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大數據資訊

誰殺死了大數據創業者?

因為投資急躁,加上部分大數據領域創業公司的急于變現,甚至是投機取巧,企業當然無法安心扎根于技術,行業自然亂象叢生,加上《網絡安全法》等數據法律健全,必然造成了一批大數據公司被淘汰。

2013年到2016年,是大數據相關公司的春天,在這幾年,創業公司很容易拿到融資,從幾百萬到數億不等,有業內人調侃說:“行業風口期,只要在電腦上打開一個Excel表格就敢說自己是大數據公司,就有可能融到資。”不完全統計,僅在2017年的上半年,就有63家大數據創業公司獲得了融資,總融資超過68億人民幣。其中獲得上億元融資的企業有17家。更有人樂觀估計,在2020年,整個產業會超過13000億。

數據公司估值概況(部分,來源愛分析)

國內大數據細分領域的頭部公司Dataeye創始人汪祥斌指出,即使是估值很高的一些頭部項目,現在大多日子也不好過。行業現在最主要的就是謀求商業變現。根據愛分析發布的《2018中國大數據行業報告》顯示,我國多家金融、政務大數據公司收入突破億元大關,看上去一片繁華。但是由于大數據的基礎建設需要長期投入,能做到收支平衡已經是不錯的情況。少部分公司如Dataeye另辟蹊徑,探索海外,已經實現了初步盈利。

上海某基金的合伙人對創界網(ID:ChuangDaily)說,他們基金在14-15年投資了12個大數據項目,到了16年投資了4個,17年1個,18年完全停止了投資。主要是觀望。而在投資的17各項目中,已經倒閉的有5個,占近30%。轉型的有7個,剩下的5個,還在繼續熬著。“幾乎全軍覆沒。”說完之后他長嘆了一口氣。

出身騰訊系的創業者,Dataeye創始人汪祥斌稱,他們早在3年前,就對行業的變化有了判斷。早已經向日韓等國家開拓業務,和本土企業在當地成立公司,而這些企業都是在業內深耕了20年左右。同時公司也正在孵化AI團隊,進一步開發一些核心算法,讓產品適應更多的國家和地區。接下來,他們還會做基礎的數據技術,相關的一些開放式的數據挖掘、封閉式的數據挖掘等。由于布局及時,避開了國內行業的紅海,Dataeye預計會在今年實現更高的利潤。

數據大而不精的尷尬現狀

誰殺死了大數據創業者?

數據公司的寒冬真的來了

實際上到目前為止大數據領域,沒有真正形成規模化變現或者利潤很高的公司,面對如今熱潮的褪去,當初給投資人開出的溢價無法兌現,后續融資壓力很大。即使有收入,在行業營收較好的大數據金融還有政務公司,都面臨回款這一硬傷。某大數據公司,和一銀行簽了一筆100萬訂單,三年過去了,還有一半的款沒有結算。

核心的大數據底層技術缺失

大數據野蠻生長的時代已經結束,面對行業現在的艱難,追根溯源,是因為行業建設周期長、缺乏底層核心的技術、萎靡的經濟大環境等綜合原因造成的。

實際上,國內每家數據公司其實都是一個數據孤島,擁有的只是一個很片面的數據,并非一個全景化數據。雖然每家數據公司都標榜自己是全景化數據,但實際上并非如此。在大數據整個行業里,即使是騰訊這樣的巨頭也不敢說它的數據是全景化的。

大數據公司融資概況(部分,創界網制圖)

美國大數據公司概況(資料來源網絡)

海外大數據市場逆勢發展

大數據行業靠著概念就能拿到錢的風光早已一去不復返了,現在的大數據行業面臨不可逆轉的生死劫。

與國內大數據公司面臨困境的狀況完全相反的是,海外的大數據行業正處在行業高速發展的兩極狀態。除了中國團隊和企業走往海外。歐美等本土大數據公司開始批量上市。根據美國2016年大數據全景圖,可以看到美國目前眾多大數據相關公司和團隊,行業非常細分,并且整個生態鏈都很健全。

誰殺死了大數據創業者?

與國內資本寒冬形成對比的是,在美國市場上,今年有大量美國大數據公司成功IPO。包括SurveyMonkey、Domo、Dropbox、DocuSign和ZScaler等多家公司。剛過去的10月6日,美國的一家大數據公司Elasticsearch$(ESTC)$也在美股成功上市,它是一家做數據搜索的公司,剛開始只是一個開源社區,然后慢慢變成一個成功的商業公司。上市當日股價直線拉升,最高點漲幅達122%。

在國內,投資人普遍有一個通病,就是不能接受長線投資,這點在大數據領域體現的特別明顯,很多投資人入局都是抱著一年翻倍、三年推出、四年上市這種心思來的,自然導致了大數據領域早前的概念成風、虛火旺盛現象。用資本的熱度和周期去考核大數據行業的變現時間,本身就是一個錯誤。在大數據行業,數據積累和開發是有一定周期的,只有積累到一定數量,云主機租用,才有可能變現,但這沒法一蹴而就。行業的發展是需要足夠成長周期的,需要時間的積累和足夠的耐心。

經濟下行投資環境日益艱難

為什么大數據行業如此蕭條?

以廣告投放為例,外界都以為大數據公司掌握大量數據,可以做到精準投放來增強產品購買率,在理論上來說沒錯,但其實只是一個理想狀態。實際情況下,一個人的消費是由諸多維度的信息共同組成的。要實現信息采集、畫像分析、用戶推送、交易轉化,需要掌握各種大量信息數據,然后在恰當的時間地點把東西推給合適的用戶。比如一個喜歡瀏覽汽車的用戶,如果在他面試或者開會的時間進行推送,很有可能就達不到傳播目的,更不用談轉化。

從2016年開始,云主機租用,就有人喊大數據的寒冬來了,但依然有很多資本進入大數據這個領域。到2017年《網絡安全法》實施,曾經被稱為大數據天堂的野蠻生長時代結束,行業進入調整期。進入2018年,洗牌持續加劇,凜冬真正來臨了。

行業建設周期長短期難獲利

除此之外,大數據公司在融資方面也遭遇難題,除了極個別的頭部公司獲得了大數額的投資,例如百融金服在今年4月完成了由中國國新基金領投,老股東紅杉資本中國基金增持的10億元人民幣的C輪融資外,其他大多數的公司特別是初創團隊獲得融資的非常少,也有不少公司的融資記錄還停留在前幾年,比如集奧聚合的融資還停在2014年的B輪。

還有部分的大數據公司,繼續流血融資。多位從業者表示,由于之前概念炒的太火導致現在的大數據公司估值太高、項目太貴,目前整個行業都面臨溢價過高這一問題。據說某一頭部大數據公司在最新一輪融資中,上市的互聯網巨頭投資方覺得估值太高,直接打了對折,雖然最后還是融資了,但已經無心對外公布融資金額。

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