1. 夜场看从0到一的读后感
作者：赵越
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来源：知乎
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硅谷创投教父、PayPal创始人作品。
斯坦福大学改变未来的一堂课。
为世界创造价值的商业哲学。
在科技剧烈改变世界的今天，想要成功，你必须在一切发生之前研究结局。
你必须找到创新的独特方式，让未来不仅仅与众不同，而且更加美好。
从0到1，为自己创造无限的机会与价值！
在传统时代，成功企业的商业模式是一个从1到N的过程，也就是在现有基础上，复制之前的经验，通过竞争不断扩大自己的市场影响力。而在互联网时代，成功的企业却是一个从无到有，即从0到1创造市场的过程。
为什么这本书受到如此关注？
这本书无疑会成为2015年最成功的商业畅销书。不仅仅因为它的作者是硅谷投资界的思想家，成功创办了PayPal，投资了Facebook的彼得.蒂尔。更因为这本书揭示了心怀梦想的创业者所需要知道的哲学层面的思想准备。当你知道了这些哲学思考，你才能明白为什么彼得能够继续成功创办了Founders Fund，投资了Linkedin、SpaceX、Yelp。甚至他投资的Palantir软件公司帮助美国政府对抗恐怖分子（据传是依靠这款软件抓住了本拉登）。另外，彼得的团队成员被称作PayPal黑帮，这里面包括了特斯拉的创始人埃隆马斯克。
什么是从0到1？
每当我面试时，都会问：“在什么重要问题上你与其他人有不同看法？”“我们的教育体制存在弊端”“美国是非凡的”“世界上不存在上帝”这些回答都不好。因为有很多人已经表示赞同了。好的回答应该遵照这样的模式：“大多数人相信X,但事实却是X的对立面。”只有与此刻不同的未来才能被称作未来，如果不同发生在100年后，那未来就在那里。
进步可以呈两种形式：水平进步和垂直进步。水平进步也称广泛进步，就是从1到N。比如全球化和中国的山寨式创新。垂直进步也称深入进步，是从0到1的进步，比如真正的科技创新。用一个词概括水平进步就是全球化，中国是最好的范例。因为中国的理想未来就是现在的美国。垂直进步也可以用一个词来概括，那就是科技。1815到1914年间，科技迅速发展，全球化也快速蔓延。第一次世界大战到1971年基辛格访华，科技发展快，全球化缓慢。1971年开始，全球化加快，科技发展只局限于信息技术领域。
全球化会造成污染和能源危机，如果全世界都用同一种旧方法去创造财富，那就会成为灾难。丢掉科技创新的全球化不会长久。
从网络泡沫的破灭中学到什么？
1998年9月到2000年3月，我们完全沉浸在网络的世界里。这段短命的网络热潮的背景就是一个溃败无序的世界。旧经济无法应对全球化带来的挑战。如果想要未来更好，就一定要找到处处行得通的方法。间接证据显示，互联网新经济是唯一可以前进的道路。2000年3月，我刚完成一轮重要的融资，网络泡沫就破灭了。
遭受硅谷劫难的企业家学到4点经验，直到今天依然信奉：
1、循序渐进。不能沉溺在宏大的愿景中，小幅地循序渐进成长是安全前进的唯一道路；
2、保持精简和灵活性。事先规划死板又不现实，你应该做些尝试，反复实践，把创业当成未知的实验；
3、在改进中竞争。不要贸然创造新市场，在已有的客户群上拓展；
4、专注于产品，而非营销。如果你的产品需要广告或营销人员，就说明你的产品还不够好。
虽然大家普遍信奉这4条，但我认为它们的对立面可能更正确：
1、大胆尝试胜过平庸保守；
2、坏计划也好过没有计划；
3、竞争性市场很难赚到钱；
4、营销和产品同样重要。
2000年的教训也许深刻，但说不定1999年的人们才是最清醒的，他们看到了除了疯狂的尝试新方法之外别无出路。记住，最反主流的行动不是抵制潮流，而是在潮流中不丢弃自己的独立思考。
垄断企业的谎言
美国航空公司每年要创造数千亿美元的价值，但每次飞行航空公司只能从每位乘客身上赚到37美分。而谷歌2012年只创造了500亿美元的价值，却从中获利21%，利润率是航空业的100多倍。原因是航空公司竞争太激烈了，而谷歌是垄断的。
垄断者为了自我保护而撒谎，通常的方法是夸大（并不存在的）竞争。所以谷歌把自己定义为多元科技类公司，只占到了科技类消费品的不到0.24%，但实际上在搜索领域它占有68%的市场。
与此相反，非垄断企业擅长自我安慰，最致命的诱惑是把市场描述的太狭小，比如“我们是整个市场中唯一的泰餐厅”，就好像泰餐厅并不和墨西哥餐厅竞争一样。如果你认为你有了一个独特的配方就可以避免竞争，你的生意不可能持续下去。
当你面临大量竞争，你就没有钱提高员工待遇和研发。垄断企业则不同，谷歌的座右铭“不作恶”，说明他们即使严守道德，也不会影响公司的发展。
别听到垄断就害怕，觉得消费者要受到欺压了。那是在静态的世界中，资源有限，手段单一。在动态世界中，富有创意的垄断者创造出更多地选择，它们是使社会更美好的推动力。经济学家痴迷于竞争是因为他们的想法来自物理学家，把个人和企业都看做可互换的原子，而不是独特的创造者。静态对企业来讲意味着死亡。
要摆脱竞争意识
竞争意味着大家都没有利润，产品没有实质差异，而且还要挣扎求生。但为什么人们相信竞争才是健康状态呢？答案是：竞争不只是一种经济概念，而是一种观念。从教育中来，扭曲了我们的思想。我们都循规蹈矩地去和别人竞争，但我最大的收获来自于竞争法院的书记员失败，才走上了创业的道路。
