¿Cómo entender los servicios 2B relacionados con big data?

Con la llegada de la ola de servicios 2B, el emprendimiento tecnológico en Silicon Valley y China está cada vez más sincronizado.

Aquí surge la pregunta:

¿El servicio 2B es SaaS?

¿Existe un enorme espacio futuro para las empresas inteligentes?

¿Qué significa “sabiduría” en las empresas inteligentes?

¿Cuáles son los posibles modelos de empresas del futuro?

¿Cómo deberían ver las empresas emergentes B2B su propio campo?

Joe Lonsdale, cofundador de la empresa de servicios de big data Palantir, pronunció un discurso sobre empresas inteligentes en el salón offline de Dark Horse el 8 de septiembre.

Hemos reorganizado e interpretado el discurso de Joe Lonsdale, en lugar de volver a contarlo. Los lectores interesados ​​en el texto original del discurso pueden buscarlo en línea.

Joe Lonsdale es cofundador de Palantir, una empresa de servicios de big data de Silicon Valley, y aprendiz y socio inversor de Peter Teale. También es socio fundador de 8 Partners, un fondo de capital riesgo de Silicon Valley.

Palantir aún no ha cotizado en bolsa, pero su valoración ha superado los 20.000 millones de dólares.

La sexta ola de emprendimiento tecnológico: negocios B2B de empresas inteligentes

Si analizamos la historia de Silicon Valley, podemos distinguir cinco grandes olas tecnológicas:

1930 -40 Durante la década de 1990, surgió Hewlett-Packard y lideró la ola electrónica.

Durante las décadas de 1950 y 1960, nacieron los semiconductores y los transistores, e Intel lideró la ola de semiconductores.

En las décadas de 1970 y 1980, la industria de las telecomunicaciones cambió y Cisco fue una empresa estadounidense típica en esta ola.

1990-2000 es la ola de Internet que todo el mundo conoce.

Después del año 2000, fue una ola de Internet móvil que toda la humanidad experimentó simultáneamente.

Estas dos olas tecnológicas relacionadas con Internet han traído enormes cambios de comportamiento a los consumidores y usuarios en general. Amazon y Facebook son sus representantes típicos. En otras palabras, los dos últimos cambios son cambios en el consumo liderados por Internet.

Entonces, ¿qué pasa con la próxima década para Silicon Valley?

La respuesta de Lonsdale es: la empresa inteligente.

A diferencia de oleadas anteriores, es casi seguro que esta tendencia se desarrollará simultáneamente en China.

Comprenda la postura de las empresas inteligentes: observe el espacio de desarrollo de la tecnología de datos desde el punto de vista de cómo debería ser una empresa inteligente.

Los cambios realmente rápidos y profundos en la sociedad humana a menudo son impulsados ​​por la tecnología aplicada. Los tremendos cambios ocurridos en la sociedad humana en los últimos cientos de años eran inimaginables decenas de miles de años antes. La reforma orientada al consumo de 2C tiene más que ver con seguir que con promover.

En muchas industrias, existe una brecha entre "lo que es y lo que debería ser". La gente pensará: "Si tan solo fuera así". Desde esta perspectiva, esta es una perspectiva de referencia para el futuro de la aplicación de la tecnología.

Lonsdale dio varios ejemplos de Estados Unidos:

a) En el campo gubernamental, el gobierno estadounidense espera resolver problemas presupuestarios. En el caso de los presupuestos municipales, a través de servicios de análisis de datos, los responsables de la toma de decisiones gubernamentales pueden ver qué presupuestos se desperdician y cuáles deberían realmente invertirse en áreas urbanas subdivididas.

En el caso de las pensiones, el análisis de big data puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones gubernamentales a identificar cuentas fraudulentas y planificar mejor los planes de pensiones.

b) En el campo de la medicina, después de la combinación de biología, medicina y empresas inteligentes, puede surgir una nueva compañía de seguros médicos.

Las instituciones médicas inteligentes pueden cubrir automáticamente la mayoría de las necesidades de diagnóstico y tratamiento de los pacientes, incluidas las operaciones de rutina, que pueden realizarse mediante equipos automatizados. Los médicos sólo tienen que tomar decisiones críticas y realizar cirugías.

Bajo el nuevo sistema, los beneficios médicos de todos pueden mejorar enormemente.

c) En el ámbito de la educación, la orientación docente convencional, el suministro de materiales didácticos y la mejora del nivel de los estudiantes se pueden completar a través de una plataforma basada en datos. Esta es también la realidad de que las instituciones educativas tradicionales son incapaces de cuantificar y enseñar con precisión. Cuando hay excepciones y los estudiantes necesitan recibir consejos, el papel del profesor puede ser más valioso.

d) En el ámbito financiero, el análisis de datos combinado con el modelo de expertos en datos puede reducir eficazmente la participación de las empresas de valores. Esto podría afectar los patrones comerciales en los mercados financieros.

Comprender la postura de las empresas inteligentes: proceso abstracto, datos concretos y proceso de reconstrucción

Mucha gente habla de la llegada del entusiasmo empresarial al campo 2B. ¿Desde qué perspectiva debe entenderse esta formulación?

