큰 데이터 창업은 몇 개의 칸을 넘어야 합니까?

2013년 5월 10일

10주년 파티 -마윈 은퇴 강연에서 마윈은 변화의 시대라고 말했다.

PC, 인터넷 모바일 네트워크가 왔다. 아직 모바일 네트워크를 파악하지 못하고 큰 데이터가 왔다.

변화의 시대는 젊은이들의 시대다.

마운이 말하는 것은 관건이다. 그는 큰 데이터를 언급할 뿐만 아니라 인터넷을 PC 시대에서 이동 인터넷 시대로 진화하고 이동 인터넷 시대로 이동 인터넷 시대로 대데이터 시대로 진화했다.

몇 가지 중요한 점이 있다: PC 시대, 전 세계에서 대량의 인터넷 상장 기업을 재생하고, 구글, 아마존, 신랑, 수호, 신동 등이다.

모바일 인터넷 시대, 중국 창업 열풍 풍조, 대량의 모바일 인터넷 (수유 포함) 기업이 미국 상장, 수많은 창업 기적이 탄생했다.

인터넷 모바일 네트워크는 우리의 삶을 편리하게 가져올 뿐만 아니라 창업 열풍을 사상 최고봉으로 밀고 있다.

지금 문제가 와서

시대 창업 열풍은 인터넷 시대보다 더 시끌벅적하지 않았을까? 대데이터 시대는 어떻게 창업할 것인가? 대데이터 창업의 문턱은 또 어떤 것들이 있을까?

첫 번째 질문: 빅데이터 시대, 창업 열풍은 인터넷 시대보다 더 시끌벅적하지 않을까?

내가 알기로는 그렇지 않다.

중관촌 창업거리에서 100부 융자 BP 에 99부는 APPP와 O2O 프로젝트이지만 999개 안에 90% 이상이 큰 데이터를 중시할 수 있다.

그렇다면 데이터시대는 어떻게 창업할까? 큰 데이터의 창업 문턱을 알아보세요.

문지방1: 데이터

데이터베이스 데이터가 없는데 어떻게 놀지?

바이두, 텐센트와 알리바바와 같은 BAT 기업은 그 자체에 대량의 데이터를 쌓았기 때문에, 대부분의 데이터는 ‘답답하고 큰 부자 ’였다.

당연하죠. BAT 기업이 빅데이터를 노는 예를 들면 바이두기 아래'바이두이동 ''바이두정산''바이두정산 ''바이두의 데이터 예측엔진' 등 바이두의 큰 데이터 상품으로, 알리바바바의 경우'알리바바바의 말','보화','보빠','보빠','보빠','보빠','보빠빠','개미신용','개미금복 '등이 큰 데이터 기술을 갖추고 있다.

또한 텐센트 측은 ‘텐센트 광점 ’, ‘텐센트구름 분석 ’과 위신 등도 큰 데이터 기술을 인용했다.

어떻게 놀까?

우선, 당신은 제3자 구매 자료를 통해, 예를 들면, 데이터당은 많은 데이터 매각과 공유가 있습니다.

그 다음에는 파충충충으로 몇 가지 자료를 돌려 저장할 수 있다;

또 기업과 개발자, 역장 등에게 큰 데이터 도구를 이용하여 데이터를 축적할 수 있도록 권한을 준다.

이 분야의 신창업체는 토킹다타, 유맹, 다태이 등을 포함한다.

마지막으로 무료 정부, 기업, 기구 개방 데이터를 사용한다.

예를 들어 고드 데이터를 말하는 API 인터페이스와 웨이보 상업 데이터 API 인터페이스 등이다.

전체적으로 데이터소스를 해결하는 것은 큰 데이터 창업의 필수 문턱이다.

당신이 창업하는 프로젝트가 무엇인지 관건이다.

문지방2: 하드웨어

베이징에서 나는 일찍이 큰 데이터 초창기업을 참관한 적이 있는데, 당시에 그들은 아직 융자를 받지 못했다.

나는 그들의 사무실 구역에 가서 특별히 슬픈 일을 발견했다.

그들의 종업원들은 매우 작은 방에서 사무를 처리하고 있고, 비교적 큰 방 두 개는 큰 데이터 저장 서버에 쓰인다.

큰 데이터의 저장량은 놀라운 것이며, 이 룸과 하드웨어 장치도 새로운 도전을 제기했다.

이 점은 모바일 인터넷과 다르게 APP 를 만들어 컴퓨터로 개발하고 서버는 구름 서버로 사용하면 됩니다.

그러나 큰 데이터는 안 된다. 당신은 자신의 자신의 데이터를 다른 사람의 구름 서버에 저장할 수 없다. 한쪽은 안전 요인이고, 다른 한쪽은 재산권 요인이 있다.

하드웨어도 대데이터 창업의 문턱 중 하나지만, 가장 큰 문턱은 아니다.

참고로 내가 참관했던 그 큰 데이터 신설기업은 현재 백만 달러의 A 륜융자를 완수하고 있으며, 현재 그들의 사무실 구역은 유난히 넓고 별도 데이터를 축하합니다.

문지방3: 인재

나는 큰 데이터 창업의 가장 큰 문턱은 인재라고 생각한다.

APP 를 하는 것과 다르게 큰 데이터 창업은 너 혼자도 몇 사람까지 할 수 없다.

초창기업은 10 -15명 이런 팀으로 먼저 사람을 불러라. 이런 팀은 하도탑 엔지니어, 산법엔지니어, 데이터 건모 엔지니어, 구조사, NoSQL 엔지니어, BI 엔지니어 등을 포함해 모두 기술적 요구가 높고, 임금 요구도 높은 인재다.

