大數據初創企業會遇到的五個問題

近幾年，數據逐漸成為驅動業務的主要推動力。更重要的是,大數據是可以幫助企業改善策略,提高運營效率和加速增長。

75% 的龍頭企業說,他們已經或計劃在未來幾年在大數據基礎設施方面布局。大量的新的和令人興奮的大數據初創公司出現來滿足企業客戶日益增長的需求。

雖然大數據吸引力巨大，但是考慮到66% 的創業公司壹般會在12個月失敗，大數據初創公司們仍然面臨著很多挑戰。

挑戰壹缺乏人才

大數據市場在不斷增長，60%的領導者認為他們今年在大數據運營上會花費更多，只有5%預測預算會減少，最大的問題在於,這種增長將超過其實現它所需的人才和規模應用。

據麥肯錫的報告稱，美國的大數據人才需求在2018年將達到 170萬，大約在同壹時間,美國數據市場價值將達到 415億美元。隨著行業的發展，人才技能差距將拉大。沒有簡單的解決方案,是唯壹真正的修復是隨著時間的推移,人才自然會增加以滿足市場需求。

(這裏還有壹點諷刺,因為許多大數據初創企業試圖通過自己的軟件來解決市場上人才缺乏的問題，但他們同樣面臨招不到人。)

挑戰二人才成本高

71% 企業和IT組織認為自己在利用數據方面剛達到平均水平或滯後。顯然需要提高整體人才能力和教育現有的勞動力。目前在員工的培訓上，為了跟上新開發產品需要大量成本。

這樣的培訓運營費用在2013年全球達到1300億，考慮到數據業務的快節奏的性質和隨後的需要更多的人員和持續培訓,這些成本只會持續上升。

挑戰三解決理想與現實的沖突

在最近《華爾街日報》上壹篇有關Hadoop 的文章上黛博拉·蓋奇說，：壹些評論把大數據捧地過於高了，對大數據的”炒作”使許多組織盲目的為采用而采用:他們急切地擁抱工具,但往往不關註他們的需求,只是因為這些工具似乎是最受歡迎的(Hadoop是壹個例子)。

進壹步復雜化的是,大數據平臺本質上是厚數據。這使得供應商很難去表達它的功能和優點，甚至更難讓客戶們去理解。這就是為什麽, 據Gartner 說,到2017年,60%的大數據項目將無法超越試點和實驗,並將被放棄。讓大數據項目更加落地是未來的重點。

挑戰四融資障礙

大數據在風投界獲得了極大的關註和驚人的資金, Hortonworks和 Dataminr的融資近1億美元就是很好的證明。但在許多方面,爭奪現金變得不利於新公司。

由於行業的發展，風投們會更親睞具有挑戰性的企業家，很多公司喜歡Palantir,MongoDB和Mu Sigma (至少有2億美元投資)。因為資金增加了,在某種程度上我們可以預期投資者變得更加初步承諾投資,而不是投資於更成熟的新銳品牌。

挑戰五更殘酷的競爭

全球大數據預計在2015年產值達到 1250億美元?,創業並不孤單; 他們面臨SAP微軟和IBM這樣的數十億美元的大公司的殘酷競爭。

這些巨人可以釋放功能更新產品,收購同類公司。他們的資金是無限的,而初創企業必須更加精細化他們的產品只是為了維持他們的現金消耗速率。

實際上,這是壹件好事。初創公司成功的最佳方式和關註壹個點和把它做好，大公司總是在尋找方法來獲得競爭優勢。如果妳在存儲、分析等方面有極大的優勢，被收購也是個不錯的選擇。

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