大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)公司，低估值

一. 什么是數(shù)據(jù)？

我們將它分為線上與線下兩類來具體分析下：

線上，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)信息：網(wǎng)頁。電子商務(wù)。 人在互聯(lián)網(wǎng)中的行為：社交，衣食住行，健康。物聯(lián)網(wǎng)。

線下，現(xiàn)實(shí)社會(huì)數(shù)據(jù)信息：線下每天依然在產(chǎn)生大量的信息。線下商業(yè)。實(shí)物：包括機(jī)器，桌子椅子等。人：線下的社交，衣食住行，健康醫(yī)療。 生物數(shù)據(jù)：(除人外的活體生物，寵物等)

哪些數(shù)據(jù)最重要？

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代把線上數(shù)據(jù)發(fā)揮到了極致，直接推動(dòng)了BAT三大巨頭的誕生，同時(shí)也把馬云、馬化騰、李彥宏帶到了首富的位置。

百度：搜索（信息，連接人與信息，重金O2O，強(qiáng)行連接人與服務(wù)，現(xiàn)在搞AI）

阿里巴巴：電子商務(wù)(商業(yè))

騰訊：社交(人)

二. 哪些公司是大數(shù)據(jù)公司?

這個(gè)問題不好答，換個(gè)方向就好答了：哪些公司有大數(shù)據(jù)人才？連大數(shù)據(jù)的人都沒有，別自稱大數(shù)據(jù)公司了，好嗎？

1. 互聯(lián)網(wǎng)巨頭

互聯(lián)網(wǎng)巨頭的起家背靠著電商、社交、信息、游戲和金融等互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的巨大概念。

騰訊的數(shù)據(jù)主要來源于QQ、微信和騰訊游戲。擁有的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)，社交數(shù)據(jù)因?yàn)樗矫軣o法公開使用。利用數(shù)據(jù)改進(jìn)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)廣告、電商、資訊、社交等一系列騰訊產(chǎn)品的改進(jìn)。騰訊的未來在于微信，微信現(xiàn)在已經(jīng)不再把精力放在IM通訊上了，而是連接一切。未來微信很有可能會(huì)成為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)服務(wù)最大的入口。那時(shí)候的微信也就掌握了電商、社交、信息、游戲和金融的一切。

阿里巴巴的淘寶，天貓，阿里巴巴，支付寶。商品交易，支付數(shù)據(jù)是商業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施。支付寶的交易數(shù)據(jù)使得阿里長期在互金領(lǐng)域占據(jù)霸主地位。電商超越零售不是現(xiàn)在，就是不久的將來。所以阿里目前擁有的網(wǎng)商數(shù)據(jù)，也就等于掌握了中國部分的商業(yè)占比。

百度的百度搜索。百度對于信息的利用來源于用戶與商家的需求，用戶側(cè)服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民的搜索需求，商家側(cè)匹配廣告主與網(wǎng)民的廣告業(yè)務(wù)。另外，百度還重金押寶AI，AI若能成功將革新社會(huì)的基礎(chǔ)服務(wù)，比如無人駕駛。所以個(gè)人覺得百度仍然有機(jī)會(huì)回到第一的王座。

憑借著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代龐大的數(shù)據(jù)體量與高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，可以說，BAT擁有著當(dāng)今最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)人才。

2. 行業(yè)巨頭

行業(yè)巨頭個(gè)人分為兩類：

第一類是IT巨頭，例如華為，小米，新美大，浪潮，中興，曙光等公司。他們憑借著在IT領(lǐng)域建立了技術(shù)壁壘或者服務(wù)能力，成為了各自領(lǐng)域的佼佼者。

第二類是傳統(tǒng)行業(yè)巨頭，包含各行各業(yè)，金融，零售，能源，機(jī)械，酒等垂直領(lǐng)域。比如你聽說過茅臺(tái)酒公司的大數(shù)據(jù)平臺(tái)嗎？

