大数据的安全与隐私问题是持续令人担心的热点，这里其实隐藏另一个问题，如何将复杂数据结果算准的问题。这意味着要详细了解数据资源的构成（元数据），世系关系（从哪儿来用在哪个应用上），这导致大数据治理或者大数据资产管理产品是一个适用于所有行业的刚性需求。

数据科学的兴起是自2013年来持续提及的预测。实质上目前的很多大数据应用并未涉及到模型，这也是导致门槛低、竞争激烈的重要原因。因为真正大数据的应用应该是"复杂数据的复杂分析"，该领域缺少对应的产品。

与需求相结合的数据科学能力（能解决最终应用问题的模型能力）是大数据公司的核心能力，举一个例子，目前国内的图像识别、人脸识别等，其核心算法（通常以卷积神经网络为代表）绝大部分来自国外。再举一个现实中的例子，市政公安部门很需要对各地区进行犯罪趋势预测，以便对警务/行政资源进行合理分配，现实中基本缺少对应的解决方案。

受个人的局限，无法就每一个大数据产品前景做出判断，但从各大数据公司的交流进行总结，往往产品聚焦的公司，差异化会更明显，在特定领域更能做到对手所无法达到的高度，具有更强的生命力。

四、成本控制是科学能力（能解决最终应用问题的模型能力）是大数据公司的核心能力，举一个例子，目前国内的图像识别、人脸识别等，其核心算法（通常以卷积神经网络为代表）绝大部分来自国外。再举一个现实中的例子，市政公安部门很需要对各地区进行犯罪趋势预测，以便对警务/行政资源进行合理分配，现实中基本缺少对应的解决方案。

受个人的局限，无法就每一个大数据产品前景做出判断，但从各大数据公司的交流进行总结，往往产品聚焦的唯一出路

2000年4月3日开始，美国Nasdaq股票狂跌，到了年底，中国的网站开始纷纷倒闭。至此，持续三年的互联网第一波浪潮突然从峰顶跌入峰谷，互联网的冬天来临了。

2001年1月，阿里的账面上只剩能维持半年多的700万美元，更可怕的是，当时的阿里并没有找到赚钱的办法。陷入自创业以来最困难最危机的境地。

正如后来大家所知道的，阿里裁掉了美国、欧洲、香港、韩国的网站团队，将所有的业务回到杭州这个中心，这是阿里巴巴第一次裁员，也是唯一一次大裁员。效果立竿见影，每月的成本立刻从100万降到了50万美元，阿里巴巴赢得了宝贵的一年喘息时间！

去掉所有的浮夸，控制成本，做最谨慎的预测，确保能够活下去作为第一要义，是度过寒冬的唯一出路。

华为软件人数不少，从营业收入上看过百亿，应该是中国最大的软件公司，但是大并不意味着能够盈利。

我有个朋友独自负责一个50人的小公司，主要提供大软件公司所照顾不到的部分省市运营商的分析营销服务，年营业收入千万元，却能做到利润率20%以上。就其原因，她一个人既是CEO，又是唯一一个营销经理兼客户经理，给自己开比较低的工资，其他所有人工资都低于她，核心人员用股份来弥补，每年都在为下一个年度的项目生存提前较劲。

这是一个最典型的为了活下去而去作为第一要义，是度过寒冬的唯一出路。

华为软件人数不少，从营业收入上看过百亿，应该是中国最大的软件公司，但是大并不意味着能够盈利。

我有个朋友独自负责一个50人的小公司，主要提供大软件公司所照顾不到的部分省市运营商的分析营销服务，年营业收入千万元，却能做到利润率20%以上。就其原因，她一个人既是CEO，又是唯一一个营销经理兼客户经理，给自己开比较低的工资努力的公司，没有绚丽的远景规划，没有层级复杂的管理，全都投入生产，成本控制到极致。所以，她能活下去，或许还能不断壮大。

对于这些善于成本控制、产品及市场目标明确的公司而言，寒冬或许是一个新的机遇。就如一个优秀的猎手，在凛冽寒风中耐心的等待，等待着对手倒下，然后从容收割独属于自己的猎物。