DataFocus.ai创始人访谈

每一种新型技术的普及，必然经历复杂的周期，然而真正的转折都取决于几款优秀产品的出现。工具的使用价值与其使用的成本成反比，极大的降低某项技术的运用成本，会加速该项技术的普及。可以说，每项技术从萌芽到真正转变成为推动社会进步的生产力，必然借助于优秀的产品作为载体。

问：你以前有过做投资的经历，讲讲你为什么会选择Datafocus这样一个创业项目，你对创业怎么看？

很多搞投资的朋友都听说过技术成熟度曲线（The Hype Cycle）。这个诞生于硅谷的方法论经过Gartner的演绎，渐渐成为一种分析、预测各种新科技演变的金标准。一般地，它把科技炒作周期分成技术萌芽 (Technology Trigger)、期望膨胀（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破灭 (Trough of Disillusionment)、复苏(Slope of Enlightenment)、生产力成熟 (Plateau of Productivity) 5个经典阶段。

投资人根据这套方法论进行项目辨别，避免过早的重码投入导致先烈，或者给投资者有信心在某个合适的时机会all in，避免错过风口的后悔。但是这种方法论只能做一般性的指导和判断。新技术的诞生从萌芽到幻灭、再到复苏、成熟，每个时间段到底会经历多久？技术从萌芽到最终形成生产力推动整个社会前进，期间有太多公司和参与者，到底谁会笑到最后，除非有一台时光机，否则没有人能看得清楚。

1794年，英国人斯特里特提出内燃机的概念，半世纪后，法国的勒努瓦设计制造出第一台实用的煤气机。1876年，德国发明家奥托（Otto）发明第一台四冲程内燃机，热效率达到14%， 1883年，德国的戴姆勒（Daimler）发明第一台立式汽油机，直接导致了汽车的诞生。然而一直到1908年福特的T型车发明之后，汽车才开始普及。前后经历近50年的时间。

个人电脑的诞生也是一样， 1946年2月14日美国人莫克利（JohnW.Mauchly）和艾克特（J.PresperEckert）发明了世界上第一台通用计算机“ENIAC”。它占地170平方米，重达30吨，耗电功率约150千瓦，每秒钟可进行5000次运算。 然而一直到1983年，苹果公司发明使用图形界面操作系统的计算机Apple Lisa，以及之后的麦金塔电脑，才正式开启了PC时代。前后经历了近40年时间。

每一种新型技术的普及，必然经历复杂的周期，然而真正的转折都取决于几款优秀产品的出现。工具的使用价值与其使用的成本成反比，极大的降低某项技术的运用成本，会加速该项技术的普及。可以说，每项技术从萌芽到真正转变成为推动社会进步的生产力，必然借助于优秀的产品作为载体。前面所说的内燃机技术、计算机非常鲜明的体现了这一点。试想，如果没有福特T型车的出现，汽车的普及速度一定会更慢；如果没有图形界面的出现，个人计算机仍然是少部分精英人士的玩具。

投资人运用技术成熟度曲线从宏观审视某项技术，必须进一步从微观层面去发现有没有对应的产品创新，能够突破技术的使用成本门槛。技术原理的突破往往是重大的，而能造成技术得以广泛应用的产品出现，则往往来自于一些微创新，未必有重大的理论突破，但是其最大的价值则是通过简单的技术改进，将技术的使用成本极大的降低到一个可以形成正向效益的范围。我们将这种产品称之为革命性的产品。

Gartner于2017年发布的技术成熟度曲线，将机器学习、增强数据挖掘等均定义为技术萌芽阶段。然而大数据、人工智能的技术萌芽已经有很长时间。我们判断大数据分析类技术的普及即将跨过复苏期，进入快速增长的生产力成熟期。

我们的研究表明，近5年以来，企业级的数据进入飞速增长阶段。这种局部海量数据的形成，就像20年前互联网诞生时期，必然催生大量的数据需求。从这个层面上来说，搜索引擎的发明，最伟大的意义不是诞生了百度和谷歌两家高市值公司，而是拓宽了整个互联网的广度和深度。试想一下，如果大家还在依赖于分类目录寻找信息的话，数以亿计的网站内容，你如何才能触达？最终你会发现，如果没有搜索引擎，互联网会变成少数资讯巨头们的自留地。这也是张朝阳们当初所想的。可以说，搜索引擎导致了互联网的百花齐放。

局部大数据的形成，将催生极大的商机。以企业级数据为例，大量的IT系统，如ERP、CRM、OA、MES、HR等正在快速沉淀出海量的结构化、非结构化数据。这部分数据很难公开化。大家都说数据是石油，但是精炼石油的成本实在太高。以一个大型集团型企业为例，它要成立一个数据分析部门，需要招聘大量的IT专业人员，数据分析师、甚至算法分析师。每年费用上百万。这形成一个瓶颈，大数据的使用成本甚至高出了其带来的价值，严重阻碍了技术的普及。

