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神策数据
在大数据时代，每家公司都要有大数据部门吗？
本文作者：桑文锋，神策数据创始人&CEO，前百度大数据部技术经理；神策数据（Sensors Data）是一家专业的大数据分析服务公司，致力于通过大数据技术帮助客户实现数据驱动，提升用户体验。
如果这个问题换做是：在电气时代，每家公司都要有个发电厂吗？是不是会更好回答一些？
事实上每一种重大技术的出现，都会对产业产生大的变化。在蒸汽时代，采矿机采用蒸汽机后，会带来生产效率的极大提升，而轮船加上蒸汽机，再也不需要靠风才能航海了。在电气时代，电灯代替了蜡烛，电报代替了快马送信，而报纸也被广播和电视所侵蚀。
可以说是现有产业加上新技术，形成了新产业。
我们回过头来看这两次工业革命，生产蒸汽机的企业只有少量几家，而发电的企业在美国也只有通用电气和西屋电气。并不是每家企业都要从事这些基础设施的研发和生产，更多的是对新技术加以应用，发挥新技术带来的价值。
在 IT 领域，软件刚出来时，可以说是计算和存储完全混杂在一起。有人尝试将计算硬件进行分离，歪打正着成就了 Intel。有人尝试将存储系统分离，因而有了 Oracle。
Intel 和 Oracle 固然伟大，但它们的价值更多的还在于有广大的企业采用了这些新的技术，在具体的行业中，产生了更大的价值。
同样，云计算这种理念固然是好，但如果每家企业都建立自己的云计算中心，从资金和人力投入上，一定是不划算的，更严重的问题是做不到最优。相反，有了 AWS 和阿里云这样的云计算提供商，让中小企业更便捷的进行创新应用。
回到题目中的问题，在大数据时代，每家公司都要有自己的大数据部门吗？结论也不能下的太武断。
早在 2008 年，云计算的概念刚刚兴起，百度内部出现了两拨势力。一拨要从零开始打造自己的大数据底层技术，把 MapReduce、GFS、BigTable 这些组件都要实现一遍，结果花了两三年时间，也没能稳定运行。
而另外一拨势力，直接采纳开源的 Hadoop 生态，很快在公司内应用起来。而我当时做的日志统计平台，也是采用了 Hadoop。但百度的数据规模毕竟太大了，所需的集群规模，开源版本根本撑不住，于是不得不改写 Hadoop，这样就和开源的版本渐行渐远，等到后来再也合不到一起了。
曾经有一年多的时间，我们部门新设计和实现底层的存储及计算系统，结果发现开源的版本也差不多实现到了同样效果。虽然许多内部的人觉得我们怎么总重复造轮子，但我明白还是需求使然，你面临的需求相对领先，但也没有领先到像 Google 那样提早 5 年。
但对于小公司来说，则完全没必要从零开始做，还是要尽量用开源的产品。
整个 Hadoop 生态，要比我 2008 年刚用的时候，要成熟很多。那个时候我们去拿开源的版本，编译部署，一个新手可能两周都不一定能正常的运转起来。而现在下载一个 Cloudera 发行版，两个小时就可以正常跑任务了。
与此同时，又面临了新的问题，因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节，而开源领域只是一些组件，于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台，这就像 Oracle 之前，各家都在打造自己的存储系统。这显然不是一件性价比高的事情。
有市场需求，就会有满足相应需求的公司诞生，于是就诞生了一堆提供大数据服务的公司。
由于这一新领域还处于早期，这些创业公司所能提供的服务并不会特别的完善，要么是以项目制的方式运转，要么是提供专门应用场景的服务。
这样，对于一些企业来说，这些创业公司提供的服务，似乎自己也能实现，那何不干脆自己做？
这创业一年多以来，我看到了太多的公司在打造自己的数据平台，但做的还不够完善。不管是技术实力还是人力投入上，都有点力不从心。如果选用了这些第三方数据服务，那岂不饭碗被抢了？
可我要说的是，饭碗早晚都会被抢，只是时间早晚的问题。这里只需要问一个问题：我所做的数据平台，是不是其他公司也是类似的需求？如果是的话，那肯定也有其他公司做着类似的事情，做的东西会大同小异。
那么，就会出现专门的公司，来解决这种通用的需求。因为这些公司专注于解决这一块问题，所以会更加专业，并且舍得投入。而对于需求公司来说，除非自己转型去专门做大数据平台，不然在投入上，肯定不是一件性价比很高的事情。与其如此，不如及早侧重于自己的核心业务，关注应用需求本身。