竞争使我们过分重视过去的机会，一味重复过去的模式。也会使人产生幻觉去抓住一些并不存在的“机会”。竞争还会让人分心，受情绪控制去做一些不理智的事情。
我的经验是当你不能打败对手时可以选择联合。1999年末，PayPal和http://X.com陷入了全面竞争，我们当时关注的不是客观效率而是如何打败它。甚至一个工程师还设计了一枚炸弹。2000年3月，我和埃隆马斯克决定合并，50:50。作为一个整体，我们熬过了网络泡沫。
需要的时候你不仅要战斗，还必须得赢。没有中间选择：要么和风细雨润物无声，要么暴风骤雨速战速决。
垄断企业的特征
垄断企业通常会综合以下几个特点：专利技术、网络效应、规模经济和品牌优势。
一般而言，专利技术在某些方面必须比最接近的替代品好10倍才能拥有真正的垄断优势。要做出10倍改进，最明确的方法就是创造全新的事物。PayPal让支付好了10倍以上，亚马逊的书至少是其它书店的10倍。（樊登读书会让会员的阅读量提升10倍）ipad比之前的平板电脑好用10倍。
网络效应使一项产品随着越来越多的人使用变得更加有用。矛盾的是，享有网络效应的企业必须从非常小的市场做起。Facebook最初的使用者只是哈佛一个班的学生。PayPal的第一批用户只有24个人，都是我们的员工。
垄断企业越大越强，边际成本趋近于零。
品牌的背后是实力，没有科技公司可以只靠品牌发展。苹果在超级触屏材料、触屏界面上都有复杂的专利技术，生产规模大到可以主导原料的价格。之后才是无处不在的广告和粉丝。
如何打造垄断企业
要实现上面讲的垄断特征，要做到以下几点：
1、占领小市场。在一个小市场里占主导地位比在大市场里要容易得多。当paypal把目光锁定在eBay的数千个超级卖家上时，我们就找对了路子。
2、扩大规模。一旦你成功创造了或是主导了一个利基市场，就要逐步打入稍大些的相关市场。比如亚马逊从图书到音像制品和软件。最后才到跑车和工业品。
3、破坏性创新。“破坏”是指一家公司可以用科技创新低价推出一种低端产品，然后逐步对产品做出改进，最终取代现存公司用旧科技生产的优质产品。但别为了破坏而破坏，如果你认为自己是对抗黑暗势力的起义者，就很容易过分专注于道路上的障碍。如果你真想创造新的事物，就去创造。事实上，如果可以将你的公司归结为已有公司的敌对者，那你的公司就不是创新的，也不会成为一个垄断企业。PayPal给了visa更多的商业机会，整个产业得到了正面的回馈。如果你准备扩张到相邻市场，不要破坏，要尽可能地躲开竞争。
成功不是靠运气
如果成功来源于运气，那么像乔布斯、埃隆马斯克这样的连续创业成功者就不存在了。艾默生说：浅薄的人才会相信运气和境遇……强者只相信因果。根据对未来的确定性和乐观程度人可以分为四种：
对未来不明确的悲观主义：比如现在的欧洲。
对未来明确的悲观主义：比如现在的中国，中国人太喜欢提前做好准备了。从中国的角度看，经济增长还不够快。其他国家都害怕中国将要统治世界，而中国是唯一一个认为自己不会统治世界的国家。富有的中国人在财产转移，贫穷一些的则能省则省。
对未来明确的乐观主义：1950-1970年的美国。大量大胆的计划被重视和实施，不断地尝试改变世界。
对未来不明确的乐观主义：1982年以后的美国。金融取代建筑成为主导，不去制定具体计划，却都想在未来获利。银行家和律师盛行。
当今的世界的主流思想就是对未来不明确却很乐观。不明确的金融、不明确的政治、不明确的哲学、不明确的人生。在近几十年中生物技术一直符合“倒摩尔定律”：自1950年起，每10亿美元研发的新药数量每九年就会减半。
没有计划的进步就叫做“演化”。依靠演化来尝试成功的企业是不靠谱的，所以，长期规划仍是最重要的。乔布斯对苹果的设计绝不是产品，而是整个生态结构。雅虎出价10亿美元收购Facebook时，扎克伯格在会议上说“好了，伙计们，这个会议只是走个程序，10分钟也不用，我们显然不会卖掉Facebook。马克清楚他能够领导公司开创出怎样的未来，而雅虎不清楚。
初创企业是你可以明确掌握尽最大努力的机会，因为你不是一张被概率决定命运的彩票。
重新认识幂次法则
我们所在的世界不是正常的世界，而是处在幂次法则之下。风险投资就是为了找到可以指数级增长的公司。对于大多数企业来说永远都不会。撒网式投资然后祈祷的方法通常会全盘皆输，因为风险投资的回报并不遵循正态分布，而是遵循幂次法则：一小部分公司完胜其他所有公司。成功基金的最佳投资所获得的回报要等于或超过其他所有投资对象的总和。
所以风险投资家总结了两个规则：
1，只投资给获利可达整个投资基金总值的有潜力公司。
2，因为第一条太严苛，所以不需要其他规则。不管何时，如果你不关注事业本质，而是关注其是否适合多元化避险策略的财务问题，那么投资就像是在买彩票。一旦你认为自己在抽奖，就已经做好了亏损的心理准备。
幂次法则不仅对投资者重要，对每个人都重要，因为每个人都是投资者。创业者最大的投资是花时间成立新公司；每个人选择一份工作也是一项投资，因为你相信自己选择的工作在今后的几十年里会变得很有价值。我们都听过“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的投资建议，但是人生对于创业者和任何人来说都不能“多元化”。你应该把全部注意力放在你擅长的事情长，而且在这之前要先仔细想想未来这件事情是否会变得很有价值。
