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金牌顾问【大咖说】王煜全:大数据前景美好,2B生意比2C更大

海银资本合伙人

投资阶段:初期与成持久

投资范畴:信息技术与供职、出海硬件投资

代表案例:XCOR、Terrafugia、Witricity、1366Technology、Anglelist、SoftRoboticsInc

海银资本是一家专注于TMT范畴的风险投资机构,重点对于初期以及成持久企业进行孵化和投资。

年夜数据技术已经火了很长一段时间,但在真正投资的过程中,却对于投资人提出了对于比高的要求。

如何理解数据技术,如何想象数据经济,显然,知识储蓄与理念想法的分歧自然会影响到投资效果的最终显现。

在海银资本合伙人王煜全看来,对于数据平台代价的评估应该要看到它们所产生的中间代价,而对于数据的理解应结合规律,未来线下零售业的数据也将具有更为重年夜的意义。

一、年夜佬纷纷入局数据科技

年夜数据释放出的巨年夜代价,几乎给每个行业都带来了倾覆。

相关述说表现,2014年,全球年夜数据市场局限达到285亿美元,同比增长53.2%。据麦肯锡预测,预计到2020年,美国的年夜数据可创作发现3800亿~6900亿美元的代价。欧盟委员会预测,截至2020年,年夜数据可创作发现2060亿欧元的代价。

尽管从全球领域来看,年夜数据已经步入了硅谷技术曲线的下降通道,即从概念热潮的峰值滑落,步入了工业实施陈列的"低调期"。可是在中国年夜数据工业的政策环境逐步完善,工业依然连结高速增长的趋势下,年夜数据工业概念受到投资界的延续存眷,对准年夜数据范畴的资本运作频繁出现。

大家网领投美国年夜数据创业公司FiscalNote总额1000万美元的融资;东方国信1810万英镑收购Cotopaxi正式进入家产年夜数据范畴;博彦科技5000万收购红麦聚信,拓展年夜数据业务;数据型供职公司信励科技SimplyBrand获数百万美元投资;浪潮携手思科将斥资1亿美元成立合资公司,致力于为智慧都邑及年夜数据等范畴提供方案和供职。

2015年在国内融资的年夜数据创业公司,总融资金额跨越50亿人民币。

此外业内某些年夜数据企业已经探索强强联合的合作方法,如久其软件与龙信数据合资设立久其龙信数据,东方国信与Cloudera告竣合作,推动Hadoop技术有效落地,星环信息携手万国数据共同推进年夜数据核心技术、产品及供职,IBM加强与苹果合作,成立专门的部门面向医疗健康行业提供数据阐发供职,中国联通与西班牙电信成立合资公司开展基于位置的年夜数据业务,京东投资美国基于呆板学习算法的年夜数据阐发公司ZestFinance,并联合倡议ZRobot(定位为数据技术公司,主要提供数据建模、信用评分、资产定价、欺诈辨认、精准营销等数据增值与技术应用供职。),Cloudera与Teradata宣布集成,为Hadoop提供企业级运行设备,百分点与华为宣布了合作伙伴关系,成立了年夜数据商业战略联盟等。

2、数据科技为何如此火爆

1.移动互联网红利在消退

当下行业成长的许多迹象表白,互联网红利在慢慢消退,实体经济在崛起,传统工业在崛起,那种"拿着望远镜也看不到对于手"的互联网时代一去不回,任何脱离了线下的互联网工业终究脱离不开短折的厄运,传统工业的发力势必倾覆和洗牌以BAT为首的寡头格局。

互联网行业也意识到这一问题,得多公司已经开始积极地并购、转型、多元化配置、结构工业,拓宽企业代价鸿沟,云计算、年夜数据、供应链等行业成了当下的热点。

2.基础底细要件已经具备

数据源:数据局限暴发式增长,数据可得到性、流动性延续改善。从数据的可得到性、流动性来看,互联网的成长创作发现了年夜量的线上数据,同时互联网和传统行业的融合,以及物联网(IOT)时代的到来,数据的可得到途径正在被延续拓宽,互联网加速数据间的流动和融合。

基础底细技术:计算、存储、阐发技术不竭成熟。分布式文件存储系统以及分布式计算模型的提出,以及围绕hadoop的技术生态不竭成长,使得年夜数据相关计算、存储、阐发技术不竭成熟和完善。

