京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
国云数据CEO马晓东:没见过大数据何谈玩大数据
很坦诚,很直接,没有夹杂太多企业家、高管习以为常的官方话,这是我对马晓东的第一点印象。更进一步,作为国云数据的创始人兼CEO,马晓东的谈吐中却不时流露出对阿里的推崇,以及对在阿里巴巴工作经历的感激,可谓难得。
1986年1月出生,中国科技大学硕士毕业,早前在阿里巴巴从事大数据优化器、Hadoop、MapReduce等核心算法的研究,参与阿里大数据平台框架创建,马晓东于2011年从阿里巴巴辞职进行大数据挖掘、可视化分析领域的创业,创建苏州国云数据科技有限公司,现任创始人兼CEO。
2011年,大数据还远没有2013、2014年的火热,甚至于无人问津,“2011年选择从阿里巴巴辞职去创业,基于哪些方面的考虑?”因此我采用了直白的开场,不绕任何弯路。
当时在阿里巴巴做的大数据平台只有阿里自己能用,应用效果特别好,马晓东认准未来市场需求很大,同时难度很大,而他在淘宝这一苛刻环境成功做过大数据挖掘,有这方面的经验;其二,希望更多人、更多的企业能够应用大数据分析和挖掘,尤其是个人、中小企业很多用不起或者根本没有意识到数据分析的真正价值,他也希望真正推动产业发展,实现数据分析工具的普及,就像windows系统现在普及和造福大众一样,因而大数据大数据魔镜系列的免费版本也因此而生,目前也已服务上万家用户;其三,马晓东在校期间就拥有一支100人的精深技术团队,多次得到国家级肯定,并获得李开复老师的青睐与支持,而几年的工作经历,整个团队在实力、视野上也已经成熟;其四,“我从骨子里就想做有价值的事情”,出身于经商世家的马晓东,有着做企业的梦想。
时至今日,马晓东对创业的经历依然不胜唏嘘。2011年,当时市场还处于热炒“云计算”的阶段,大数据甚至可以说是无人问津,而理工科出身的他,创业之路可谓不足为外人道。实在的性格让他在没做出成绩之前不愿去拿投资,而在做出一定成绩之后,大数据作为一个新名词、新领域,投资人对大数据的认知可谓云里雾里。同时2B市场比2C市场更难被人认知,企业级市场总体发展不好。
发展到近两年,在对比美国大数据市场之后,在美国企业级大数据企业陆续上市之后,业内才逐渐对大数据有所认识。很多企业认为大数据等于舆情处理,去做非结构化数据,但在美国市场,结构化数据已经成熟才开始研究非结构化数据,中国却处于后知后觉的状态,结构化的东西没做好就去做非结构化数据, 所以很多企业最终走向被淘汰。
国外大数据之所以领先国内市场,还在于国外有数据环境,只有真正见过大数据才知道怎么玩,这也是国内ERP、CRM很多,但真正的数据产品并不多的原因。“没见过大数据去玩大数据,玩得好不好就可想而知了”,而国云数据的成功正是得益于见识过阿里海量的数据、玩过阿里苛刻的数据处理环境。
见过大数据的国云数据相较于国外的同类企业,优势到底体现在哪?马晓东表示稳定性、容错能力、准确性是一个有价值的大数据产品的基本要素。而国云数据因为真正经历过大数据,在这三点远强大于其他产品,基于比同类产品更强大的三大因素,国云数据更是一个数据价值提炼平台,其优势体现于以下几点:首先是功能,别的商业智能有的功能全覆盖;其二性能,渲染速度是是IBM Cognos的25倍;其三是大数据处理能力,大数据魔镜具备探索式分析、自动建模、省50%计算能力、精准营销几大特色;其四是易用性,人人都可以进行数据分析挖掘。
对于当前企业大数据市场,马晓东认为相比于13、14年,今年的市场虽然处于低谷,但其发展前景更加乐观。之前的市场可以说是病态的火热,很虚,而当概念炒到低谷,随之就会趋于理性,进而产生做实事的企业。
“国内企业大数据市场尚处于起步阶段,企业的精力更应该放在提升产品价值、产业链合作,共同对抗国外大数据产品,而不应该放在内耗上。”
马晓东对大数据市场有着独特的理解,并将大数据企业分为三类:其一是拥有数据方,比如阿里、京东、政府等;其二是大数据的纵向应用,例如行业专家,做大数据分析咨询,此类门槛较低;其三是大数据的横向应用,此类门槛较高,相当于挖金子的工具。
而大众认知中的大数据企业更多的是第三类,大数据的横向应用。而在这一产业链又拥有众多分支:可视化、可视化大屏、大数据分析挖掘、工具、存储、数据传输采集等等。相较于美国市场,以上应用尚处于起步阶段,同时企业级大数据市场很大,兵戎相接的局势不会出现,企业更应该担心的是国外的搅局者。产业链上下游应合作共赢,建立健康生态,促进市场发展,将竞争目标瞄准国外产品。
“我们有一个愿景,让人人都可以数据分析,企业都能用得起大数据”。据悉国云数据即将推出“大数据魔镜标准企业版”,面向中小企业,10万+的配置标价1万元,完全颠覆市场,也对市面上国外工具狮子大开口式的圈钱策略做了一回反攻。不管结果怎样,相信很多因工具昂贵而放弃购买的中小企业迎来了数据春天。
对于2015年及未来发展规划,马晓东透露国云数据定位于工具厂商,并且专注于工具厂商,不会涉足其他链条,在加大工具研发的同时,拓展海外市场,不会过多内耗。同时国云数据在2015年的战略重点是合作共赢,希望能与产业链上下游加大合作,推进产业发展,让人人都会、都可以数据分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08