京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
最新大数据产业地图及解读
从我第一次尝试为繁荣发展的大数据生态系统绘制一张信息图已经过去了两年, 而这期间大数据行业发生了很多巨大的变化。我早就该对这张图做一个更新,现在终于完成了。
从VC的角度,我想谈谈对这张图以及大数据行业的一些想法:
越来越拥挤:创业者们蜂拥至这个行业, VC们将大笔的资金投资到看起来有机会成功的创业公司,其结果是,这个行业正变得越来越拥挤。一些类别如数据库(不管是NoSQL还是NewSQL)和社交媒体数据分析正趋于成熟,且开始出现并购或者淘汰出局(Twitter对BlueFin和GNIP的收购可能意味着在社交媒体数据分析领域这种趋势早已经开始了)。
对于后来者来说,虽然空间依然存在,但看起来早期的大笔风投资金都下注在基础设施(infrastructure)和分析(analytics)领域,导致成功的标准变得越来越高。不过, 这并不意味着VC的资金会停止流入这些领域。
对于一些领域,公司的数量之多显然已经达到了一张地图所能容纳的上限。我相信还有一些不错的公司我们没能纳入进来,也许是我们没有发现,也许是因为地方不够了, 我在此表示非常抱歉,同时我也希望大家在评论里对于应当纳入那些公司提出反馈和意见。
尚处在早期阶段: 总体而言,这个市场还处在发展的早期阶段。 过去几年,一些被看好的公司失败了(如Drawn to Scale),一些公司的创业者提前退出了(例如Precog、Prior Knowledge、Lucky Sort、Rapleaf、Nodeable、Karmasphere等 ),还有一些的结局稍好(例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFin labs、BlueKai)。
与此同时,一些公司看起来正越做越大,并获得大笔惊人的风投注资(比如MongoDB已经融资超过2.3亿美元, Palantir融资近9亿美元, Cloudera近10亿美元。一些大公司正积极出击进行并购(Oracle收购BlueKai, IBM收购Cloudant),但是总体而言,多数公司离成功实现IPO和投资者功成身退还差的很远(虽然Splunk和Tableau做到了)。在很多类别,创业公司和大公司互相竞争,但并没有出现市场领导者。
市场宣传遭遇现实:在经历这些年狂轰滥炸的市场宣传之后,大数据还是焦点么?未来几年,也许大数据不再是媒体的热门,但对于大数据市场而言却是至关重要的,因为企业将要开始把大数据项目从试验转而全面的部署实施。
虽然这意味着一些大数据提供商的利润会迅猛增长,但同时这些项目也将成为大数据是否能带来它所宣传的价值的一块试金石。与此同时,随着“物联网”行业的迅速崛起,数据将会如潮水般加速增长,进一步推高市场对大数据技术的需求。
基础设施:Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分,一些竞争者依然虽在,这一领域也许会进一步发展和整合。 Sprak是另一个的基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的开源框架,它试图填补Hadoop的弱项,提供更快的的数据分析和良好的编程接口,目前正吸引大量关注(一些迹象显示它做的还不错)。
一些主题(比如实时数据处理)依然是重中之重,同时新的主题也在不断涌现(比如新一代处理、变换、清洗数据的工具,包括Trifacta、Paxata 和 DataTamer)。企业数据是否会真正的放到云里(公共云或私有云),如果是,还有多久才发生,将是另一个大的话题。很多人认为财富500公司在接下来的几年来会继续把数据(以及处理数据的软件)放在机房里。一批云服务 Hadoop的创业公司则认为长期来看,所有的数据最终都会放到云中。
分析工具:从创业公司和VC投资的数量来看,这一领域最为活跃。从excel表格式的用户界面,到时间轴动画和3D动画,创业公司提供各种各样的数据分析工具和用户界面,而不同的客户也确实有不同的需求,所以这一领域大概依然有足够的发展空间。
推广产品的策略也不尽相同 — 有些创业公司更针对于数据科学家,这群人目前不多但增长迅速。另一些则正好相反,他们销售自动化的解决方案给一般商业用户,完全忽略数据科学家的存在。
大数据应用: 正如之前预测的,大数据缓慢但的确朝着应用层面发展。这张图列出了一些令人兴奋的创业公司——他们本质上都是基于大数据技术和工具(当然我们无法把所有的相关公司都在这里列出来)。一些公司提供横向应用——如基于大数据的营销系统,客户关系管理系统和欺诈甄别解决方案。
金融业和广告科技业一直是大数据推广的领导者和最早的拥趸,甚至早于大数据被称作大数据。慢慢的,大数据推广到各行各业,如医疗行业和生化行业(特别是基因研究领域)和教育行业。现在才刚刚开始。
特别感谢我在FirstMark的同事Sutian Dong,她为这张图做了很多的基础工作。以及我在彭博Beta的前同事Shivon Zilis,他对这张图的之前版本做了巨大的贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31