阐发应用:年夜数据的代价正在得到延续承认。陪伴着企业和机构对于年夜数据重视度的提升,年夜数据的商业代价正在逐步呈现,各行业正积极探索各种与年夜数据相结合的应用场景。根据德克萨斯州年夜学学者的研究统计,如果企业数据使用率提高10%,各行业效益将提升17%-49%不等。

3.应用前景广阔

1)办理方案

年夜数据的办理方案主要模式为:供应商为客户架构一套年夜数据系统,然后每年每月为客户提供维护、升级。

当局企事业单位与众多的传统行业都必要年夜数据的办理方案,这是因为他们本身自己没有年夜数据技术手段,没有年夜数据人才,而且他们期望通过年夜数据来实现互联网+,改造行业目前的情况。

2)基础底细措施

数据库、数据源、数据清理、数据措置器材等都处于这一类,他们的具体业务都围绕年夜数据工业链展开。

基础底细措施的主要模式为:供应商帮客户办理年夜数据陈列中间的部分问题,这一模式类似于台式机的"攒机模式",它要求企业有年夜数据手段与人才,企业通过自由组合年夜数据的基础底细措施,从而架构出更得当本身业务的年夜数据系统。

3)数据器材/产品化供职

这一部分包括移动统计阐发器材、第三方数据供职、数据阐发供职等,典范的模式如谍报发掘、舆情阐发、贩卖追踪、精准营销、本性化保举、可视化、网站/APP阐发器材等。

4)行业应用

这里主要指传统行业加上年夜数据后产生的新效用。年夜数据可以应用到医疗、教育、零售、通信,航空、家产、制造业、体育、娱乐、彩票、影视、餐饮、旅游、房地产等传统行业,昔时夜数据与这些行业碰撞,就会产生新的商业。

譬喻年夜数据在金融方面的应用主要显露在征信、小额信贷、P2P、电子信用卡、量化投资、反欺诈、互联网金融等方面。金融行业是最必要数据、最能让年夜数据实现变现的。

三、海银资本合伙人王煜全:年夜数据前景美好

1.2B的生意比2C年夜

王煜全认为,数据经济的基础底细框架已经很清晰了,未来必然是越来越数字化,也必然是线上线下结合,目前的问题是如何办理众多的细节。

其实,所有底层平台的核心都是数据阐发,数据阐发市场在本日年夜概是40多个亿的市场。而预测到2022年,这个数字会涨到300多亿。

目前,底层平台的增长趋势很明显,但问题是,由于这些以数据为生的企业对于比分散,有分歧的供职对于象,到中间层应用时就又迅速展开。

最为普遍的是当局机构、银行与零售。虽然数据供职主要集中在这几部分,但进到每一部分就又显得非常繁杂,每一个具体的行业范畴又有分歧。在这种情况下阐发每件事有多年夜的市场就很难再追踪了。

王煜全认为,平台的目标不在于更繁杂,也不是衡量直接产生的效益,中间平台的代价不在于带来几多利润,而是为其别人带来几多贡献。譬喻阿里搭建的中间平台,我们不能看阿里每年给当局上交几多利润,而要看平台有几多附加代价。包括政务平台也是如此,不能直接看政务平台带来几多利润,而要看它为其他经济体做出几多贡献。但衡量这些贡献的难点是,具体每一部分的贡献现在还很难从详细数据上回响反应出来。

2B行业是25万亿的市场,海银资本针对于全球进行阐发后认为2B的生意会比2C年夜,而这也与经济学的阐发是一致的,2B的业务加总必然会比2C年夜。而且在这一市场里,中国的市场是最年夜的。"中国未来有2.1亿将由线上2B业务完成,美国的这一数字为1.9亿,其他地区则相对于较弱一些。"王煜全说。

2.数据经济无论在线上线下都必要理解规律

王煜全提到,存眷数据经济不应该只存眷线上,线下也在发生深刻厘革,线下零售业也在年夜量用到年夜数据技术。

譬喻线下零售可以根据人在消费场所分歧位置待的时间长短来判断业务的推送,之后再进一步细化供职,他强调,供职的代价不是供职自己,而是要超越这个供职。如果线下零售把数据做好,带来的贡献将是线下贩卖程度的全面提升,这个提升将是巨年夜的。

