背景：互联网大佬阿里巴巴从云端切入大数据、BI 市场，腾讯、网易也在不断布局、整合、推进云端数据的产品。
最近，天善智能拜访了阿里巴巴、网易等知名互联网公司的数据产品团队，就目前国内的整个大数据、BI 等云端数据产品格局进行了深入的探讨和沟通。
（天善智能拜访杭州阿里巴巴总部和网易总部）
本文源自天善智能联合创始人吕品从业务平台和数据平台的关联角度，从业务本地化、数据本地化，业务云端化、数据云端化的角度进行的思考和总结。
在这篇文章中作者阐述了业务、数据、数据使用（暂且称为数据使用，数据处理、BI分析、大数据等）三者之间的关系。以及对云平台以及云平台基础之上的“后业务时代”下的数据产品，在不同平台场景下的转变，和未来传统数据产品市场必然受到互联网巨头的冲击的原因做了详细的解释。
业务决定数据业务决定数据处理分析的场景
数据的沉淀周期
众所周知，企业中大部分数据的产生来源于业务系统，笼统来说例如 CRM、ERP、OA、供应链管理、HIS、POS 等等各种各样的支持企业日常业务运营的应用软件。数据在业务系统中需要一定的沉淀周期，在传统行业中通常是 2-3 年，企业业务人员、管理高层需要通过基本的 BI 报表和数据分析了解企业运营的相关情况。
代表性的 BI 厂商例如：永洪科技、帆软软件、海致 BDP、Smartbi、ETHINKBI、奥威 Power-BI、润乾等，国外的以 Tableau、Qlik (QlikView\QlikSense)、MSTR、微软 （SSIS、SSAS、SSRS、Excel、Power BI）、IBM Cognos、Oracle BIEE 为主。
在互联网行业，数据的沉淀周期更短，通常产品一上线就会有相应的网站数据分析、用户转化路径分析等基本的数据分析需求。这些数据来自内部的运营系统、网站日志、埋点数据等，通过这些数据对网站进行优化、对用户群体进行基本的分析等。
比较有代表性的产品例如 GA、铂金智慧 Ptmind 旗下的 Ptengine、神策数据、GrowingIO、诸葛IO 等。
业务决定数据，数据决定数据之上的应用的基本逻辑
除了业务中的数据沉淀周期之外，还要注意到上面提到的大部分业务应用、各种软件都是部署在企业本地，数据也沉淀在企业内部。
因此，业务决定数据。一是，先有业务，后有数据。其次，业务应用部署在那里，数据就沉淀在哪里。
因为数据的存在，才会有后续的对数据的处理、ETL（Extract 抽取、Transformation转换、Loading 加载）、数据仓库、BI 报表、可视化分析、数据挖掘等等。不管是 BI 还是大数据，数据存在是前提。业务决定数据、数据决定 BI、大数据等后续一切围绕数据相关的操作，因此业务通过数据也间接决定了 BI、大数据。
这也是为什么那么多的 BI 软件大部分还是部署在本地的原因，因为核心业务在本地部署，BI 的成熟和发展要依赖于业务应用的成熟和发展。业务决定数据，数据决定基于数据之上的应用，这是一个基本的逻辑。
SaaS 模式的兴起对业务、数据和应用基本逻辑的改变
没有仔细的去研究传统行业的 SaaS 模式是从什么时候在国内大范围兴起的（互联网行业提供的 SaaS 服务除外）。在传统行业中，SaaS 模式最先改变和颠覆的是类似于 ERP、CRM、OA 等在企业服务中比较成熟的 IT 应用或某单一领域的业务环节（但中国的复杂性和多样性让国内 SaaS 企业的成熟周期会变长），例如 Salesforce、Highrise、SucessFactors、Bizo、zoho、销售易、北森等等。部署方式的转变、运维方式的转变、收费和服务模式的转变为企业节省了大量的运维、人力成本。
在 SaaS 模式下业务、数据、数据工具/数据使用这个链路中首先改变的是业务这个环节，业务开始去往云端了。有两种形态：