懂得幂次法则的人在创业时会更谨慎，因为现在创业的人太多了。你拥有一家倒闭公司100%的股权不如拥有谷歌0.01%的股权，所以加入一个好的团队也是不错的投资。如果已经创业了，要知道幂次法则在各处都有用。一个机会，一种分销模式，一个小市场都可能会起到决定性作用。
要始终相信秘密的存在
不相信秘密的存在导致经济学家盲目相信市场的有效性，也会导致公司的创新停滞不前。不探索是发现不了秘密的。几乎无人能够想象仅靠联系出行的人和愿意载人的司机就能创立价值10亿美元的公司。（Lyft和Uber）这样想想，可以创造的新公司得有多少啊？！
秘密分两种：自然的秘密和人的秘密。探索秘密的最佳处所就是无人关注的地方。大多数人只以学校教授给他们的方式思考，而学校本身的目标就在于传授常规知识。那些没有被标准化和制度化的领域都是值得研究的。
当你找到了秘密，不要闷在心里，也不要见谁都说。成立一家公司恰到好处。所有成功的企业都是基于鲜为人知的秘密创立的。好企业是改变世界的密谋者。当你与人分享秘密时，听众就成为了你的谋士。
有些事起步时就要做好
首先至关重要的决定是：和谁一起做？有些一拍即合的合伙就像在拉斯维加斯的老虎机前遇到的婚姻一样糟糕。技术能力和才华固然重要，但创始人之间的了解程度和默契程度也同样重要。最好有深厚的交情，否则就是碰运气。
分清楚所有权、经营权和控制权。董事会越小越好，董事们容易沟通，并进行有效监督。除非你上市了，否则董事会不要超过5个人。
尽量雇佣全职员工。某些岗位可以兼职，但重要岗位一定要全职。
现金奖励不如股权奖励。愿意拿股权奖励的人才是对公司未来有信心的人。股票报酬才能让员工全力以赴。
只要公司创新，创业就还没结束，一旦创新停止，创业就结束了。你甚至可以使创业无限延伸下去。
打造帮派文化
初创公司是肩负统一使命的一个团队，企业文化的好坏取决于内涵而不是公司福利或者涂鸦墙。我创建的第一个团队在硅谷以“Paypal黑帮”著称，大家一直互相帮助，开办、投资成功的技术公司。埃隆马斯克创立了太空探索技术公司和特斯拉汽车公司；霍夫曼创立了linkedin，陈士骏和赫尔利、卡里姆共创了YouTube……
时间是最宝贵的资产，将时间浪费在不能长久合作的人身上得不偿失。从一开始我就让员工紧密团结，而不是出于事务关系待在一起。他们要是真正喜欢团队合作的人、有才华，更重要的是，要由衷的喜欢和我们共事。要招聘认同公司使命的人，并且愿意和已有的这些人共事。不要打福利待遇之战。冲着免费洗衣而来的人不会是合格成员的。
要给大家统一的文化衫和卫衣，上面有公司logo，这让大家看起来与众不同。每名员工只专注一件事情，这样可以避免不必要的竞争和推诿，也让大家更有成就感。
有时被外人成为邪教或者黑帮，也不是件坏事。
要重视推广和销售
事实上，硅谷的人们常常高估了科技与工程工作的难度，因为这些领域的挑战显而易见。而销售人员在背后要付出很多才能使销售看起来容易。
如果你的平均销售额在七位数以上，一两年才达成一笔交易，这就是复杂销售。比如太空探索公司。这种销售中CEO最重要。
平均交易额1万到10万美元的销售叫做人员销售。这需要招聘和培训大量专业销售人员。
如果产品的核心功能可以鼓励用户邀请其他朋友成为用户，那么这个产品才能进行病毒式营销。每次只要有人与朋友分享，就自然而然地邀请更多的人加入。在PayPal我们最初的用户基础是24个人。YouTube上人们看到一个有趣的小猫，会在几秒内发送给朋友。
销售策略并不是越多越好，同样有幂次法则在起作用。只要有一条有效的销售途径，你就能成功。
需要推销的不仅仅是你的产品，还有你的公司。要把公司推荐给媒体和投资人，以及员工。
人和机器的关系
很多人担心机器会在未来取代人，甚至统治人。事实上，计算机是辅助人类的工具，而非替代物。与之相反，全球化才意味着替代。因为全球任何角落的人都需要食物、能源和奢侈品。而机器并不需要，它们只要一点点电。而且机器和人可以互补，谷歌的超级计算机扫描了1000万张缩略图之后才能够将识别出猫的准确率达到75%，这是4岁小孩就能轻而易举做到的事。人和计算机合作所得到的成果远高于与人交易得到的成果。人们传说我们的软件帮助美国政府抓到了本拉登，细节我无可奉告。但反恐方面的应用就是人和机器配合的结果。
最后的话
我们当下的任务是找到创新的独特方式，使得未来不仅仅与众不同，而且更加美好，即从0到1。最重要的第一步是独立思考。只有重新认识世界，如同古人第一眼看见这个世界一样新奇，我们才能重构世界，守护未来。
2. 做为一个投资者，哪种公司不能投
徐小平：五年天使投资后的自我解剖，要看创始人的3大“创始要素” | 天使说
作者 | 李非凡
收集 | 雷克萨（New_Done）
来源 | 钛媒体（taimeiti）
3. 快速成为亿万富翁的秘诀
戈尔斯集团创始人阿莱克?戈尔斯
这场疫情让人们更加关注交通运输业的未来，专家们相信电动汽车将主导全球汽车市场。乔?拜登（JoeBiden）在美国总统大选中获胜，以及中国最近宣布继续提振该行业的计划，也提高了人们的预期。而与此同时，一些公司尚未公布利润，一些市场观察人士质疑这是否存在泡沫。
蒂尔说，如果一些新上市的靠SPAC支持的公司达不到预期，就会出现“泡沫”的风险，尤其是电动汽车领域。
