
尋找方向:如何看準大數(shù)據(jù)行業(yè)的風(fēng)潮
大數(shù)據(jù)不僅僅是一個營銷詞匯,大數(shù)據(jù)是一種思維,一種技術(shù)。一言以蔽之,大數(shù)據(jù)最直接的意義就是讓“隨機性”的事情變得可提前預(yù)測,從而提高效率和行動價值。下文主要是跟大家分享大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)思考,大數(shù)據(jù)行業(yè)的創(chuàng)業(yè)機會如何,未來的創(chuàng)業(yè)方向又有哪些。
1 資本層面關(guān)注點
對于大數(shù)據(jù)項目,投資人到底看什么?在寫這篇文章之前,我們與多家投行的投資人曾經(jīng)做過訪談,下面是我們根據(jù)訪談內(nèi)容整理出來的內(nèi)容。
大數(shù)據(jù)沒有直截了當?shù)淖儸F(xiàn)模式,那么一個新創(chuàng)大數(shù)據(jù)企業(yè)想要獲得成功,拿什么去拼?當然是人才。這也是投資人最關(guān)注的東西。
投資人告訴筆者,對于一個大數(shù)據(jù)項目,他們最看重的是團隊。那怎么看團隊呢?一般從團隊技術(shù)能力、背景、過往項目經(jīng)驗和創(chuàng)始人四個方面來看。大數(shù)據(jù)對技術(shù)的要求非常高,投資人看項目的時候,首先看的就是創(chuàng)始人的技術(shù)能力。一般情況下,投資者會更加青睞擁有技術(shù)背景的創(chuàng)始人和他的項目。
還有就是看項目的商業(yè)模式和變現(xiàn)能力??错椖糠矫妫?/span>投資人會去看你的項目對應(yīng)的國外成熟企業(yè),或者說你的項目對應(yīng)的競爭者是誰。由競爭者經(jīng)營的情況來預(yù)估你在其領(lǐng)域的市場份額和變現(xiàn)能力。商業(yè)模式方面,投資者會看你的客戶(用戶)體量和數(shù)據(jù)源。你的客戶群體有多大?你手里有哪些具體業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)?這些數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生價值,應(yīng)用到你的客戶身上?解決好這3個問題就成功了一半。
大數(shù)據(jù)項目變現(xiàn)方向,投資人關(guān)注的是你的項目是否能夠快速直接的產(chǎn)生價值,而且有持續(xù)的創(chuàng)收能力。
解決好以上幾個問題,新創(chuàng)大數(shù)據(jù)公司想要拿到融資就非常容易了。
2 大數(shù)據(jù)垂直領(lǐng)域熱門的投資方向
①Hadoop 商業(yè)化
簡單來說就是做Hadoop的收費版本。Hadoop本來是開源的,但是在具體業(yè)務(wù)場景中,還缺乏很多功能,那么Hadoop 商業(yè)化就是去完善這些功能,使其更好的應(yīng)用于企業(yè)的業(yè)務(wù)場景。Hadoop 商業(yè)化最典型的公司就是Hadoop的三駕馬車,Hortonworks,Cloudera和MapR,Hortonworks目前已經(jīng)在納斯達克上市。中國相應(yīng)的做Hadoop 商業(yè)化的公司是星環(huán)科技。
?、?a href='/map/sql/' style='color:#000;font-size:inherit;'>SQL on Hadoop
用大白話來說就是基于應(yīng)用場景下的數(shù)據(jù)框架 。比如說大數(shù)據(jù)架構(gòu)里的查詢引擎、存儲引擎、計算模型等等,這個主要是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)方向的,比如說WibiData,它提供了對Hadoop的封裝,連接前端應(yīng)用到Hadoop基礎(chǔ)設(shè)施。
?、跱oSQL數(shù)據(jù)庫
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和云數(shù)據(jù)庫服務(wù)。典型的國外企業(yè)有MongoDB 和Datastax。目前,創(chuàng)業(yè)公司MongoDB的估值已超過16億美元,而在中國,基礎(chǔ)云服務(wù)商青云QingCloud已經(jīng)推出了基于MongoDB的集群服務(wù),名字叫做青云QingCloud MongoDB。
