27|从工具到效果:对这个行业共识的一些思考与探索
曹犟

你好,我是曹犟。
在上节课中,我们讨论了如何基于知识库构建 Data Agent。在课程里面,我也提到了 Data Agent 对于大数据的商业模式,也可能带来更大的变革。今天这节课,我们就来深入探讨这个话题。
需要特别说明的是,本课程中提到的“甲方”和“乙方”,既可以指客户与供应商,也可以指企业内部的业务团队和数据团队。这两种关系在本质上面临着相似的挑战,我们后面讨论的内容,对于公司内部数据团队也一样是有启发的。
困境与机遇
首先,我们先来看看大数据行业当前面临的困境。
大数据行业面临的挑战
在过去十年服务 2000 多家客户的过程中,我深刻感受到大数据软件面临的几大挑战。
第一,IT 预算在持续收紧。
由于宏观经济形势的原因,企业普遍在削减成本,而其中 IT 预算首当其冲。很多企业的 IT 预算不增反降,而且即使有预算,也会优先投入到核心业务系统,而不是数据系统。
第二,大数据系统更多是业务旁路,不是业务主线。
对于大部分企业来说,ERP、CRM、订单系统这些是业务主线,没有这些系统,业务就无法运转。而大数据系统,更多是辅助决策、优化运营的工具,是“锦上添花”而非“雪中送炭”。
这导致甲方在投资大数据系统时,意愿天然就比较低。他们会想:“没有大数据分析,业务也能正常运转,为什么要花这么多钱?”
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1. 大数据行业面临的挑战包括IT预算收紧、大数据系统作为业务辅助工具、上线后的价值证明难题以及需要“陪跑”才能发挥价值。 2. RaaS(Result-as-a-Service)模式意味着交付的不是软件本身,而是业务成果,客户按结果付费,这种模式在大数据软件领域过去难以普及的原因是技术能力与业务确定性之间的鸿沟。 3. 在大模型时代,Agent的自动化、智能化能够填平技术能力与业务确定性之间的鸿沟,使得“交付效果”从不可能变成了可能。
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亚林有收获。这种模式,倒是头一次听说2025-12-24归属地:湖南
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