他说：“但我一直在想，也许这次电影会有另一种结局——至少从总体上来说，技术确实会发挥作用。有些会失败，有些不会，但总的来说，21世纪的变革将会奏效。”
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
4. 以大数据时代为题写一篇年终总结
可参考下文
9个关键字 写写大数据行业2015年年终总结
2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商 Cloudera、DataStax 以及 DataGravity 等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop 供应商 Hortonworks 与数据分析公司 New Relic 甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。
我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊 2015 年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。
战略：国家政策
今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：
2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;
2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。
挑战：BI(商业智能)
2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以 QlikView、Tableau和 SpotView 为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的 IBM Cognos、SAP Business Objects 等以 IT 为中心的 BI 分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。
崛起：深度学习/机器学习
人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近 AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook 开源深度学习工具“Torch”、PayPal 使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司 Perceptio ……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。
共存：Spark/Hadoop
Spark 近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM 宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与 Spark 相关的项目。
与 Hadoop 相比，Spark 具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择 Hadoop 做大数据平台，而 Spark 是运行于 Hadoop 顶层的内存处理方案。Hadoop 最大的用户(包括 eBay 和雅虎)都在 Hadoop 集群中运行着 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 将 Spark 列为他们 Hadoop 发行的一部分。Spark 对于 Hadoop 来说不是挑战和取代相反，Hadoop 是 Spark 成长发展的基础。
火爆：DBaaS
随着 Oracle 12c R2 的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了 DBaaS (数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c 多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。
据分析机构 Gartner 预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS 能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
5. INC424上市了吗
2021年4月14日，Coinbase Global, Inc.（以下简称“Coinbase”），成功在美国纳斯达克直接上市(DPO)，股票代码为“ COIN”。
此次Coinbase采取直接挂牌的方式进行上市。直接上市指只需简单登记股票，即可自由交易。意味着公司一般不会新发行股份来融资，即老股东将通过转售一部分股份来实现交易。直接上市可以不用聘请承销商，没有询价、定价和分配环节，也没有限售期，公司可以直接挂牌上市交易老股。在传统IPO过程中，对于原始股东和内部员工通常会设置180天的禁售期，DPO则没有这个限制。在Coinbase直接上市之前，Spotify、Slack、Asana和Palantir等，都采用“直接上市”模式，在纽交所上市。
