1. 夜場看從0到一的讀後感
作者：趙越
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矽谷創投教父、PayPal創始人作品。
斯坦福大學改變未來的一堂課。
為世界創造價值的商業哲學。
在科技劇烈改變世界的今天，想要成功，你必須在一切發生之前研究結局。
你必須找到創新的獨特方式，讓未來不僅僅與眾不同，而且更加美好。
從0到1，為自己創造無限的機會與價值！
在傳統時代，成功企業的商業模式是一個從1到N的過程，也就是在現有基礎上，復制之前的經驗，通過競爭不斷擴大自己的市場影響力。而在互聯網時代，成功的企業卻是一個從無到有，即從0到1創造市場的過程。
為什麼這本書受到如此關注？
這本書無疑會成為2015年最成功的商業暢銷書。不僅僅因為它的作者是矽谷投資界的思想家，成功創辦了PayPal，投資了Facebook的彼得.蒂爾。更因為這本書揭示了心懷夢想的創業者所需要知道的哲學層面的思想准備。當你知道了這些哲學思考，你才能明白為什麼彼得能夠繼續成功創辦了Founders Fund，投資了Linkedin、SpaceX、Yelp。甚至他投資的Palantir軟體公司幫助美國政府對抗恐怖分子（據傳是依靠這款軟體抓住了本拉登）。另外，彼得的團隊成員被稱作PayPal黑幫，這裡麵包括了特斯拉的創始人埃隆馬斯克。
什麼是從0到1？
每當我面試時，都會問：「在什麼重要問題上你與其他人有不同看法？」「我們的教育體制存在弊端」「美國是非凡的」「世界上不存在上帝」這些回答都不好。因為有很多人已經表示贊同了。好的回答應該遵照這樣的模式：「大多數人相信X,但事實卻是X的對立面。」只有與此刻不同的未來才能被稱作未來，如果不同發生在100年後，那未來就在那裡。
進步可以呈兩種形式：水平進步和垂直進步。水平進步也稱廣泛進步，就是從1到N。比如全球化和中國的山寨式創新。垂直進步也稱深入進步，是從0到1的進步，比如真正的科技創新。用一個詞概括水平進步就是全球化，中國是最好的範例。因為中國的理想未來就是現在的美國。垂直進步也可以用一個詞來概括，那就是科技。1815到1914年間，科技迅速發展，全球化也快速蔓延。第一次世界大戰到1971年基辛格訪華，科技發展快，全球化緩慢。1971年開始，全球化加快，科技發展只局限於信息技術領域。
全球化會造成污染和能源危機，如果全世界都用同一種舊方法去創造財富，那就會成為災難。丟掉科技創新的全球化不會長久。
從網路泡沫的破滅中學到什麼？
1998年9月到2000年3月，我們完全沉浸在網路的世界裡。這段短命的網路熱潮的背景就是一個潰敗無序的世界。舊經濟無法應對全球化帶來的挑戰。如果想要未來更好，就一定要找到處處行得通的方法。間接證據顯示，互聯網新經濟是唯一可以前進的道路。2000年3月，我剛完成一輪重要的融資，網路泡沫就破滅了。
遭受矽谷劫難的企業家學到4點經驗，直到今天依然信奉：
1、循序漸進。不能沉溺在宏大的願景中，小幅地循序漸進成長是安全前進的唯一道路；
2、保持精簡和靈活性。事先規劃死板又不現實，你應該做些嘗試，反復實踐，把創業當成未知的實驗；
3、在改進中競爭。不要貿然創造新市場，在已有的客戶群上拓展；
4、專注於產品，而非營銷。如果你的產品需要廣告或營銷人員，就說明你的產品還不夠好。
雖然大家普遍信奉這4條，但我認為它們的對立面可能更正確：
1、大膽嘗試勝過平庸保守；
2、壞計劃也好過沒有計劃；
3、競爭性市場很難賺到錢；
4、營銷和產品同樣重要。
2000年的教訓也許深刻，但說不定1999年的人們才是最清醒的，他們看到了除了瘋狂的嘗試新方法之外別無出路。記住，最反主流的行動不是抵制潮流，而是在潮流中不丟棄自己的獨立思考。
壟斷企業的謊言
美國航空公司每年要創造數千億美元的價值，但每次飛行航空公司只能從每位乘客身上賺到37美分。而谷歌2012年只創造了500億美元的價值，卻從中獲利21%，利潤率是航空業的100多倍。原因是航空公司競爭太激烈了，而谷歌是壟斷的。
壟斷者為了自我保護而撒謊，通常的方法是誇大（並不存在的）競爭。所以谷歌把自己定義為多元科技類公司，只佔到了科技類消費品的不到0.24%，但實際上在搜索領域它佔有68%的市場。
與此相反，非壟斷企業擅長自我安慰，最致命的誘惑是把市場描述的太狹小，比如「我們是整個市場中唯一的泰餐廳」，就好像泰餐廳並不和墨西哥餐廳競爭一樣。如果你認為你有了一個獨特的配方就可以避免競爭，你的生意不可能持續下去。
當你面臨大量競爭，你就沒有錢提高員工待遇和研發。壟斷企業則不同，谷歌的座右銘「不作惡」，說明他們即使嚴守道德，也不會影響公司的發展。
別聽到壟斷就害怕，覺得消費者要受到欺壓了。那是在靜態的世界中，資源有限，手段單一。在動態世界中，富有創意的壟斷者創造出更多地選擇，它們是使社會更美好的推動力。經濟學家痴迷於競爭是因為他們的想法來自物理學家，把個人和企業都看做可互換的原子，而不是獨特的創造者。靜態對企業來講意味著死亡。
要擺脫競爭意識
