大數(shù)據(jù)行業(yè)信息圖以及一些思考

從我第一次嘗試為繁榮發(fā)展的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)繪制一張信息圖已經(jīng)過去了兩年， 而這期間大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)生了很多巨大的變化。 我早就該對這張圖做一個更新，現(xiàn)在終于完成了。

從 VC 的角度，我想談談對這張圖以及大數(shù)據(jù)行業(yè)的一些想法：

越來越擁擠：創(chuàng)業(yè)者們蜂擁至這個行業(yè)， VC 們將大筆的資金投資到看起來有機會成功的創(chuàng)業(yè)公司，其結(jié)果是，這個行業(yè)正變得越來越擁擠。 一些類別如數(shù)據(jù)庫（不管是NoSQL還是NewSQL）和社交媒體數(shù)據(jù)分析正趨于成熟，且開始出現(xiàn)并購或者淘汰出局（Twitter 對BlueFin和GNIP的收購可能意味著在社交媒體數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域這種趨勢早已經(jīng)開始了）。

對于后來者來說， 雖然空間依然存在，但看起來早期的大筆風投資金都下注在基礎(chǔ)設(shè)施（infrastructure）和分析（analytics）領(lǐng)域，導致成功的標準變得越來越高。 不過， 這并不意味著 VC 的資金會停止流入這些領(lǐng)域。

對于一些領(lǐng)域，公司的數(shù)量之多顯然已經(jīng)達到了一張地圖所能容納的上限。 我相信還有一些不錯的公司我們沒能納入進來，也許是我們沒有發(fā)現(xiàn)，也許是因為地方不夠了， 我在此表示非常抱歉， 同時我也希望大家在評論里對于應當納入那些公司提出反饋和意見。

尚處在早期階段： 總體而言，這個市場還處在發(fā)展的早期階段。 過去幾年， 一些被看好的公司失敗了（如Drawn to Scale），一些公司的創(chuàng)業(yè)者提前退出了 (例如Precog、Prior Knowledge、Lucky Sort、Rapleaf、Nodeable、Karmasphere等 )，還有一些的結(jié)局稍好 (例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFin labs、BlueKai)。

與此同時，一些公司看起來正越做越大，并獲得大筆驚人的風投注資（比如MongoDB已經(jīng)融資超過 2.3 億美元， Palantir融資近 9 億美元， Cloudera近 10 億美元。一些大公司正積極出擊進行并購（Oracle 收購 BlueKai， IBM 收購Cloudant），但是總體而言，多數(shù)公司離成功實現(xiàn) IPO 和投資者功成身退還差的很遠（雖然Splunk和Tableau做到了）。 在很多類別，創(chuàng)業(yè)公司和大公司互相競爭，但并沒有出現(xiàn)市場領(lǐng)導者。

市場宣傳遭遇現(xiàn)實：在經(jīng)歷這些年狂轟濫炸的市場宣傳之后，大數(shù)據(jù)還是焦點么？未來幾年，也許大數(shù)據(jù)不再是媒體的熱門，但對于大數(shù)據(jù)市場而言卻是至關(guān)重要的， 因為企業(yè)將要開始把大數(shù)據(jù)項目從試驗轉(zhuǎn)而全面的部署實施。

雖然這意味著一些大數(shù)據(jù)提供商的利潤會迅猛增長，但同時這些項目也將成為大數(shù)據(jù)是否能帶來它所宣傳的價值的一塊試金石。與此同時，隨著“物聯(lián)網(wǎng)”行業(yè)的迅速崛起，數(shù)據(jù)將會如潮水般加速增長，進一步推高市場對大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求。

基礎(chǔ)設(shè)施：Hadoop似乎已經(jīng)奠定了其作為整個大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，一些競爭者依然雖在， 這一領(lǐng)域也許會進一步發(fā)展和整合。 Sprak是另一個的基于 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的開源框架，它試圖填補 Hadoop 的弱項，提供更快的的數(shù)據(jù)分析和良好的編程接口，目前正吸引大量關(guān)注（一些跡象顯示它做的還不錯）。

一些主題（比如實時數(shù)據(jù)處理）依然是重中之重，同時新的主題也在不斷涌現(xiàn)（比如新一代處理、變換、清洗數(shù)據(jù)的工具，包括Trifacta、Paxata 和DataTamer）。 企業(yè)數(shù)據(jù)是否會真正的放到云里（公共云或私有云），如果是，還有多久才發(fā)生，將是另一個大的話題。很多人認為財富 500 公司在接下來的幾年來會繼續(xù)把數(shù)據(jù)（以及處理數(shù)據(jù)的軟件）放在機房里。一批云服務 +Hadoop 的創(chuàng)業(yè)公司則認為長期來看，所有的數(shù)據(jù)最終都會放到云中。

分析工具：從創(chuàng)業(yè)公司和 VC 投資的數(shù)量來看，這一領(lǐng)域最為活躍。從 excel 表格式的用戶界面，到時間軸動畫和 3D 動畫， 創(chuàng)業(yè)公司提供各種各樣的數(shù)據(jù)分析工具和用戶界面，而不同的客戶也確實有不同的需求，所以這一領(lǐng)域大概依然有足夠的發(fā)展空間。

推廣產(chǎn)品的策略也不盡相同 — 有些創(chuàng)業(yè)公司更針對于數(shù)據(jù)科學家，這群人目前不多但增長迅速。 另一些則正好相反，他們銷售自動化的解決方案給一般商業(yè)用戶，完全忽略數(shù)據(jù)科學家的存在。

大數(shù)據(jù)應用： 正如之前預測的，大數(shù)據(jù)緩慢但的確朝著應用層面發(fā)展。 這張圖列出了一些令人興奮的創(chuàng)業(yè)公司——他們本質(zhì)上都是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具（當然我們無法把所有的相關(guān)公司都在這里列出來）。一些公司提供橫向應用——如基于大數(shù)據(jù)的營銷系統(tǒng)，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)和欺詐甄別解決方案。

金融業(yè)和廣告科技業(yè)一直是大數(shù)據(jù)推廣的領(lǐng)導者和最早的擁躉，甚至早于大數(shù)據(jù)被稱作大數(shù)據(jù)。慢慢的，大數(shù)據(jù)推廣到各行各業(yè)，如醫(yī)療行業(yè)和生化行業(yè)（特別是基因研究領(lǐng)域）和教育行業(yè)?，F(xiàn)在才剛剛開始。