010 | 从Tableau上市,看学术界和工业界人士创业

010 | 从Tableau上市,看学术界和工业界人士创业

朗读人:秭明    07′22′′ | 3.38M

上一次,我说到了 Tableau 的创业和发展史,它是一个非常典型的学术界人士出来创业并且成功的例子。这之前我们还看到了 RealNetworks 的故事,这是一个创始人在微软工作很多年之后,决定出来创业的例子。当然,后面我还会给你讲述许许多多这样的例子。

Tableau 和 RealNetworks 的例子恰好可以代表现实中的两类创业者,他们在创业方式和模式上其实都有所不同,他们擅长和不擅长的地方也各不相同。那么,这两类创业者具体有何异同,分别又有什么优势和劣势呢?今天,我就和你聊聊这个话题。

在学术界发展的人,无论是 PhD 还是教授,都有一个明显的特征:他们做的项目,从技术层面上来讲,往往都是某个特定领域里面最新最前沿的技术。而且,他们很可能凭借在学术前沿的多年研究经验,开拓一个新的领域。因此,学术界的创业者,很多时候开创的都是高精尖,或者非常独特的技术领域。

我们其实可以列举很多这样的例子,无论是谷歌的搜索、Tableau 的计算机可视化,还是当下很热的 AI 创业者,其显著的特点就是技术专家创业。而且很多时候,这些人是技术领域真正的弄潮儿。

以 Tableau 为例,Tableau 的几个创始人在开创这家公司之前,已经是人机交互和计算机图形学领域的世界级专家。站在世界之巅的人,看世界的角度也就有所不同。所以这些人把计算机图形学、人机交互的技术,和数据的显示与分析结合起来,提出了数据可视化分析的概念。这个概念落地以后,才有了今天 Tableau 占据的这个新市场。因为这个新市场的出现,传统的 BI 领域在很大程度上被颠覆了。

而工业界出来的人,在创业模式上就完全不一样了。我们不排除工业界里面也有许多这样的人,他们数十年如一日地工作于一个领域,成为这个领域的专家。但是即便如此,这种专家依然和学术界的专家有所区别。

工业界的专家往往精通特定的技术,并且技术极为精湛,能实现一些一般人不能实现的东西,比如 RealNetworks 的创始人对视频语音编码解码的理解。

然而,工业界的牛人一般不会对超前好几年的技术,或者现在不能立刻产生实际价值的东西,有非常深刻的理解。

当然也有例外,大公司比如早年的 IBM、王安,近来的微软、雅虎都成立了研究院,在研究院里面的人,做的是和学术界差不多的事情。这些人不需要直接对产品负责,做的也是超前的东西。这些人其实更应该归于学术界,而不是工业界。撇开他们不说,工业界的人在技术上创业,一般不太能见到改变时代的超前的东西。

但是,工业界的人对于商业模式的理解,往往比学术界的人要强很多。所以工业界的人创业,技术不一定是最新的,但更容易将新的商业模式和技术相结合。这种创业模式,在学术界人士的创业项目里几乎见不到。比如,我们从未听说过,一个学术界出来的人创建了一个旅游公司、房地产公司之类的事情。但是,出身于工业界的人更容易走这条路。这算得上一个巨大的差别。

工业界和学术界出来的人还有一个很不一样的地方。学术界的人典型特点是眼高手低,他们的眼光非常得高。但是其工程实践能力,和在工业界里耕耘很久的人比起来,就会差很多。

这种差距首先体现在代码的质量上:一个代码是否足够模块化、有没有足够多的测试、BUG 数量多不多、代码的可扩展性有多高,等等。可以看到,学术界出身的创业人士,在保证代码质量方面,明显比不上工业界出来的人。

另外,当一个产品出现问题的时候,比如说性能不佳、有特别难解决的问题、在不同平台上表现出不一样的行为等,有多年工作经验的工业界人士往往可以轻易解决,而学术界出来的人,在最开始既没钱又没人的情况下,往往就会止步不前。

这种差距的根源是做研究和做产品的本质要求不同:做研究的人,只需要实现一个想法,做最核心、最精彩的那一部分;而做产品的人,有很多边边角角的事情需要解决。一个可以演示的学术产品,和一个可用的工业界产品,其质量差距是非常大的。

这种区别在公司的发展过程中,体现在多个方面。首先,学术界出来的人往往会低估软件开发的复杂度。结果就是软件总是开发不出来,需要不断地延期。其次,当公司规模足够大的时候,几乎所有代码都必须推倒重来,让有工业界开发经验的人来主导并重新开发。

这是很重要的一步。有些公司这一步开始得比较早,学术界出来的人能意识到自己的欠缺,这些公司所需要付出的代价就相对小一些。而更多的公司往往是等到发现不可收拾之后,才不得不开始被动地改动代码,这个时候往往要付出巨大的代价。这个代价,甚至可能是一家公司的垮台。

我有时候觉得,如果一个创业团队,既有学术界的人士保证对前沿技术的认识和眼光,又有工业界人士保证对商业的敏感度,更有扎实的具有多年工业界开发经验的团队,确保在早期就有一个比较坚实的基础,那么这家公司的发展肯定会顺利得多。

然而,这种情况在创业团队里比较罕见。这主要是因为在思维方式和交流方式上,学术界人士与工业界人士很不一样。这种不一样,语言上不太好表达。大体上是做学术的聊的都是前沿科技,工业界则对实用性和商业契机更有兴趣。把这两撮人放在一起,往往各自成群。

近些年来,越来越多的工业界人士开始参加学术会议,这是一个很好的现象,起码说明两者在融合。然而非常有意思的是,开会的时候更多还是工业界人士和工业界人士相谈甚欢,学术界人士与学术界人士自娱自乐。两者对于什么技术好,什么技术不好,观念差距非常大。

我早年在学术界很多年,而今在工业界也很多年,因此能深刻地感受到这里面的差异。但是英雄莫问出处,学术界和工业界都出现了很多创业成功者,也有很多创业失败者。对于创业者来说,如果知道自己更擅长什么,以及什么方面有缺陷需要弥补,我想肯定是不无裨益的。

对于学术界出来的人,在创业早期就能意识到一个产品的开发,除了自己能看到的那一小块有趣的东西外,还有无数非常无趣但是必需的东西,从而对产品开发的复杂度有更好的预期,对于开发一个好产品需要的时间有更好的认识,这是非常有必要的。这在很多时候,正是 Tableau 一路走来磕磕绊绊最重要的原因。

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精选留言

  • Will
    一口气今天听到这里,赞。
    2018-09-30
  • 做技术与做产品的差距,也是这样的。

    这种差距的根源是做研究和做产品的本质要求不同:做研究的人,只需要实现一个想法,做最核心、最精彩的那一部分;而做产品的人,有很多边边角角的事情需要解决。一个可以演示的学术产品,和一个可用的工业界产品,其质量差距是非常大的。
    2018-07-03