也說說汽配數據的那些坑

在汽配行業，你會發現，汽配數據是個大坑，其嚴重製約著整個行業的發展。比如，好些公司，野心勃勃而來，朝NAPA的方向大步邁進，但是，一上來就撞上汽配數據這堵南牆。

本來是做配件的，後來發現，非得把自己變成一家汽配數據公司，這個事情才能繼續玩下去。我們自己正是這樣的典型代表，原先是搞B2B平台，後來發現要把平台搞好，必須得把汽配數據解決掉，更準確的講，就是要解決全車件資料庫這個難題。

於是乎，幾年下來，發現自己非常不幸，攤上了汽配數據這趟渾水，自己最終貌似變成了某種程度上的一家「全車件數據服務公司」。

在汽配數據方面，這幾年走過頗多彎路，感觸頗多，在此談談自己的一些理解，希望能為創業路上的朋友們提供一些借鑒。

一、汽配數據必須是一把手工程

首先，個人認為，如果想在汽配行業有所建樹，比如說你想要成為中國的NAPA，那麼，你必須：1）把它上升到與供應鏈等同等的重要高度；2）還需要把它做成一把手工程。

汽配資料庫建設投入大，見效慢，短期內根本看不到回報。在講求短平快的互聯網大環境下，很少人願意把精力花在基礎的汽配數據方面。

但是，汽配行業太過特殊，搞定數據是成功的基礎，搞定數據不見得會有收穫，但是若不搞定數據，肯定是沒戲。對此，我們可以拿行業內兩家比較知名的公司來做對比。

正面的例子，就比如中馳，其在資料庫方式的投入，在千萬級，到目前，其數據系統已經成為其重要的核心資產。其能不能成為中國的NAPA，甚至最終能不能活下去，我們不得所知，但是你如果把他和如下的進行對比，就很容易看出孰優孰劣。

反面的例子，就比如說有家聲勢搞得挺大的，現在以賣油，賣電瓶，賣輪胎為主的平台。一兩年過去了，成立的時候主要是靠賣油，現在還是主要靠賣油，被同行戲稱為「免費運油的活雷鋒」。原因或許很多，但是其中至少有一條，因為搞不定數據，所以只好賣這些對數據不太敏感，但是需求量還算較大的產品。

僅僅了解到數據的重要性還遠遠不夠，要想整個項目進度更快，你還必須把它做為一把手工程。關於這一點，在此也可以舉一些例子，因為自身業務的關係，也接觸過好些專門從事汽配數據研發的公司，團隊規模上百的也有，搞了很長時間，也沒看搞出個像模像樣的產品出來。至於原因嘛，不難猜測，因為團隊的老大們不懂「技術」(並不特指IT研發技術)，這難免會造成與團隊成員溝通的過程中出現諸多偏差，進而影響項目進度與質量。

而就我自己帶領的一個小團隊來說，也是經歷過這麼一個痛苦的過程，剛剛開始的時候，由於自己不懂技術，悶頭瞎搞，浪費了很多時間。不得已，從零開始學習IT方面技術以及汽配相關知識，到現在，已能很麻利的敲代碼，變成了名副其實的碼農，一有想法可以迅速出產品原型。非常欣慰的是，在此氛圍影響下，就連辦公室的小姑娘現在也是全都能麻利的敲代碼，整個團隊的效率大大提升。

綜上所述，如果想要把數據這件事情搞好，老大必須要成為所謂的「技術官僚」，這裡並不是說要你去敲代碼處理數據，而是說你必須要對業務有非常充分的理解。

二、汽配資料庫只能自己建

其次，汽配資料庫只能自己建，核心必須抓在自己手裡，要做到這一點，明確的講，你必須要有一個強有力的IT技術團隊。

這一點很容易理解，如果說汽配數據是公司的核心競爭力之一，你是不可能把它放心的放在其它第三方公司手裡面。一方面，一般來說第三方服務公司的產品不大可能完全滿足你的需求；另一方面，即便產品還算湊合，但是你真的敢放心大膽的用，而不怕競爭對手橫插一杠？

不過，資料庫自己建，並不是說什麼都要自己搞，而是說，你的整合能力要足夠強。實際上，汽配數據太過複雜，VIN碼規則庫，車型庫，配件庫，替換產品庫，保養規則庫等等，沒有一個是簡簡單單能搞定的。

比較現實的情況是，這活兒要想出彩，你就必須充分的借力。現在整個市場上確實還是有好些汽配數據服務提供商，浮在水面上的就比如說力洋，精友，正時等；另外，還有好些優秀的數據服務公司雖然不怎麼為大眾所知，但是也擁有非常優秀的服務能力，而且價格還便宜很多。

另外，關於IT技術團隊這一點，要特別注意團隊的穩定性，因為汽配數據太過複雜，沒個好幾個月，難以上手，如果人員流動性過大，無疑會對項目進度造成重大影響。

三、汽配資料庫需要上下游產業鏈共建

數據系統建設是個系統工程，這並不是說哪一家公司自己就能把這個事情搞定，汽配數據系統的建設必須要上下游企業的共同參與。

舉個例子，在國內易損件領域處理領先的康眾，其整個數據系統應該說在國內是處於領先地位。那麼其資料庫是怎麼做出來的呢？其必定是聯合上下游企業共同完成的。比如說VIN碼庫，車型庫可能是採購的第三方企業的，而品牌零件對應的適配車型數據可能也是供貨商提供的，它自己最核心的工作可能也就是整合，教對。

再舉一個我們自己的例子，我們在處理全車件數據的過程中發現，一輛車上有好幾千個零件，而在國內比較主流的車輛也有好幾萬款，如何把這好幾萬款車的配件數據規範化？提個簡單的需求，如何把這幾萬款車的剎車片，濾清器等全部提取出來，放到標準化的分類中？對於這些流通量大的易損件其實還好，而對於一些諸如底盤件什麼的，你幾乎就沒法通過自己的力量完成了。所以，這裡你就必須引進上下游的合作夥伴一起來完成。

四、切莫盲目追求大而全

前段時間，看到力洋的馬程同學寫了篇《為什麼說大而全的汽車資料庫建設是誤區》的文章，仔細閱讀之後，深表認同。在汽配資料庫的建設上，必需要講策略，不要想一上來就搞大而全。要循序漸進，由淺入深，掌控好節奏。

對於任何一家企業來講，一般說來，一定是有其優勢的領域，比如說，有些做日系車配件，有些做德系車配件，有些呢只做諸如寶馬、賓士、奧迪、路虎等高端車。這時候，其實你是沒必要一上來就搞定所有品牌相關數據的，即便你有想做全車系的野心。重點做自己產品的數據，做自己最精通的產品，才靠譜，然後由點到面，比如說先搞定一個品牌的數據，然後再把處理該品牌數據的方法延伸其它領域，這無疑是最靠譜的方法。另外，換個緯度，也是一樣的道理，比如有些人是做專項件的，那麼，這時候你也可以先把你所在領域的專項件數據搞好，然後再循序漸進擴張。

總結

好了，上面說了這麼多，關於汽配數據，在這行混了這些年，多少有些經驗。不過以上說法也不見得全對，歡迎斧正，也非常希望能與行業內朋友交流，共同進步。(文:余德光, 微信:andyyu)