从2TB Excel到数十亿交易：信用卡数据如何读懂消费者

这场来自 Y Combinator 的访谈，讲述了一位创业者如何从一个“没人能解”的 2TB Excel 问题出发，用信用卡交易数据撬开投资与消费洞察的新世界。文章还原了他们的创业动机、关键转折，以及为什么这类数据在当时几乎无人能用。

一个看似普通、却极不寻常的创业起点

为什么“创业想法从哪来”如此重要？因为这个案例说明，真正有价值的点子，往往来自对现有工作方式的震撼。Michael Babineau 回忆，他们在 2015 年申请 YC 时的核心想法非常直接：利用信用卡交易数据，帮助投资人做出更好的投资决策。不是替投资人下结论，而是“把数据交给他们，让他们自己回答问题”。

这个想法的触发点，来自一次让他“彻底被震住”的经历：一位在管理着约 300 亿美元资产的对冲基金里工作的朋友，居然没有任何内部工程师。所有分析都依赖 Excel，而当数据量增长到数 TB 级别时，问题根本无法回答。Babineau 在视频中直言，这件事“blew my mind”，因为资金规模与技术能力之间的落差，远超他的预期。

这也奠定了他们的判断：问题不在于金融机构不懂数据价值，而在于工具与能力严重错配。只要能把复杂、原始的交易数据，转化为可直接提问和验证的分析环境，就可能创造巨大的价值。

2TB Excel 的困境：为什么以前没人能回答这些问题

这一节之所以关键，是因为它解释了“护城河”从何而来。访谈中提到，他们最早解决的，并不是多么花哨的模型，而是一个现实到近乎荒诞的问题：当一个分析任务需要处理约 2TB 的交易数据时，传统工具已经彻底失效。

主持人追问：在你们出现之前，为什么这些问题“根本没法被回答”？Babineau 的解释很直接——一方面，信用卡交易数据本身极其复杂，涉及去标识化、分类、时间对齐等问题；另一方面，大多数投资机构并没有工程团队，无法搭建从原始数据到分析结果的完整技术栈。

他们的突破点在于，把这些“工程难题”彻底隐藏起来，让用户只面对业务问题本身。例如：某个项目的收入趋势如何？用户是否在流失？是否存在区域或人群层面的变化？正如他在视频中所说，他们解决的是“他们以为自己永远也回答不了的问题”。

从对冲基金到 VC：客户画像的意外转变

为什么客户变化值得关注？因为它揭示了产品真正的价值所在。最初，这套基于交易数据的分析能力，显然是为对冲基金和大型投资机构设计的。但随着产品逐步成熟，客户结构发生了一个重要变化。

Babineau 提到，如今湾区的大多数 VC 都成了他们的客户。这并非事先规划的结果，而是使用场景自然扩展的产物。VC 们并不是用这些数据来做高频交易，而是用来验证假设：例如，一个创业公司到底有没有真实的用户增长？收入是否来自可持续的消费行为？

在访谈中有一句非常“VC 视角”的描述：如果你是投资人，“你对成本端已经有自己的估算方法”，但真正难的是收入和需求的验证。交易数据在这里提供的是一种独立、可量化的旁证，而不是替代判断。这种定位，让产品既不过度承诺，也极具吸引力。

开放式问题、产品构建与艰难现实

这一部分的重要性在于，它揭示了这类公司的长期挑战。Babineau 坦言，基于交易数据做产品，本质上是在处理大量开放式问题：用户往往并不知道自己“该问什么”，而是从一个模糊的好奇心开始。

他们的产品策略，并不是预先定义所有指标，而是在项目层面逐步扩展能力，例如展示月活跃用户、项目级别的对比等。一些功能甚至来自客户的即兴反应——“CEO 会举手问，等等，这个我是怎么拿到的？”这种反馈，反而成为产品演进的线索。

当然，他也毫不回避难度：这是一个“really really hard problem”。信用卡数据是否具备代表性、如何解释偏差、如何在销售中让非技术背景的人理解数据的意义，都是持续存在的挑战。这不是一次性解决的问题，而是一条长期的建设之路。

总结

这场访谈最有价值的地方，并不在于具体指标，而在于一种思路：真正稀缺的，不是数据本身，而是把复杂数据转化为“可被提问”的能力。从 2TB 的 Excel 困境，到 VC 日常使用的分析工具，这个故事提醒我们，很多看似高大上的技术创业，其实始于对低效现状的震惊。对读者而言，最大的启发或许是：当你看到一个“这么大的机构居然还在这么做事”的瞬间，那里往往就藏着机会。

关键词: 信用卡交易数据, Y Combinator, 投资分析, 消费者行为, 数据产品

事实核查备注: 视频来自 Y Combinator；时间为 2015 年夏季 YC 批次背景回顾；讨论对象为信用卡交易数据；提到约 30 billion 美元规模的对冲基金；数据量级约 2TB；客户包括湾区多家 VC；主持人为 Kevin Hale，受访者为 Michael Babineau。