④分析和可視化
對應(yīng)的國外企業(yè)有Tableau、Datameer。國內(nèi)新創(chuàng)的大數(shù)據(jù)企業(yè)中,也有很多大數(shù)據(jù)企業(yè)在做可視化服務(wù)。
⑤行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
為社交媒體、廣告公司、企業(yè)客戶、電子商務(wù)等行業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)分析,幫助這些行業(yè)提升數(shù)據(jù)分析的水平,如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等創(chuàng)業(yè)公司。
3 大數(shù)據(jù)行業(yè)現(xiàn)有的商業(yè)模式
談到商業(yè)模式,肯定就要說到2B還2C的問題。
2B是目前大數(shù)據(jù)行業(yè)主要的商業(yè)模式,將大數(shù)據(jù)變?yōu)橐环N服務(wù),服務(wù)的對象是企業(yè)或機構(gòu)。比如現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)企業(yè)里,星圖數(shù)據(jù),Hortonworks,Cloudera,星環(huán)科技、Talkingdata 都是2B的商業(yè)模式。從他們的運營狀況,不難看出,2B的商業(yè)模式,要么是做解決方案(類似外包),要么就是做工具。
預(yù)計未來所有的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也好,傳統(tǒng)企業(yè)也好,都會在企業(yè)內(nèi)部成立大數(shù)據(jù)部門,那么到那個時候,解決方案的市場份額還會多么?不肯到也不否定。對于一家企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)就是自己的資產(chǎn),相信企業(yè)更傾向于自己管理自己的內(nèi)部資產(chǎn)。所以我們大膽的預(yù)測,解決方案只是目前大數(shù)據(jù)行業(yè)的權(quán)宜之計,未來企業(yè)會用自己的人才管理自己的大數(shù)據(jù),用自己的人才使用自己的大數(shù)據(jù)。做工具是目前較為主流的模式。Palantir其實也是做工具。
2C方面,在整理這份內(nèi)容的時候,我們發(fā)現(xiàn)2C的產(chǎn)品非常少。女性經(jīng)期助手、百度指數(shù)這樣勉強算是2C的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。而大數(shù)據(jù)2C方面的產(chǎn)品,更多的是傾向于應(yīng)用。可穿戴設(shè)備其實也算是大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品之一。
說了這么多,你肯定會問我了,那么騰訊、百度和阿里巴巴這樣的企業(yè),他們的大數(shù)據(jù)又是什么樣的模式呢?在筆者看來,BAT企業(yè)的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式都是2C+2B的模式,我們可以簡稱為復(fù)合型的商業(yè)模式,因為他們服務(wù)的用戶有企業(yè)用戶也有個人用戶。
總結(jié)一下,現(xiàn)有的商業(yè)模式里,哪個最好?筆者個人認為是2B+2C模式。這樣的模式是最健康的模式,形成了一個商業(yè)閉環(huán)。
用一句話來說就是:你收集用戶的數(shù)據(jù),分析出報告,然后給到的對應(yīng)的企業(yè),對應(yīng)的企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)反饋,從而開發(fā)或制造出更好的產(chǎn)品,讓用戶享受更智能更美好的生活。這整個過程中,大數(shù)據(jù)是貫穿始終的。
那么,現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)公司,都是如何賺錢的呢?
