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作者:
宋贵亮(凤超)
摘要:
大数据时代的数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。大数据的创业和投资时代已然来临,怎么创业,怎么投资,该文来自一位阿里资深的数据人,欢迎大家多多关注和参与该系列讨论。
正文:
大数据是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。在一切都被“数据化”的趋势下,大数据不再只是谷歌、亚马逊这类大公司的法宝,专注于数据服务或数据分析的创业公司已得到不少风险资本家的青睐。
市场研究公司IDC预测,2015年大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元,复合年增长率为40%。大数据是一个庞大的新的领域,其中的数据集可以增长的非常庞大,以至于使用传统的数据库管理工具也很难处理。处理这种问题所需要的新工具、框架、硬件、软件和服务是一个巨大的市场机会。随着企业用户越来越多地需要连续不断地访问数据,好的大数据工具集将以最低的成本和接近实时的速度提供可伸缩的、高性能的分析。通过分析这种数据,企业可得到更大的智能以及竞争优势。
我们分析了近几年获得融资或被收购的大数据创业公司,发现在核心业务上国内大数据企业与国外当前存在较大差异,但却与国外早些时候的大数据初创企业存在着较高的相似性;相较于国外,国内大数据企业在硬技术方面比较欠缺,更多的是大数据的行业应用,而这些应用究竟是否真的属于大数据,尚有待商榷。整体来看,国内大数据的发展要落后国外一年半左右,且泡沫更多。
大数据投资领域
大数据包括从数据处理能力、数据对象形态和数据分析方式,到应用理念上的所有重大变革,其复杂性决定了大数据创业公司有着多种不同的方向。
最重要的关键词——数据、分析、服务、平台、企业和应用,它们从侧面反映出这些创业公司的主营业务。为了对主营业务领域有更清晰地认识,我们将业务领域进行了多级分类。顶级的两个大类分别为基础设施和应用产品。进一步地,我们将基础设施细分为信息采集、存储、分析和计算,恰对应于信息的整套基本处理流程;将应用产品细分为垂直类的行业应用和工具类的分析应用。更细致地,我们将类别精确到具体的业务种类和分析方法及对象上。整个大数据投资方向的分类树如图1所示,为了便于读者理解,我们加入了各对应类别最具代表性的企业范例。
图1:大数据投资领域分类树。
图2:所有国内外大数据企业在基础设施方面的分布图
国内大数据创业和投资落后国外约一年半
对比图2和图3,可以看到,大部分创业公司的主要业务都集中于应用产品类,尤其是应用分析方向。国内的基础设施对应用分析的比值为1:35(因为有一家公司同时被划分到了决策咨询和广告领域),国外是18:49,后者明显占优。另一方面,可以看出在基础设施方面国内大数据创新明显的欠缺。
图3:所有国内外大数据企业在应用产品方面的分布图
图4:国外大数据企业(2009年6月~2011年12月)与国内大数据企业(2012年1月~2013年6月)所在领域的对比
我们以2012年为分割点,将国内企业在各领域的分布与2012年前、后的国外企业分别进行对比,其中与2012年之前(2009年6月至2011年底)的图示对比情况如图4所示。用图4中第一行数字构成一维向量以表征国外大数据创业领域分布,第2行数字类表征国内大数据创业领域分布,这两列向量的余弦相似度高达0.8103(相似度的值越靠近1,说明相似度越高),不过国内的领域分布与近两年的国外企业领域分布的余弦相似度却仅有0.6319。由此可见,2012年初到2013年中国内大数据企业的领域分布与2009年中到2011年底国外大数据企业领域分布情况非常接近。
图5:一定时间范国外每月获得投资的大数据企业数量分布图
因此,国内的大数据创业与投资发展之路并非独树一帜,而且从发展历程上来讲,与国外2009年中到2011年底期间的发展比较接近。事实上,在2009年以前,国外对于大数据的投资案例并不多见,直到2011年2月份才出现了较为密集的连续投资,而国内直到2012年7月才出现连续的投资案例,如图5所示。粗糙地讲,国内大数据领域的创业和投资理念大约要落后于国外一年半的时间。
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