競爭意味著大家都沒有利潤，產品沒有實質差異，而且還要掙扎求生。但為什麼人們相信競爭才是健康狀態呢？答案是：競爭不只是一種經濟概念，而是一種觀念。從教育中來，扭曲了我們的思想。我們都循規蹈矩地去和別人競爭，但我最大的收獲來自於競爭法院的書記員失敗，才走上了創業的道路。
競爭使我們過分重視過去的機會，一味重復過去的模式。也會使人產生幻覺去抓住一些並不存在的「機會」。競爭還會讓人分心，受情緒控制去做一些不理智的事情。
我的經驗是當你不能打敗對手時可以選擇聯合。1999年末，PayPal和http://X.com陷入了全面競爭，我們當時關注的不是客觀效率而是如何打敗它。甚至一個工程師還設計了一枚炸彈。2000年3月，我和埃隆馬斯克決定合並，50:50。作為一個整體，我們熬過了網路泡沫。
需要的時候你不僅要戰斗，還必須得贏。沒有中間選擇：要麼和風細雨潤物無聲，要麼暴風驟雨速戰速決。
壟斷企業的特徵
壟斷企業通常會綜合以下幾個特點：專利技術、網路效應、規模經濟和品牌優勢。
一般而言，專利技術在某些方面必須比最接近的替代品好10倍才能擁有真正的壟斷優勢。要做出10倍改進，最明確的方法就是創造全新的事物。PayPal讓支付好了10倍以上，亞馬遜的書至少是其它書店的10倍。（樊登讀書會讓會員的閱讀量提升10倍）ipad比之前的平板電腦好用10倍。
網路效應使一項產品隨著越來越多的人使用變得更加有用。矛盾的是，享有網路效應的企業必須從非常小的市場做起。Facebook最初的使用者只是哈佛一個班的學生。PayPal的第一批用戶只有24個人，都是我們的員工。
壟斷企業越大越強，邊際成本趨近於零。
品牌的背後是實力，沒有科技公司可以只靠品牌發展。蘋果在超級觸屏材料、觸屏界面上都有復雜的專利技術，生產規模大到可以主導原料的價格。之後才是無處不在的廣告和粉絲。
如何打造壟斷企業
要實現上面講的壟斷特徵，要做到以下幾點：
1、佔領小市場。在一個小市場里佔主導地位比在大市場里要容易得多。當paypal把目光鎖定在eBay的數千個超級賣家上時，我們就找對了路子。
2、擴大規模。一旦你成功創造了或是主導了一個利基市場，就要逐步打入稍大些的相關市場。比如亞馬遜從圖書到音像製品和軟體。最後才到跑車和工業品。
3、破壞性創新。「破壞」是指一家公司可以用科技創新低價推出一種低端產品，然後逐步對產品做出改進，最終取代現存公司用舊科技生產的優質產品。但別為了破壞而破壞，如果你認為自己是對抗黑暗勢力的起義者，就很容易過分專注於道路上的障礙。如果你真想創造新的事物，就去創造。事實上，如果可以將你的公司歸結為已有公司的敵對者，那你的公司就不是創新的，也不會成為一個壟斷企業。PayPal給了visa更多的商業機會，整個產業得到了正面的回饋。如果你准備擴張到相鄰市場，不要破壞，要盡可能地躲開競爭。
成功不是靠運氣
如果成功來源於運氣，那麼像喬布斯、埃隆馬斯克這樣的連續創業成功者就不存在了。艾默生說：淺薄的人才會相信運氣和境遇……強者只相信因果。根據對未來的確定性和樂觀程度人可以分為四種：
對未來不明確的悲觀主義：比如現在的歐洲。
對未來明確的悲觀主義：比如現在的中國，中國人太喜歡提前做好准備了。從中國的角度看，經濟增長還不夠快。其他國家都害怕中國將要統治世界，而中國是唯一一個認為自己不會統治世界的國家。富有的中國人在財產轉移，貧窮一些的則能省則省。
對未來明確的樂觀主義：1950-1970年的美國。大量大膽的計劃被重視和實施，不斷地嘗試改變世界。
對未來不明確的樂觀主義：1982年以後的美國。金融取代建築成為主導，不去制定具體計劃，卻都想在未來獲利。銀行家和律師盛行。
當今的世界的主流思想就是對未來不明確卻很樂觀。不明確的金融、不明確的政治、不明確的哲學、不明確的人生。在近幾十年中生物技術一直符合「倒摩爾定律」：自1950年起，每10億美元研發的新葯數量每九年就會減半。
沒有計劃的進步就叫做「演化」。依靠演化來嘗試成功的企業是不靠譜的，所以，長期規劃仍是最重要的。喬布斯對蘋果的設計絕不是產品，而是整個生態結構。雅虎出價10億美元收購Facebook時，扎克伯格在會議上說「好了，伙計們，這個會議只是走個程序，10分鍾也不用，我們顯然不會賣掉Facebook。馬克清楚他能夠領導公司開創出怎樣的未來，而雅虎不清楚。
初創企業是你可以明確掌握盡最大努力的機會，因為你不是一張被概率決定命運的彩票。
重新認識冪次法則
我們所在的世界不是正常的世界，而是處在冪次法則之下。風險投資就是為了找到可以指數級增長的公司。對於大多數企業來說永遠都不會。撒網式投資然後祈禱的方法通常會全盤皆輸，因為風險投資的回報並不遵循正態分布，而是遵循冪次法則：一小部分公司完勝其他所有公司。成功基金的最佳投資所獲得的回報要等於或超過其他所有投資對象的總和。
所以風險投資家總結了兩個規則：
1，只投資給獲利可達整個投資基金總值的有潛力公司。
2，因為第一條太嚴苛，所以不需要其他規則。不管何時，如果你不關注事業本質，而是關注其是否適合多元化避險策略的財務問題，那麼投資就像是在買彩票。一旦你認為自己在抽獎，就已經做好了虧損的心理准備。