6. 纳斯达克将允许公司直接上市，这是一种什么操作
据悉，纳斯达克已向美国监管机构申请修改规则：允许公司通过直接上市的方式筹集资金，以替代首次公开发行(IPO)。
而根据纽约证交所6月份的提议，上市公司的股票的开盘价必须在提议的价格区间内。
据IPOScoop数据显示，截至8月21日，除特殊目的的并购公司 (SPAC)外，今年迄今美国共有109宗IPO。据媒体对IPOScoop数据的计算，这些股票在上市首日的平均涨幅为35.7%。
包括Benchmark的Bill Gurley在内的风险资本投资者都对IPO的形式提出了批评，称IPO允许银行以折价的方式向客户出售股票，其客户在股票开始交易时便可以获得巨额的收益。
7. 华尔街资本大佬查麦斯为散户发声，这幕后有什么目的
在查麦斯唇枪舌剑CNBC主持人的背后，或许并不仅仅是为了散户发声，更像是利于言语引导舆论为自己赢得人设。查麦斯年生于斯里兰卡，毕业后进入蒙特利尔银行利时证券公司做衍生品交易员。2005年加入Facebook，作为主管移动和增长的副总裁。从Facebook辞职后拿到特斯拉的Peter Thiel和领英的Reid Hoffman的投资，创立名为“Social Capital”的基金，转型成为风险投资家。作为Social Capital创始人，查麦斯主要投资于科技创业公司。查麦斯在创办Social Capital之前，他投资了Bumptop、Playdom、Palantir和Pure Storage等公司。目前，Social Capital在其投资组合中拥有约74家公司，包括Slack、Survey Monkey和Hustle。
“生于”华尔街的查麦斯对于华尔街资本家的一切资本运作早已心如明镜，选择在此时作为散户代表去揭露华尔街的“丑陋”似乎与其本人风投的身份相冲突。但在这样一个散户“暴揍”华尔街机构的风口上，他通过循循善诱的言语引导散户，代表散户发声，这无疑将给其带来“路人缘”，也为其后面的竞选之路做铺垫。
8. IT时代 看大数据潜力如何
IT时代：看大数据潜力如何
大数据不仅仅是一个营销词汇，在这篇干货满满的文章里，作者用数据告诉我们，究竟什么是大数据，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。
接触大数据，了解这个行业已经有两年多了，每天都在阅读大量的关于大数据的文献资料和技术文章。如果你要问我什么是大数据？以前可能我会和你说，大数据是一种思维，一种技术，标志的是大数据的4V特点：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据带来的是一种变革，打破了原有的随机分析(抽样调查)方法，采用所有全量的数据来进行分析，分析的数据更加复杂，有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，分析结构更加注重相关性而不是因果。
可是，普通人和大众用户他们听得懂吗？现在我会举例子告诉你。
比如说，采野蘑菇/野山参这样的事情，野蘑菇和野山参的分布地点都是随机的，经验告诉我，它们会分布在哪片山林，但是我们不知道具体位置，得一个一个的找。大数据可以解决这个难题。
我们可以把山林用数据可视化表现出来，然后让采野蘑菇的人根据自己的实战经验标出蘑菇分布的地点，并且把这些地点数据常年积累起来。然后结合野蘑菇的习性，收集每片山林的降雨量、灌木丛分布数据、土壤数据、温度数据以及山林里采蘑菇的人流量数据等等，来准确的预测出野蘑菇的分布地点。
这就是大数据力量。
一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。
同样的思路，森林防火防贼、环境保护、旅游景点客流预测等等，都可以引入大数据思维。大数据同时也可以为我们工作、学习和生活中一些重大决策作为依据。
今天主要说的是大数据领域的创业思考，大数据只有和生活、学习、工作以及商业等场景结合才能产生价值。推动技术发展的从来都不是技术本身，而是消费者(用户)的需求。用户不需要知道也没兴趣知道你处理大数据是用Hadoop还是Spark、原理是什么、架构是什么，用户最关心的是大数据到底怎么用，用了能为自己带来什么好处。
今天我们将从“外部大环境”、“行业内部环境”、“创业风险”和“大数据创业机会和方向”四个点来阐述主题，聪明的朋友也许已经知道了，我们的思路就是大数据领域创业的SWOT分析。
大数据市场现状(外部环境)
根据贵阳大数据交易所5月28日发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示：2014年中国大数据市场规模达到767亿元，同比增长27.83%。预计到2020年，中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元。
一、大数据市场规模巨大
首先，中国大数据市场环比增长率较大。根据易观智库7月30号发布的中国大数据应用行业的报告显示，2015-2018年中国大数据市场营销规模达到258.6亿人民币。环比增长率为37.2%。
