京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据公司的数据源是未来估值的最重要依据
大数据发展浪潮席卷全球,资本也敏锐追逐着高增长市场。尽管资本市场上对同一家公司的评判标准不一而足,但是对大数据公司而言,探究其成长性的本质,只有一个标准——数据源。
数据源是大数据公司“命脉”
中国的大数据行业,“西学东渐”与本土创新并存。行业内的创业公司有的走西方的成熟模式,技术领衔,主要为大数据落地解决“技术上如何实现”的问题。这一类公司待字“实验室”,是行业的“打工者”,仅作为一个环节,服务于大数据解决方案的设计方,无力左右大数据应用能否最终落地解决实际问题,这使得技术公司实现商业价值的路径颇为被动。
有前景的大数据公司,应该掌握“人无我有”、“人有我优”的数据源,并打通大数据应用落地过程中的每一个关键点,让海量数据源有目的、有路径地进行碰撞匹配,激发出价值。由于数据源是产业链的源头,是发展大数据必然的起点,于是,掌握了数据源的大数据公司“有米可炊”,有“食材”可用,这为后续发挥本土创新提供了无限的可能性:通过吸纳现实需求,提供行动有效的解决方案,更从需求端促发大数据技术的研究开发。
得数据源者,得天下
拥有数据源的大数据公司,将在行业内愈发扮演举足轻重的角色。它联通了各自为政的数据孤岛,实现了社会各领域全行业数据的整合,带动硬件生产商按照数据采集、传输、存储之需求供给服务器,促使软件商研发匹配的数据预处理、分析挖掘、大数据可视化等软件产品,同时,激发变现大数据交易融通的新思维。
是否拥有数据源、数据源保有量以及开发利用水平,成为决定大数据公司未来发展前景、是否具备可持续市场竞争力的关键。随着中国政府数据开放共享的步骤加快、国家大数据战略逐步推进,具备数据源优势、善于在海量数据中挖掘价值的大数据公司,成为行业翘楚只是时间问题。
优质资本已先发布局大数据产业
基于此,投资界将更多目光关注在“数据源”这一关键词,视数据源为谋定大数据公司未来估值最重要的依据,就不足为奇了。那么数据源究竟在哪里呢?
中国有70%的数据是在政府手中,而其中又有80%的政府数据待字闺中,未被开发。所以目前市场上,拿政府大数据项目是所有大数据公司的目标。但是,如果没有技术基础、应用基础,也很难获得政府的青睐,一些技术力量薄弱,场景设计研发能力不强的大数据公司正在逐渐退出市场,而那些拥有数据源的应用类大数据公司,确实获得了中国资本市场更大程度的青睐。2015年曾经发生一起中国大数据创业公司融资史上一件里程碑事件——2010年成立的九次方大数据,先后得到了建银财富、博信资本、东方证券、IDG资本、复朴投资、德同资本、初灵基金、当代东方、键桥通讯等18家基金的投资,两轮融资数额近10亿元,投资规模迄今为止仍然是大数据领域之最。而投资界看好九次方大数据的正是因为对方掌握着核心数据源。
《促进大数据发展行动纲要》计划,中国“到2020年,培育10家国际领先的大数据核心龙头企业,500家大数据应用、服务和产品制造企业”。各级政府在充分发挥积极性,密集释放政策利好,投资界更是在争分夺秒、细致入微地甄选、观察,判断哪些大数据企业将在“十三五”关键的五年间,脱颖而出,成为国际知名的中国大数据品牌。
据了解,该公司在数据源储量、软件著作权专利数量、开发应用场景能力、服务省市地区数量等多个维度领先同业。
《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格预言“世界的本质是数据”。大数据是中国的战略性新兴产业,投资界持续看好大数据产业的发展未来,这种趋势明显增强。据不完全统计,至2016年10月底,2016年中国大数据行业有184家企业获得投融资。数据源愈发成为投资界对大数据公司未来估值的最重要依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21