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大玩家论文参考文献：
为什么还没出现一家很大的2B公司
到现在为止,没有一家新型的2B公司发展得很大或增长很快,都还在摸索.在中国,什么类型的新型软件公司或产品形态才是最适合的?在投资过程中,我有几个思考：
第一,2B领域的很多产品还没解决易用性问题.一个2B公司若想成功,首先需要跨越的是产品这个坎.大部分企业不希望把改造自身扣到软件的模子里,去适应软件,而是希望软件可以为我所用,且用得很舒服.
中國是一个写作化的软件社会,最好用的软件也是写作化的.但如果这样做就变成外包生意了,没有公司想成为一家外包公司.这就存在产品和用户需求之间的鸿沟,这也是国内没有出现一家很大的2B公司的重要原因之一.
第二,再好的产品,如果没有好的市场和销售能力来结合,也没办法实现商业价值.有一些团队,产品技术能力很强,但在市场和销售端存在短板,商业化能力较弱.
第三,美中产业互联网发展的差异问题.美国传统软件市场极度发达,在此基础上做新型软件,不仅用户接受度高,也避免很多传统软件本身存在的问题.在中国却没有这样的基础,相当多的企业没有完成IT信息化的过程,是一个直接向上跳跃的过程.相应地对软件的价值认同也很不一样,我们能看到,在国内2B领域的企业这几年做得很累.
但是我们相信,随着市场上的竞争越来越激烈、成本越来越高,企业会越来越需要高效的管理工具,这个市场最终会起来.
技术的四个趋势
从商业模式来看,企业服务不能算新的东西,现在大家在说的企业服务,大多是指由新技术驱动的服务——新技术驱动是核心的能力和关键因素.
新技术驱动的这一波公司,有一些趋势：
一、技术的开源开放.技术的开源开放是主流趋势.无论云计算、大数据、AI,底层技术都是开源、开放的.云计算的底层是开源的,最后谁都可以建云；大数据的底层是Hadoop,也是开源的.
这会产生两个结果：第一,独占性技术不会变成武器,完全基于独占性技术,以此作为核心优势的公司会越来越少.第二,如何去掌握和应用好这项技术,会真正成为大家需要去做的事情,从而成为竞争优势.同时,开源也会让创新性公司花更低的成本应用这项技术,为他们提供更多的助力.
有一些开源,是大公司在主导的,谷歌就是一个很典型的例子.把技术开源出去,让大家在我的生态里面玩.虽然从表面上看它还没把商业考量放进去,但背后一定是有商业目的的.作为引领生态的公司,它也有足够的机会和能力去做商业化.
我认为,会有一批做开源的好公司出来,但很难出现IOE（指IBM、Oracle 、EMC）那么大的2B公司.这是因为,一方面,国内的互联网巨头BAT本身有足够的技术能力,他们会直接去使用开源技术,甚至会把自己的技术开源出去,但不大会去购买基于开源技术的产品和服务；而另一方面,小公司因为资金有限,也不会买单.所以最终的用户更多会是一些传统公司——它们对新技术有需求,同时技术能力有限,需要企业级的产品.
二、IT云化的趋势.我从2010年左右开始关注云,当时美国的IT云发展趋势很好,值得中国借鉴.但因为SaaS（软件即服务）的发展规律是不完全一样的,也不能完全借鉴.
中国目前已经实现了第一步,就是底层的云化,IT云化,已经得到了市场的验证.下一步就是应用层的云化,即软件层的云化,软件云化最主要的模式就是SaaS.
我们也一直在判断和思考,SaaS云化是否会在中国获得成功,是不是未来的方向.做投资还是需要对于未来有自己的一个预判,去指导方向.即使定了主题,还是要随着时间的发展、技术的更新,去做更进一步的预判.我们还是相信SaaS的前景的.
三、安全问题无处不在.以前,对于安全的需求也存在,出现了一些传统的安全公司,但是基本上每一家都是守着自己的那一小方土地.
而现在,在宏观政策层面,政府对网络信息安全的重视,对安全行业的发展起到了极大的助推作用.在技术层面,IT云化改变了IT的底层结构,所有的数据变成互相流动的.随着数据更加规范、开放,安全日益变成了一个核心诉求.
更大诉求在泛安全层面,比如和摄像头或者物联网相关的安全问题等.安全包括很多细分领域,例如物联网安全、终端安全、数据安全、移动安全等,市场细分,技术门槛高.
四、以数据为中心.随着技术的开源开放,未来技术会变成底层赋能的东西,不同的技术解决不同维度和层次的数据问题,因此,最核心的还是数据.
随着互联网和移动互联网的发展,我们的社会正在全面数字化,数据从广度和深度都以前所未有的速度增长,如何挖掘数据的价值和应用为关键.我们认为,真正的趋势是场景化+Data,也就是说,在不同的场景里能把数据价值发掘出来,并很好地应用到商业领域里.
大数据技术是围绕数据的使用和挖掘最重要的技术,从商业演进来看,国内大数据的发展分为三个阶段：
第一阶段是技术公司阶段,也就是基于开源的大数据技术,最主要是Hadoop,进行产品化,提供大数据的产品或平台,帮助用户把数据存下来,提供基础的查询和分析能力.
第二阶段把大数据应用在政府、行业里,去做大数据分析或大数据展示,比如城市的交通状况展示就是大数据可视化展示的一个典型例子.
第三阶段大数据技术变成了一种底层能力,有很明确的应用场景,通过数据的治理、分析和挖掘,在不同业务场景下真正去帮助用户去解决实际问题,像反欺诈、个性化推荐、精准营销等.
第一、第二阶段是狭义的大数据,现在整个市场逐渐在往第三阶段发展.今日头条等一些优秀公司,从成立初期就开始向第三阶段发展.首先能够有效果的肯定也是一些头部的互联网公司.
过去,在产品卖出去后,无法进行任何反馈和进一步的行为,进入数字化时代后,可以把原来离散的、不可监测的行为全部通过数据串起来的,通过各种场景化把价值挖掘出来.
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