京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
寻找方向:如何看准大数据行业的风潮
大数据不仅仅是一个营销词汇,大数据是一种思维,一种技术。一言以蔽之,大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测,从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考,大数据行业的创业机会如何,未来的创业方向又有哪些。
1 资本层面关注点
对于大数据项目,投资人到底看什么?在写这篇文章之前,我们与多家投行的投资人曾经做过访谈,下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
大数据没有直截了当的变现模式,那么一个新创大数据企业想要获得成功,拿什么去拼?当然是人才。这也是投资人最关注的东西。
投资人告诉笔者,对于一个大数据项目,他们最看重的是团队。那怎么看团队呢?一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高,投资人看项目的时候,首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下,投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。
还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面,投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业,或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面,投资者会看你的客户(用户)体量和数据源。你的客户群体有多大?你手里有哪些具体业务上的数据?这些数据如何产生价值,应用到你的客户身上?解决好这3个问题就成功了一半。
大数据项目变现方向,投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值,而且有持续的创收能力。
解决好以上几个问题,新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。
2 大数据垂直领域热门的投资方向
①Hadoop 商业化
简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的,但是在具体业务场景中,还缺乏很多功能,那么Hadoop 商业化就是去完善这些功能,使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车,Hortonworks,Cloudera和MapR,Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop 商业化的公司是星环科技。
用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架 。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等,这个主要是基于大数据技术方向的,比如说WibiData,它提供了对Hadoop的封装,连接前端应用到Hadoop基础设施。
③NoSQL数据库
非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB 和Datastax。目前,创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元,而在中国,基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务,名字叫做青云QingCloud MongoDB。
④分析和可视化
对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中,也有很多大数据企业在做可视化服务。
⑤行业大数据应用
为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析,帮助这些行业提升数据分析的水平,如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。
3 大数据行业现有的商业模式
谈到商业模式,肯定就要说到2B还2C的问题。
2B是目前大数据行业主要的商业模式,将大数据变为一种服务,服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里,星图数据,Hortonworks,Cloudera,星环科技、Talkingdata 都是2B的商业模式。从他们的运营状况,不难看出,2B的商业模式,要么是做解决方案(类似外包),要么就是做工具。
预计未来所有的互联网企业也好,传统企业也好,都会在企业内部成立大数据部门,那么到那个时候,解决方案的市场份额还会多么?不肯到也不否定。对于一家企业来说,大数据就是自己的资产,相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测,解决方案只是目前大数据行业的权宜之计,未来企业会用自己的人才管理自己的大数据,用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。
2C方面,在整理这份内容的时候,我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、百度指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品,更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。
说了这么多,你肯定会问我了,那么腾讯、百度和阿里巴巴这样的企业,他们的大数据又是什么样的模式呢?在笔者看来,BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式,我们可以简称为复合型的商业模式,因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。
总结一下,现有的商业模式里,哪个最好?笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式,形成了一个商业闭环。
用一句话来说就是:你收集用户的数据,分析出报告,然后给到的对应的企业,对应的企业根据数据反馈,从而开发或制造出更好的产品,让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中,大数据是贯穿始终的。
那么,现有的大数据公司,都是如何赚钱的呢?
①广告、营销
这一类主要集中在第三方大数据营销公司里。典型的企业包括缔元信、时趣这样的公司。他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析,优化广告和营销的路径,使市场投入的非常产生更大的价值。
②直接卖数据的公司
典型的企业有数据堂。
③做工具或者服务
目前的移动统计工具就是这一类,还有做Hadoop套件的也是这一类公司。
④卖报告或解决方案的
做大数据解决方案的公司就太多太多了,典型的公司为IBM。
⑤跨界和融合
Talkingdata联合创始人蒋奇先生告诉我们,Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据,包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费数据等等。根据这些数据,可以对这些游戏用户进行用户画像。
以招行信用卡推广为例,Talkingdata通过大数据分析发现,《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要的用户属性很契合,于是促成了招商银行和的合作,还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。
这次合作为招行信用卡带来了5万个绑定用户。一般情况下,银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱之间,而这样的跨界合作,招商银行基本上没花一分钱,就达到了5万转化率,理论上省掉了上千万的费用。这就是跨界和融合。
跨界和融合,其实也是大数据思维里最重要的一环。大数据就像是钱一样,你得让它流动起来才能产生价值。
4 大数据行业的创业方向和机会
①2B方向
大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。
②2C方向
大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。在我们的生活中,需要做决策的时候太多太多,尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座,非常需要大数据来辅助决策。个人理财(我的钱花哪去了,哪些可以省下来)、家庭决策(孩子报考哪所大学)、职业发展/自我量化(该不该跳槽,现在薪水到底合适不合适 )以及个人健康都可以用到大数据。
5 我们的创业建议
①想清楚谁为你买单(找用户);
②痛点是什么(找需求);
③稳定/独特的数据源(找数据);
④靠谱的人做靠谱的事(找人才);
⑤考虑2C的产品方向;
⑥忘记科技行业过往经验;
⑦将大数据产品化(小而美);
⑧深耕一个领域,不断的试错和迭代。
其他新创大数据公司创始人也提出过自己的建议。九次方大数据集团总裁王参寿认为深耕大数据领域,坚持才是王道:“大数据行业创业就像爬泰山,爬不到山顶,看不到太阳。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22