创业公司的本质是学习
创业公司是在极不确定的情境中，寻找一个问题的解决方案, 期望最终找到一个可重复的、可扩展的、可盈利的，同时高增长的商业模式。
这里的关键是“在不确定的情境中”，创业公司的未来谁也不知道，选的方向对不对不知道，具体走的路径对不对也不知道，都是试出来的，一个细分行业会有很多家创业公司，每个都采用自己认为对的路线和方法进行探索。
最终必然只会有极少数的公司成功，而其他公司死掉，死掉的企业就没有意义了吗？不是，这些所有的企业都在一同探索，一同学习，正是因为大家都不一样，才更有可能找到更好的解决问题的模式。
所以每一个创业公司都是一个临时组织，为寻找那个答案，不断尝试不断学习，每个尝试的不管成功和失败都是有价值的，就像为了建立一个数据模型，既要有正样本也要有负样本，最后总结起来找到最优的答案。
等到找到这个答案，创业公司也就变成了一家成熟的公司，开始按照既定的商业模式，可以预测下一季度的利润，按照计划完成。
所以在成熟公司，数据工作会很大程度上为了绩效考核，看谁能按照计划完成业绩，就给谁发奖金。而在创业企业中，数据工作更大的作用是帮助人们更高效的学习。
创业公司中的每个角色都有自己的“学习”目标，那就是每个角色的面临问题决策场景，CEO、产品经理、运营经理都要“学习”，针对每个问题决策场景，数据可以帮助建立这样的学习循环：
学习循环
在这个学习循环中，让数据发挥更大的作用，有三个点值得注意：
建立数据文化
相对于传统的大型企业，创业型公司更容易建立起数据文化，创业公司从小到大，如果在一开始，创始人和早期员工都能有数据的理念，后来加入的人也会自然的接受这样的理念。
数据文化一方面是数据发挥价值的基础，也是人们不断见证数据发挥价值的结果，互为因果，相互促进。
所以培养这种文化还是应该从简单的做起，比如《精益数据分析》一书中提出“一个关键指标”的理念，CEO评估企业发展的好坏用这个指标，产品经理上新功能也看是否能改进这个指标，运营做活动还是看这个指标的变化，久而久之大家开会讨论都有了共同的目标，也会慢慢培养起做事先看数据的习惯。
形成学习闭环
数据应用中最难的部分就是：建立数据和决策的闭环，但是如果没有这个闭环，数据的作用就会大大折扣，很可能数据产品就成了报表工具。
比较可行的办法还是循序渐进，先选择一个目标比较明确，同时比较容易量化，容易收集数据的决策场景，先尝试再推广到其他的决策场景。
比如选择用户运营中的红包促销，提升转化的活动，一方面这种活动会不断推出，中间可以不断迭代改进，另外应用的对象明确，可以记录到底发给了谁，也知道谁到底最后转化，甚至可以记录到每个用户领到红包之后多少天转化了，最后可以分析到底有什么样特征的用户更容易转化，下一次活动就会更有针对性。
适时借助外力
经常听到在创业公司里负责数据工作的朋友诉苦说：产品经理和开发人员更喜欢做前台功能，用户看得见摸得着，做完用户反馈说好，多有成就感，而数据平台，数据化运营系统这类工作属于后台产品，做好了也是公司内部用，所以难得有好的产品经理和足够的开发力量来做数据产品。
这种情况下，一种可行的方式就是使用外部数据相关产品，而不是自己开发，创业公司最稀缺的资源就是时间，一个细分行业很多竞争对手都在抢，如果花钱可以买到更完善，更便捷产品，无论从成本角度和收益角度都是更好的选择。
另外一方面目前市场上也出现了越来越多的相关数据产品，从数据收集，到集成的大数据平台搭建，数据分析，决策支持，集成度越来越高。在数据应用更成熟的美国，即使是比较大型的互联网公司，也会采用很多外部的数据产品，比如mixpaneli，kissmartics等等，未来国内这个趋势会越来越明显。
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