從 2015 年的中國企業(yè)服務元年，到 2016 年云計算、AI、大數據的方興未艾，To B 領域不論是在底層基礎架構（IaaS），還是在前端應用（SaaS）都迎來了新的增長點。
從行業(yè)背景來看，隨著底層硬件云化的普及與傳統企業(yè) IT 系統去 IOE 理念的深入，一部分創(chuàng)業(yè)公司有了新的突破口；另一方面，隨著國內云計算、人工智能、大數據等技術與發(fā)達國家逐漸縮小差距，投資人與該領域的創(chuàng)業(yè)者也更著眼于國際化的產品需求，以增加自己的競爭壁壘。
“2015 年的時候我還會擔心市場對海量數據分析的需求起來的速度，但到了2016年，我投的幾家公司就說它們的需求就已經爆了，必須抓緊融下一輪繼續(xù)招人。所以這個市場比我想象中發(fā)展要快很多。”紅點創(chuàng)投副總裁劉嵐在接受鈦媒體記者采訪時表示。
作為一支進入中國 11 年的老牌美元基金，紅點創(chuàng)投一大優(yōu)勢在于其國際化視野。而具備技術背景、出身華為的劉嵐更對企業(yè)服務領域的案例頗具心得，從即將新三板掛牌的“孔明科技”到 Apache 軟件基金會唯一一個中國團隊貢獻的頂級項目“Apache Kylin （麒麟）”為基礎的大數據公司跬智科技，劉嵐的投資風格雖不能說激進，但也穩(wěn)扎穩(wěn)打，有理有據。
對于大數據領域的投資方向，劉嵐認為尋找機會還要從梳理云計算的架構開始。
在他看來，第一波云計算的革新首先從 IaaS 開始，即底層基礎設備架構的云化，之后 SaaS 得益于云平臺的發(fā)展也能在調用方式與功能上實現轉型與擴張，而隨著 IaaS 和 SaaS 的完善，整個業(yè)務過程都伴隨著計算量和數據量的增加，支持這些業(yè)務的中間層架構——即 PaaS 層就需要新的技術與產品去適應。
如今隨著新興底層技術的普及，已經率先助推了 PaaS 層的自我更新。
比如以云計算為代表的新底層技術的興起：一方面利用分布式架構，將普通機器串聯起來達到與高性能機器等同的效果，讓企業(yè)在數據量增大后也不需要更換全套設備，只需要再增加機器就可以達到目的；另一方面正是契合了企業(yè)目前對于 IT 設備采購經費的控制，能夠在滿足需求的情況下，降低成本投入。
“一些互聯網公司，比如今日頭條，公司從第一天開始就把整個數據平臺放在云平臺之上；但中國 8000 萬家企業(yè)里面，占據 90%的傳統企業(yè)的 IT 基礎設施才剛剛進入云計算的時代。”劉嵐說。
這也解釋了為什么我們把 2015 年稱為企業(yè)服務元年。事實上，“企業(yè)服務”表面的含義并不新鮮——以用友、金蝶為首的老牌軟件早已服務國內企業(yè)客戶數十年，而 2015 年前后發(fā)生的變化，是基于新一代基于云計算架構的IT企業(yè)的服務轉型產生的。在 2015 年初，谷歌還將其云計算等核心技術命名為 Kubernetes 開源出來，為企業(yè)軟件的開發(fā)提供了更好的“容器”。
PaaS 層的應用則是維護并提升業(yè)務效率的工具，比如劉嵐經手的大數據智能分析平臺 Kyligence（跬智科技），就是通過大規(guī)模提升訪問數據的分析處理效率，幫助前端應用（SaaS）提供更精準快速的匹配數據，而紅點投出的另一家 IT 運維大數據公司 LinkedSee（靈犀），則是通過采集服務器硬件的溫度、性能等數據，利用 SaaS 或者私有云部署等方式提供一套監(jiān)控維護方案。
政策推動又成為 PaaS 層頗受矚目的另一點原因。
2016-2020 年為我國“十三五”規(guī)劃期，拿以銀行為代表的金融行業(yè)來說，“十三五”對于銀行機構的“互聯網+”轉型提出了具體要求，包括有效整合內部數據資源、合作開發(fā)外部數據資源，推動大數據技術在客戶分析、需求挖掘、服務體驗、精準營銷、精細管理、風險控制等方面的廣泛深入應用。
“這就要求銀行逐漸將基礎設施從 IBM 小型機（DB2）向 Hadoop 遷移，現在銀行高管們做決策，八九成的人都會轉向 Hadoop。”劉嵐告訴鈦媒體記者。
然而，數據是企業(yè)最重要的資產，特別是銀行這類企事業(yè)重點單位。“DB2（數據庫）+Teradata（數倉）”的傳統組合依然是金融行業(yè)看來最安全穩(wěn)定的方式，劉嵐也表示完全實現這種轉變仍會有一個用戶教育階段。
也正因如此，大數據行業(yè)的整體營收依然沒有爆發(fā)起來。劉嵐表示目前在該領域第一梯隊的玩家，一年的營收也只有三千萬，很多時間和精力仍然花在教育傳統用戶的過程中，這就需要大數據行業(yè)的玩家更能耐得住寂寞。
不過從投資的角度，劉嵐也和鈦媒體記者分享了他的投資方法論。
To B 領域的“組合式投資”是劉嵐的打法之一。剛剛提到的“靈犀”“麒麟”，就分別對應了從 IaaS 到 PaaS 中間的運維監(jiān)管、數據處理等問題，而接下來劉嵐也打算接觸幾家圍繞 BI 商業(yè)決策大數據方面的公司，這樣不但能構建一個完整產業(yè)生態(tài)的投資組合，也能讓幾家被投公司在產品和業(yè)務上有合作以及互相推進的機會。
“海外智囊團”則是劉嵐與紅點創(chuàng)投的另一個優(yōu)勢。作為美元基金，紅點創(chuàng)投在企業(yè)服務市場更為成熟的美國已早有布局。比如和“跬智”同屬于數據倉庫的美國公司 Snowflake，以及BaaS（后端即服務：Backend as a Service）的鼻祖 Twilio，這些項目的產品需求已經在海外接受過市場的檢驗，能夠在模式上提供借鑒意義。
自然而然的，這些已投項目的創(chuàng)始人與相關生態(tài)內的合作伙伴就能充當劉嵐的“智囊團”，劉嵐也表示他對大數據行業(yè)“仍在了解之中”，不過當他在國內發(fā)現大數據項目的時候，會與國外的已投項目進行橫向對比，快速判斷項目的前景。正因為如此，劉嵐表示他決定投資跬智“只用了三天時間”。
