技术客 er｜非黑即白的技术人，创业时别做看上去美好的决定

资本就是催化剂，其目的是加速企业发展。它没办法把一个死的公司拉活，但可以把一个已具有好的理念或雏形的企业更快推向市场。—— "互利科技"CEO 林坦

亚马逊文化真的“恶毒”吗

• "客户至上"教会了我什么

2015 年，《纽约时报》发布了一篇长文，揭露亚马逊内部严苛的敦促员工制度——其中包含了一系列堪称残酷的手段和策略。文章中列举了一个名为“随时反馈工具”的内部平台，所有员工可匿名使用该平台揭发或批评其他同事，并且这些评论可随时上传到亚马逊管理层方。

当时文章发布后，引起了读者们的一阵哗然。从许多媒体的态度来看，亚马逊已成为“艰难工作场所”的首要代名词，其最具代表性的 14 条“恶毒”的领导层原则也随即昭然于世。

回国创业一年多的林坦，就曾供职于亚马逊总部，负责全球交易系统以及存储系统的研发和运维工作。做工程师的两年，林坦也确实因为亚马逊严格的 Oncall 和 DevOps 文化，常常 24 小时随时待命在其岗位上。当时觉得极其痛苦的他，却在后来自己的创业中发现，14 条领导层原则看似严不透风，但对于企业的成长或成熟有着至关重要的价值导向影响。

第一条“客户至上——一切以客户为先，之后再开展工作”，也成为互利科技（以下简称“互利”）现在奉行的首要原则。在林坦看来，「创业公司与客户是心对心的关系。对于大数据初创企业，如果不能在五分钟之内及时响应或解决客户的突发问题，那客户凭什么要给予你信任，又为何要使用你的产品。」

或许是受亚马逊文化的影响 ，林坦的创业骨子里也透着很多对“严谨”的极致追求。回想起两年来彻夜被“警报声”（交易环节出现突发问题时）不断叫醒的经历，他开始明白，真正的解决方案是应该人来驾驭机器，而非机器来操纵人。为了更好的将交易的每一步做到严谨，就必须要让这个环节中产生的大量日志和机器数据得到智能化的利用。

2014 年，刮的不是 To B 风

• 风口没来，创业者该怎么办

2012 年，林坦刚进亚马逊。同一年，美国的 Splunk 成功上市，并成为全球第一家上市的大数据处理公司。

上市前，Splunk 的客户数就已达到了 3700 家企业，客单价已将近 2.5 万美元。对于趋近成熟的美国大数据市场，一款工具型产品能产生如此强烈的用户黏着力，并吸引其付费，实在是让很多大数据从业者艳羡。而与此同时，一批模仿者、追随者随之揭竿而起。

时间点上虽有巧合，但其实这个时候，林坦并没有把 Splunk 这家公司当作模板来研究，他更多关注的是 Sumo Logic 这类以 SaaS 为主、进行日志数据分析处理的企业。而当怀揣着一颗创业心离职亚马逊，进入硅谷另一家从事搜索技术的创业公司后，林坦再次发现日志分析与管理过程中的有很多问题仍存在解决空间。这之后，他便真正开始了对国内大数据市场的调研。

与美国拥有一批大数据公司的成熟市场相比，国内主攻日志数据处理的企业却是凤毛麟角。也正是基于市场认知和接受度的差异，林坦明白，想让用户放心地将大量数据上传至服务器交由初创企业进行分析，基本属于天方夜谭。SaaS 行不通了，那就得以 Splunk 为标杆，以建私有云或私有化部署为差异点进攻国内大客户市场。

可是回国后的林坦才发现，此时国内投资方聊的全是 O2O、P2P，真正的 To B 市场却鲜有人提及。没有风口，没有人在意或关心，一冷一热的环境对比让林坦的心里多少有些不适应。他一边研究产品雏形及商业模式，一边开始了解并各路探听国内的投资方向。

好在 2015 年 To B 的风口，来了。林坦兴奋之余，也在“等风”这个过程中想明白不少。

对创业者来说，风口和押宝成了两个难捉摸的词。一是难辨清真风口和伪风口，二是怎么找到风口和押宝。林坦说：「风口不是突然冒出来的，它需要行业的沉淀和积累才可以爆发。无论是找风的过程，还是企业成长中的下一步融资，都需要创业者有清晰的头脑和眼界，能对市场走向具有更为准确的研究和把脉。」