由于上述行業(yè)巨頭的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)的壟斷性地位與數(shù)據(jù)體量的變大，希冀能依靠數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值 。憑借著兩點(diǎn)，行業(yè)巨頭也擁有著很多高質(zhì)量的數(shù)據(jù)人才。

但數(shù)據(jù)不是他們的第一驅(qū)動(dòng)力。他們有更重要的主營業(yè)務(wù)。

3. 新時(shí)期的大數(shù)據(jù)公司

新時(shí)期大數(shù)據(jù)公司個(gè)人分為基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)、商業(yè)數(shù)據(jù)分析兩大類。

基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)提供了數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)服務(wù)，比如大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)，計(jì)算平臺(tái)，BI平臺(tái)，數(shù)據(jù)交易平臺(tái)。

商業(yè)數(shù)據(jù)分析型大數(shù)據(jù)公司提供了復(fù)雜的端到端數(shù)據(jù)服務(wù)，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、分析，幫助沒有數(shù)據(jù)分析與整合能力的企業(yè)理解數(shù)據(jù)，認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，并讓自身數(shù)據(jù)發(fā)揮效用。

接下來,我們重點(diǎn)討論的是如何看待這些新時(shí)期的大數(shù)據(jù)公司。

三. 為什么突然冒出那么多新時(shí)期的大數(shù)據(jù)公司？

對數(shù)據(jù)的需求自古有之。喬家大院里面，東家喬致庸看賬本可不就是數(shù)據(jù)應(yīng)用嗎？

那為什么在之前少有專業(yè)的大數(shù)據(jù)公司，在最近幾年才爆發(fā)起來？2012或者2013年被稱之為大數(shù)據(jù)元年。

新時(shí)期的大數(shù)據(jù)公司大幅增加源自于有兩類數(shù)據(jù)需求的集中爆發(fā)：

1. 線下的數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)

在看到巨頭們由于占據(jù)了互聯(lián)網(wǎng)端的數(shù)據(jù)后，很多人發(fā)現(xiàn)了線下的數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)。夢想著成為巨頭的他們，踏上了繼續(xù)強(qiáng)力推進(jìn)線下數(shù)據(jù)線上化的道路。

2. 企業(yè)對于數(shù)據(jù)化決策的需求

抽象來看，企業(yè)的發(fā)展過程很大程度上經(jīng)歷了紙質(zhì)化1.0時(shí)代，信息化2.0時(shí)代，數(shù)據(jù)化3.0時(shí)代。當(dāng)快糙猛的高速發(fā)展期過去，企業(yè)的發(fā)展同樣需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)決策。但是，很多企業(yè)信息化過程都經(jīng)歷了陣痛難產(chǎn)，現(xiàn)在等待它們的是數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。對于他們來說，數(shù)據(jù)人才缺口是最大的問題，于是他們需要借助外力。在信息化時(shí)代，這叫找外包。不好意思，數(shù)據(jù)時(shí)代，一樣需要外包。（什么？原來我們這些data scientist在做外包？）

于是，一大波大數(shù)據(jù)公司出現(xiàn)了。

四. 大數(shù)據(jù)公司的估值并不高，都比不上O2O？

在消費(fèi)完大數(shù)據(jù)的概念后，其實(shí)現(xiàn)在媒體跟投資圈更多的在消費(fèi)AI了。做系統(tǒng)的開始說自己做大數(shù)據(jù)，做數(shù)據(jù)的開始說自己在干AI。

估值除了看公司收入，利潤，用戶，概念，還有就是VC的人傻錢多了。

之前愛分析有一篇文章，大致列舉了中國未上市大數(shù)據(jù)公司50強(qiáng)，沒有一家估值超過10億美金，一家獨(dú)角獸企業(yè)都沒有。那是什么原因?qū)е碌牡凸乐?