冪次法則不僅對投資者重要，對每個人都重要，因為每個人都是投資者。創業者最大的投資是花時間成立新公司；每個人選擇一份工作也是一項投資，因為你相信自己選擇的工作在今後的幾十年裡會變得很有價值。我們都聽過「不要把雞蛋放在一個籃子里」的投資建議，但是人生對於創業者和任何人來說都不能「多元化」。你應該把全部注意力放在你擅長的事情長，而且在這之前要先仔細想想未來這件事情是否會變得很有價值。
懂得冪次法則的人在創業時會更謹慎，因為現在創業的人太多了。你擁有一家倒閉公司100%的股權不如擁有谷歌0.01%的股權，所以加入一個好的團隊也是不錯的投資。如果已經創業了，要知道冪次法則在各處都有用。一個機會，一種分銷模式，一個小市場都可能會起到決定性作用。
要始終相信秘密的存在
不相信秘密的存在導致經濟學家盲目相信市場的有效性，也會導致公司的創新停滯不前。不探索是發現不了秘密的。幾乎無人能夠想像僅靠聯系出行的人和願意載人的司機就能創立價值10億美元的公司。（Lyft和Uber）這樣想想，可以創造的新公司得有多少啊？！
秘密分兩種：自然的秘密和人的秘密。探索秘密的最佳處所就是無人關注的地方。大多數人只以學校教授給他們的方式思考，而學校本身的目標就在於傳授常規知識。那些沒有被標准化和制度化的領域都是值得研究的。
當你找到了秘密，不要悶在心裡，也不要見誰都說。成立一家公司恰到好處。所有成功的企業都是基於鮮為人知的秘密創立的。好企業是改變世界的密謀者。當你與人分享秘密時，聽眾就成為了你的謀士。
有些事起步時就要做好
首先至關重要的決定是：和誰一起做？有些一拍即合的合夥就像在拉斯維加斯的老虎機前遇到的婚姻一樣糟糕。技術能力和才華固然重要，但創始人之間的了解程度和默契程度也同樣重要。最好有深厚的交情，否則就是碰運氣。
分清楚所有權、經營權和控制權。董事會越小越好，董事們容易溝通，並進行有效監督。除非你上市了，否則董事會不要超過5個人。
盡量僱傭全職員工。某些崗位可以兼職，但重要崗位一定要全職。
現金獎勵不如股權獎勵。願意拿股權獎勵的人才是對公司未來有信心的人。股票報酬才能讓員工全力以赴。
只要公司創新，創業就還沒結束，一旦創新停止，創業就結束了。你甚至可以使創業無限延伸下去。
打造幫派文化
初創公司是肩負統一使命的一個團隊，企業文化的好壞取決於內涵而不是公司福利或者塗鴉牆。我創建的第一個團隊在矽谷以「Paypal黑幫」著稱，大家一直互相幫助，開辦、投資成功的技術公司。埃隆馬斯克創立了太空探索技術公司和特斯拉汽車公司；霍夫曼創立了linkedin，陳士駿和赫爾利、卡里姆共創了YouTube……
時間是最寶貴的資產，將時間浪費在不能長久合作的人身上得不償失。從一開始我就讓員工緊密團結，而不是出於事務關系待在一起。他們要是真正喜歡團隊合作的人、有才華，更重要的是，要由衷的喜歡和我們共事。要招聘認同公司使命的人，並且願意和已有的這些人共事。不要打福利待遇之戰。沖著免費洗衣而來的人不會是合格成員的。
要給大家統一的文化衫和衛衣，上面有公司logo，這讓大家看起來與眾不同。每名員工只專注一件事情，這樣可以避免不必要的競爭和推諉，也讓大家更有成就感。
有時被外人成為邪教或者黑幫，也不是件壞事。
要重視推廣和銷售
事實上，矽谷的人們常常高估了科技與工程工作的難度，因為這些領域的挑戰顯而易見。而銷售人員在背後要付出很多才能使銷售看起來容易。
如果你的平均銷售額在七位數以上，一兩年才達成一筆交易，這就是復雜銷售。比如太空探索公司。這種銷售中CEO最重要。
平均交易額1萬到10萬美元的銷售叫做人員銷售。這需要招聘和培訓大量專業銷售人員。
如果產品的核心功能可以鼓勵用戶邀請其他朋友成為用戶，那麼這個產品才能進行病毒式營銷。每次只要有人與朋友分享，就自然而然地邀請更多的人加入。在PayPal我們最初的用戶基礎是24個人。YouTube上人們看到一個有趣的小貓，會在幾秒內發送給朋友。
銷售策略並不是越多越好，同樣有冪次法則在起作用。只要有一條有效的銷售途徑，你就能成功。
需要推銷的不僅僅是你的產品，還有你的公司。要把公司推薦給媒體和投資人，以及員工。
人和機器的關系
很多人擔心機器會在未來取代人，甚至統治人。事實上，計算機是輔助人類的工具，而非替代物。與之相反，全球化才意味著替代。因為全球任何角落的人都需要食物、能源和奢侈品。而機器並不需要，它們只要一點點電。而且機器和人可以互補，谷歌的超級計算機掃描了1000萬張縮略圖之後才能夠將識別出貓的准確率達到75%，這是4歲小孩就能輕而易舉做到的事。人和計算機合作所得到的成果遠高於與人交易得到的成果。人們傳說我們的軟體幫助美國政府抓到了本拉登，細節我無可奉告。但反恐方面的應用就是人和機器配合的結果。
最後的話
我們當下的任務是找到創新的獨特方式，使得未來不僅僅與眾不同，而且更加美好，即從0到1。最重要的第一步是獨立思考。只有重新認識世界，如同古人第一眼看見這個世界一樣新奇，我們才能重構世界，守護未來。
2. 做為一個投資者，哪種公司不能投
徐小平：五年天使投資後的自我解剖，要看創始人的3大「創始要素」 | 天使說
作者 | 李非凡
收集 | 雷克薩（New_Done）
來源 | 鈦媒體（taimeiti）
3. 快速成為億萬富翁的秘訣
戈爾斯集團創始人阿萊克?戈爾斯