1. 企业将自身业务应用系统直接部署在云平台。例如亚马逊 AWS、微软Azure、阿里云（中国第一，世界前三），这时的业务和数据同时位于云端。例如：天善智能整个的网站、CRM 系统、管理系统是直接部署到阿里云上的。
2. 大量提供 SaaS 服务的平台，这些平台自身也依托类似于 AWS、Azure、阿里云来构建 SaaS 服务，包括数据服务平台。这时，业务在 SaaS 服务商那里，数据在 SaaS 服务商，但本质上来讲数据也存在这些云平台，总之，业务和数据也同时位于云端。例如：天善智能自己的网站数据分析采用的是 数据分析 SaaS 服务商铂金智慧 Ptmind 的 Ptengine，而 Bug 管理系统采用的是蒲公英 Bug 管理云（天善强烈推荐，很好用的 Bug 管理和协作工具），日常协作使用的是 Tower。
Ptmind 旗下的 Ptengine 网站数据分析&热图分析
在心理感觉上不同是的，前者是业务和数据是在“我的云端”，后者是业务和数据在“别人的云端”。
为什么要这么说？
如果把这个例子比如成租房子的话，前者是用户直接从开发商租房子，房子如何布置如何装修，房子放什么东西我来决定—— 我的房子。我的隐私（数据）在这个房子里相对来说还是比较安全的，因为这个房子从头到尾还是我们自己装修的。
后者是用户从中间商租房子，中间商把房子装修好了，家具都布置好了，用户直接来住就可以了—— 别人的房子。我的隐私（数据）应该还是安全的，但是不是能够被中间商看到，比如偷偷的装了几个摄像头随时看到我的隐私（数据），这一点还是不能确定。所以，在市场找这类中间商的时候，还是会找一些比较有名气、靠谱的、口碑好的、没有劣迹的 SaaS 服务商。
业务在云端、数据处理和分析就在云端的逻辑
还是来看这个链路—— 业务、数据、数据工具。当各类 SaaS 服务兴起的时候，或者自建云端业务应用的时候，这个时候业务已经到了云端，由业务产生的大量数据也在云端。这就为后续的围绕数据相关的处理和操作提供了逻辑基础和心理基础。
所谓逻辑基础就是：数据在云端，因此我们能够将后续的数据处理、分析等相关操作也放到云端。业务在哪里，数据就在哪里，数据处理和分析就在哪里。无论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等各个方面考虑，都具备了很强的操作性和可行性。
所谓心理基础就是，我连业务和数据都放在云端了，连基本的数据隐私都已经交给了云，还在乎基于这些数据做分析处理的安全问题吗？打个不恰当的比如：就如同天天光着身子进入到别人的房间，让人有机会拿着放大镜看了一个遍，自然也不就不怕光着身子在房间里跳舞了。
企业需要私有化部署的背后原因
企业需要私有化部署的主要原因是基于数据安全性和稳定性的考虑。第一，我的数据放在你那里安全不安全，你会不会看我的数据，基于中国的国情，在某些情况下你是否能抗的住来自第三方面的压力。第二，你的平台和服务稳定不稳定，会不会影响到我自身的业务。
在这里，我重点提到的是为企业提供数据类处理、分析相关的 SaaS 产品服务商。这类 SaaS 产品服务商面对的客户在业务部署模式上主要有三类：
1. 这类客户自身的业务应用系统都是本地私有化部署的，业务和数据都在本地服务器（服务器机房等）或者公有云平台，业务和数据都在自己手上。
2. 使用了别人的 SaaS 应用服务，比如销售、客户管理 SaaS 产品，业务和数据都在云端，并且都是别人的。
3. 两者混合，既有本地应用，也有云端服务，这类普遍应该是最多的。
总之，业务和数据要么在本地，要么在别人的云端，业务和数据是一致的。那么基于这个基础之上，需要对这些数据做分析的时候，无外乎找一个数据处理分析工具把它就放在本地进行处理，要么就是把数据上传到 SaaS 数据应用服务商的云中，借助他们的产品完成数据分析的工作。
如果因为数据隐私和安全的问题，连自身的业务和数据都不愿意交给云端的用户，让他们把数据分析和处理交给其它的云端 SaaS 分析服务厂商的可能性也很小，比如财务相关的数据、客户和销售相关的数据等。这类用户一定是希望有私有化部署的，业务、数据、数据后续的大部分操作都在本地。