必须靠一款使用成本极低的工具来推动企业数字化管理技术的普及。DataFocus通过引入自然语言技术，将传统的必须依靠专业程序员和工程师的数据分析工作，转化成通过自然语言提问的方式，将使用门槛进一步降低，使得普通业务人员也能熟练的进行分析工作。DataFocus正是数据分析领域的一款革命性产品。

问：你创业至今3年多的时间，是一开始创业就决定做这样一个产品吗？

不是的，我们从2014年创业至今，曾经有过很长一段时间的探索。最早的时候，我们一直是埋首于安全方向，一度开发过两个安全类的产品，一个是漏洞扫描平台openscanner，可以对各种移动应用进行扫描，检测应用中存在的安全漏洞。后来我们又做了一个app大数据分析平台，依然是安全方向，通过大数据的方式检测app中的漏洞、恶意代码，以及假冒。这两个项目我们花了大概1年半的时间，2016年中我们正式放弃这个方向。原因有很多，其中一个最主要的原因是我判断信息安全技术的普及仍然处于膨胀期。很难有健康的商业模式能支撑信息安全技术的普及，整个安全行业的土壤都不太健康。ToC的方向，经过360免费模式的革命，已然成为从事信息安全初创企业的坟墓。要成功必须要走ToB的方向，然而toB的市场是畸形的。最大的购买力和存量市场来自于政府以及一些带有部分强制性的采购，这个领域更多的是需要强大的销售人脉和市场准入能力；这些因素我们都不具备。信息安全技术是多样化的，零散的，从而导致基本上不存在一款革命性的产品能够将信息安全技术普及。你认真研究就会发现，目前阶段真正能跑出来的信息安全领域的创业企业，大部分是服务型、项目型公司，不存在杀手级产品。

问：ToB创业这个赛道，有人觉得从市值上来看，美国上市企业中ToB占了半壁江山，中国与之相比10%都不到，你怎么看？

中国的软件工业还非常落后，无论是基础软件系统还是应用层面。大家最近可能通过中兴事件对我国在芯片领域的落后深有感触。其实软件层面这个差距更大。具体而言，中国还能有龙芯、麒麟等产品，至少在关键时刻还能用得上。软件层面呢？操作系统几乎是没有可替代的。基础构建，如数据库等方面，与国外产品差距也是极其巨大的。应用层面呢？是不是有很多人觉得我们的软件应用层面还挺不错？应用层最大的差距，是我们的产品创新能力，当然还有一个阻碍就是我们的软件工业缺乏优良的土壤。我们养成了免费的习惯，不喜欢为软件付费，甚至一些企业也不愿意为软件付费。

但是情况正在慢慢的改善，我们已经觉察到国内的软件市场正在悄悄的起变化。企业经过十几年的规模化扩张，大量的产能过剩，已经无法通过简单的扩大规模产生效益。这个时候必须更加注重效率，通过数字化管理，从各方面提高企业的生产力，强化企业的成本优势。软件是一个很好的载体，承载了优秀的管理思想。以前企业的决策很粗放，今后则会变得越来越科学，而科学的决策一定来自于翔实的数据支持，datafocus将很好的帮助企业实现这一点儿。

问：很多软件企业的发展路径，都是从项目开始做起。你的公司非常有趣，你们是一直研发产品，3-4年的时间没收入，这个魄力我很佩服，但是为什么你不采用项目制的发展方式？这样应该更加安全？

产品做好了，也可以向项目和服务延申，反之不然。大家都知道ToB软件行业里，有两种活法。一种是项目制，一种是产品式。

项目制的方式就是完全摒弃了自主设计的理念，一切围绕用户转，尽一切可能满足企业所提的各种需求。这已经形成一种生态。很多企业的运作模式就是，年初做预算，软件企业的销售人员跟进这种预算，为他们的需求定制软件。在这里，软件开发的主导权在企业手中。这种方式导致几种结果：高度的定制化，满足了企业特定的需求，但是长期来看是不利于企业发展的。一方面，定制化的产品不会逐年迭代更新，长期来看其维护成本高昂，最终结果是丢弃重来；另一方面来看，企业难以吸取到软件工业的新发展理念，一切以其固有的思维为基础，不利于业务创新。

从软件企业来讲也是一样。每一个项目的定制开发都需要沉淀大量的人力物力，项目制的公司，发展到一定阶段人员大量富集，组织机构极其臃肿。他们的最终发展宿命就是类似中软国际、软通动力这种大体量的外包公司。有人说，我通过大量的项目积累，可以抽象出很多模块，一方面可以减轻大量的重复劳动，一方面可以最终提炼出一款通用产品。这是非常幼稚的想法。中软国际没有产品吗？他们当然有，他们每年都会做相当的尝试。用友和金蝶这种大型上市企业很早以前就在做模块化的工作，用友的U8，金蝶的K2，全部都是这种可模块化定制的。但是他们的销售经理永远都和项目经理充满矛盾，为什么？因为销售经理承诺给客户的需求，项目经理永远无法完全满足。这是现状。