這場疫情讓人們更加關注交通運輸業的未來，專家們相信電動汽車將主導全球汽車市場。喬?拜登（JoeBiden）在美國總統大選中獲勝，以及中國最近宣布繼續提振該行業的計劃，也提高了人們的預期。而與此同時，一些公司尚未公布利潤，一些市場觀察人士質疑這是否存在泡沫。
蒂爾說，如果一些新上市的靠SPAC支持的公司達不到預期，就會出現「泡沫」的風險，尤其是電動汽車領域。
他說：「但我一直在想，也許這次電影會有另一種結局——至少從總體上來說，技術確實會發揮作用。有些會失敗，有些不會，但總的來說，21世紀的變革將會奏效。」
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
4. 以大數據時代為題寫一篇年終總結
可參考下文
9個關鍵字 寫寫大數據行業2015年年終總結
2015年，大數據市場的發展迅猛，放眼國際，總體市場規模持續增加，隨著人工智慧、物聯網的發展，幾乎所有人將目光瞄準了「數據」產生的價值。行業廠商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大數據公司已經投入大量資金研發相關技術，Hadoop 供應商 Hortonworks 與數據分析公司 New Relic 甚至已經上市。而國內，國家也將大數據納入國策。
我們邀請數夢工場的專家妹子和你來聊聊 2015 年大數據行業九大關鍵詞，管窺這一年行業內的發展。
戰略：國家政策
今年中國政府對於大數據發展不斷發文並推進，這標志著大數據已被國家政府納入創新戰略層面，成為國家戰略計劃的核心任務之一：
2015年9月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，大力促進中國數據技術的發展，數據將被作為戰略性資源加以重視;
2015年10月26日，在國家「十三五」規劃中具體提到實施國家大數據戰略。
挑戰：BI(商業智能)
2015年對於商業智能(BI)分析市場來說，正由傳統的商業智能分析快速進入到敏捷型商業智能時代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 為代表的敏捷商業智能產品正在挑戰傳統的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 為中心的 BI 分析平台。敏捷商業智能產品也正在進一步細化功能以達到更敏捷、更方便、適用范圍更廣的目的。
崛起：深度學習/機器學習
人工智慧如今已變得異常火熱，作為機器學習中最接近 AI(人工智慧)的一個領域，深度學習在2015年不再高高在上，很多創新企業已經將其實用化：Facebook 開源深度學習工具「Torch」、PayPal 使用深度學習監測並對抗詐騙、亞馬遜啟動機器學習平台、蘋果收購機器學習公司 Perceptio ……同時在國內，網路、阿里，科大訊飛也在迅速布局和發展深度學習領域的技術。
共存：Spark/Hadoop
Spark 近幾年來越來越受人關注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超過3500名研究和開發人員在全球十餘個實驗室開展與 Spark 相關的項目。
與 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的優勢，但是它本身沒有一個分布式存儲系統，因此越來越多的企業選擇 Hadoop 做大數據平台，而 Spark 是運行於 Hadoop 頂層的內存處理方案。Hadoop 最大的用戶(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中運行著 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 將 Spark 列為他們 Hadoop 發行的一部分。Spark 對於 Hadoop 來說不是挑戰和取代相反，Hadoop 是 Spark 成長發展的基礎。
火爆：DBaaS
隨著 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租戶架構開啟了 DBaaS (資料庫即服務Database-as-a-Service)新時代，新的資料庫讓企業可以在單一實體機器中部署多個資料庫。在2015年，除了趨勢火爆，12c 多租戶也在運營商、電信等行業投入生產應用。
據分析機構 Gartner 預測，2012年至2016年公有資料庫雲的年復合增長率將高達86%，而到2019年資料庫雲市場規模將達到140億美元。與傳統資料庫相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可擴展性等雲計算特有的優點。
5. INC424上市了嗎
2021年4月14日，Coinbase Global, Inc.（以下簡稱「Coinbase」），成功在美國納斯達克直接上市(DPO)，股票代碼為「 COIN」。
