至于原因嘛，不难猜测，因为团队的老大们不懂“技术”，这难免会造成与团队成员沟通的过程中出现诸多偏差，进而影响项目进度与质量。不得已，从零开始学习IT方面技术以及汽配相关知识，到现在，已能很麻利的敲代码，变成了名副其实的码农，一有想法可以迅速出产品原型。另外，关于IT技术团队这一点，要特别注意团队的稳定性，因为汽配数据太过复杂，没个好几个月，难以上手，如果人员流动性过大，无疑会对项目进度造成重大影响。
在汽配行业，你会发现，汽配数据是个大坑，其严重制约着整个行业的发展。比如，好些公司，野心勃勃而来，朝NAPA的方向大步迈进，但是，一上来就撞上汽配数据这堵南墙。
本来是做配件的，后来发现，非得把自己变成一家汽配数据公司，这个事情才能继续玩下去。我们自己正是这样的典型代表，原先是搞B2B平台，后来发现要把平台搞好，必须得把汽配数据解决掉，更准确的讲，就是要解决全车件数据库这个难题。
于是乎，几年下来，发现自己非常不幸，摊上了汽配数据这趟浑水，自己最终貌似变成了某种程度上的一家“全车件数据服务公司”。
在汽配数据方面，这几年走过颇多弯路，感触颇多，在此谈谈自己的一些理解，希望能为创业路上的朋友们提供一些借鉴。
一、汽配数据必须是一把手工程
首先，个人认为，如果想在汽配行业有所建树，比如说你想要成为中国的NAPA，那么，你必须：
1）把它上升到与供应链等同等的重要高度；
2）还需要把它做成一把手工程。
汽配数据库建设投入大，见效慢，短期内根本看不到回报。在讲求短平快的互联网大环境下，很少人愿意把精力花在基础的汽配数据方面。
但是，汽配行业太过特殊，搞定数据是成功的基础，搞定数据不见得会有收获，但是若不搞定数据，肯定是没戏。对此，我们可以拿行业内两家比较知名的公司来做对比。
正面的例子，就比如中驰，其在数据库方式的投入，在千万级，到目前，其数据系统已经成为其重要的核心资产。其能不能成为中国的NAPA，甚至最终能不能活下去，我们不得所知，但是你如果把他和如下的进行对比，就很容易看出孰优孰劣。
反面的例子，就比如说有家声势搞得挺大的，现在以卖油，卖电瓶，卖轮胎为主的平台。一两年过去了，成立的时候主要是靠卖油，现在还是主要靠卖油，被同行戏称为“免费运油的活雷锋”。原因或许很多，但是其中至少有一条，因为搞不定数据，所以只好卖这些对数据不太敏感，但是需求量还算较大的产品。
仅仅了解到数据的重要性还远远不够，要想整个项目进度更快，你还必须把它做为一把手工程。关于这一点，在此也可以举一些例子，因为自身业务的关系，也接触过好些专门从事汽配数据研发的公司，团队规模上百的也有，搞了很长时间，也没看搞出个像模像样的产品出来。至于原因嘛，不难猜测，因为团队的老大们不懂“技术”(并不特指IT研发技术)，这难免会造成与团队成员沟通的过程中出现诸多偏差，进而影响项目进度与质量。
而就我自己带领的一个小团队来说，也是经历过这么一个痛苦的过程，刚刚开始的时候，由于自己不懂技术，闷头瞎搞，浪费了很多时间。不得已，从零开始学习IT方面技术以及汽配相关知识，到现在，已能很麻利的敲代码，变成了名副其实的码农，一有想法可以迅速出产品原型。非常欣慰的是，在此氛围影响下，就连办公室的小姑娘现在也是全都能麻利的敲代码，整个团队的效率大大提升。
综上所述，如果想要把数据这件事情搞好，老大必须要成为所谓的“技术官僚”，这里并不是说要你去敲代码处理数据，而是说你必须要对业务有非常充分的理解。
二、汽配数据库只能自己建
其次，汽配数据库只能自己建，核心必须抓在自己手里，要做到这一点，明确的讲，你必须要有一个强有力的IT技术团队。
这一点很容易理解，如果说汽配数据是公司的核心竞争力之一，你是不可能把它放心的放在其它第三方公司手里面。一方面，一般来说第三方服务公司的产品不大可能完全满足你的需求；另一方面，即便产品还算凑合，但是你真的敢放心大胆的用，而不怕竞争对手横插一杠？
不过，数据库自己建，并不是说什么都要自己搞，而是说，你的整合能力要足够强。实际上，汽配数据太过复杂，VIN码规则库，车型库，配件库，替换产品库，保养规则库等等，没有一个是简简单单能搞定的。
比较现实的情况是，这活儿要想出彩，你就必须充分的借力。现在整个市场上确实还是有好些汽配数据服务提供商，浮在水面上的就比如说力洋，精友，正时等；另外，还有好些优秀的数据服务公司虽然不怎么为大众所知，但是也拥有非常优秀的服务能力，而且价格还便宜很多。
另外，关于IT技术团队这一点，要特别注意团队的稳定性，因为汽配数据太过复杂，没个好几个月，难以上手，如果人员流动性过大，无疑会对项目进度造成重大影响。
三、汽配数据库需要上下游产业链共建
数据系统建设是个系统工程，这并不是说哪一家公司自己就能把这个事情搞定，汽配数据系统的建设必须要上下游企业的共同参与。
举个例子，在国内易损件领域处理领先的康众，其整个数据系统应该说在国内是处于领先地位。那么其数据库是怎么做出来的呢？其必定是联合上下游企业共同完成的。比如说VIN码库，车型库可能是采购的第三方企业的，而品牌零件对应的适配车型数据可能也是供货商提供的，它自己最核心的工作可能也就是整合，教对。
再举一个我们自己的例子，我们在处理全车件数据的过程中发现，一辆车上有好几千个零件，而在国内比较主流的车辆也有好几万款，如何把这好几万款车的配件数据规范化？提个简单的需求，如何把这几万款车的刹车片，滤清器等全部提取出来，放到标准化的分类中？对于这些流通量大的易损件其实还好，而对于一些诸如底盘件什么的，你几乎就没法通过自己的力量完成了。所以，这里你就必须引进上下游的合作伙伴一起来完成。
四、切莫盲目追求大而全
前段时间，看到力洋的马程同学写了篇《为什么说大而全的汽车数据库建设是误区》的文章，仔细阅读之后，深表认同。在汽配数据库的建设上，必需要讲策略，不要想一上来就搞大而全。要循序渐进，由浅入深，掌控好节奏。
对于任何一家企业来讲，一般说来，一定是有其优势的领域，比如说，有些做日系车配件，有些做德系车配件，有些呢只做诸如宝马、奔驰、奥迪、路虎等高端车。这时候，其实你是没必要一上来就搞定所有品牌相关数据的，即便你有想做全车系的野心。重点做自己产品的数据，做自己最精通的产品，才靠谱，然后由点到面，比如说先搞定一个品牌的数据，然后再把处理该品牌数据的方法延伸其它领域，这无疑是最靠谱的方法。另外，换个纬度，也是一样的道理，比如有些人是做专项件的，那么，这时候你也可以先把你所在领域的专项件数据搞好，然后再循序渐进扩张。
【总结】
好了，上面说了这么多，关于汽配数据，在这行混了这些年，多少有些经验。不过以上说法也不见得全对，欢迎斧正，也非常希望能与行业内朋友交流，共同进步。(文:余德光, 微信:andyyu)
（本文由作者特别授权AC汽车发布，转载请保留作者及出处信息。）
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