这一期4个思维模型都和投资者有关，重点都是建立模型并遵守纪律。如果在复杂背景下进行跨领域博弈，这都是好工具。然而，大多数人不是职业投资者，最好弄清楚模型的适用边界，保证独立思考，以防东施效颦。

　　亲身经历，作为创业企业的联合创始人，我就有几次郑重提醒自己的CEO：你负责融资，和VC打交道很多，似乎被他们的模型“过训练”了。

　　举个例子，这些年很多风险投资人都在强调“网络效应”的概念：不仅仅企业和客户存在买卖关系，客户之间也能互相连接，进而增加系统粘性。对资本而言，这种生意可以通过烧钱进行催化，最终通过网络规模建立垄断。很多投资机构把“是否有网络效应”写入模型，以决定标的估值。

　　“网络效应”的思路适于 toC 基础服务。进入其他领域，例如 toB 企业级服务，情况就变了：

　　1. 从业务逻辑而言，企业不太可能因为同业或上下游的公司在用某个软件，就非用它不可。甚至恰恰因为是同类企业，所以存在关键需求的差异：竞争对手强调品牌营销，我强调供应链降成本……这意味着，对手的软件供应商未必合适我，应该寻找符合自己战略的解决方案。toB 采购更强调“标杆效应”：供应商的方案与企业本身的策略一致，且已有成熟的落地案例。

　　2. 从产品逻辑而言，“网络效应”本质还是增加迁移成本。但并非只有这一条路能增加产品粘度。大多情况下，做好功能和服务，解决客户问题，让他没有离开的动力，就够了。尤其是toB 场景，没有企业会乱折腾，轻易迁移软件系统。

　　回到投资者的角度。他们喜欢建模，简单点说，就是外行总结过去的成功经验，以筛选更多投资机会。模型就意味着抽象概括。投资者有机会多次下注，只要掌控概率就够了，创业者却是All in，因此必须洞察每个关键细节，细节是魔鬼。

　　淘宝免费，不符合“产品必须收费”的陈规；京东做物流，不符合“尽量做轻”的陈规……随后，投资人跟随成功创业者修改了自己的模型，然后又对下一代创业者说：“你必须XXX，我才投你”。

　　总结一下，专业人士要相信自己在客户现场获得的洞察，不要屈从陈规俗见，不要被投资界的模型过分“驯化”，导致动作走样。我们最该从巴菲特和索罗斯那里学到的，正是独立思考本身。

一、背景

　　阿里云目前占国内云计算市场50%以上，全球三强，近几季度保持高增速。

　　然而2010年常见说法是：百度擅长技术，腾讯擅长产品，阿里擅长运营。阿里的技术形象并不吸引人。

　　如何从电商公司转型为数据公司？这期间，我恰好在阿里云大数据团队做产品经理，分享一点“转型者”的亲身体会。

二、做了什么

1. 明确“数据为王”，巧妙包容原有主力业务

　　2010年马云在国外讲演，“我们的云和别人不一样，核心是数据。”今天看来，他在试图解释“大数据”概念，此时big data这个词还没有在美国诞生。阿里内部很早建立共识：判断一件事是否重要，标准是“数据”。

　　“数据为王”的战略与“让天下没有难做的生意”企业使命不矛盾。同时新的价值体系能包容原有业务：什么业务能产生含金量最高的数据呢？淘宝、支付宝……因此原有主力团队也会兴奋的加入进来，重新从数据的角度讲故事。

2. 用各种方法保护新业务

　　早期阿里云不成熟。广为人知的事是2012年内网几千层楼的帖子，对王坚博士万炮齐轰。当时公司做了几件关键的事：

　　1> 把阿里云和其他团队隔开。（如果微信团队没和总部隔开会怎么样？）

　　2> 培养生态系统。团队被反复强调的纪律是，如果客户在做同样的研发，不要抢饭碗，往后退，一直退到没人愿意做的苦活累活。只要他们愿意迁移到云上来。

　　3> 最难的时刻动用组织手段。例如让陆兆禧当CDO（首席数据官），内部都知道老陆已被定为下一任CEO。

　　最终，发动所有协作力量，把主要数据和业务都迁移到了云上。

3. 构建数据中台，上云没有回头路

　　业务上了云，如何保证局面不后退？最关键的是建立数据中台。前台业务产生的核心数据，全部收拢到一处。业务只有留在云上，才能获得基础设施和关键数据的支持。具体内容媒体报道很多，搜索“5K项目”。

三、结论

　　阿里云是一次成功转型。个人认为以下因素是关键：

　　1> 明确“数据为王”的新价值体系，巧妙包容原有业务；

　　2> 用各种手段保护新业务，建立协同；

　　3> 建立数据中台，让业务没有回头路。

　　转型的复杂性要高于初创。要谨慎设计，要耐心推进，要在艰难时刻顶住压力。