¿Es la actitud correcta intervenir en un determinado proceso de la empresa (como pago de salario, reembolso, atención al cliente, etc.)? ) y proporcionarle los llamados "servicios en la nube 2B SaaS" que son diferentes del software local tradicional?

Creemos que el proceso SaaS puede ser solo una forma de ingresar a los servicios empresariales, y su éxito a largo plazo depende de la comprensión del patrón futuro de las nuevas empresas de servicios 2B.

Los procesos de las empresas tradicionales son lineales, pero en las empresas inteligentes, debido a la abstracción de datos por parte de la tecnología, los procesos formarán algunos estados no lineales.

El estado del proceso no lineal no es una forma que se persigue deliberadamente, sino una nueva forma de operación empresarial que rompe el proceso en serie tradicional de la empresa mediante el uso efectivo de big data y luego evoluciona de forma natural.

Si lo anterior no es fácil de entender, es posible que podamos expresar la lógica anterior de esta manera:

Puede haber una gran cantidad de datos complejos entre los procesos internos de una empresa u organización y el entorno externo.

En el pasado, estos datos eran difíciles de analizar y utilizar, y las empresas los utilizaban de forma muy ineficiente.

En las empresas inteligentes, habrá servicios empresariales correspondientes para ayudarlas a abstraer y reconstruir datos que no pudieron procesarse en el pasado.

Una vez extraídos y reconstruidos los datos, se convierten en una herramienta de toma de decisiones que puede ser utilizada por el personal relevante de la empresa.

Nuevas herramientas de toma de decisiones basadas en big data provocarán la reconstrucción de los procesos originales de la empresa.

Este tipo de servicio SaaS de big data basado en plataforma puede convertir a las empresas futuras en un modelo de "plataforma SaaS de procesamiento de datos + usuario de datos profesional".

Bajo este modelo sin precedentes, los procesos comerciales existentes se pueden reconstruir a gran escala, el mecanismo de toma de decisiones de la empresa sufrirá cambios más independientes y se mejorará la eficiencia de la empresa.

Este es probablemente uno de los significados de la llamada "empresa inteligente". Puedes imaginar lo diferente que sería la especie humana si todos los órganos del cuerpo tuvieran algunas de las funciones analíticas del cerebro...

Desde esta perspectiva, ser capaz de abstraer y reestructurar el big data empresarial La empresa de servicios SaaS basada en plataforma que ha llevado a la reestructuración de los procesos empresariales puede representar la dirección de desarrollo futuro del campo de servicios 2B.

Por lo tanto, puede que no sea suficiente que las empresas de servicios SaaS se centren únicamente en optimizar los procesos empresariales y reducir los costes empresariales.

Por supuesto, esto es sólo una mirada al panorama general. Cuando realmente intervenimos e implementamos, todavía necesitamos tener una comprensión profunda de las necesidades reales de varios departamentos y empresas para tipos específicos de datos basados ​​en industrias y procesos existentes.

Solo sobre esta base las empresas de nueva creación podrán encontrar una manera de proporcionar servicios 2B de plataforma de big data que generen valor a largo plazo en campos específicos.

Así que puedes tener espacio en tu corazón, pero tu mente debe estar en los problemas reales de la empresa y las características y escalabilidad de los servicios basados ​​en datos.

Para los escenarios de uso, Lonsdale tomó como ejemplo a Palantir, una empresa de análisis de big data que presta servicios a los sectores militar y financiero de EE. UU.:

a) Cómo asignar de manera razonable y efectiva 654,38+ mil millones ¿Dólar? Si no hay un análisis de datos que respalde una cantidad tan grande de decisiones de capital, debe haber un problema.

b) Los documentos de inteligencia de la defensa nacional contendrán cantidades masivas de datos en un corto período de tiempo, y es imposible realizar análisis y decisiones basándose únicamente en la mano de obra.

Por supuesto, su ejemplo es una solución para una gran agencia gubernamental. Si el escenario se traslada a las grandes empresas, las pequeñas y medianas empresas y las pequeñas y microempresas, puede haber muchos escenarios nuevos diferentes.

Resumen

Los servicios 2B son la tendencia general en los próximos diez años, y los servicios 2B relacionados con big data son la máxima prioridad. Cómo entenderlo correctamente es importante tanto para el emprendimiento como para la inversión.

Una comprensión profunda de los procesos de la industria, los mecanismos de toma de decisiones del personal y los puntos débiles de los participantes es la base para ingresar y expandir el mercado;

Una comprensión profunda de la tecnología basada en datos La plataforma SaaS en sí misma es la base para establecer la base de los servicios 2B a largo plazo.

Ahora parece que el modelo "máquina de datos + personas" puede ser la nota clave de las aplicaciones innovadoras durante mucho tiempo.

Las máquinas son responsables de ejecutar eficientemente tácticas complejas y resolver misterios de datos; las personas son responsables de ver los patrones detrás de los fenómenos, realizar operaciones clave y formular estrategias de alto nivel.