近几年来，大数据的应用场景扩展到几乎每一个垂直行业。在得到资本青睐的同时，也面临着
如何将数据的价值最大化利用，如何面对信息监管
等诸多问题。
在10月23日
IT桔子·腾讯云沙龙“
对话垂直行业大数据×创业”
活动中，
我们请到了三位大数据方向的创业者，
他们告诉我们
大数据创业者的动力和迷茫，也回答了诸多大家关心的问题。
本文根据现场提问环节整理，有删减。
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谷熠
：
对于场景化和行业化的聚焦是毋庸置疑的。
仅仅拥有海量的数据并没有特别的价值，你需要跟行业的应用场景结合，需要看在这个行业里面，不管是个人或者是企业的实际操作者，它需要什么，你的数据是不是能够真正解决这些工作场景里面的问题，这是非常重要的。
数据最基础的本质是信息，它让你能够有更多的决策依据。如果仅仅就数据而说数据，你的价值其实仅限于此。
所以你需要往上走，比如通过一些预测或建模预算的方式，真正帮助企业或用户在做选择和做决策时提供更多的可选方案。
如果你真的能够通过大数据或人工智能的方式代替他做决策，这个又上升一步。所以做大数据是不希望就数据讲数据的，我们要跟行业做垂直的结合和应用，通过更先进的技术手段和更先进的思维方式，去思考如何把人从实际的工作和实际的抉择里面解脱出来。
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谷熠
：怎么优化商业模式？其实很多投资人置疑我们离钱远。
面对这个问题，我们也有一些思考和探索，比如我们帮助企业做产品的设计和策划。如果说按照最传统的方式来讲，无非是我收一个年费或者项目费。
现在我们的收费模式发生了进一步的变化，我们帮助企业设计或者是策划一款新的产品。前期我们收一定的成本，后期我们更倾向于按照销售结果付费的方案。通过收入分成的模式，企业的信心也会进一步加强，因为他认为既然你跟我签了分成的模式，你就会全力以赴做这个事情，前期支付的成本也不高，所以他们敢于尝试，我们在推广客户的时候也会有一定的帮助。
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李超
：
在优化商业模式上，
首先要确定你的产品是2B还是2C的
。我们公司是做2B的，在2B的商业模式中，首先在早期你先要明确哪些客户可能用你的产品，包括你的产品在客户的业务生态里面能占多大的作用。
第二，你也要很早考虑变现和规模化，一开始不需要你对这个事情带来很高的回报。但是你需要在一个场景或者在一个比较标杆的客户下，产生了比较大的作用，未来才很有可能规模化。
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白冬立
：
关于商业模式，我觉得有两点。
第一是如何优化满足你的客户需求的过程。
在这个过程当中，你是在帮客户创造价值，是在帮客户节约成本，是帮他做决策，还是节省了他的时间，这几点钟你抓住一个点，去优化你的产品，优化你的服务。
我们做的事情主要是优化我们的技术与产品的结合。其实说白了就是优化我们的产品，因为我们的产品主要是帮助客户去做决策，节省时间和沟通的成本。所以我们花了大量的时间去跟客户沟通，了解他们的需求。2B的公司有一个特点，它不像2C的企业，可能三到五个月就能估值好几十个亿。我们做的事情，需要有缓慢的积累，这样你的公司肯定是往上走的，
第二点是找到更多变现的方式。
我们找到了一个能够挣钱的事情后，不管这个挣钱的事情能够帮助你创造多少利润，你要做的事情都是如何找到第二个能赚钱的产品或者是能赚钱的路。所以现在我们做的事情，就是怎么能让我们自己两条腿走路，第一条产品能帮我们找到客户，第二条产品能帮我们盈利。
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白冬立
：
这个过程当中我们遇到两个最大的问题
，第一个是关于人的问题，
因为创业公司其实不像大公司有光环和背景，招人很容易，在这个过程当中为了吸引更好的人才其实是非常困难的。
第二个问题是关于中立性
，因为我们做的事情是中立的第三方公司，我们往左边倾斜，可能就是赚很多钱，但是我们就不中立了，往右边倾斜可能我们就是一家不赚钱的公司，所以如何在离钱近和离钱远找到一个空间，这是我们目前遇到最大的挑战。
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李超
：
关于遇到的困难，其实创业过程当中困难非常多，包括技术、客户、资金等等。我们公司在发展的过程中一直存在着可能的风险，比如在于
不确定的监管因素
，所以我们在设计产品的时候都尽量避免和监管上靠的比较敏感的地方，尽量能保证我们的产品长期是比较安全的状态。
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谷熠
：关于困难，我觉得大数据各个环节和流程目前都不太成熟。
