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大数据下半场:巨头的制高点与新星的破局术
来源:华兴资本  作者:  发布时间:2018-12-21 17:50:30  
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移动互联网进入下半场之后,ABC战场(AI人工智能+BigData大数据+Cloud云计算)成为兵家必争的技术和产业据点。大数据在其中的地位堪称基础而关键。即便是在所谓的寒冬,从一级市场表现看,资本继续看好泛大数据领域,行业下半场投资趋势呈现轮次靠后、金额增加、领先企业持续获投等特征。


本期报告从大数据行业蓬勃而起的驱动力说起,从基础层、基础层、应用层深入剖析产业链布局。对于很多读者关心的BAT、TMD的生态布局,报告给出了一目了然的矩阵图谱。报告认为,创业公司依然可以在这一红海市场占据一席之地,希望选取的几家明日之星案例能对创业者有所启发。


大数据行业进入下半场


在利好政策驱动下,近年,不仅全国数据量激增、底层技术发展成熟,大数据应用场景不断落地,逐渐实现与产业的深度融合,成为数字经济时代经济发展的新引擎,大数据行业进入下半场。


行业蓬勃发展,与产业深度融合

随着物联网和移动互联网的快速发展、传感技术的广泛应用,信息科技与人类生产生活的密切结合,中国与全球数据规模呈现爆发式增长。

大数据产业技术不断迭代更新,并逐渐走向成熟,同时大数据与 AI 等新技术的完美融合促进了产业进一步发展。

随着技术进步,大数据的应用场景也不断成熟,我国已经实现大数据从“积累为主阶段”到“应用为主阶段”的跨越,逐渐实现与产业深度融合,目前大数据与金融、电信、政务领域的融合程度最高。


政策、资本助力泛大数据行业

政策是大数据行业发展的一大驱动因素,从中央到地方政策红利不断,加速推进大数据行业发展。

近年来诸多大数据企业业务开始向人工智能倾斜,随着大数据与 AI 的结合,资本继续看好泛大数据领域。


从大数据整体行业来看,在 2017 年行业监管趋严、市场资金面趋紧的背景下,行业投资趋于理性,但继续获得资本青睐。具体表现在投资轮次靠后、金额增加、行业领先企业高频获投。

在政策驱动下,大数据行业已实现海量数据积累与底层技术跃升,进入到与产业深度融合阶段。基于此,我们认为大数据行业已经进入下半场,在行业下半场大数据将与云计算、人工智能紧密融合,为企业赋能,创造新的企业价值,成为重构数字经济时代的核心引擎。


产业生态完善,工业与零售大数据持续火热


大数据产业链可以分为基础层、技术层、应用层,从产业图谱中可以看到,国内大数据公司主要分布于技术层及应用层。


基础层:底层技术发展趋于成熟,云计算成为关键支撑

基础层主要涵盖了云计算平台、数据源与 API、数据库、开源平台、分析引擎、硬件和存储架构等,主要实现数据的采集与预处理、数据存储、平台系统的构建等功能。

云计算作为底层技术实现了对无限存储与计算资源的高效调度,成为基础层的有效支撑。



技术层:数据从技术服务到价值创造,成为企业级服务的新趋势

技术层基于基础层,是大数据价值体现的手段和基石,可以分为数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等层次,具体包括数据清洗、文本挖掘、日志分析、数据可视化等类别。

国内创业公司在智能推荐、数据挖掘与征信风控领域布局较广,竞争激烈。

强大的数据模型与算法能力是释放数据价值的原动力,而充分的行业应用是释放数据价值的必要保证。技术服务的价值在于与垂直行业结合,大数据公司切入行业应用领域是企业级服务的新趋势。


应用层:大数据深入各行各业,与产业深度融合将爆发巨大机遇

应用层基于技术层,是大数据技术直接作用于各行各业为其赋能的过程,也是大数据价值的最终体现。这个过程将催生一大批新产品、新服务、新模式和新生态,成为数字经济的核心组成部分。

从各垂直行业应用领域来看,现阶段金融、政府大数据市场体量领跑市场,而从市场增速看,工业位列第一。随着“中国制造2025”计划的实施,工业流程信息化、智能化,工业技术软件化将释放巨大需求,工业大数据的广泛应用是必然趋势。


同时,线下大数据与线上大数据融合赋能“新零售”,带来人、货、场的全面数据化。


巨头布局各显优势,商业模式渐趋成熟


国内互联网巨头大数据布局

BAT具有十几年来积累的海量数据信息,在云计算、人工智能等领域也有布局,可以快速利用先进算法和 AI 技术对自有海量数据进行分析,帮助自身实现业务更新迭代,赋能外部客户。

百度是国内 AI 领域的领头企业,其大数据业务与图像识别、语音交互等技术并列,是其 AI 业务模块之一; 阿里巴巴在云服务上有深厚且持续多年的布局,将大数据技术与云服务技术进行深度融合;腾讯今年9月成立云与智慧产业事业部,助推公司 To B 转型,大数据推进各业务链数字化进程。

近五年 BAT以入股或并购创业公司的方式进一步完善大数据生态布局,在基础层、技术层与应用层均有相应投资布局:


  • 基础层


百度与阿里战略布局数据库,一起投资了图数据库公司 Tiger Graph, 腾讯选择 C 轮入股大数据基础平台公司星环科技;



