前几日收到个有意思的问题：“相比2C数据的海量、花样多，2B数据少、沉淀少，是不是2B的数据注定就不那么有意思？”

渔歌思考了这个问题。

1.2C和2B业务天然不同，导致数据资产、数据应用天然迥异，但两者只是各自的成长土壤不一样，发力点不一样。不见得2C数据天生就是英俊潇洒的富二代，人见人夸。2B的数据就是长不大的小孩子，让父母永远一副焦虑的面孔。

2.2C和2B两者数据的特征和差异。

2.1. 2C数据的特征：整体数据规模大，细分领域方向相对稳定

2.2.1. 2C数据整体规模大。因为2C从个体出发，全球60亿人口，中国将近14亿人口，规模大的企业用户渗透率极高，比如腾讯、阿里，数据底盘极大，海量数据一点不夸张。

2.2.2. 2C数据细分领域方向相对稳定。因为整体业务方向稳定，又能落到各家公司或团队，尤其落到个人头上，能玩的方向也就那么几个。另外，大公司有数据安全考虑，数据使用上也有限制。专注融资的，无非通过各维度看个人的还款能力，比如收入、资产、活跃度、稳定性、历史信用表现、社交关系，每个方向以发挥无限想象，穷尽各种数据挖掘能力，但大方向差不离。营销域则会看购买力、购买偏好、复购率、各类营销活动的敏感度、社交关系等，大方向依然简单朴素，每个方向由于数据基数大，内容繁杂，所以十八般武艺可以得到发挥。

2.2. 2B数据的特征：数据规模小，但商业主体/角色多

2B因为是商业，最关注的永远是商机、效率。并且2B的业务模式通常比较稳定，不会隔三差五就大起大落，也没有2C的花样百出，还有就是2B的业务如果有上万的B类用户数就不是小业务了，所以数据量确实没有2C那么大。

但2B也有自己的优势，就是多主体/角色。一个商业模式的构成往往需要多种商业主体/角色一起玩，比如电商业务的商业主体有品牌商、经销商、代销商、TP、广告商、物流服务商等，每个商业主体的角色又分老板、中层决策层、一线决策层、一线实操层等。不同主体/角色的诉求不一样，数据模型、数据应用也就不一样。对不同商业主体/角色的数据沉淀和应用是2C没有的，这部分恰恰是推动行业发展、效率提升、市场改进的关键。

之前有一篇文章数据的广度、深度、精度、新鲜度、长度决定了数据的基础价值。

所以从这个角度来说，并不是2C的数据更有价值，只是2C有更强的规模效应，2B则有更强的不同的商业主体/角色的行业效应。

如果非要说2C和2B的数据，哪个更好玩，哪个更能做出价值？我们先说哪个更好玩，再说哪个更能做出价值。

2C和2B的数据哪个更好玩？

答案：因人因职能而异。

如果你追求的是海量数据带来的新鲜、刺激，的确2C的数据基础比2B好的多，你可以用充满奥妙、说了别人也不懂的模型，翱翔在数据的海洋里，看到形形色色的人群，感觉到自己正在学以致用，感受到成就感，那就选择2C，尤其做算法模型的。

如果你追求的是在一个领域内，自己对行业的理解日渐精进，通过数据推动行业的发展与变革，并且守得住寂寞，守得住学了一身本事，暂时没用武之处，那么不妨做2B的数据，守得云开见月明。2B的业务很多时候不需要复杂的模型，有时候甚至excel或者几个规则就可以搞定了，因为数据量没那么大，形态也没有那么复杂。

如果以上两点都不是你的追求，只想做个钱多多的数据人，那么2C和2B没太大差别，核心看公司看老板。

另外，2C和2B不是简单的一刀切，现在2C和2B的业务往往有交叉融合，2C的服务得由2B来提供，只是侧重会有不一样。

2C和2B的数据哪个更能做出价值？

高精尖的模型在2C领域更有发挥空间，但得你在的2C业务中，数据真的海量，业务形态也很复杂，然后你的岗位又很不错，自己还挺能干，这种天时地利人和的场景，非你莫属。但同时符合这么多条件的场景，概率肯定只有百分之几，甚至万分之几。

高精尖数据模型在2B领域，应用机会比2C少，因为数据量少、业务花样少，朴素的智慧在2B的领域更经受得起考验。渔歌认识几个从2B数据转到2C的朋友，他们转的原因之一是嫌弃自己的十八般武艺没有空间，但其实虽然2C比2B有更多的机会，多出来正如上面所讲，就百分之几不到的概率，除非是从一个简单的业务进入到了数据集中应用的领域，比如搜索、广告。2B往往比2C需要更多的耐心、定力。

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