隨著社會的發(fā)展，大數據

1族壳、聯合國2012年5月對外發(fā)布了《大數據促發(fā)展：挑戰(zhàn)與機遇》白皮書

報告顯示，2014年你稚，全球大數據市場增長速度達53%寇壳，總體規(guī)模為285億美元醒颖。到2017年，全球大數據市場收入將達500億美元壳炎，這意味著從2011年起連續(xù)6年年復合增長率達38%泞歉。中國市場情報中心有關統(tǒng)計顯示，2012年中國大數據市場規(guī)模為4.5億元匿辩，同比增長40.6%疏日，到2018年，中國大數據市場規(guī)模將達到463.4億元撒汉。

2沟优、易觀智庫：《中國大數據整體市場趨勢預測報告2014-2017》

根據EnfoDesk易觀智庫發(fā)布的《中國大數據整體市場趨勢預測報告2014-2017》數據顯示，2014年進入大數據應用市場的快速增長期睬辐，增長速度將接近30%挠阁。預計2016年國內大數據市場規(guī)谋龇危總量將突破100億人民幣。其中線上市場主要包括互聯網用戶數據市場侵俗，以及以互聯網金融為主的線上金融市場;線下市場主要包括IT企業(yè)的大數據應用及大數據平臺業(yè)務市場锨用，不包括大數據基礎設施服務市場規(guī)模。

現在問題來了隘谣，學挖掘機到底哪家強增拥？不對，我想說的是寻歧，這么多關于大數據市場規(guī)模的預測擺在面前掌栅，我們到底該相信誰？誰更準確些码泛？

這兩份報告里猾封，如果真的要選出一份更客觀的報告的話，我會選擇易觀智庫發(fā)布的報告噪珊。聯合國發(fā)布的報告一來是因為年份比較久遠不太符合目前大數據市場的發(fā)展變化晌缘，二來它主要說的是全球大數據的市場規(guī)模。

其實大數據的市場規(guī)模是很難預測的痢站，大數據行業(yè)和電子商務磷箕、網絡游戲公司還不同，網絡游戲公司喜歡曬流水阵难，曬收入搀捷。雖然也有水分。而且上市公司也多多望，把幾家巨頭游戲公司的財報加在一起，大概就能預估出來氢烘，電子商務也一樣怀偷。

大數據市場規(guī)模不好預估，一來是所有互聯網企業(yè)其實都有大數據業(yè)務播玖，那么它到底算不算在市場規(guī)模里椎工？二是大數據除了新三板外，沒有一家企業(yè)在創(chuàng)業(yè)板蜀踏、港交所或納斯達克上市维蒙，他們不發(fā)布財報，所以很難預估果覆。還有就是颅痊，做大數據的這群人其實也還蠻雞賊的，他們都不太愿意透露自己的收入情況局待，只喜歡說公司估值多少多少斑响。他們自己做數據菱属，但是卻不愿意透露具體詳細的數據情況。原因有二舰罚，現在真正實現盈利的大數據公司不多纽门，真正實現了盈利的公司又喜歡悶頭賺大錢。

所以营罢，想要一份客觀赏陵、中立，值得信任的大數據市場規(guī)模預估報告是非常難的饲漾。

沒有市場規(guī)模和實際銷售收入的數據蝙搔，那么，我們就來說說大數據目前的盈利模式吧能颁。參考下圖杂瘸。

圖1 現有的盈利模式

大數據行業(yè)目前的四大盈利模式

1、解決方案伙菊。

參考上圖败玉，我們順時針的方向來說。

大數據的解決方案主要模式為：我為你架構一套大數據系統(tǒng)镜硕，然后每年每月為你維護运翼、升級這套系統(tǒng)。

費用的收取方式為：構建和部署大數據系統(tǒng)的費用+每年的維護/升級服務費用血淌。

哪些企業(yè)需要大數據行業(yè)的解決方案呢财剖？

一是政府企事業(yè)單位悠夯。比如稅務局躺坟、公安系統(tǒng)沦补、衛(wèi)生系統(tǒng)、防空系統(tǒng)咪橙，公共交通系統(tǒng)，反恐产舞、經濟、防災菠剩、反腐易猫、社保、環(huán)保等具壮。

二是傳統(tǒng)行業(yè)违霞。衣瞬场、食、住眼五、行彤灶、醫(yī)療、教育幌陕、零售、通信棚唆，航空心例、工業(yè)、制造業(yè)止后、體育、娛樂瓜喇、彩票歉糜、影視、餐飲、旅游黍檩、房地產等。