1. 線下數(shù)據(jù)線上化，硬骨頭太難啃

線下的數(shù)據(jù)還有哪些沒有被線上化的？

人的線下社交，線下交易，實(shí)體零售，線下營銷，線下課堂教學(xué)等一系列線下場景?？梢哉f，線下是社會(huì)的組成，特別是很多場景嚴(yán)重依賴線下，比如學(xué)習(xí)，服務(wù)化消費(fèi)。因此線下數(shù)據(jù)的收集同樣很有利。

舉一個(gè)小例子，線下課堂教學(xué)中，如果能實(shí)時(shí)獲取每一個(gè)同學(xué)對于知識(shí)接受度，掌握每一個(gè)人的學(xué)習(xí)，可以有效的幫助每一位同學(xué)更好的學(xué)習(xí)，從而避免誤入歧途。

但線下數(shù)據(jù)收集難度太大，成本高，技術(shù)仍不完善，所以從數(shù)據(jù)收集一開始就遇到了困難，我總結(jié)為硬骨頭。

另外一個(gè)是數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)嚴(yán)重，實(shí)質(zhì)上數(shù)據(jù)如果無法達(dá)到大、全、價(jià)值，很難產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。

但未來肯定有辦法。通過AI的發(fā)展，通過音視頻的捕捉，線下數(shù)據(jù)線上化只是時(shí)間問題。

2. 大數(shù)據(jù)公司業(yè)務(wù)難以規(guī)?；?

在一系列TO B的大數(shù)據(jù)公司中，商業(yè)的數(shù)據(jù)分析屬于外包型數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)，外包的一個(gè)重要特點(diǎn)是堆人頭，很難產(chǎn)生規(guī)?；?jīng)濟(jì)效益，賺取超額利潤。

并且，很多大數(shù)據(jù)公司急躁且跟風(fēng)，數(shù)據(jù)外包本質(zhì)上是外包團(tuán)隊(duì)的困境，為什么很多公司現(xiàn)在選擇自建技術(shù)團(tuán)隊(duì)，因?yàn)橥獍遣粫?huì)為企業(yè)的長期發(fā)展而考慮，這是經(jīng)濟(jì)學(xué)或者社會(huì)學(xué)領(lǐng)域研究的問題。很多時(shí)候大數(shù)據(jù)公司接了單，卻沒有能服務(wù)好，根本不能為企業(yè)帶來實(shí)際的效益，最終企業(yè)反而勞心勞力無所得。

其次，中小企業(yè)引入大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)是可以幫助決策，提升企業(yè)經(jīng)營效率的。但是企業(yè)自身進(jìn)行大數(shù)據(jù)投入的意愿是多少？意愿 = 收益 – 成本。如果收益無法cover成本，很多企業(yè)是沒有動(dòng)力做這件事情的。其實(shí)這也就是很多中小企業(yè)的困境。

當(dāng)然，data to people是歷史潮流，未來一定有越來越多的數(shù)據(jù)服務(wù)公司出現(xiàn)，也有越來越多企業(yè)需要數(shù)據(jù)服務(wù)。

3. 數(shù)據(jù)隱私

數(shù)據(jù)有其獨(dú)特性，尤其是隱私，企業(yè)對于數(shù)據(jù)的思考尤為謹(jǐn)慎。

互聯(lián)網(wǎng)爬蟲與反爬技術(shù)的興起，也是源于數(shù)據(jù)隱私，電商，旅游等網(wǎng)站都在防止競爭對手爬取自身的數(shù)據(jù)下足了苦工。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今，特別是數(shù)據(jù)資產(chǎn)這一定義深入人心，大家對數(shù)據(jù)更為謹(jǐn)慎，也就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)共享困難。

這也是我覺得純粹靠整合某一垂直領(lǐng)域，利用數(shù)據(jù)來達(dá)到壟斷某一領(lǐng)域的困境。

4. 數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)

這一類公司其實(shí)已經(jīng)有獨(dú)角獸的端倪了，包含大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)以及數(shù)據(jù)云平臺(tái)等。包括Hadoop領(lǐng)域的三架馬車，都已經(jīng)進(jìn)入了十億美金的獨(dú)角獸階段。