隨著2B服務潮的到來，矽谷和中國的科技創業越來越同步。
問題來了:
2B服務是SaaS嗎？
智能企業的未來空間是否巨大？
智慧企業的“智慧”是什麽意思？
未來企業的可能模式是什麽？
2B初創企業應該如何看待自己的領域？
大數據服務公司Palantir聯合創始人JoeLonsdale在9月8日的黑馬線下沙龍上發表了關於智慧企業的演講。
我們重新整理並解讀了喬·朗斯代爾的演講，而不是演講復述。對演講原文感興趣的讀者可以上網搜索。
喬·朗斯代爾(Joe Lonsdale)是矽谷大數據服務公司Palantir的聯合創始人，也是彼得·蒂勒(peter teale)的學徒和投資合夥人。他還是矽谷風險投資基金會8 Partners的創始合夥人。
Palantir尚未上市，但其估值已超過200億美元。
科技創業的第六次浪潮:聰明企業的B2B業務
回顧矽谷的歷史，有五次大的科技浪潮:
1930-40年代期間，惠普崛起，引領電子浪潮。
1950-60年代期間，半導體和晶體管誕生，英特爾引領了半導體浪潮。
在1970-80年代，電信行業發生了變化，思科是這壹浪潮中典型的美國企業。
1990-2000就是大家熟悉的互聯網浪潮。
2000年以後，是全人類同步經歷的壹波移動互聯網浪潮。
這兩次與互聯網相關的技術浪潮給壹般意義上的消費者和用戶帶來了巨大的行為變化，亞馬遜和臉書就是典型代表。換句話說，後兩種變化是互聯網引領的消費變化。
那麽，矽谷的下壹個十年呢？
朗斯代爾的答案是:智能企業。
與以往的浪潮不同，這壹趨勢幾乎肯定會在中國同步展開。
了解智慧企業的姿態:從智慧企業應該是什麽樣子看數據技術的發展空間。
人類社會真正快速而深刻的變革，往往是由應用技術推動的。人類社會在過去幾百年間的巨大變化，是之前幾萬年無法想象的。2C的消費導向改革更多的是跟隨而不是推動。
對於很多行業來說，存在著“現狀vs應然”這樣的差距。人們會想，“要是這樣就好了。”從這個角度來說，這是壹個技術應用前景的參考視角。
朗斯代爾舉了幾個美國的例子:
a)在政府領域，美國政府希望解決預算問題。對於市政預算，通過數據分析服務，政府決策者可以看到哪些預算被浪費，哪些預算真正應該投入到細分的城區。
對於養老金來說，大數據分析可以幫助政府決策者找出造假賬，從而更好地對養老金計劃進行合理規劃。
b)醫療領域，生物、醫藥、智能企業結合後，可能會出現壹個全新的醫療保險公司。
智能醫療機構可能會自動覆蓋大部分患者的診療需求，包括常規操作，這些都可能由自動化設備承擔。醫生只需要做關鍵的決定和手術。
在新的制度下，每個人的醫療福利可能會大大提高。
c)在教育領域，常規的教學指導、教材的提供、學生水平的提高完全可以通過壹個基於數據的平臺來完成。這也是傳統教育機構無法量化和精準教學的現實。當有例外，需要給學生提建議的時候，老師的作用可能更有價值。
d)在金融領域，數據分析結合數據專家的模式可以有效減少券商的參與。這可能會影響整個金融市場的交易格局。
理解智能企業的姿態:抽象過程、具體數據和重構過程
許多人都在談論2B領域創業熱情的到來。應該從什麽角度理解這個提法？
介入企業的某個流程(如工資發放、報銷、客服等)是正確的態度嗎？)並為其提供區別於傳統內部部署軟件的所謂“2B SaaS雲服務”？
我們認為，process SaaS可能只是切入企業服務的壹種方式，能否長久成功取決於對2B服務創業公司未來格局的理解程度。
傳統企業的流程是線性的，而在智慧企業中，由於技術對數據的抽象，流程會形成壹些非線性狀態。
非線性過程狀態不是刻意追求的壹種形式，而是通過大數據的有效利用，打破企業傳統的串行流程，然後自然進化的壹種新型企業運營形態。
如果上面的不容易理解，我們或許可以這樣表述上面的邏輯:
企業或組織的內部流程和外部環境之間可能存在大量復雜的數據。
在過去，這些數據很難分析和使用，企業對它們的使用效率極低。
在智慧企業中，會有相應的企業服務來幫助這些企業對過去無法處理的數據進行抽象和重構。
數據經過抽象和重構後，成為企業相關人員可以使用的決策工具。
基於大數據的新決策工具將引起企業原有流程的重構。
這種基於平臺的大數據SaaS服務，可能會讓未來的企業變成“數據處理SaaS平臺+專業數據用戶”的模式。
在這種前所未有的模式下，現有的業務流程可能會被大規模地重構，企業的決策機制將會發生更加自主的變化，企業的效率將會得到提高。
這大概就是所謂“智慧企業”的含義之壹吧。妳可以想象，如果身體的所有器官都具有大腦的壹些分析功能，人類將會是壹個多麽不同的物種...
從這個角度來看，能夠對企業大數據進行抽象重構，引起企業流程重構的平臺型SaaS服務公司，或許代表了2B服務領域未來的發展方向。
因此，SaaS服務公司僅僅關註優化企業業務流程和降低企業成本可能是不夠的。
當然，這只是從大局來看這件事。當我們真正切入並實施時，還是需要在現有行業和流程的基礎上，深入了解各個部門和企業對特定類型數據的真實需求。
只有在此基礎上，創業公司才有可能走出壹條在特定領域產生長期價值的大數據平臺2B服務之路。
所以妳心裏可以有空間，但是妳的心思需要放在企業的現實問題和基於數據的服務的特性和擴展性上。
對於使用場景，朗斯代爾以服務於美國軍事和金融部門的大數據分析公司Palantir為例:
a)如何合理有效地分配6543.8+000億美元？如果沒有數據分析來支持這麽大的資金量決策，肯定是有問題的。
b)國防情報文件短時間內會有海量數據，完全依靠人力無法做出分析和決策。
當然，他的例子是大型政府機構的解決方案。如果把場景轉到大企業，中小企業，小微企業，可能會有很多不同的新場景。
摘要
2B服務是未來十年的大勢所趨，與大數據相關的2B服務是重中之重。如何正確理解，對於創業和投資都很重要。
對行業流程、人事決策機制、參與者痛點的深刻理解，是切入和拓展市場的基礎；
對基於數據的SaaS平臺本身的深刻理解是建立長期2B服務的基礎。
現在看來，“數據機+人”的模式可能是未來很長壹段時間內創新應用的基調。
機器負責高效執行復雜戰術，整理數據奧秘；人負責看到現象背後的規律，執行關鍵操作，制定頂層策略。