這些行業(yè)都有三個重要的特點喳逛，一來是因為他們沒有大數據技術能力棵里，二來是因為他們沒有大數據人才姐呐，三是他們期望通過大數據來實現互聯網+典蝌，通過大數據來改造行業(yè)目前的情況。對他們來說鸠澈，積極響應國家號召截驮，在大數據和云計算方面都有大量的預算。

這也是目前大數據行業(yè)油水最多葵袭，差事最“肥”的地方。IBM蓬网、Oracle娜氏、SAP這些巨頭都在爭搶這一塊領地。新興的大數據也各自都有針對細分領域的大數據解決方案窟坐。

2绵疲、基礎設施。

我把數據庫徙菠、數據源郁岩、數據清洗、數據處理工具问慎、數據API如叼、Hadoop商業(yè)化版本、大數據引擎、大數據軟件硬件結合一體機歇终、CRM逼龟、BI等都歸納到基礎設施里面了。因為他們的具體業(yè)務肥哎，其實都是圍繞大數據產業(yè)鏈來展開了疾渣。

基礎設施的主要模式為：我?guī)湍憬鉀Q大數據部署中間的部分問題。這個模式有點像臺式機的“攢機”模式榴捡，CPU用這家的吊圾，內存用別家的，鍵盤鼠標自己搭配等等项乒。這種模式是要求企業(yè)有大數據能力和人才的檀何。你可以自由組合大數據的基礎設施，從而構架出更適合自己業(yè)務的大數據系統(tǒng)频鉴。

費用收取方式：按照設施的不同進行收費，你可以買斷藕甩，或者按需周荐、按月、按年腋妙、按量來進行付費仆嗦，比較方便靈活先壕。

典型的企業(yè)有：數據堂谆甜、SequoiaDB集绰、聚合數據、百分點等罕袋。

3碍岔、數據工具/產品化服務

我把移動統(tǒng)計分析工具、第三方數據服務榆纽、數據分析服務等歸納到這一模塊中來捏肢。典型的模式如情報挖掘、輿情分析衣屏、銷售追蹤辩棒、精準營銷、個性化推薦藕赞、可視化卖局、網站/APP分析工具等。

費用的收取方式：按需購買批销，部分功能服務免費染坯，部分功能服務收費。有點像網絡游戲中游戲免費下載免費玩掀宋，然后進行道具收費的感覺。

工具/產品化服務最典型的企業(yè)有阿里的數加平臺劲妙、Talkingdata镣奋、DataEye等。

4侨颈、行業(yè)應用

這一模塊可能和解決方案會有沖突，但是這里說的行業(yè)應用主要說的是傳統(tǒng)行業(yè)加上大數據后產生的新的效應妻柒。大數據可以應用到醫(yī)療耘分、教育陶贼、零售、通信拜秧，航空、工業(yè)志衍、制造業(yè)聊替、體育、娛樂春叫、彩票泣港、影視、餐飲呛每、旅游坡氯、房地產等傳統(tǒng)行業(yè)洋腮，當大數據與這些行業(yè)碰撞徐矩，就會產生新的商業(yè)叁幢。

主要模式：利用大數據獲得行業(yè)洞察坪稽，實現更多的收益。比如大數據+醫(yī)療就是智慧醫(yī)療系統(tǒng)黍判，大數據+制造業(yè)就等于工業(yè)4.0篙梢，大數據+電影就等于票房預測等。

費用收取模式：沒有直接的變現贬墩，而是通過大數據產生了更大的價值妄呕，節(jié)約了成本，優(yōu)化了原有行業(yè)肿孵，衍生出新的商業(yè)模式疏魏。

行業(yè)應用比較典型的例子有：票房預測、商圈選址蛉腌、高考預測只厘、智慧城市、無人機蜀变、機器人介评、無人駕駛汽車等爬舰。

在此情屹，我特別把金融大數據單獨拎了出來杂腰，因為金融大數據的前景是最可觀的，也是可持續(xù)發(fā)展的惜颇。金融行業(yè)會不斷的產生數據少辣，而且數據可以反復使用。

大數據在金融方面的應用主要體現在征信锨亏、小額信貸忙干、P2P、電子信用卡劣摇、量化投資弓乙、反欺詐暇韧、互聯網金融等方面。銀行懈玻、保險、證券等行業(yè)目前都依賴著大數據的洞察能力艺栈。金融行業(yè)是最需要數據湾盒、最能讓大數據實現變現的罚勾。大數據在互聯網金融方面應用得比較好的平臺有京東白條吭狡、螞蟻金服的小額貸款丈莺、支付寶的花唄、借唄等弛秋。