此次Coinbase採取直接掛牌的方式進行上市。直接上市指只需簡單登記股票，即可自由交易。意味著公司一般不會新發行股份來融資，即老股東將通過轉售一部分股份來實現交易。直接上市可以不用聘請承銷商，沒有詢價、定價和分配環節，也沒有限售期，公司可以直接掛牌上市交易老股。在傳統IPO過程中，對於原始股東和內部員工通常會設置180天的禁售期，DPO則沒有這個限制。在Coinbase直接上市之前，Spotify、Slack、Asana和Palantir等，都採用「直接上市」模式，在紐交所上市。
6. 納斯達克將允許公司直接上市，這是一種什麼操作
據悉，納斯達克已向美國監管機構申請修改規則：允許公司通過直接上市的方式籌集資金，以替代首次公開發行(IPO)。
而根據紐約證交所6月份的提議，上市公司的股票的開盤價必須在提議的價格區間內。
據IPOScoop數據顯示，截至8月21日，除特殊目的的並購公司 (SPAC)外，今年迄今美國共有109宗IPO。據媒體對IPOScoop數據的計算，這些股票在上市首日的平均漲幅為35.7%。
包括Benchmark的Bill Gurley在內的風險資本投資者都對IPO的形式提出了批評，稱IPO允許銀行以折價的方式向客戶出售股票，其客戶在股票開始交易時便可以獲得巨額的收益。
7. 華爾街資本大佬查麥斯為散戶發聲，這幕後有什麼目的
在查麥斯唇槍舌劍CNBC主持人的背後，或許並不僅僅是為了散戶發聲，更像是利於言語引導輿論為自己贏得人設。查麥斯年生於斯里蘭卡，畢業後進入蒙特利爾銀行利時證券公司做衍生品交易員。2005年加入Facebook，作為主管移動和增長的副總裁。從Facebook辭職後拿到特斯拉的Peter Thiel和領英的Reid Hoffman的投資，創立名為“Social Capital”的基金，轉型成為風險投資家。作為Social Capital創始人，查麥斯主要投資於科技創業公司。查麥斯在創辦Social Capital之前，他投資了Bumptop、Playdom、Palantir和Pure Storage等公司。目前，Social Capital在其投資組合中擁有約74家公司，包括Slack、Survey Monkey和Hustle。
“生於”華爾街的查麥斯對於華爾街資本家的一切資本運作早已心如明鏡，選擇在此時作為散戶代表去揭露華爾街的“醜陋”似乎與其本人風投的身份相沖突。但在這樣一個散戶“暴揍”華爾街機構的風口上，他通過循循善誘的言語引導散戶，代表散戶發聲，這無疑將給其帶來“路人緣”，也為其後面的競選之路做鋪墊。
8. IT時代 看大數據潛力如何
IT時代：看大數據潛力如何
大數據不僅僅是一個營銷詞彙，在這篇干貨滿滿的文章里，作者用數據告訴我們，究竟什麼是大數據，大數據行業的創業機會如何，未來的創業方向又有哪些。
接觸大數據，了解這個行業已經有兩年多了，每天都在閱讀大量的關於大數據的文獻資料和技術文章。如果你要問我什麼是大數據？以前可能我會和你說，大數據是一種思維，一種技術，標志的是大數據的4V特點：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。大數據帶來的是一種變革，打破了原有的隨機分析(抽樣調查)方法，採用所有全量的數據來進行分析，分析的數據更加復雜，有結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，分析結構更加註重相關性而不是因果。
可是，普通人和大眾用戶他們聽得懂嗎？現在我會舉例子告訴你。
比如說，采野蘑菇/野山參這樣的事情，野蘑菇和野山參的分布地點都是隨機的，經驗告訴我，它們會分布在哪片山林，但是我們不知道具體位置，得一個一個的找。大數據可以解決這個難題。
我們可以把山林用數據可視化表現出來，然後讓采野蘑菇的人根據自己的實戰經驗標出蘑菇分布的地點，並且把這些地點數據常年積累起來。然後結合野蘑菇的習性，收集每片山林的降雨量、灌木叢分布數據、土壤數據、溫度數據以及山林里采蘑菇的人流量數據等等，來准確的預測出野蘑菇的分布地點。
這就是大數據力量。
一言以蔽之，大數據最直接的意義就是讓「隨機性」的事情變得可提前預測，從而提高效率和行動價值。
同樣的思路，森林防火防賊、環境保護、旅遊景點客流預測等等，都可以引入大數據思維。大數據同時也可以為我們工作、學習和生活中一些重大決策作為依據。
今天主要說的是大數據領域的創業思考，大數據只有和生活、學習、工作以及商業等場景結合才能產生價值。推動技術發展的從來都不是技術本身，而是消費者(用戶)的需求。用戶不需要知道也沒興趣知道你處理大數據是用Hadoop還是Spark、原理是什麼、架構是什麼，用戶最關心的是大數據到底怎麼用，用了能為自己帶來什麼好處。
今天我們將從「外部大環境」、「行業內部環境」、「創業風險」和「大數據創業機會和方向」四個點來闡述主題，聰明的朋友也許已經知道了，我們的思路就是大數據領域創業的SWOT分析。
大數據市場現狀(外部環境)
根據貴陽大數據交易所5月28日發布的《2015年中國大數據交易白皮書》顯示：2014年中國大數據市場規模達到767億元，同比增長27.83%。預計到2020年，中國大數據產業市場規模將達到8228.81億元。