如果业务和数据都在别人的云端，采用的是他人的 SaaS 业务系统，如果能够将业务数据再导向另外的一个 SaaS 数据分析平台，这也是没有问题的。反之，觉得已经被 SaaS 业务服务提供商光着身子看了一遍，也有可能不愿意再把自己的数据暴露给第二个SaaS 数据分析平台，不愿意让人再看第二遍，这时也可能希望是本地化部署。
所以，以上所有谈到的点，其核心阶段永远都是围绕业务、数据、数据使用（数据处理、BI分析、大数据等）这三个环节来进行切割的和关联的。
同时，对应云服务商、SaaS 业务应用服务商、SaaS 数据服务提供商，对用户而言最理想的方式是：将业务、数据、数据使用都直接放在云服务商那里，避免将这三个环节分散开。
此外，除了底层数据安全的因素之外，也要考虑到技术实力的因素，云端服务的稳定性和安全性。考虑在极端情况下，在云端的任何一个环节出现不稳定的问题，都会对企业造成巨大的损失，从上至下，最稳定的一定是最底层的云服务商，如果这个环节出现问题，其它的各个依附于这个基础的环节都会出现问题，所以这个环节往往最不会出现问题，因为出不起。
所以，业务和数据的云端化为数据使用的云端化打下了很好的基础。先有业务，后沉淀数据，有了数据，数据工具才能派上用场。当业务一步步走向云端的时候，数据也走向了云端，数据工具自然也就往云端发展，这是一个非常自然的趋势。
当然也肯定有人会举出一些不在此描述范围之内的案例，但毕竟小众，这里分析的还是通用的情形。
关于 SaaS BI 相关话题，这里还有另外三篇文章可以结合起来阅读：
细说 SaaS BI 国际市场众生相，你准备好了么？ （阅读量：1000+）
深入分析 BI 数据可视化市场 SaaS 模式 （阅读量：2000+）
2017年商业智能 BI 发展趋势分析 （阅读量：8000+）
互联网巨头阿里云提前完成布局抢得先机，无意中已经打入业务背后的数据生态圈
8 年前 2009 年的时候，一条代码都不会写的马云组建阿里云计算说要大干一场，包括竞争对手在内的国人一片质疑。李彦宏说云计算是新瓶装旧酒，马化腾说，概念太超前，还要等一千年，国内无人看好。
在阿里云磕磕碰碰也一直没有出成绩的时候，阿里巴巴云计算团队在集团内部也是风雨飘摇，公司员工质疑为什么要让这个每年业绩都很差的业务继续存在？为什么让一个不是计算机行业的人（王坚，前浙大心理学系教授）来带领做云计算？阿里云一度在内部传闻要被解散，最终还是马云一路力挺“我每年给阿里云投 10 个亿，投个十年，做不出来再说”。
（全球三大云计算厂商：亚马逊 AWS、微软 Azure、阿里巴巴阿里云）
马云超前的眼光让 8 年后的阿里云成为中国最大的公有云厂商，还有谁敢说阿里巴巴不懂技术，阿里巴巴的产品没有技术含量？
前段时间，我正好去了一趟杭州，拜访了阿里巴巴的数加平台团队，在看完整体的产品体系和架构介绍之后，我突然发现：在我们这个非常垂直的数据领域，阿里云已经悄无声息的打通了业务、数据、数据使用（数据处理、BI分析、大数据等）这三个逻辑环节。可能连他们自己也没有意识到阿里云抢占的不仅仅是 toB 的基础市场，而且在逻辑上已经完成了对从业务、数据、数据使用（数据处理、BI分析、大数据等）这三个环节的整体布局。
最重要的是，基于阿里云的平台，大数据架构体系完全从底层研发，包括 BI 数据分析等全套产品线，并且这些产品解决方案已经支撑起了整个阿里巴巴集团的业务流转。
那天，我在朋友圈发了一句话：数据是基础，但兜底的是云。阿里云在这个逻辑背后蕴藏了的巨大能量，未来的想象空间（不仅仅是体现在云计算方面）非常巨大。
据公开数据了解，阿里云为 200 多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。截至 2016 年第三季度，阿里云客户超过 230 万，付费用户达 76.5万。