互利科技 CEO 林坦

想法无法改变市场，但资本可以耳听八方

• 创业者应该尽量在市场好的时候去融资

创业的一系列繁琐流程——定向、写 BP、找合作伙伴、拉风投，创业者并不陌生，可很多人都死在了最后一环。

林坦在这一环上算是绝对的幸运儿，至少目前看来是如此。“互利”成立三个月的时候，林坦便跟华兴资本签署了天使轮的投资合作协议，在此之前，他谈的投资方也只有寥寥可数的几家。这一点上，林坦也建议，创业者应该尽量在市场好的时候进行融资。或者说：「融资的大环境很重要。虽然在融资手续办理中我仍相信，好的企业无所谓资本寒冬。但后来发现，一旦融资环境不景气，即使再好的企业都会需要更多的精力去做融资前的准备工作，但 CEO 的精力有限，如果在这方面投入过多，产品和销售就容易掉队。」

最近，林坦又开始着手与几家投资方的 A 轮投资谈判。对于如此紧密的融资节奏和步调，林坦也有着自己的看法。「前期融资是为了更快拓展市场，这时候把潜在市场转化为产品的真实用户，所花的成本相较更低。但越往后走，随着企业规模越来越大，转化成本的递增速度也会越来越快。」除此之外，竞争对手的融资节奏也是主导企业是否进行下一轮融资的关键一环。「如果忽略了他们的下棋和落子策略，让他肆无忌惮地往前跑，那么一旦待其占领到更大市场，我们再想扳回一程就基本不太可能了。」

所以，对林坦来说，创业要尽可能地配合资本市场的需求。创业者的想法无法改变整个市场，但资本却可以耳听八方。现在国内的融资行情已注定不再适合靠大故事渲染创业情结，而更多的是需要实打实地去做好产品和商业模式。

面对客户和市场，很多事并不在控制范围内

• 非黑即白的技术人，怎么创业

「以前习惯了非黑即白，很多事情在我的思维模式里不是对就是错。但当真正面对客户和市场时，很多事情就不在自己的控制范围之内，需要去妥协、让步或协商解决。」当然，林坦的这句感慨并不仅仅是他个人的历程与宣言，而是技术出身乃至一大批创业者所面临的共同问题。

无论在市场拓展、招募员工还是制定战略上，技术创业者都有着一些先天的瓶颈。这也是为什么如今国内创业成功的群体中，技术出身的企业家占比不到 10% 的原因。包括在接下来的融资过程中，很多投资人也对技术创业者所欠缺的销售、市场等经验存有更多担忧。

Balderton Capital 的合伙人 Suranga Chandratillake 就曾公开表示过，「绝不会考虑支持一家创始团队中没有优秀销售者的公司」。但依照目前国内的创业局势，初创企业要想在创建伊始就拥有一支优秀的销售团队或一位杰出的销售 Leader，简直是难上加难。

其次，对于“通过攻破技术难点打通新市场”这事，本身就存在一定的风险——投资方大多听不懂，市场上拥有同类型的业务模式也并非只此一家……如此，如何让投资者信服、如何在竞争如林的市场抢先占据高点，都是技术创业者亟需面对的难点。

结合上述这些问题，林坦的策略是先打标杆客户，接着再实行横向的行业拓展与纵向的垂直领域客户拓展并行。所以互利现有的客户既包括电商、直播等互联网企业，又包括电力、运营商以及一些传统制造业客户，标杆客户以当当、中国电信等为主。这样一种策略的优势就在于，能快速建立相对高的壁垒，扩充企业数据自身的知识库。

目前大数据公司最难平衡的就是数据量与客户量之间的博弈。客户群规模小、种类单一、数据源少、有效挖掘数据价值的技术不成熟等，都是困扰初创企业的结，但数据量大小又对数据挖掘的算法和技术提升有最直接的影响。这就容易陷入一种死循环。

虽然，互利做的是用户数据的集中处理，较少面对这样的两难。但电商类客户的一个明显痛点是，他们的 API 可能会每秒吞吐大量数据，业务逻辑又异常复杂，对消费者造成的影响是支付、下载等环节的失败或宕机，从而直接影响其交互体验。在这种机制下，互利将有意义的字段抽取出来，将信息结构化，可视化，集中管理，可以提前为这种宕机的出现做出预测，最终降低突发问题的几率。