一、大數據市場規模巨大
首先，中國大數據市場環比增長率較大。根據易觀智庫7月30號發布的中國大數據應用行業的報告顯示，2015-2018年中國大數據市場營銷規模達到258.6億人民幣。環比增長率為37.2%。
其次，大數據在全球范圍內的市場規模同樣巨大，根據IDC發布最新研究結果，預測到2018年全球大數據技術和服務市場的2018年的復合年增長率將達到26.4%，規模達到415億美元，是整個IT市場增幅的6倍。
無論是從國內還全球的市場規模和增長率來看，我們都可以得出這樣一個結論，無論你是什麼樣的公司，或者說你未來創業要做什麼樣的服務，大數據都是兵家必爭之地。大數據本身就是一種無形的資產，如果你的公司還沒有部署大數據，那麼在未來的市場上會失去核心競爭力。就好比你走在中關村創業大街上，你能收到的100份融資BP里，可能有99份都是APP和O2O項目，但99家裡90%以上會重視大數據。
二、政策好，政府支持力度大
根據gov.cn 9月6日消息，國務院公開發布《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》，綱要里明確的說明，中國將在2018年會建成政府的大數據平台。相比之下，我們敬愛的習大大和李克強總理也經常為大數據站台，為中國的大數據發展點贊。看政府對大數據的重視，你抬頭看看前兩天的北京的藍天，就會對政府有信心了。政府真正要干一件事，執行力大的超出你的預期。
據我們的觀察，大數據領域的創業環境只會越來越好。目前，很多一線城市乃至二三線城市的科技園區，都出台了相關的扶持大數據產業的政策。如果你真的想在這個行業創業，可選擇扶持力度大、人才較多的城市作為大本營，當然了，北京肯定是首選。
三、資本關注熱
上圖是我們對大數據垂直領域2015年資本投資事件的不完全統計。其實你仔細來看圖會發現，大數據行業的資本關注熱度是遠遠高於其他行業的。這個可以從投資金額可以看出來。今年上半年O2O項目非常熱，也是投資重點關注的行業，但是投資的資本里，普遍都是人民幣幾百萬和幾千萬這樣的量級。而大數據行業的投資，更多的資本量級都是上億的，而且資本多源於頂級投資機構。
大數據行業現狀(內部環境)
「大數據就像十幾歲少年眼中的性行為，每個人都在談論它，但沒人真正知道怎麼做。每個人都以為除了自己之外的每個人都在使用它，所以每個人都裝作自己很了解它。」
TED的創始人Dan Ariely是這樣調侃大數據的。雖然是句玩笑話，但也確實說出了大數據的行業現狀。
現狀一、市場尚未飽和，競爭並不激烈
1、尚未出現壟斷性行業巨頭
前面我們分析了大數據整個大環境的狀況，我們知道大數據行業市場潛力巨大，未來的增長率將達37%左右。但是在中國，目前尚未出現一家如Palantir、FICO這樣的壟斷性質的大數據企業。也許百分點和Talkingdata都在布局上市，但是距離掛牌還有一段時間和距離。新創的大數據企業中，還沒有一家在美股、港股和深交所上市。
這是一個機會。創業你做電子商務也好，做游戲也好，都有好幾家有錢有用戶的巨頭公司和你爭搶市場份額，但是大數據行業不一樣，大數據行業沒有那麼大的競爭壓力，而且真正的戰爭尚未開始。
2、現有大數據企業扎推北京
根據數據堂統計的數據來看，新創的大數據企業中，57%的公司都在北京，上海佔了15%的份額。大數據需要和實際的業務場景結合才能產生價值，工業、農業、製造、交通和能源等傳統行業仍然擁有巨大的潛力，北上廣深和二三線城市的大數據力量還沒有完全被挖掘出來，這同樣也是一個優勢。
3、大數據在生活、商業滲透性較弱
筆者做大數據兩年了，天天都聽到或看到大數據的各種消息，但是生活並沒有因為大數據的到來變得更智能一些。它沒有讓大齡光棍女青年更快更精準的找到結婚對象，也沒用讓隔壁老王炒股賺到更多的錢，更沒有讓北京的交通不再擁堵……大數據有用是不假，但是和生活場景結合得還是較弱。並沒有看到可以稱之為「變革」的現象。
4、沒有直接的變現模式
互聯網上最賺錢的兩大行業分別是電子商務和網路游戲，這兩個行業的變現模式都是非常清晰和直接的，但是大數據的變現模式需要繞一個彎子，需要和實際業務場景結合起來才能產生價值，不直接的路定然不好走。
有人曾經把大數據比作石油，可是，目前的情況看來，大數據行業還需要像發動機一樣可以將數據轉化成動力的載體。一如2010年以前一樣，大家都知道手機游戲是未來的一個趨勢，可是沒有iPhone等智能移動設備的出現，手機游戲的市場份額就非常小，用戶體量也很有限。
現狀二、大數據行業人才緊缺
根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。2015年-2016年是大數據人才最為匱乏的兩年，因為已開了大數據專業的高等院校，第一批大數據人才還為畢業；已有的人才里，復合型的人才較少，都是術有專攻。
全球的大數據人才情況也不容樂觀，據Gartner預測，到2016年，25%的全球大型企業將部署大數據分析系統；到2015年，圈球大數據人才需求將達到440萬人；調查結果表明，全球64%的企業已經開始向大數據項目注資，或者打算在2015年6月之前將計劃付諸實踐。
