱程度，似乎無出其右者。當(dāng)然，在其真正爆發(fā)前夜，也應(yīng)該適時(shí)潑盆冷水。

　　誰能接觸到數(shù)據(jù)

以我來形容中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，可稱“蒙面狂奔”四字。在沒有思考清晰盈利模式之時(shí)，已蒙面狂奔，絕塵而去。

國內(nèi)冠以大數(shù)據(jù)之名的企業(yè)數(shù)以千計(jì)，但細(xì)分其專注領(lǐng)域，大致可歸屬三類：其一，平臺(tái)型企業(yè)，例如華為、星環(huán)科技、浪潮、新華三等;其二，工具型企業(yè)，例如在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等領(lǐng)域中的海量數(shù)據(jù)、帆軟軟件、明略數(shù)據(jù)等;其三，應(yīng)用型企業(yè)，例如百分點(diǎn)，以及國內(nèi)諸多行業(yè)方案商多屬于此類型。

不需否認(rèn)，大數(shù)據(jù)已在國內(nèi)諸多行業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出其價(jià)值，但深究典型案例，應(yīng)遠(yuǎn)未如媒體宣傳中顯著。為何?有資格被稱為大數(shù)據(jù)企業(yè)，取決于兩個(gè)先要條件：其一，掌握或接觸到用戶數(shù)據(jù);其二，有能力為用戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

先觀察首要條件，大數(shù)據(jù)企業(yè)能否掌握，或接觸到用戶數(shù)據(jù)。答案：很難。除互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)之外，第三方能接觸到的數(shù)據(jù)資源著實(shí)有限。以IT方案商為例，此前其以為用戶設(shè)計(jì)、實(shí)施行業(yè)應(yīng)用軟件為主營業(yè)務(wù)，理論上距離數(shù)據(jù)最近，但就如建筑商，建設(shè)了廣廈千萬間，建設(shè)了條條大路通羅馬，也不能掌握居民和車輛信息一樣。方案商實(shí)施了行業(yè)應(yīng)用軟件，其中也承載了海量價(jià)值數(shù)據(jù)，但這并不等同于能接觸到數(shù)據(jù)。

退一步說，在企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)也是資產(chǎn)，數(shù)據(jù)也能創(chuàng)造價(jià)值后，其正急需尋找數(shù)據(jù)服務(wù)商，或數(shù)據(jù)運(yùn)營商。而能夠承擔(dān)此角色者，IT方案商應(yīng)為首選。原因?方案商為企業(yè)用戶提供了十余年IT服務(wù)，多少會(huì)產(chǎn)生些信任度，從IT服務(wù)，延伸到數(shù)據(jù)服務(wù)，應(yīng)為順其自然。

而問題又由此而來，大數(shù)據(jù)真的有用嗎?實(shí)施了鐵路車輛檢修大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，工人手中使用了幾十年敲敲打打的“小鐵錘”就能退休?實(shí)施了金融風(fēng)險(xiǎn)管控大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，其結(jié)論是否能直接自動(dòng)導(dǎo)入金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)流程，而無需人工干預(yù)?答案基本否定。

原因在于，大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)商即使能獲得用戶數(shù)據(jù)，也極其有限、極其不全面。以城市交通信息為例，此類通常掌握在20余部門手中，方案商幾乎不可能全面融合此類數(shù)據(jù)。而基于不全面的、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)源，也就不可能推導(dǎo)出正確，有決策價(jià)值的結(jié)論。

做大數(shù)據(jù)真的能賺錢嗎?

當(dāng)然，基于局部數(shù)據(jù)，也仍有可能建設(shè)出經(jīng)典的大數(shù)據(jù)案例。但大數(shù)據(jù)項(xiàng)目真的賺錢嗎?未必。在諸多大數(shù)據(jù)企業(yè)中，融資進(jìn)度大多在B輪和C輪之間，尚沒有一家企業(yè)完成D輪融資。也就是說，距離賺錢尚早。

而細(xì)分技術(shù)領(lǐng)域，首先，大數(shù)據(jù)工具類企業(yè)業(yè)務(wù)模式相對(duì)簡單，其只是產(chǎn)業(yè)鏈中的一環(huán)，實(shí)現(xiàn)盈利相對(duì)容易。其次，大數(shù)據(jù)平臺(tái)型企業(yè)，其盈利模式比較復(fù)雜。單純依靠銷售大數(shù)據(jù)平臺(tái)幾乎不可能產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益，而基于不同的業(yè)務(wù)出身，其業(yè)務(wù)模式又可分化為三個(gè)流派，一類企業(yè)希望以大數(shù)據(jù)平臺(tái)帶動(dòng)底層硬件產(chǎn)品銷售;而另一類企業(yè)，通過提供支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口，依靠提供數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)盈利。當(dāng)然，第三類企業(yè)比較“野蠻”，希望通過數(shù)據(jù)，或基于用戶數(shù)據(jù)的服務(wù)直接變現(xiàn)。

而除此之外，業(yè)務(wù)模式更為“枯燥”的是大數(shù)據(jù)應(yīng)用類企業(yè)。通常行業(yè)方案商的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)范疇包括：數(shù)據(jù)獲取、整合、治理、應(yīng)用和展現(xiàn)等，其中尤以數(shù)據(jù)治理最苦最累，在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度學(xué)習(xí)能解決此類問題，基本還屬于紙上談兵的階段。

問題由此而來，臟活累活總還是要有人干。配備10名數(shù)據(jù)科學(xué)家不能算多吧!月薪1萬元要也不算苛刻吧!如此算下來，稍有實(shí)力的方案商大數(shù)據(jù)部門，年均人力成本就應(yīng)在250萬元以上。250萬元?要做多少大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，而且前提是要保證每個(gè)項(xiàng)目間要有很好地時(shí)間銜接，還要保證每個(gè)項(xiàng)目的能力需求都要與數(shù)據(jù)科學(xué)家的專長技能相匹配。

同時(shí)，與云計(jì)算不同，云計(jì)算考驗(yàn)方案商純IT方面能力，而大數(shù)據(jù)項(xiàng)目則需要方案商數(shù)據(jù)科學(xué)家與行業(yè)團(tuán)隊(duì)，以及用戶業(yè)務(wù)專家緊密結(jié)合，合作建立基于應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)分析模型。由此，每個(gè)項(xiàng)目的成功均需具備“天時(shí)、地利、人和”。也就是說，單個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的定制化程度相對(duì)較高，達(dá)到50%~40%，項(xiàng)目間很難具有可復(fù)制性，方案商也因此較難建立成熟的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目盈利模型。

但最后還需說一句，形容中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)為“蒙面狂奔”，也許言過其實(shí)，但諸多桎梏確實(shí)擺在眼前。不管是依靠數(shù)據(jù)服務(wù)，還是行業(yè)應(yīng)用定制，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)仍需極大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是現(xiàn)狀，也是必然階段，但衷心希望中國大數(shù)據(jù)企業(yè)再“狂奔”一兩年之后，面紗終能被一縷清風(fēng)揭去。