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005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业

005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业-极客时间

005 | 从Tableau上市，看学术界和工业界人士创业

2017-10-13 徐飞 来自北京
《技术与商业案例解读》
课程介绍

讲述：秭明

时长07:22大小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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 写留言

精选留言(13)

  • Will
    2018-09-30
    一口气今天听到这里，赞。
    4
  • Lisa
    2019-08-21
    想起了研究生阶段跟着导师做语义位置模型时遇到的困难，只注重追求前沿，却不知道模型到底要怎样落地。做学术与做产品有着太大的不同，学术往往很容易忽视商业模式。

    作者回复: 我读博士的时候也是这样，走出校门几年才好点。

    共 2 条评论
    4
  • 日拱一卒
    2019-03-31
    让我想到做算法，做工程的人之间的矛盾和鄙视链。

    作者回复: 哈哈哈

    共 2 条评论
    3
  • 晏
    2018-07-03
    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。
    3
  • 消瘦的肥牛
    2020-05-19
    tableau用过，在C端非常牛逼。但是就是价格较贵，小公司只能用一些开源的BS架构的报表平台来做一些简单报表应付着，要想做更深层次的分析和洞察，就只靠sql功底了。
    1
  • Jack Li
    2021-12-25
    让学术界的前瞻性帮助工业界评估定位，以此保障牢固占领行业领先地位，避免被同业专利制肘，早日实现创业项目的市场主导权，为自身发展争取合理利润空间。
  • 咱是吓大的
    2021-06-13
    学术人才做前沿研究，工业人才做产品，各司其职
  • 追风筝的人
    2020-10-24
    学术界和工业界之间有着很深的鸿沟。这种差异需要时间沉淀
  • Coding小先
    2019-12-02
    在学校时候想用啥技术就用啥技术，毕业工作后蒙圈了，好老的技术，数据库竟然不设计外键，这数据库怎么设计成这样？
    共 1 条评论
  • 关钊
    2019-10-12
    这种技术线上再工业化过程，在公司管理上也是有类似。 初创，和高速发展阶段会掩盖很多管理上，规范和流程上的问题。等到规模大了后一定会要进行一次流程再造才有可能继续前进扩张，否则就只能停滞甚至后退了。
  • self-discipline
    2019-09-29
    学术界属于浪漫主义者,不看生活的柴米油盐;工业界是现实主义者,需要脚踏实地把想法给实现出来
    1
  • 村长@极客时间
    2019-03-11
    再优秀的人都要认识自己的不足，予以弥补。
  • caohuan
    2018-11-29
    学术界 与 工业界 不一样，学术界 有点眼高手低，技术前瞻性很强，工业界 动手能力很强，商业化能力较强，一旦成功 回报多多。