其次，大数据在全球范围内的市场规模同样巨大，根据IDC发布最新研究结果，预测到2018年全球大数据技术和服务市场的2018年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415亿美元，是整个IT市场增幅的6倍。
无论是从国内还全球的市场规模和增长率来看，我们都可以得出这样一个结论，无论你是什么样的公司，或者说你未来创业要做什么样的服务，大数据都是兵家必争之地。大数据本身就是一种无形的资产，如果你的公司还没有部署大数据，那么在未来的市场上会失去核心竞争力。就好比你走在中关村创业大街上，你能收到的100份融资BP里，可能有99份都是APP和O2O项目，但99家里90%以上会重视大数据。
二、政策好，政府支持力度大
根据gov.cn 9月6日消息，国务院公开发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，纲要里明确的说明，中国将在2018年会建成政府的大数据平台。相比之下，我们敬爱的习大大和李克强总理也经常为大数据站台，为中国的大数据发展点赞。看政府对大数据的重视，你抬头看看前两天的北京的蓝天，就会对政府有信心了。政府真正要干一件事，执行力大的超出你的预期。
据我们的观察，大数据领域的创业环境只会越来越好。目前，很多一线城市乃至二三线城市的科技园区，都出台了相关的扶持大数据产业的政策。如果你真的想在这个行业创业，可选择扶持力度大、人才较多的城市作为大本营，当然了，北京肯定是首选。
三、资本关注热
上图是我们对大数据垂直领域2015年资本投资事件的不完全统计。其实你仔细来看图会发现，大数据行业的资本关注热度是远远高于其他行业的。这个可以从投资金额可以看出来。今年上半年O2O项目非常热，也是投资重点关注的行业，但是投资的资本里，普遍都是人民币几百万和几千万这样的量级。而大数据行业的投资，更多的资本量级都是上亿的，而且资本多源于顶级投资机构。
大数据行业现状(内部环境)
“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”
TED的创始人Dan Ariely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。
现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈
1、尚未出现垄断性行业巨头
前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市，但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中，还没有一家在美股、港股和深交所上市。
这是一个机会。创业你做电子商务也好，做游戏也好，都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额，但是大数据行业不一样，大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。
2、现有大数据企业扎推北京
根据数据堂统计的数据来看，新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。
3、大数据在生活、商业渗透性较弱
笔者做大数据两年了，天天都听到或看到大数据的各种消息，但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。
4、没有直接的变现模式
互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。
有人曾经把大数据比作石油，可是，目前的情况看来，大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样，大家都知道手机游戏是未来的一个趋势，可是没有iPhone等智能移动设备的出现，手机游戏的市场份额就非常小，用户体量也很有限。
现状二、大数据行业人才紧缺
根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，因为已开了大数据专业的高等院校，第一批大数据人才还为毕业；已有的人才里，复合型的人才较少，都是术有专攻。
全球的大数据人才情况也不容乐观，据Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统；到2015年，圈球大数据人才需求将达到440万人；调查结果表明，全球64%的企业已经开始向大数据项目注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。
大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。
现状三、数据量增长超快
这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和39ZB。
49亿物联网设备：咨询公司Gartner预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。