从狭义角度上来讲，这也就意味着有 70多万家企业在阿里云上日夜运行着自己的业务系统，70多万的业务系统每天都在生产着数据，而这些数据按照 2-3 年的沉淀周期来看的话，就意味着他们都存在数据使用（数据处理、BI分析、大数据等）的可能性。
目前，本地化的业务、数据、数据使用这个链路已经非常成熟。当业务跨上云端的时候，数据沉淀在云端，当阿里云在云端又提供了一系列数据处理和调度、云数据仓库（MaxCompute），DataV（大屏展示）、数据报表和可视化分析（Quick BI）、人工智能机器学习（PAI）等全系列基于云端数据产品链的时候，云端的业务、数据、数据使用这个链路毫无疑问全线打通。
( 基于 DataV 的双11实时大屏展示 )
业务云端化是趋势，数据云端化也是趋势，数据使用云端化也是趋势。阿里云不仅仅收割的是未来若干年业务云端化的客户，同时也具备收割依附业务的数据需求的条件。
除此之外，即使是非阿里云的租户，他们始终面临着要选择一个 SaaS BI、大数据产品的可能性。也就意味着，阿里云不仅仅要充分挖掘阿里云自身的客户，而且还要和其它广大的 SaaS BI、大数据产品服务提供商进行面对面的较量。
再抛开这一切，阿里巴巴擅长构建生态体系，基于 SaaS BI、大数据产品又可以延伸许许多多的基于 SaaS BI、大数据产品的应用。这个生态体系一旦形成，在数据市场上，用一个生态去单打某一个产品，在技术实力、安全性和稳定性、价格、服务支持、品牌地位有绝对优势的情况下，这个赢面还是比较大。
往前看 5 年，如果说阿里云完成的是对国内企业市场上从业务层面的收割，那么再往后看 5 年，从业务层面到数据层面的收割，这个市场空间很值得想象。
当然，估值已经高达 390 亿美元的阿里云，在未来 5 年内的营收将有望突破 185 亿美元。当初，想必阿里云的目标也没有把大数据市场放在重点规划中，但无意间却已经打入了这个市场。就如同《亮剑》中李云龙对暂七师师长常乃超说的：我管你怎么想的，老子当时盯着楚云飞的部队，打暂七师只是搂草打兔子。
主要互联网公司云端数据市场的布局和动态
网易云，网易集团旗下云计算和大数据品牌。网易云基于自有大数据核心产品，整合全网易数据，集多年经验打造的大数据平台（网易大数据），广泛服务于电商、金融、文娱、教育和制造等领域客户。网易大数据先后推出大数据管理与应用开发平台（网易猛犸）和企业级大数据可视化分析平台（网易有数）两大产品，为企业经营决策、业务洞察、运营优化和精准营销创造价值。
腾讯云基于 QQ、微信、腾讯游戏等海量业务的技术锤炼，从基础架构到精细化运营，从平台实力到生态能力建设。腾讯云将之整合并面向市场，使之能够为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体的云端服务体验。
2016年7月23日，国内知名 BI 可视化数据分析企业永洪科技获得腾讯领投的 2 亿元 C 轮融资。2016年8月，腾讯云与永洪科技正式对外宣布达成战略合作。
2017年5月4日，大数据技术领军企业星环科技在上海宣布,已完成 2.35 亿元 C 轮融资。腾讯云将把星环科技在传统行业的大数据存储、分析的理解和技术能力引入云计算的整体服务中，结合腾讯在互联网领域的大数据技术和实践，深入服务传统行业和互联网行业，双方将以金融行业作为首要探索领域，腾讯金融云将与星环科技的大数据处理平台整合。
而这一切可能仅仅是一个开始...
当互联网巨头纷纷从云端切入大数据、商业智能 BI、人工智能、机器学习市场，几家欢喜几家愁。
何以为盾？何以为矛？
（全文完，作者吕品，天善智能联合创始人&运营总监，微信：tianshanlvpin，欢迎与各大数据厂商进行行业与产品交流）
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