큰 데이터 인재가 얼마나 비싸요? 미국에서는 R, NoSQL, MapReduce 에서 수요하는 전문 인력 급여가 매년 약 11만5천달러에 달하고, 중국에서도 싸지 못하고, 연봉이 30만원이 없으면 큰 데이터 인재를 구하기 어렵다.

중국 상업연합회 데이터 분석전문위원회에 따르면 미래의 중국 기초성 데이터 분석 인력 부족은 1400만, BAT 기업의 채용 직위 중 60% 이상이 대데이터 인재를 모집하고 있다.

기술이 매우 큰 데이터 인재, 그의 선택은 넓고, 아니면 BAT 기업에 진입하거나, 좋은 기업에서 높은 월급을 받고, 당신은 이런 인재를 파야 한다. 돈, 주식, 권익, 복지 등은 모두 반드시 지불해야 할 대가다.

2015년 -2016년에는 대데이터 인재가 가장 부족한 2년, 원인은 매우 간단하고, 대규모 데이터 과목을 개통한 대학교에서 졸업을 하지 않았고, 시장에서의 큰 데이터 인력 수요량이 원만하게 공급되지 않았다.

BAT 기업을 제외하고 통신업체, 전력기업, 금융은행업, 의료업, 공업, 게임 업계 등등 어느 업계는 모두 큰 데이터 인재를 모집하는 것이 아닌가? 창업회사는 이렇게 엄격한 인재 환경에서 자신에게 적합한 데이터 기술 인재를 찾아야 하는데, 문턱은 돈이 아니다.

문턱 4: 기술

인재를 얘기하면 말을 해야 한다

되다

큰 데이터 기술은 당신이 C + + 또는 R 언어를 이해하면 충분하다. 큰 데이터는 통계, 편집, JAVA, 데이터베이스, Hadoop, Spark, NoSQL, 기계 학습, 자연 언어 처리, 산법, 데이터 시각화 등의 기술을 포함한다.

Hadoop 이 필요로 하는 기술과 프로그래밍 언어만으로도 굉장히 많습니다.

여러 항목.

또한 시외의 큰 데이터 도구는 집집마다 사용하는 것이 다르고, 개원소프트웨어 (Hadoop, SAP) 이나 SAP (SAP) 를 사용하여 필요한 기술도 다르다.

기술적 요구는 높고, 큰 데이터 종합기술을 가진 인재가 적고, 큰 데이터 창업의 가장 큰 문제가 됐다.

문턱 5:돈

사실 나는 돈을 쓰고 싶지 않지만 돈을 써야 한다.

빅데이터 업계 창업은 자본이 부족하지 않다. 당신이 창업 사업의 비즈니스 모델만 문제없고 기술능력도 강하고, 팀워크는 중국에서도 미국에서도 A 륜을 융합해도 문제가 없는 자본 관심도 뜨겁다.

하지만 융자를 받기 전에 본인이 작동하는 자금은 큰 돈이 필요하다.

인재

기술 원가와 비교적 높다.

이해해, 몇 명의 친구들이 50만화 3개월 동안 APP 프로젝트를 할 수 있다면, 큰 데이터 업계에서 창업하려면 600 -800만 원을 준비해 놀자.

문턱 6: 상업 모델

중국 인터넷에서 가장 돈을 버는 업계는 무엇입니까? 전자 상거래와 인터넷 게임이라고 생각합니다.

전자 비즈니스와 인터넷 게임도 인터넷이 가장 빠른 업종을 변현한다.

대부분의 데이터는 인터넷 게임과 전자 비즈니스 같은 단순한 직접적인 것으로 나타났다.

내가 방문한 많은 기업들 중에는 돈이 있고, 데이터 있고, 인재도 있고 기술도 있지만, 그들은 자신의 손에 있는 자료를 가지고 무엇을 할 수 있는지 모른다.

큰 데이터는 현재 가장 명랑하고 직접적인 비즈니스 모델이 없다는 것이다.

큰 데이터는 업무 장면과 결합해야만 가치가 생길 수 있다.

대형 데이터는 석유 원유처럼 어디에 있는지 알지만 채굴해 낼 수 있지만, 채굴해 내려면 야련하고, 감압증류, 수소 정제, 용제, 용제 탈랍 등 정제 과정을 거쳐 완제품 기름이 된 후 주유소가 되자 자동차가 기름을 채우고 나서 최종 가치를 실현할 수 있다.

큰 데이터도 마찬가지로 복잡한 일련의 과정이 필요하다.

그렇다면 큰 데이터 거래가 비즈니스 모델이 아닌 것 같아요? 저는 개인적으로 거래를 봐야 하는 것은 무엇입니까? 원시적인 비구조화된 데이터는 뒷데이터를 청소하는데 너무 많은 공정이 필요합니다. 데이터 저장도 큰 원가, 이런 거래대가 너무 높습니다.

나는 기업가입자나 개인 가입자나 모두 '가져오면 쓸 수 있을 것이라는 큰 데이터소스를 더 선호한다고 믿는다.

경동과 텐센트가 첫 데이터거래를 마쳤다고 합니다. 저는 우스갯소리 입니다. 경동과 텐센트의 데이터가 일찌감치 합류하지 않았습니까? 나는 웨이터로 직접 경동에서 쇼핑을 할 수 있는데 데이터가 통합된 것 같은데, 왜 거래를 합니까?

그래서 큰 데이터 창업이 가장 어려운 것은 비즈니스 패턴의 사고에 달려 있다. 큰 데이터 변환을 위한 루트를 찾지 않았다면, 무리하게 팀을 창업하는 데 바쁘다.

빅데이터 업계의 창업은 idea 만이 모자라 전체 상업 패턴을 달리는 것이 관건이다.