250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。
39ZB数据存储量：在2014年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，到2020年时，当年的新增数据量将会达到15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6年的年复合增长率达到了84%。
预测到2020年，平均每个中国人每年产生的数据约为4.1GB。
现状四：行业目前存在问题
1、炒作过剩，实际落地产品较少；很多产品都是打擦边球；把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。
2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从网络指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%；另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。
3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。
4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会，人人都在说大数据，可是问到你的业务如何赚钱的时候，很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。
5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂，需要你懂这个那个会这个那个才能使用，大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民，无论是2B也好，2C也好，你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具，里面有功能按钮，而不是一堆代码，最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。
大数据行业创业的风险预警
一、大数据的创业门槛
1、人才成本较高；在美国，在R、NoSQL和MapRece方面需求的专业人才薪水达到了每年约11万5千美元，在中国，大数据人才一将难求，创业公司不容易招大数据技术人才，即使招到，人才方面支出也较高。包括高薪、期权和股票等等；
2、存储硬件成本高；考虑到数据归属和安全性。大数据公司一般不会数据存在云上。自建机房比云存储成本高很多倍。
3、项目启动资金高；不是30-50十万就可以玩起来的，比移动互联网APP创业项目启动资金要求高。
4、用户少、获取成本高。这一点的门槛主要是群众基础差带来的。
没有明确的商业变现模式，这是目前大数据创业的最大门槛。拼数据，你拼不过阿里网络腾讯，拼钱，还是算了……
二、数据安全问题
据Verizon发布的《2015年数据泄露调查报告》显示，79790个安全事件中已有2122个确认的数据泄露。值得关注的是在2015年的报告中新增了一个统计模型，用以帮助企业评估到底每笔数据泄露，要损失多少钱。如果泄露1000条记录时，有95%的可能会损失5.2万-8.7万。泄露1千万数据记录的花费介于210万到520万之间，但最多可能到7390万。
让我们来回顾一下近年来数据泄漏的事件：2014年5月，800万小米用户数据或被泄露；2014年12月，12306大量用户信息遭泄露；2015年4月，超30省市曝管理漏洞数千万社保用户信息或泄露；2015年5月，携程网全面瘫痪疑似数据库物理删除；2015年6月，美国人事管理局(OPM)被指出大量工作人员信息泄露；2015年8月，婚外情网站AshleyMadison数据遭泄露……
对于大数据新创企业来说，数据的安全性就是“命”，如何保命事关生存。大数据的安全性，是部署大数据架构和大数据创业最大的挑战之一！
三、大数据隐私
关于大数据隐私，在美国有隐私法案，而且美国与欧盟之间还签署了安全港、隐私声明等等。而在中国，目前的立法是非常模糊的，属于灰色地带。手机号码被恶意第三方收集了，然后给用户发了很多垃圾短信，或者我的姓名，我的电话，我的邮箱，他们收集我的信息是不是合法的，目前这一点在在立法上都不清晰。不知道未来国家会不会出台相关的法律法规来规范这个领域？大数据隐私目前具有不确定因素，也是创业存在的风险之一。
说完了风险，下面我们可以来说说大数据行业的创业方向和机会。
大数据行业创业机会与方向
一、资本层面关注点
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。
投资人告诉笔者，对于一个大数据项目，他们最看重的是团队。那怎么看团队呢？一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高，投资人看项目的时候，首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下，投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。