以上就是我總結出來的大數據變現的四大模式俐载。夸完了大數據，下面就來說說這個行業(yè)目前的問題贼急。

大數據行業(yè)不得不面對的行業(yè)問題

圖2 不得不面對的行業(yè)問題

1太抓、人才稀缺令杈、炒作過剩、實踐少掉丽、可借鑒經驗少

人才問題我就不詳細說了异雁，現在大數據行業(yè)招人太困難了纲刀，要招到數據科學家就更難了。炒作過剩也不想再說锭部，去年回家和老鄉(xiāng)們說大數據面褐，人家都當我是騙人了，淚奔ing蹋砚。

實踐少、可借鑒經驗少這個就很好理解了循榆，成功的企業(yè)太少墨坚，你想抄，你想借鑒都沒有可抄的公司盗尸。不像APP和手游帽撑，照著國外熱門的換個皮也行啊亏拉，所以說，在大數據的踐行路上莽使，需要更多的是探索和勇氣笙僚，沒有一條成形的道路供你走，需要慢慢探索亿笤。

2栋猖、大數據的四高問題

技術門檻高掂铐，創(chuàng)業(yè)門檻高，入行門檻高爆班，部署成本高辱姨。

技術門檻，可參考下圖枢舶。要成為數據科學家，你需要掌握的技能如下躏尉。

圖3 數據科學家

至于創(chuàng)業(yè)門檻胀糜。光項目啟動資金就至少500萬蒂誉，一般人還真玩不轉。

部署成本高括堤。傳統(tǒng)行業(yè)绍移、政府企事業(yè)單位要部署一套大數據系統(tǒng)登夫，少則幾百萬允趟，上則幾個億的都有。

事實上涣楷，技術能力是門檻抗碰，有經驗的人才非常少是門檻弧蝇，建設完真正為業(yè)務提供價值也是門檻。

3沙峻、數據源獲取困難

①數據爬取越來越困難两芳，防網站數據爬取將變成一種生意;

②網站更注重安全性，更多網站使用https協議;

③數據API或將取代爬蟲是复。

4、數據歸屬和隱私悖論

數據本身就是企業(yè)的資產逗余，那么數據的歸屬該如何劃分蒋纬？數據里包含的個人隱私該如何規(guī)避蜀备？

據我所知，現在還沒有一套完善的法律法規(guī)體系來正面說數據歸屬權和隱私悖論输虱。當然脂凶，也不能著急，這是一個行業(yè)逐漸發(fā)展中都會遇到的問題亭病。法律法規(guī)會隨著行業(yè)的發(fā)展來逐漸健全罪帖。

5邮屁、無直接商業(yè)模式，變現困難

雖然前面我說了大數據的四大盈利模式坐昙，但是細想回來芋忿，大數據其實并沒有最直接的商業(yè)模式戈钢，直接販賣數據是違法的。大數據只有和業(yè)務場景結合才能實現商業(yè)價值蝶溶。據我們了解的情況來看，目前梨州，部分企業(yè)仍然依靠政府扶持和融資來活著田轧。還有就是大數據行業(yè)其實尚未形成完整的生態(tài)鏈傻粘。大數據對生活、工作窒典、學習以及商業(yè)滲透力還是較弱稽莉。

小結

讓我們再來回顧一下大數據行業(yè)的主要盈利模式，分別是解決方案部署劈猪、提供基礎設施战得、數據工具與數據產品化服務庸推，以及行業(yè)應用。其中刮吧，大數據在金融行業(yè)中應用是最能見到錢的。行業(yè)目前主要面臨著人才稀缺井厌、炒作過剩仅仆、實踐少、可借鑒經驗少港柜、門檻高、數據源獲取困難、數據歸屬夏醉、隱私悖論以及變現困難等問題爽锥。

任何事情都有兩面性，一如大數據有巨大的價值畔柔，同時行業(yè)也有這樣那樣的問題氯夷，對于前行未知的道路，風險越大也就意味著收益越大靶擦。相比較P2P腮考、O2O這樣行業(yè)，大數據還是一個比較穩(wěn)健玄捕、厚積薄發(fā)的行業(yè)踩蔚。沒有3-5年的積累和發(fā)展是很難見到價值的枚粘。

在此寂纪，我們也號召大家冷靜、理智的看待大數據行業(yè)赌结，用實事求是的態(tài)度去做大數據捞蛋。我們期待這個行業(yè)越來越好，同時也期待有更多的人加入到這個行業(yè)當中柬姚。只有整個行業(yè)大環(huán)境好起來拟杉，大數據才會更好。

我們期待中國大數據企業(yè)在納斯達克敲鐘的那一天量承。