小破公司到底要不要搞大数据？
题图 - 增长
本篇的话题如题，讨论“关于小公司要不要涉及大数据的话题”。
其实这个话题的产生，在上一篇《大数据跨界，从这里开始》文末也有稍微的提到过，源自于数据虫巢的私密读者群一个童鞋的疑问，当时的原文如下：
我经常听一些产品这样说，运用大数据的公司PV要达到100W。
这里所说的小公司，我们来稍微定义一下，首先人数嘛怎么也不能超过200百个吧，融资怎么也不能超过C轮吧，这个PV、UV怎么也不能动辄几百上千万吧。
咱们先不讨论这位童鞋的疑问，单说两个词“小公司”和“大数据”，放在一起看起来就感觉有些悖论。
我们再来看一下，近些年来鼓吹的大数据4V特征： 大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)以及价值化(Value)。
我们单把Volume拿出来说道说道，一说到大数据的大量化，动辄什么海量数据，TB、PB的单位已经不够用了，非得上EB不可。
一个Volume已经够小公司完犊子了，PV能否上50W都难说，更不用说什么TB、PB了，还做个毛大数据？
这样看，不管从名词解释上，还是从数据量上看，一小破公司还搞大数据，简直不知道把钱往哪烧了，做个毛大数据。
但是，我却有点不同看法，我感觉小公司做大数据还是蛮有必要性的。
先上一个让你们无法反驳的理由，不过在此之前先上一个问题： 小公司当前最急迫的需求是什么？
有人可能会说是流量，流量上去了才有发展的可能，听起来好像是没错。
有人可能会说是商业模式，商业模式跑通了才能有变现赚钱的机会，好像也是这么回事。
也有人可能会说是业务的进展...
不过我想说的是统统没到点子上，小公司当前最急迫的事情就是： 以良好的估值，顺利拿到下一阶段的融资，愉快的活下去。
那么，融资与大数据有什么关系呢？
关系可大发了，特别是在资本萧条的2016年，以及貌似寒冬依然会继续的2017年。
在 AlphaGo摇身一变Master，连斩50个围棋大师的今天，智能化以及AI的话题已成了风口，风口上只差猪了。
而大数据应该算是人工智能的基础了，所以，人工智能的盛行，必然也会带动大数据的进一步发展。
此外，2016年，也算是国内大数据的政策元年，这个部那个委的，天天上红头文件，搞大数据已经成了一种官方行为，你们民间的小破公司还不跟上？
所以，在资本市场一顿不景气的这两年，大数据的话题已经成为了资本界少有的几个温暖投资点了。
也别不信，认真百度一下，16年资本市场傻逼成这样，依然有N多专门搞大数据的公司愉快的拿到了融资，跟大数据沾点边的很多其他公司也或多或少的活过了寒冬，最起码省着点花，两三年内是饿不死了。
OK，从这个层面去分析，或多或少有点取巧、投机的意思了，但不可否认，这是很残酷的事实。
从资本市场的角度去解说这个事情，算是战略层的考虑吧，那么，我们从实际的优势中也可以拆解一二。
2016年之所以会死这么多公司，很大一个原因就是流量红利的消失，导致砸钱烧流量的路子再也跑不通了，于是在纷纷把钱烧光之后宣告完蛋。
通过数据来解决流量获取的话题，在过去的两年中，我们也许或多或少的都听过“增长黑客”这个词，这其中一方面是策略的执行效果，另一方面也少不了大数据在其中起到的决策作用。
当然，所谓“增长黑客”也许有点悬，听着，但也不能否认有人真的就是成功了，特别是硅谷那边，确实有不少现成的案例存在的。
其次，如何更好的让好不容易进来的流量留下来：
1 数据化运营策略，让你的运营效果更加的符合用户的预期，你的每个决策都是尽可能的正确。
2 提供个性化的服务，提升用户体验。
3 快速迭代产品，并且让你的产品迭代朝着用户预期的方向进行。
你需要收集所有用户的操作行为轨迹，掌握用户所有的动态，知道他喜欢什么，知道他不喜欢什么，投其所好，让他用的更爽，让他不愿离开。
就算是仅仅只有10万UV的应用，你要把所有的行为都收集下来，没有个上百G哪存的下来，你是打算用MySQL来做统计分析吗？还是把这100GB的数据丢进R里头去？
在过去，传统的路子只做业务数据的分析，所以传统的路子在小规模的企业中一点问题都没有。
但是如今，单纯的依靠业务数据分析结果已经不够我们生存下去了，我们需要想尽一切办法提升我们的转化，提升我们的留存。
那么，我们需要收集更多的可能数据，以此来辅助推动相关的决策、服务的效果提升、产品的迭代方向，随随便便一个小企业，都能产生数百G的数据，传统的处理思路，单纯的几百G数据已经很难去做处理，实现想要的业务目的了。
这个时候，你上不上Hadoop，搞不搞大数据？
是的，现在的年代，人肉运营的时代、人海战术的时代，以及拍脑袋决定的时代都已经过去了，效率这东西越来越受到重视，容不得你不玩大数据，你不玩其他人玩就跑你先一步，搞资本的当然喜欢跑在前头的人了。
最后，我们再从技术的角度来说一说小公司要不要做大数据。
我曾经和一个朋友聊过类似的话题，他曾很明确的跟我讨论说：我从来不认为大数据就是意味着上百个集群节点，什么TB、PB级数据，七八个节点一样是可以搞大数据的，大数据是处理数据的一种模式、思维以及方法论。
对此，我深以为然。
上百个节点是大数据，七八个节点的小集群一样是大数据，大数据不能以数据量来划分。
我认为大数据更重要的是一种处理数据，解决问题的思路、模式，并且是有别于传统应用数据的方式，以及思考问题的方式。
不单纯的业务数据，而是方方面面的数据，只要能用即用。
不单纯是规整的数据，只要是数据，我们都可以把他进行处理。
不单纯是自己的数据，可以是外界的数据，只要爬过来就可以了。
不单纯是体现业务结果，可以将数据应用在方方面面，全面的数据化、自动化、智能化。
不再是抽样的数据结果，用的全量的数据呈现结果。
...
所以，一旦说涉及大数据，我们就需要以大数据思维去思考问题，去量化问题，去优化问题，去解决问题。
文·blogchong
关键字：产品经理, 大数据, 业界动态, 创业
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