那对于企业来说，在大数据时代，应该怎么做呢？我的建议是三点：
首先，要拥抱大数据技术。
新的重大技术出现，都带有颠覆性。一不小心，就会被革命。但也不是说企业已有的业务不用搞了，都来搞大数据吧。
在大数据这件事上，还是要从需求出发，而不是从大数据出发。
有人会问我，我有了一些数据，给我讲讲怎么能发挥更大的价值。坦率来说，许多时候不了解业务场景，很难提出建设性的意见的。
相反，我们要先看在企业满足客户需求的时候，还有哪些重大问题没有解决好，如果采用了大数据技术，是不是可以更好的解决？如果有这样的点，那非常好，就勇于去尝试。如果没有，那就继续学习大数据的知识，再等待这样的场景出现。
其次，企业要有懂大数据的人。
这种人不一定是全职的，但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。这种人不一定对大数据技术本身很懂，但善于使用新技术。
如果企业现在还没有，并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活，乐于学习新技术的人。如果抛开大数据系统的实现挑战，理解大数据的应用场景，那难度会降低不少。
最后，要善于利用第三方服务。
能用第三方服务解决的，就尽快去尝试。在竞争激烈的情况下，通过采用新技术，获得技术红利，跑的更快。就像爱迪生当年发明白炽灯后，那些更早将白炽灯用于工厂的企业家，更有可能提升工人的工作效率。
这篇文章的内容，主要参考了吴军的新书《智能时代》。对大数据和机器智能感兴趣的读者，强烈推荐这本书。
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神策数据
“神策数据”获400万美元A轮，由红杉领投
Sensors Data 神策数据今天正式对外宣布，已完成 400 万美元的 A 轮融资，由红杉资本领投，天使轮资方线性资本、明势资本、薛蛮子继续跟投。本次融资的资金将主要用来做研发投入和市场拓展。
神策数据是面向中小企业提供私人定制方案，帮助企业做用户行为的深度分析。
已有 SaaS 统计服务公司存在的三方面痛点：首先，在数据源收集时，没有采集到数据库、服务端的数据。其次，在分析能力上，数据体量大的公司只能基于宏观指标进行分析，像地域、时间等通用维度。最后，第三方平台的数据安全也不一定能够保障。
所以，神策数据支持私有和公有云两种部署方式；实质是在帮客户建立专属的数据仓库，通过数据仓库这样累积的一段时间的数据，企业可以在此基础上做二次开发，省掉了准备数据的步骤；并且，对于企业任何一个维度的需求，都可以进行分析。
与神策数据类似的产品还有GrowingIO、诸葛 IO等，相较这些产品的区别，CEO 桑文锋强调，神策数据主要在做私有化部署，但与传统的私有化部署不一样，Sensors Analytics 可以通过远程部署来降低成本，同时系统会有操作记录，客户可以控制访问权限。
虽然是私有化，但神策数据的逻辑是 PaaS＋SaaS 平台，针对每个行业会提供一套标准化产品，“不会为客户更改一行代码”，如果客户有其他需求，可以自己在平台的基础上做二次开发。
这样就保证了神策数据一方面按照 SaaS 的模式运行，又解决了规模化的顾虑。
半年前我们报道神策数据的时候，他们团队只有 12 个人，全部为技术人员。现已扩展至 30 多人，增加了销售团队和分析师团队。并且在上海开设办事处，地址恰好在 36 氪氪空间。去年10 个种子客户也增长至 40 多个正式企业客户，以泛电商交易类和访问量大的客户为主，像爱鲜蜂、秒拍等。
此外，神策数据还跟 OneAPM 达成战略合作，OneAPM 解决的是运维监控问题，而神策数据侧重解决运营分析问题，OneAPM 的客户也有分析需求，那么 OneAPM 对接了神策数据的 PaaS 平台，就可以为客户提供数据分析功能。
桑文锋还透露，神策数据下一步会往金融、游戏领域延伸。
来源：36氪，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5046085.html
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