iCDO: 为了能够实现这种私有化部署及定制，神策肯定需要深入客户的业务，对客户的业务进行梳理之后才能进行定制吧？如果是这样，这种深入业务进行梳理工作的一般周期大约会是多久？

桑文锋：是的，肯定要对客户的业务进行深入了解和梳理。时间周期一般在半天到两天左右。因为互联网产品还是会垂直分类的，比如互联网金融是一类，电商是一类等等，每个类别下都是有共性的。如果没有共性，每一个都是独特的，那这个代价实在是太大了。一旦掌握了这种共性，我们能对每一家都是独特的，但对我们自己来说，是可以更高效的去解决问题。

所以进一步说，如果每一家都建自己的数据团队，然后去摸索，其实我认为并没有发挥出团队的威力，这也是我去年的时候写过一篇文章，就是在大数据时代，每家都需要一个大数据部门吗？其实是不需要的，这就好比在电气时代，每家都要做个发电厂吗？其实也不需要，你可能更多的时候需要的是能够把电用好的一个人就可以了。

关于行业和客户

iCDO: 你怎们看待今天的企业在数据使用上的痛点？比如，大家现在对于数据普遍比较重视，但是实际上你会发现很少有企业真正很好的利用起来了数据。

桑文锋：这里需要从互联网公司和传统公司两个角度去看：互联网公司一是采集数据的方法有问题，对数据源的重要性意识不够，比如我们最开始的时候不管数据源头是怎么样的，然后通过在中间做复杂的ETL，再建立数据质量管理，等我们做了几年之后发现这种思路有问题，不管怎么做就做不好，所以我们痛定思痛，这也是我在百度很重要的一个心得——就是数据源很重要，我们需要从源头尽量让数据规范标准起来。比如之前我在百度做的数据采集审核系统，每次变更一个字段或变更一个什么东西都能去审核管理起来，从源头去结构化，让源头不放水，源头放水了后面就很难做，这是第一个数据源的问题；

二是数据采集的优先级问题，数据工作在团队内的优先级不高，数据团队推不动工程团队，比如数据采集需要工程团队和数据团队打配合，往往工程团队忙着迭代功能，数据的优先级就会被弱化或是应付了事。所以我们现在跟一些客户去沟通的时候，一般尽量找那个能够调动工程团队资源的人，因为只有他认可，才能把这个事情做好。

从传统企业来说，同样归结为两个问题：一是IT化程度不够，IT化是数据化的前提条件，数据没有采集的温床，也就没有根基；二是数据意识不强，虽然认识到了数据的重要性，但在实际工作中，仍然凭感觉做事。

iCDO: 所以是不是其实客户可以分成两类？一类就是他已经意识到数据的重要性，也懂得利用数据去提升效率和效果，但是缺少好的解决方法，即意识已经到位，能力有所欠缺；另外一类是可能连意识都还没有到位，希望通过大数据解决所有问题，并希望尽快看到高收益高回报？

桑文锋：我是这么看的，越初级的客户越会是第二类。认知比较浅的话，要的东西就会越飘，越要求高大上。就像现在人工智能比较火，越是不懂的可能要的越是天花乱坠，懂行的更清楚如何可行的看某一个问题，部分利用人工智能，部分利用正常的IT系统，按人配合去把它做好。所以从这点上来说，我觉得如果一个客户他要的很荒唐，这也是需要我们这样的数据从业者去引导他们的地方，我们不能被客户牵着走，我们本身是需要普及整个数据化进程的。中国这种数据化进程是一步步往前走的，但是现阶段底子还是很差，所以这也是我们为什么将“建立数据根基”作为神策定位的原因。

iCDO: 神策现有的客户中，哪些会比较接受数据驱动运营的理念？

桑文锋：目前的客户可以分成三类公司：一类是BAT还有硅谷回来创业的公司，这种公司就是在挑工具，只要工具能够解决问题就可以，不需要讲理念；第二类是其他类型的创业者，之前没有数据驱动的理念，这个时候就需要我们去灌输整个体系了，包括他在实际工作中应该关心哪些指标，应该如何做分析等等；第三类就是互联网+企业，这些企业许多时候是高层站得很高，但是一线员工的意识和能力比较有限，这个时候我看到的这种特征是自上而下来push的，所以导致的结果就是执行周期比较长，当我们遇到这样的客户，会进行更多的培训，进而培育市场。

iCDO: 现在很多用户会认为分析不能解决实际问题，中国现在更需要能够落地要执行甚至帮你执行的解决方案，您怎么看？