?、購V告、營銷
這一類主要集中在第三方大數(shù)據(jù)營銷公司里。典型的企業(yè)包括締元信、時趣這樣的公司。他們主要的業(yè)務(wù)就是幫助大數(shù)據(jù)分析能力較弱的公司來做大數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化廣告和營銷的路徑,使市場投入的非常產(chǎn)生更大的價值。
?、谥苯淤u數(shù)據(jù)的公司
典型的企業(yè)有數(shù)據(jù)堂。
?、圩龉ぞ呋蛘叻?wù)
目前的移動統(tǒng)計工具就是這一類,還有做Hadoop套件的也是這一類公司。
④賣報告或解決方案的
做大數(shù)據(jù)解決方案的公司就太多太多了,典型的公司為IBM。
?、菘缃绾腿诤?/span>
Talkingdata聯(lián)合創(chuàng)始人蔣奇先生告訴我們,Talkingdata后臺有移動互聯(lián)網(wǎng)各個熱門手機游戲的數(shù)據(jù),包括用戶的設(shè)備數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、日常數(shù)據(jù)和游戲里的消費數(shù)據(jù)等等。根據(jù)這些數(shù)據(jù),可以對這些游戲用戶進行用戶畫像。
以招行信用卡推廣為例,Talkingdata通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),《刀塔傳奇》以及《我叫MT》這兩款游戲的用戶屬性和招商銀行信用卡中心需要的用戶屬性很契合,于是促成了招商銀行和的合作,還支持了后續(xù)的信用卡積分的禮包和活動等。
這次合作為招行信用卡帶來了5萬個綁定用戶。一般情況下,銀行類的應(yīng)用要實現(xiàn)轉(zhuǎn)化的平均成本在兩百到三百塊錢之間,而這樣的跨界合作,招商銀行基本上沒花一分錢,就達到了5萬轉(zhuǎn)化率,理論上省掉了上千萬的費用。這就是跨界和融合。
跨界和融合,其實也是大數(shù)據(jù)思維里最重要的一環(huán)。大數(shù)據(jù)就像是錢一樣,你得讓它流動起來才能產(chǎn)生價值。
4 大數(shù)據(jù)行業(yè)的創(chuàng)業(yè)方向和機會
?、?B方向
大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的2B方向,更多的是做工具和服務(wù),如數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)智能、CRM等。
現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)工具有著技術(shù)門檻高、上手成本高、和實際業(yè)務(wù)結(jié)合較差以及部署成本高,小公司用不起等特點。那么新創(chuàng)企業(yè)就可以根據(jù)以往這些產(chǎn)品的缺陷,來做更適合市場和客戶的大數(shù)據(jù)分析工具和服務(wù)。另外,將大數(shù)據(jù)工具完整化和產(chǎn)品化也是一個方向。新一代的大數(shù)據(jù)處理工具應(yīng)該是有著漂亮UI,功能按鍵和數(shù)據(jù)可視化等模塊的完整產(chǎn)品,而不是一堆代碼。
?、?C方向
大數(shù)據(jù)一個很大的作用就是為決策做依據(jù),以前做決定是“拍腦袋”決定,現(xiàn)在,做決定是根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果。在我們的生活中,需要做決策的時候太多太多,尤其是像筆者這樣選擇性困難的天秤座,非常需要大數(shù)據(jù)來輔助決策。個人理財(我的錢花哪去了,哪些可以省下來)、家庭決策(孩子報考哪所大學(xué))、職業(yè)發(fā)展/自我量化(該不該跳槽,現(xiàn)在薪水到底合適不合適 )以及個人健康都可以用到大數(shù)據(jù)。
5 我們的創(chuàng)業(yè)建議
?、傧肭宄l為你買單(找用戶);
?、谕袋c是什么(找需求);
③穩(wěn)定/獨特的數(shù)據(jù)源(找數(shù)據(jù));
?、芸孔V的人做靠譜的事(找人才);
⑤考慮2C的產(chǎn)品方向;
?、尥浛萍夹袠I(yè)過往經(jīng)驗;
?、邔⒋髷?shù)據(jù)產(chǎn)品化(小而美);
⑧深耕一個領(lǐng)域,不斷的試錯和迭代。
其他新創(chuàng)大數(shù)據(jù)公司創(chuàng)始人也提出過自己的建議。九次方大數(shù)據(jù)集團總裁王參壽認為深耕大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,堅持才是王道:“大數(shù)據(jù)行業(yè)創(chuàng)業(yè)就像爬泰山,爬不到山頂,看不到太陽。”
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10