其次是多账号。有一些传统的数据平台，多人同时使用会崩溃。海致 BDP 允许每个员工都有帐号，每个帐号有不同的权限，可以查看自己需要查看的数据。对于基层和管理层来说，这样的系统都有价值。

　　再次是可视化。并非每个使用者都是专业的数据分析人员，有些只是具备基础的 excel 知识，这时候可视化意义就非常重大。

　　然后是数据的采集。不同来源的数据怎么采集，涉及个性化的服务，需要平台和企业对接。不同行业的需求肯定有着较大差异，想要以不变应万变很不现实。这也是 toB 服务得以垂直细分而且应该垂直细分的理由。

　　然后是数据的导入。比如海致 BDP 提供了数据库、excel 和 API 三种导入方式，就可以满足不同企业的需求，还可以整合同一企业不同来源的数据。

　　如何面对不同行业的多种挑战?

　　肯定是要慢慢来。拿海致 BDP 来说，在接触新行业时，一般会接触行业内最大、最有代表性的企业，以低廉的价格向其提供服务，与其对接。在这个过程中，海致 BDP 得以了解行业的需求，优化对这一行业的服务，并将其扩展开来。

　　也不一定完全靠人。虽然一般人理解上的人工智能还比较遥远，但是机器学习，甚至比较深度的机器学习的广泛应用不会太远。事实上很多互联网公司早已或多或少应用了机器学习。在大数据这一领域，让机器去接触、适应不同行业的数据，价值非常巨大。

　　客观来说，toB 服务还是有很大的细分空间的，细分的领域非常多，每个领域也都会有几家比较有特色。所以这个市场可能真的不是二八定律，而是 80% 的企业占据 80% 的市场。

　　为什么说现在到了企业服务的风口?

　　从时机和环境来分析。

　　时机方面，从两个角度考虑，一个是提供服务的基础，一个是需求服务的市场。2013 年开始，云计算开始流行，之后基础云服务快速兴起，应该 3~5 年内就会成为主流。经过一段时间的蛰伏，供给方有了提供云服务的能力。

　　需求这边，整个中国的经济发展都到了转型时期。曾经的靠低人力成本、低价格粗暴经营的企业，面对越来越多的竞争，已经力不从心了。这时候，企业就会开始寻求新的增长点，从控制成本过渡到提高效率。所以说，曾经没有数据分析需求的企业如今都会逐渐产生需求，曾经不注重互联网思维的企业如今都要开始注重。

　　环境方面则涉及所服务行业的规模。如前所述，数据量级达到一定程度，采集数据的来源、维度多到一定程度，行业本身有足够大的规模，做这个行业的服务才有意义。这个行业是否成熟，数据是否达到了一个临界点，使得分析数据后，它的效率可以有提升——这是行业能否展开数据分析的条件。

　　在中国，很多行业的发展都已经有了一定水平，同时也遭遇到了一些困境。如果困境难以用传统方式解决，行业本身又具备投入资源探索问题的能力，互联网化、数据化就是势在必行的。

　　关于海致 BDP：

　　海致 BDP 成立于 2013 年，atv直播，j2直播，今年 2 月完成 C 轮 3000 万美元融资，估值 2.5 亿美元，是中国目前估值最高的大数据公司。公司目前有企业客户 3000 家左右，典型客户有人人车、58 到家、瓜子二手车、百度外卖、春雨医生、知乎、中长石基、百合网、慧聪网、每日优鲜、雀巢、伊利、华联超市等。(小田一成 )