大數據創業，人才就是核心，所有的公司都在搶大數據人才，創業公司想要招到相應的大數據人才非常困難。
現狀三、數據量增長超快
這里和大家分享三個數字。49億、250億和39ZB。
49億物聯網設備：咨詢公司Gartner預測今明兩年互聯物品的漲幅將達30%。分析師在指出，截止到2015年，全球物聯網設備數量將從38億飆升至49億。
250億智能裝置感測器：分析師預測，感測器的普及將大大加速智能設備的開發、生產進度。到2020年，將會有大約250億部智能裝置出現在全球市場。
39ZB數據存儲量：在2014年年底，國內網路上集中存儲的數據已經達到1ZB，到2020年時，當年的新增數據量將會達到15.45ZB，整體的網路上數據存儲量將會達到39ZB，未來6年的年復合增長率達到了84%。
預測到2020年，平均每個中國人每年產生的數據約為4.1GB。
現狀四：行業目前存在問題
1、炒作過剩，實際落地產品較少；很多產品都是打擦邊球；把大數據玩壞了。現在你和大家說大數據，很多人都認為你在騙人。行業想要持續穩定的發展，企業必須有自律。
2、群眾基礎差，關注的人群多為三高人才，高學歷高收入和高技術。從網路指數可以看出，關注大數據的人群中，53%比例的人群年齡分布為30-39歲，而20-29歲人群占的比例為28%；另外，關注大數據的男女比例里，男性佔到了80%以上。這樣的數字直接告訴我們的問題就是，「大數據」的話題傳播性其實並不好。預計超過90%的大眾用戶不知道大數據是個什麼東西。
3、大數據只解決了部分2B的問題，2C產品較少。現在大家都覺得大數據的方向就是2B，我們不這么認為。打個比方說，你做2B的產品，每家企業平均給你200萬，新創大數據企業你撐死了一年做上20家企業，那麼營收預計在4000萬左右。但是如果你做2C的大數據產品，一個用戶給你200塊，當你做到20萬付費用戶的時候，你的營收就會超過4000萬。為什麼呢，因為用戶的數據本身就是錢。從深遠的角度來說，未來的創業，你必須學會討好大眾，服務好90後，這才是種子用戶。
4、懂技術的人不懂業務，懂業務的人不懂商業。這一點不想做詳細的說明，打擊面太廣了。筆者參加了眾多大數據行業內的峰會大會小會，人人都在說大數據，可是問到你的業務如何賺錢的時候，很多人都是三緘其口。純技術是無法賺錢的，必須和實際的業務結合起來產生商業價值，才能獲益。
5、市面上存在的大數據工具上手門檻較高。又一個槽點出來了。前面也說了，任何的新技術，都是需求推動其發展。需求來自用戶。任何的新技術，只有擁抱大眾用戶才能得到更好的發展，接地氣非常重要。現有的大數據處理工具非常復雜，需要你懂這個那個會這個那個才能使用，大眾根本接觸不到。現有的大數據工具也不夠親民，無論是2B也好，2C也好，你需要給別人的是一個簡單動動手就能用的工具，裡面有功能按鈕，而不是一堆代碼，最起碼應該滿足目前Office工作人員使用。上手門檻較高意味著很大一部分用戶被你擋在了門外。將大數據處理工具產品化勢在必行。
大數據行業創業的風險預警
一、大數據的創業門檻
1、人才成本較高；在美國，在R、NoSQL和MapRece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，大數據人才一將難求，創業公司不容易招大數據技術人才，即使招到，人才方面支出也較高。包括高薪、期權和股票等等；
2、存儲硬體成本高；考慮到數據歸屬和安全性。大數據公司一般不會數據存在雲上。自建機房比雲存儲成本高很多倍。
3、項目啟動資金高；不是30-50十萬就可以玩起來的，比移動互聯網APP創業項目啟動資金要求高。
4、用戶少、獲取成本高。這一點的門檻主要是群眾基礎差帶來的。
沒有明確的商業變現模式，這是目前大數據創業的最大門檻。拼數據，你拼不過阿里網路騰訊，拼錢，還是算了……
二、數據安全問題
據Verizon發布的《2015年數據泄露調查報告》顯示，79790個安全事件中已有2122個確認的數據泄露。值得關注的是在2015年的報告中新增了一個統計模型，用以幫助企業評估到底每筆數據泄露，要損失多少錢。如果泄露1000條記錄時，有95%的可能會損失5.2萬-8.7萬。泄露1千萬數據記錄的花費介於210萬到520萬之間，但最多可能到7390萬。
讓我們來回顧一下近年來數據泄漏的事件：2014年5月，800萬小米用戶數據或被泄露；2014年12月，12306大量用戶信息遭泄露；2015年4月，超30省市曝管理漏洞數千萬社保用戶信息或泄露；2015年5月，攜程網全面癱瘓疑似資料庫物理刪除；2015年6月，美國人事管理局(OPM)被指出大量工作人員信息泄露；2015年8月，婚外情網站AshleyMadison數據遭泄露……
對於大數據新創企業來說，數據的安全性就是「命」，如何保命事關生存。大數據的安全性，是部署大數據架構和大數據創業最大的挑戰之一！
三、大數據隱私
關於大數據隱私，在美國有隱私法案，而且美國與歐盟之間還簽署了安全港、隱私聲明等等。而在中國，目前的立法是非常模糊的，屬於灰色地帶。手機號碼被惡意第三方收集了，然後給用戶發了很多垃圾簡訊，或者我的姓名，我的電話，我的郵箱，他們收集我的信息是不是合法的，目前這一點在在立法上都不清晰。不知道未來國家會不會出台相關的法律法規來規范這個領域？大數據隱私目前具有不確定因素，也是創業存在的風險之一。