王煜全还暗示,数据的意义不只仅在于给数据自己提供支持,也不只限于帮忙平台更强年夜,而是通过帮忙平台更强年夜,使平台的业务能有更年夜领域地扩展与成长。

但王煜全也指出,年夜数据业务自己的年夜数据阐发仍有很年夜提升空间,因为它往往必要跨平台的业务综合,不是仅看一个数据就能显露出来的。而且现在不少数据拥有滞后性,这也就意味着它对于社会经济的影响不是吹糠见米的,这种滞后对于评估来说尤其的难。

因此王煜全暗示,一个跨平台只有连续多年监测才气慢慢搭建起数据经济的地图。

银海资本最近在看美国的一个年夜数据公司,该公司用卫星监测各个超市泊车场门口车辆额厘革,经历常年累月的监测后再总结规律。如果放在中国还能够来监测雾霾现象。这也是一个很有趣的思路。

"未来无论是年夜数据监测零售还是线上零售,都不是简单地意味着提取数据,而是必要汇集各方数据,形成对于暗地里规律的强年夜理解。"

总之非论是怎样的规律都要求我们对于数据的理解加深。这是因为全球经济处于加速增长的态势,一方面是全球化造成的,另一方面科技推动的速度越来越快,不少平台因为科技才气做不少的事,而平台暗地里便是年夜数据和技术的支持。

四、金牌参谋:市场火爆仍有痛点存在

1.年夜数据企业众多而弱小,很难实现工业优势

中国年夜数据企业年夜概有200多家,将近60%集中在北京,以小微企业为主,年贩卖额达到十亿人民币的企业几乎没有。年夜数据工业处于年龄时代初期,各家诸侯割地而立,每家霸占了一块小的细分范畴,很难做年夜,都面临着同行的激烈竞争,有的范畴譬喻舆情监控已成为红海。

年夜数据企业人数年夜多在几十人到几百人,少有千人以上的企业。没有一家年夜数据企业可以统领一个行业,没有一家企业占有细分市场10%的份额,没有一家年夜数据企业创立了行业标准,领导行业成长。

中国年夜数据企业局限过小,领军企业缺少,行业过于分散,这些都是制约中国年夜数据工业成长的因素,也是工业做年夜的一个痛点。

2.外部数据是一个个孤岛,数据代价低

中国的年夜数据市场还不可熟,不少年夜数据企业拥的数据都是片段的数据,很难形成完整的,具有商业代价的数据。年夜数据市场的数据质量和企业的数据需求有较年夜的差距。外部数据年夜多处于孤岛状态,数据之间很少流动和整合;孤立、不流动、没有整合的数据很难帮到企业,不少必要数据的企业不能不从多个年夜数据企业采购数据,效率很低,采购来的数据代价不高,数据整合的难度较年夜,数据采购的整体费用过高。

3.年夜大都企业客户,对于数据商业应用敏感度低

年夜大都企业对于数据有需求,可是其对于数据商业敏感度很低。对于数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行,至少要沟通三次以上,其才气够创立起数据代价理念。其他行业譬喻制造业,房地工业,零售业,他们的数据商业敏感度更低。

4.年夜数据技术和产品同业务结合深度不足

年夜数据核心代价便是揭示事务成长规律,帮忙企业利用数据进行科学决策。目前年夜数据的商业应用范畴主要集中在数据收集、数据存储、数据计算、用户画像、精准营销等范畴。年夜数据最具商业代价的预测和接济决策功能并无被充分利用。特别是在重年夜战略决策方面,年夜数据的作用其实不明显。企业的产品开发,市场策略,战略决策还是依靠过去的精英决策和经验主义。未来社会只有两类企业,一种是利用数据成长的企业,其它一种是不重视数据被淘汰的企业。

5.专业数据发掘器材和人才缺失

在年夜数据时代,企业必要的是实时数据,必要的是高效器材,必要的是决策支持和预测。传统的数据发掘器材的性能和灵活性已经不能满足企业的必要,其它非机构化数据的应用也对于传统数据器材提出了挑战。BI范畴中的SAS,SPSS,TD等数据器材越来越被边缘化,R语言正在成为数据统计和可视化的新宠。

数据的时间代价正在获得重视,特别是金融企业,所有的业务部门都期望在最短的时间里,看到资金使用情况,客户交易情况,风险管控情况。企业越早了解信息,就会越早进行决策,时间便是Money。过去数据需求也许是T+5可能T+30,现在的数据需求往往是T+1可能T+0,数据实时性、准确性、相关度被提到了一个非常重要的地位。业务的需求已经很明显了,但数据器材和人才倒是一个很年夜的挑战。

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