举一个简单的例子，星图自己做数据供应链全流程，从数据的收集到数据的清洗、挖掘、建模、分析，到最后产品化的应用和交付，全流程我们只能自己做，就因为现在我们没有很好的大数据环境，我们无法更方便的获取数据源。
另外，每一个公司自己的业务场景需求其实是不一样的，现在也没有很好的通用化的产
品和工具能够帮助你真正解决实际问题。比如说数据的可视化呈现，但是到实际应用场景里面能不能用好，这是一个问题。
第三，
一定要坚定自己的认知和想法，不要跟着资本和媒体舆论的方向走，
从我们的角度来讲，星图非常庆幸，我们一上来就认清了自己的方向和策略。等风转过来的时候，正好跟我们的方式相匹配。所以一定要认清自己最重要的目标客户群体是谁，不要因为外面的风向或者是困难发生摇摆。
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白冬
立
：大数据行业的模式基本是两个，
一是服务营销
，既如何帮你在花钱的过程当中省钱。
第二个就是决策
，我到底要做什么，怎么做。
所以我们的目标是做通用型的产品，但是我们发现很难，做通用型的产品你就飘在上面不落地，离钱远，一旦你落地了就垂直了，但是就没有办法通用了。其实我们很欢迎跟其他领域的公司合作，因为我们那些数据不跟他们合作的话一分钱不值。
每一家大数据公司都有自己的壁垒和特点，开放、供应、多多探讨，未来才能探索出大数据未来的价值到底是什么。目前行业当中也缺乏标准，比如数据是如何定价的。所以我觉得大家多去交流和合作，才能知道你到底应该怎么通用，还是说应该怎么垂直。
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李超
：
因为我们公司做的本身就比较垂直，所以没有太往通用型考虑。我觉得做通用型平台，它底层的技术或者是各个方面在早期要做很大的投入，尤其是很长一段时间内可能看不到钱。
关于不同垂直行业的融合，其实目前在电商和金融领域，它的融合已经非常深入了。比如消费金融，因为做电商和支付的公司，先天就有很强的获客渠道，大家通过这个可以知道哪里要用钱，大家平时喜欢买什么东西，这时我来提供金融服务是非常简单和自然的事情，这样的形式可以在很多行业里面碰撞出一些火花来。所以我觉得未来这种不同行业的大数据或者是不同行业的机会融合会非常多。
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谷熠
：
从星图的角度来讲，我们做的数据无非是两个维度，第一个维度是跟商品相关的，包括商品的基础属性，以及商品的售卖过程；第二个维度是人，就是跟消费者相关的，包括购买习惯，收货后评价的语义分析等等，在这两个维度上，我觉得其实是有想象空间和延展空间的。
从结合的角度来讲，未来一定有更多的结合空间，我们希望让更多专业的事情交给更多专业的人做，我们会自己的精力专注地放在主营业务上。
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李超
：创业公司要建立自己的壁垒：
首先，当这个市场不太成熟时，
空白的机会要抓住
；
第二，技术一定也是壁垒。
这就是互联网公司和传统公司之间的差别，互联网公司更喜欢利用这些数据和技术，或者是用机械化的方法来做决策和辅助；
第三，壁垒就是你这块业务做到一定的量或者你的用户量达到一定的数量，你
对这个行业和商业模式有了全新的认识
时，你的壁垒就会非常的重。因为技术方面大家都看明白了，随着时间的推移大家最终都能做起来。
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谷熠
：从我自己的角度来讲，我觉得
2B最大的门槛就是懂行业
，其他的都不足以或者不那么足以构成门槛。因为你的技术牛，可能有人比你技术还牛，你算法厉害，可能有别的科学比你算法还厉害。
举个例子，2C相对来讲容易，因为我可以把我自己模拟成用户，我可以把我的亲戚朋友模拟成用户，只要他在我的目标群体用户圈子里面。但是企业不行，假设说我是美的，你假设不了；假设我是蒙牛，你也假设不了。如果你并不真的懂得他们的日常运转流程、工作场景、需求和问题，是没有办法拍脑袋做产品和服务的。所以我认为2B企业来讲最重要的门槛和核心竞争力就是懂行业，这是我个人的观点。
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白冬立
：
我认为一个行业当中有壁垒的公司，除了刚才两位说的几点以外，我认为还有两点很重要，
第一点是资源
。
因为大数据公司它能够生存，一定有它特有的东西。比如征信公司能拿到运营商数据，是需要资源的；拿汽车违章的数据，可能也要有政府相关的资源。所以如果你在垂直领域做大数据的话，你在这个领域一定有独特的数据资源。
此外，你的数据也应该数量足够多，广度足够广或者是深度足够深，这个都能够让你在这个增面建立壁垒。
第二个是品牌，
现在大数据垂直领域的公司已经非常多了。在这个领域建立起品牌，将是非常大的壁垒。当品牌做好后，比如突然间有一家公司说我要做征信，第一个想到的就是黑格，而不是其他的征信公司，这就是是非常好的壁垒的方式。所以一家2B的公司花很多钱到营销和品牌建设上去是有道理的。