创始人不能随意做一些看上去很美好的决定

• 企业团队多少人算合适

回想起创业一年多最难熬的一个阶段，林坦心里百感交集。

「一个难事是招人，一个难事是找人」林坦说了当时最令他矛盾两点，「招进优秀的人才，需要花时间等待和推进，但公司设的入门门槛又较高，这就让工程师团队的扩充成为了大家最头疼的事。另外，怎么找客户、上哪找客户也在前期想了很久。」

好在林坦的核心团队不仅有技术人，也有多年经验的销售与市场负责人，因而帮助林坦在前期迈过了不少坎，其中就包括招人和找人这两道最大的难关。

虽然要跟目前国内许多大数据公司相比，互利的团队规模的确堪称“玲珑”。但 16 人的阵容却让林坦很满意。或许是受贝索斯的文化影响，林坦也崇尚把队伍精简和“划小”。贝索斯曾以「人类是围着篝火彼此讲故发展起来的」的例子讲述企业人员的完美规模——无需大量组织架构就能进行自然的人际协调。的确，从优化沟通的角度来说，小团队是最好的，甚至在团队敏捷性的适度保持上，张小龙也提过 150 人的关系维系上限。

但从深层次来说，林坦考虑更多的是一种影响企业发展的客观规律。

他跟我们讲述了一年前招人的一件事，「当时有位在业界具有资深经验、并且是从 Splunk 公司出来的大客户销售，由另外一位团队核心成员引荐加入互利团队。我们甚至为此高兴了几天几夜，因为我明白他的加入不论是对于接下来的融资、企业或团队的成长还是互利市场化拓展，都将产生很大助力。但冷静下来后，意识到高管引入失败的比例高达 90%，而且大公司和小公司的差异，产品和销售体系的差异全都会对加入者形成直接影响，是否需要引用还需要做更多的观察和考量，最后我一下狠心，还是放走了可能成为自己“左膀右臂”的一支力量。」

因此，林坦将互利两年内人员规划也是定在 200 人以内，或许用他的话来讲最为合适——「作为创始人，不能轻易做一些看上去美好的决定」，这既包括企业扩张的步调，也包括合适的客户和人才挑选。

这是一个好的时代，还是不好的时代

• 大数据不是纯资本就可以推动的行业

林坦从高中时就对神经网络、深度学习等开始研究，如今走入了自己深爱的行业，做起了自己喜欢的事，却不再满足于仅仅是让工具辅助人类解决问题。说起这个，林坦显得很兴奋，他描绘了自己对深度学习未来的蓝图规划，是真正能让工具更智能的自主解决问题。

何谓自主解决？首先就是某些特定场景下实现机器的自动化和智能化，让机器能主动完成归因分析，发现异常后可进行自我调整。在国外，AWS 等企业也在研究 IT 系统的自我进化。但林坦也坦言，这个过程还很漫长，互利现阶段还只是把机器和人类工作之间的主动和被动相结合，找到最佳的平衡点，从而让用户以此为基础执行毫秒级别的分析和搜索。其他的后续探究，林坦和其团队正打算用两年时间做出国内大数据行业的先例。「客观的说，互利并不是在完全模仿 Splunk，并且和国内抄袭 Splunk 模式的企业有着本质上不同的发展方向，而如果 IT 系统自我进化的梦想一旦实现，互利的价值也将远远高于 Splunk。」林坦对此非常笃信。

不过，大数据的行业格局每天都在变。面对不同的竞争，林坦的态度很乐观，「如果发现没有竞争，那一定是两个问题没看清，一是时机没到，二是你的确做错了，也或许是别人做死过就不去做了。所以有竞争者是好事，但是国内大数据行业的竞争态势还处于比较早期，并没有达到真正的红海阶段。」

所以，林坦也相信，这是一个最好的时代。这个时代下，大家可以公平竞争，大家可以实打实的真正着眼于自身的产品和技术。大数据不是一个纯靠资本就能推动起来的行业，有竞争，有成长，国内大数据才能不走入“一味模仿”的牢笼。

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