說完了風險，下面我們可以來說說大數據行業的創業方向和機會。
大數據行業創業機會與方向
一、資本層面關注點
對於大數據項目，投資人到底看什麼？在寫這篇文章之前，我們與多家投行的投資人曾經做過訪談，下面是我們根據訪談內容整理出來的內容。
大數據沒有直截了當的變現模式，那麼一個新創大數據企業想要獲得成功，拿什麼去拼？當然是人才。這也是投資人最關注的東西。
投資人告訴筆者，對於一個大數據項目，他們最看重的是團隊。那怎麼看團隊呢？一般從團隊技術能力、背景、過往項目經驗和創始人四個方面來看。大數據對技術的要求非常高，投資人看項目的時候，首先看的就是創始人的技術能力。一般情況下，投資者會更加青睞擁有技術背景的創始人和他的項目。
還有就是看項目的商業模式和變現能力。看項目方面，投資人會去看你的項目對應的國外成熟企業，或者說你的項目對應的競爭者是誰。由競爭者經營的情況來預估你在其領域的市場份額和變現能力。商業模式方面，投資者會看你的客戶(用戶)體量和數據源。你的客戶群體有多大？你手裡有哪些具體業務上的數據？這些數據如何產生價值，應用到你的客戶身上？解決好這3個問題就成功了一半。
大數據項目變現方向，投資人關注的是你的項目是否能夠快速直接的產生價值，而且有持續的創收能力。
解決好以上幾個問題，新創大數據公司想要拿到融資就非常容易了。
二、大數據垂直領域熱門的投資方向
第一個是Hadoop商業化，簡單來說就是做Hadoop的收費版本。Hadoop本來是開源的，但是在具體業務場景中，還缺乏很多功能，那麼Hadoop商業化就是去完善這些功能，使其更好的應用於企業的業務場景。Hadoop商業化最典型的公司就是Hadoop的三駕馬車，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已經在納斯達克上市。中國相應的做Hadoop商業化的公司是星環科技。
第二個是SQLonHadoop，用大白話來說就是基於應用場景下的數據框架。比如說大數據架構里的查詢引擎、存儲引擎、計算模型等等，這個主要是基於大數據技術方向的，比如說WibiData，它提供了對Hadoop的封裝，連接前端應用到Hadoop基礎設施。
第三個是NoSQL資料庫，非關系型資料庫和雲資料庫服務。典型的國外企業有MongoDB和Datastax。目前，創業公司MongoDB的估值已超過16億美元，而在中國，基礎雲服務商青雲QingCloud已經推出了基於MongoDB的集群服務，名字叫做青雲QingCloudMongoDB。
第四個是分析和可視化。對應的國外企業有Tableau、Datameer。國內新創的大數據企業中，也有很多大數據企業在做可視化服務，比如說國雲數據的大數據魔鏡。
第五個是行業大數據應用。為社交媒體、廣告公司、企業客戶、電子商務等行業客戶提供數據分析，幫助這些行業提升數據分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等創業公司。
三、大數據行業現有的商業模式
談到商業模式，肯定就要說到2B還2C的問題。
2B是目前大數據行業主要的商業模式，將大數據變為一種服務，服務的對象是企業或機構。比如現有的大數據企業里，星圖數據，Hortonworks，Cloudera，星環科技、Talkingdata都是2B的商業模式。從他們的運營狀況，不難看出，2B的商業模式，要麼是做解決方案(類似外包)，要麼就是做工具。
預計未來所有的互聯網企業也好，傳統企業也好，都會在企業內部成立大數據部門，那麼到那個時候，解決方案的市場份額還會多麼？不肯到也不否定。對於一家企業來說，大數據就是自己的資產，相信企業更傾向於自己管理自己的內部資產。所以我們大膽的預測，解決方案只是目前大數據行業的權宜之計，未來企業會用自己的人才管理自己的大數據，用自己的人才使用自己的大數據。做工具是目前較為主流的模式。Palantir其實也是做工具。
2C方面，在整理這份內容的時候，我們發現2C的產品非常少。女性經期助手、網路指數這樣勉強算是2C的大數據產品。而大數據2C方面的產品，更多的是傾向於應用。可穿戴設備其實也算是大數據應用產品之一。
說了這么多，你肯定會問我了，那麼騰訊、網路和阿里巴巴這樣的企業，他們的大數據又是什麼樣的模式呢？在筆者看來，BAT企業的大數據商業模式都是2C+2B的模式，我們可以簡稱為復合型的商業模式，因為他們服務的用戶有企業用戶也有個人用戶。
總結一下，現有的商業模式里，哪個最好？筆者個人認為是2B+2C模式。這樣的模式是最健康的模式，形成了一個商業閉環。
用一句話來說就是：你收集用戶的數據，分析出報告，然後給到的對應的企業，對應的企業根據數據反饋，從而開發或製造出更好的產品，讓用戶享受更智能更美好的生活。這整個過程中，大數據是貫穿始終的。
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