  • 技术层


百度由于自身算法积累深厚、技术能力较强,投资通用技术类公司相对较少,阿里与腾讯为补全技术短板则对数据可视化、文本挖掘、数据分析有所布局;



  • 应用层


BAT出于业务联动与公司战略布局,投资各有侧重,例如腾讯投资碳云智能、晶泰科技等公司入局医疗大数据,阿里巴巴为了实现与支付宝业务联动投资阿法金融等。


从 BAT 大数据发展与布局情况可以看出,虽然三家公司在数据、技术、应用三个维度均有不错的积累与成熟的业务链,但优势各有不同百度掌握数据智能技术,阿里巴巴看重云端与商业数据积累,腾讯则将重点放在产业场景应用

随着 BAT 生态圈的不断扩展,未来百度将在AI、无人驾驶、云计算上有进一步发展,阿里巴巴将重点放在金融、娱乐行业,而腾讯在继续领跑文娱、社交行业同时,积极探索医疗、零售大数据等多个领域的发展前景。


细分行业领军企业构建数据壁垒

近年来,伴随新经济的快速崛起,出现了一批新经济领域的领军企业,纷纷布局大数据行业。TMD 作为各自细分行业内的领军企业,拥有海量用户数据,形成数据壁垒,使其商业模式难以复制。

TMD将大数据赋能自身业务,实现业务升级,同时推动所在产业数字化、智能化升级:今日头条通过精准推荐、智能内容分发实现上亿DAU;美团将大数据渗透至各业务线的各种应用场景,推动商户运营、供应链智能化升级;滴滴通过收集到的出行数据,实现区域热力、OD 数据、城市运力、城市交通出行以及信号灯动态配时等分析应用,优化用户乘车体验,打造智慧城市。



国内创业型优质企业模式分析

在巨头布局大数据行业,且颇具规模的背景下,我们认为创业公司仍能在这一红海市场中占据一席之地。我们选取了四家优异标的,分析企业的的技术能力与商业模式,探讨公司前景,对行业细分领域的特征进行探讨和总结。


明略数据:聚焦垂直领域,提供全行业解决方案

明略数据成立于2014年,目前 C 轮,总融资额约12.3 亿人民币,是以知识图谱为支撑的行业人工智能解决方案提供商,拥有六大核心产品,深耕公安、金融、工业三大领域。目前,产品已应用于公安、金融、工业及物联网等领域,现已积累省、市级公安局、交通银行、中国人民银行、光大银行、中国中车等标杆客户。

达观数据:根植文本挖掘,打造大数据行业全方位引擎

达观数据是专注于提供大数据应用服务的高科技创业公司,成立于2015年5月,目前B轮,总融资额超2亿人民币。达观数据专注文本挖掘技术,其书面文字的自动化处理技术做到全国领先,2018年研发出文档智能审阅系统,是国内第一款能够替代人类完成文档智能化处理的合同管理产品,达观已构建文本智能化处理的技术壁垒。公司产品准确率达到80%,召回率达到90%,现已积累华为、招商银行、中国平安、中兴、京东、顺丰、中国移动、和讯财经等数百家企业标杆客户。



同盾科技:专注风控与反欺诈,逐步实现跨行业联防联控

同盾科技成立于2013年,目前C轮,总融资额约9.51亿人民币,是一家第三方大数据风控服务提供商,拥有带自主知识产权的一系列核心产品,为银行、保险、基金理财等多个行业的用户提供基于大数据的风险控制与反欺诈服务,并支持企业级和SaaS产品。

上海慧程:以定制化服务开辟工业互联网的突围之路

上海慧程成立于2013年,目前B轮,总融资额约3000万人民币,是一家工业自动化软件及信息化工程服务商,主营业务包括工业信息化软件、自动化/信息化工程服务、OEM解决方案及配套,以及提供机器代人的制造装备升级服务四个部分。



中国大数据行业的发展路径与建议


在政策驱动下,大数据底层技术趋于成熟,逐渐实现与产业的深度融合。随着市场规模的持续爆发,我们认为大数据行业仍存在投资红利,未来将与云计算、人工智能行业联系更加紧密、深度融合发展。

通过对大数据行业的公司研究,我们可以根据公司规模区分出超大公司、大公司、小公司三种类型,同时总结归纳出大数据公司的典型发展路径。



AI与大数据融合发展

人工智能与大数据的发展呈现“双螺旋”结构,其发展路径相辅相成、密不可分。一方面,AI与大数据技术的结合有利于进行深度学习、提升算法;另一方面,AI 技术可以帮助大数据突破工具软件的天花板,放大市场空间,降低对人力的依赖 。


云计算与大数据更加融合

大数据与云计算密不可分,大数据解决业务结构问题,云计算解决系统架构问题。未来两者将更加融合,助推各产业数字化升级。


数字化的进一步深入,从互联网数据向行业数据渗透

随着物联网发展,将实现线下大数据与线上大数据的融合,数字化进一步深入。 通过采集、积累与标准化行业数据,并与互联网数据互联互通,大数据向各行各业渗透,可以赋能零售、共享经济、文娱、金融、旅游等多个行业转型升级。



大数据行业的发展进程,可以从数据广度、技术难度与应用深度三个维度考察。随着物联网与互联网的快速发展,国内现已实现海量数据积累、底层技术革新与部分场景应用,未来大数据将与 AI、云计算更加融合发展,推动更多产业数字化、智能化转型升级。

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