京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据市场持续升温,创业者需知道数据
在互联网及移动互联网时代,中国创业潮一直以来都风生水起,一大批移动互联网企业赴美上市。进入大数据时代,数据不仅为我们的生活工作带来了诸多便利,更是将创业热潮推向了历史高峰。
3月22日,由上海大数据联盟、上海大数据产业基地和华院数据联合主办、数据猿协办的“2017大数据人工智能产业发展与创新应用”论坛上,为挖掘优秀项目及人才,推动科技的创新应用,主办方正式启动了“中国大数据人工智能创新创业大赛”。
参赛团队不仅可以获得科技金融赛题提供的股市行情数据、数据库、舆情信息等数据资源,还会面临全新的赛题挑战,即国内首推K线技术面视觉分析及图文消息面市场影响评估赛题。同时,主办方还联合羽时资产特设2亿专项AI基金,寻找创业独角兽,锁定众多技术大咖,届时一定会吸引大量创新创业者参赛。
在这个“大众创业、万众创新”的时代,尽管创业是一件极具风险、成功率又极低的事情,却仍然吸引着众多年轻人前仆后继加入创业大军。可是还是有很多人都只是“为了创业而创业”。那么,拥有创业热情又不乏计算机技术的年轻人们,该如何找到大数据人工智能的创业入口?如何选对创业方向呢?在回答问题之前,创业者们不妨先来了解一下大数据产业的创投市场。
创业先看投资。创业者在进入任何一个新兴行业之时,都需要有勇气和远见,其“远见”就表现为要清楚知道市场中“钱”的走向,只有清楚投资人把钱投向了哪里,才有机会抓住产业风口,占据市场.
在此次论坛上,数据猿创始人牟蕾指出,2016年,创投圈的“资本寒冬”之声不绝于耳,时不时传出创业项目被否决的消息。投资机构变得更加谨慎,创业者融资周期不断延长。创投圈发生了什么?大数据行业的创业创新是否还有机会?又有多少机会?
对此,牟蕾对2012年-2016年大数据行业投融资情况进行了复盘。数据显示,在2014年,我国大数据市场规模为97亿元,2015、2016年间增长率均高于全球数值,预计2018年,我国大数据市场规模有望超过500亿。与此同时,大数据产业显现出正在向成熟期过渡的发展特点,数据分析、数据应用项目开始受到资本热捧。
具体而言,2012-2016五年间,大数据领域发生的投融资事件超过1600起,透露金额的有1300余起,总金额达1200多亿;其中A轮事件占比40.4%,天使轮38.2%,产业大部分项目处于发展期,部分成熟项目已进入PE阶段。其中,2016年,融资额同比增长率达189.7%,不过融资频次下降,单笔额度过亿,但产业向成熟期发展越发明显。
牟蕾强调,从细分领域投融资趋势看,五年来,数据应用产业内的相关融资事件发生了673起,被披露项目的总金额达483亿,其二级产业中广告营销类融资事件位居首位;而数据分析产业相关融资事件450起,总金额471亿,仅次数据应用产业,其二级产业中分析平台类融资事件占据榜首。从资金走向看,牟蕾还指出,被大资金追棒的项目不外乎两个方向:一是通用技术型项目,这种技术不分行业,比如与人工智能相关的机器学习等底层架构技术;二是行业间的跨界融合,尤其是传统产业与大数据人工智能技术的结合。
此外,记者了解到,此次论坛上启动的“中国大数据人工智能创新创业大赛”,将聚焦于智慧医疗和科技金融两大热门领域。这两大领域与牟蕾的大数据投融资趋势分析结果如出一辙——“目前,金融和人工智能是大数据应用最热的行业,医疗健康和互娱次之”。
如今,大数据产业的高速发展已经渗透到每个行业和职能领域,成为了重要的生产因素;人工智能也已经应用于语音识别、图像处理器、计算机视觉、机器人等多个领域,甚至击败了围棋九段李世石,一系列成绩的背后,都是海量数据的积累与学习。各行业人士对数据的挖掘与应用,预示着新一波创业浪潮即将到来。
此外,牟蕾还向现场嘉宾展示了2012-2016年大数据产业投融资TOP榜。其中,TOP5的投资机构平均投入金额均在30亿元以上;融资大事件的发生地冠、亚军之位是北京(747次)和上海(275次),除苏州、成都仅在2012年上榜之外,此后,深圳、广州和杭州融资愈加活跃。而众所周知,北上广深一直是创业者们的集中营,所以这些城市将一如既往是大数据产业创新的发源地。
创业者们,如果想要选择好的产业风口,创投分析则是对一个产业发展的前置预判。如果一个新兴产业中的很多应用度尚未大面积展开,那么这个行业真正的春天其实是将掌握在众多有“远见”的创业者手中!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 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, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10