Vertica | 改变是生存的基础,变革才是成功的必经之路

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只有最强大、最大胆的数据驱动型公司才能生存下来

我最喜欢的分析师名言之一就来自于Constellation Research的Ray Wang。道理很简单,但也很残酷——“数字达尔文主义对那些总在观望的人不留情面。”我曾多次引用这句话来证明为什么传统企业要继续生存就必须进化升级、适应潮流。达尔文主义的基本原理很清晰——“所有物种生物体都是自然选择的结果。它们起源和发展都是通过微小遗传变异的自然选择来增加个体的能力,来竞争、生存和再生。”(维基百科)

这句话中有一个非常引人注目的词,这让我意识到达尔文主义不再适用于商业世界。那些只为寻求生存、保护自己不受行业竞争者影响,从而制造“微小遗传变异”的公司,可能会推迟不可避免的变革,但始终无法生存。只有那些有意识地希望从自我保护转向成为他人寻求保护的对象的公司,才能顺应时代、蓬勃发展、这对已经成熟的大型传统公司和行业尤为重要,敏捷、无风险的初创企业不用担心有多少损失,可以通过大胆的、与众不同的思维方式,还有更重要的,利用我们津津乐道的最有价值的资产——数据,来获得一切。

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数据推动颠覆

在零售业,客户行为分析显然是一个热门话题。零售商想知道客户何时有兴趣、如何浏览他们的网站、我关注网上针对性广告的频率,以及什么样的促销活动能吸引我购买。但如今,这些信息全都成为每个人摆在桌面上的筹码。拿一个行业颠覆者举例:ThirdLove。

它是一家非常成功的线上零售商,总部位于旧金山,专为女性提供定制文胸。我以前从没想过我会在网上购买这样的东西,我只是会循规蹈矩地试穿各种尺码和品牌。但ThirdLove认为我应该得到更多——它不仅仅是一个包含货品运输和针对性促销的现代网站。ThirdLove从超过1100万名女性那里收集了6亿多个数据点,包括形状、罩杯尺寸和松紧度等,利用这些数据进行分析,打造更适合女性的文胸,尤其是率先研发了“半码”文胸。而像维多利亚的秘密和SOMA这样的竞争对手则通过建立网站、赞助和提供产品运输来“保护”自己。

现在你可以发现,这些“微小的遗传变异”不足以支撑产业生存,也远不足以使企业繁盛甚至居于领导地位。维秘母公司L Brands的股价今年下跌了50%,达到2010年以来的最低谷。而ThirdLove已然筹集了3000万美元的资金,目前估值为7.5亿美元(估计包含8000万美元盈利),还登上了福布斯年度“下一个达到十亿美元的创业公司”榜单。

02

传统行业的领导者不会受到颠覆吗?

在每个行业里,知名度和辨识度最高的品牌都具有先天优势。它们拥有庞大的收入来源——全球客户群、有价值的品牌资产、庞大的员工群体以及完善的基础设施和运营流程。最重要的是,在如今这个世界,这些公司拥有海量的数据。

但是这些优势很快就会成为生存问题的最大威胁。

大公司可以承担风险,但从本质上却抗拒变革,认为变革的复杂性和耗费的成本会威胁到相对稳定的现状。毕竟,他们已经是行业的领导者了,为什么还需要改变呢?答案很简单——未来属于那些愿意从根本上改变目标的公司、属于不寻求保护自己免受破坏的公司、属于那些有意识颠覆行业现状的公司。而使这一切成为可能的唯一策略,就是将数据孤岛统一起来,并将重点从历史报告转向预测分析。

然而在价值数十亿美元的组织中统一海量数据非常困难。实现对如何制定业务决策以及制定这些决策所需内容的全面更改更是一项艰巨的任务。看着那些小型、敏捷型、有创业精神的公司在市场上有创造力地运作,实在是令人沮丧,因为人类对于生存和保护自己的欲望与生俱来。

但如今,数字达尔文主义对那些只会观望的人不再手下留情,那些只愿意采取安全范围内的微小步骤的人也是一样的结果。

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拥有90年历史的数据颠覆者
Vertica让我们在新经济参与者的世界中蓬勃发展。Vertica为ADTech、金融科技、网游、社交媒体等新行业提供动力。

Vertica从一开始就是为了满足以数据为最有价值资产的这类公司的性能要求而构建的。但Vertica也是一些已经成熟的传统公司的关键组成部分,你可能不会把这些公司所处的行业和颠覆联想到一起。

以AmeriPride为例,这是一家总部位于明尼苏达州的制服租赁和亚麻供应公司,于近90年前成立,一段时间以前还是家族企业。但现在,AmeriPride属于一个估值数十亿美元的公司——Aramark。AmeriPride的CIOS,tephen John在Aramark领导层作为C级执行官,帮助Aramark达到他和他的团队在AmeriPride做到的目标——ROI达到419%;1.4年内实现收益;预计年收益(增加收入和降低成本)为360万美元。在这个时代,很难想象一家在行业内获得如此大的成功的公司会成为行业颠覆者,以至于被竞争对手收购。而收购行为带来的最大的资产之一就是Vertica推动的大数据转型。

 

更进一步感受大数据的魅力?

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