还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面，投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业，或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面，投资者会看你的客户(用户)体量和数据源。你的客户群体有多大？你手里有哪些具体业务上的数据？这些数据如何产生价值，应用到你的客户身上？解决好这3个问题就成功了一半。
大数据项目变现方向，投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值，而且有持续的创收能力。
解决好以上几个问题，新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。
二、大数据垂直领域热门的投资方向
第一个是Hadoop商业化，简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的，但是在具体业务场景中，还缺乏很多功能，那么Hadoop商业化就是去完善这些功能，使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop商业化的公司是星环科技。
第二个是SQLonHadoop，用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等，这个主要是基于大数据技术方向的，比如说WibiData，它提供了对Hadoop的封装，连接前端应用到Hadoop基础设施。
第三个是NoSQL数据库，非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB和Datastax。目前，创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元，而在中国，基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务，名字叫做青云QingCloudMongoDB。
第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中，也有很多大数据企业在做可视化服务，比如说国云数据的大数据魔镜。
第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析，帮助这些行业提升数据分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。
三、大数据行业现有的商业模式
谈到商业模式，肯定就要说到2B还2C的问题。
2B是目前大数据行业主要的商业模式，将大数据变为一种服务，服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里，星图数据，Hortonworks，Cloudera，星环科技、Talkingdata都是2B的商业模式。从他们的运营状况，不难看出，2B的商业模式，要么是做解决方案(类似外包)，要么就是做工具。
预计未来所有的互联网企业也好，传统企业也好，都会在企业内部成立大数据部门，那么到那个时候，解决方案的市场份额还会多么？不肯到也不否定。对于一家企业来说，大数据就是自己的资产，相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测，解决方案只是目前大数据行业的权宜之计，未来企业会用自己的人才管理自己的大数据，用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。
2C方面，在整理这份内容的时候，我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、网络指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品，更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。
说了这么多，你肯定会问我了，那么腾讯、网络和阿里巴巴这样的企业，他们的大数据又是什么样的模式呢？在笔者看来，BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式，我们可以简称为复合型的商业模式，因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。
总结一下，现有的商业模式里，哪个最好？笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式，形成了一个商业闭环。
用一句话来说就是：你收集用户的数据，分析出报告，然后给到的对应的企业，对应的企业根据数据反馈，从而开发或制造出更好的产品，让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中，大数据是贯穿始终的。
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