软件行业的另一种活法是产品式。用友和金蝶为什么能在短时间内崛起，靠的就是一款标准化的财务软件。但是很可惜，他们没能在产品化的道路上走太远，就陷入了项目的泥沼。相比来说，欧美软件企业的产品化就做的好很多。SAP、Oracle、Salesfoce等等企业，都是从一款产品起家，逐年打磨，持续迭代，直至其在相应领域里面占据统治地位。软件产品化的发展方式，强依赖于产品经理。我们的ToC领域有大量的优秀的产品经理，但是ToB很少。为什么？ToC的产品理念是不能直接复制的。ToC的产品经理更加有自主权，自由度更高，他们在产品功能的设计上，界面考量上有相当的自主权。ToB的产品经理往往非常被动，他在产品的设计过程中，经常要收到不同用户需求的干扰。用户的任何紧急任务都有可能打乱他们的设计，最终会将产品的设计搞得不伦不类。所以说，ToB的产品经理，必须要更有定力，能够有效判断客户的需求和产品的发展路劲的契合程度，并且能够很好的权衡二者的结合点。必要的时候懂得并且有底气拒绝客户的需求。

现在我们专注于做DataFcous这款产品，将来我们仍然要专注于产品。SAP、SalesForce等等具有领袖气质的软件企业，哪一家是靠专门做项目做到如此规模的？你去分析A股上市的软件企业，你就会发现为什么中国软件企业的规模做不大的真正原因。他们都陷在大量的定制项目中无法自拔，没有革命性的产品，就不可能有世界级的影响力，最终都是在中国市场偏安一隅，永远无法长大。

问：DataFocus的竞争对手有哪些，你怎么评价（他们）？

DataFocus可以归类为商业智能软件（BI）范畴。国内BI软件还是很多的，做得比较好的也有一些。比如我关注过南京帆软这家公司，2006年成立的，最开始从报表软件做起，目前有finereport、fineBI两款产品。他们抓住了报表软件的市场机会，尤其是他们强调的中国式报表的需求满足，占了不少先机。这家公司的创始人陈炎我没有见到过，但是从他的一些信息以及帆软公司对外展示的信息来看，陈炎还是个挺了不起的人，技术开发出身，不善言辞，在没有融资支持的情况下能把公司做到现在的规模，我挺佩服的。FineReport这个产品我了解过，从用户的角度出发的确是做了很多细节性的设计，我不知道北方的情况怎么样，也许润乾报表市场表现更好一点儿，但是在南方Finereport市场渗透率很不错。FineBI可能表现没那么好，这是模仿tableau的一款产品，通过拖拽的方式进行分析。当然国内还有一些其他的产品，比如永洪BI，BDP等等，都有一定的市场份额。

国外产品来看，微软公司出品的PowerBI知名度较高。微软也是我很佩服的一家公司，他们之前的BI产品一直都很烂，这么大一家公司能够持续变革，推陈出新，做的很不错。PowerBI功能完备，但是一如既往的和微软其他产品一样，过于复杂。哪怕是它的桌面版，控件就多得你没法理解，要想用好它的产品，你得花不少时间学习。另一家就是Tableau了，这是拖拽式分析的鼻祖，powerBI以及大部分国内外以拖拽式进行分析的BI厂家都是从这里找灵感的。Tableau最早是几个斯坦福的教授做起来的，放在10年前，理念当然是很先进了，但是现在感觉已经了无新意，很多年都没有像样的创新了。这可能跟创始人退出，资本家接管公司有很大的关系，这家公司看起来已经不再专注于产品，而是专注于资本市场了。其他的比如Qlik、Microstrategy等，也基本都是昨日黄花了，技术架构老旧，创新不足，都是躺在十几年前开发的产品上吃老本。对了，还有一个不得不提的就是IBM，这家公司总是理论先行，很早就提出一堆超前的概念，然后做出来的产品接不了地气，比如IBM watson analytics，它以前收购的Congnos也已经陈旧不堪，要被扫进故纸堆了。

最近几年，国外倒是有好几家创新的BI公司出现，比如thoughtspot、answerrocket等多家以自然语言搜索方式革新数据分析体验的产品。目前都是支持英语，发展势头也很快。这一点和DataFocus有很大的相似性，我们最先也是做的英文搜索，后来考虑到要面向国内市场，又做了中文搜索。Gartner有一个预测，说是2020年以后这种搜索驱动的、NLP交互的商业智能软件将成为主流。对国内来说，我倒没有这么乐观，毕竟还有相当大比例的企业还在用excel做数据处理，这个过渡没那么快，但大趋势应该不会错。

问：你们的理想？你对团队和公司的期待？

首先，从微观层面上来讲，我希望我的团队和我一样，能够专心致志的将一腔热情投入到产品的创新和打磨上来，将所有的注意力集中到数据业务上来。在未来相当一段时期内，这个会是我们的主要业务方向，不容任何分心和懈怠。从宏观层面上来讲，我希望我的团队能将DataFocus打造成一款具有革命性的产品，从而推动数据技术的普及，让大数据真正成为解放企业数据价值的生产力。