这72家大数据创新公司,如何领跑万亿市场?

近一年以来,整个大数据行业正在加速成熟,特别是行业应用层呈现爆发式增长。

大数据挖掘、分析、可视化等技术环节正在与各行各业深度融合,技术如何落地是今年最火热的话题。大数据变现的商业模式日渐清晰,整个行业不再像去年那般浮夸,高估值公司正在兑现预期。

据工信部预测数据计算,2017年中国大数据产业规模近2万亿人民币,2020年将增长至5万亿,年复合增速达35.7%。

技术创新和渗透,尤其是基础设施层面,是大数据产业快速发展最核心的驱动力。一方面,云计算是大数据的IT基础,海量、繁杂、实时性强的大数据必须依托于云计算的分布式架构,二者相辅相成,一个是原料,一个是方法,云化渗透率提升将支撑大数据进一步提速。

另一方面,人工智能像是大数据的一个杀手级应用,大数据让算法更加智能,AI对数据的需求促使大数据行业爆发,人工智能的逐渐成熟将促进大数据市场规模进一步扩大。

2016年9月,爱分析首次发布中国大数据企业估值榜,以树立大数据行业标杆,勾勒市场格局,受到了行业和投资领域各方极大关注。

一年多以来,爱分析实地调研了80余家大数据创新公司,访谈了近百位大数据行业专家、企业决策者和投资者,总结下来,我们看到大数据产业在2017年有以下几个重要变化。

一,政策层面。自我国在2015年首提大数据战略以来,在过去一年,多个省、市相继成立了大数据管理和服务机构,多个国家部委和地方政府出台了与行业、细分领域结合紧密的大数据产业政策,大数据在农业、交通、环保、医疗等领域已有明确的指导文件,进一步表明大数据产业正进入应用阶段。

二,数据源层面。《网络安全法》颁布,加强了对数据源、数据获取、数据交易环节的监管,促使行业洗牌,去伪存真。相比以前,企业对数据源的认知从热捧趋于理性,逐渐认识到数据必须与场景应用结合,才能产生价值,单纯的数据购买价值有限。因此,数据交易业务在产业链上的价值正在减弱,数据分析业务的价值获得进一步提升。

三,客群层面。经过几年的发展,大数据的行业热点已从技术转移至应用,正在与行业深度结合。大数据在精准营销、用户管理等互联网行业应用场景已近完善,覆盖了大部分互联网客户。如今,传统行业的大数据应用在快速发展,以工业为例,大数据的应用开始向设备运维、故障预测等方向延伸。整体来看,大数据的受众客群正从互联网转至传统产业领域。

四,商业模式层面。客群的转变使得大数据公司的商业模式也随之调整,传统行业客群定制化需求强烈,标准化产品的价值有限,难以满足客户需求,由此,咨询属性强的业务是创新公司现阶段的发展重点。

爱分析通过调研和研究国内外标杆及创新公司,结合评价模型和估值模型,现正式发布“爱分析中国大数据企业估值榜”第二版,作为大数据行业阶段性研究成果发布,供企业决策者及投资者参考。

上榜企业需满足以下条件:1)主营业务以大数据为核心、为企业级客户提供产品、服务或解决方案;2)独立核算且在中国大陆运营的创新公司,包含上市和非上市、新三板挂牌公司;3)在各自领域具有独特的竞争力;4)在技术、产品和服务、业务模式上具备一定的创新性。

本次榜单涵盖了基础平台、通用技术、数据交易、行业应用、数据安全等细分领域,分为5个一级标签,20个二级标签,共计72家上榜企业,总估值达1102亿元,基本覆盖了大数据行业各细分赛道的主要创新公司,入围门槛为2亿估值。

头部公司聚焦做营收,腰部公司关注纵向拓展客群

从体量上看,大数据产业处于初步发展阶段,仍未出现10亿美金以上巨头。按照体量,爱分析将估值30-60亿人民币的公司划归为头部公司,10-30亿为腰部公司,10亿以下为初长型公司。

从过去一年来看,头部公司逐渐在兑现之前较高的估值预期,更注重商业化落地,将业务逐步从单一行业横向拓展至多行业领域。

此外,做营收也是头部公司主要变化,发展迅猛的公司2017年订单收入将达到3亿,个别甚至可能远超这个数字,多数公司每年以2-3倍高速发展,如TalkingData、明略数据等。

腰部公司在当前阶段,更聚焦在单个细分领域纵深,以行业标杆客户切入,围绕单个行业化的产品在行业内纵向开拓客群,普遍以每年1-2倍增速成长,如晶赞科技、星环科技、海云数据等。

初长型公司多数在根据市场需求打磨产品,会先切几个不同行业做市场验证,探索适合的细分领域、客群和打法,获取标杆客户是这些公司目前发力重点,如昆仑数据、佳格天地等。

基础平台层发展缓慢,通用技术层需要行业化

从产业图谱的角度,入榜的大数据创新公司可分为5种类型:基础平台、通用技术、数据交易、行业应用、数据安全。

基础平台类以大数据基础支撑为主营业务,产品和服务不拘泥于单一行业,通用性强。如提供基础平台的星环科技,基础分析引擎的第四范式,数据库的巨杉数据等。

基础平台领域玩家不多,但因为云厂商、传统硬件厂商也瞄准这个市场,基础平台类公司发展将受到一定影响。

通用技术类主要是以技术本身服务企业级客户,代表公司有提供数据分析可视化的海云数据,用户行为分析的神策数据,日志分析的日志易等。

由于客群的变化,传统企业对展示的需求较强,BI与可视化类公司的价值在上升。目前,通用技术类公司也在逐步与应用结合,打造行业化产品。

数据交易类受政策影响较大,在产业链上的重要性受到挤压。新环境需要新打法,背靠大树无疑是最高效的打法。随着新法实施,个人数据只有在授权后才能允许交易和流通,背靠大树的公司天然具备数据的授权,其他第三方公司则会受到政策影响。

新上榜的千寻位置由中国兵工集团和阿里巴巴控股,提供实时厘米级的高精准定位服务;联通控股的智慧足迹,凭借优质的大数据资源,提供位置信息拓展的大数据服务。此类以数据资源驱动的公司在未来或将取得长足发展。

数据安全类用大数据分析解决企业的信息安全问题,核心价值在于对安全事件的预判。

爱分析认为,过去大型企业对安全的需求停留在合规上,重心正转向解决实际的安全问题,因此,大数据驱动的安全理念将对传统信息安全市场产生巨大冲击,在未来将出现爆发式增长。上榜的数据安全类公司数量较少,以瀚思科技、明朝万达为代表。

行业应用层市场巨大,问题与机会共存

行业应用类公司在这一年发展最为迅速,上榜数量最多,总体量最大。这类公司为行业客户提供解决业务实际需求的大数据解决方案,以标杆企业切入,用咨询属性更强的定制化策略,逐步丰富应用场景,打造行业化产品。例如,营销大数据TalkingData,金融大数据同盾科技,工业大数据昆仑数据等。

大数据在互联网相关的营销领域发展最成熟,应用方向非常明确,技术与应用结合的实现路径最清晰,市场竞争格局相对稳定,无新公司出现。

金融领域将是下一个重要市场,当下市场格局竞争最为激烈,上榜企业数量多。目前大数据在金融领域的应用方向明确,但技术与应用结合尚不成熟,客户对公司的落地能力存在质疑,这给新公司入场的机会。

大数据在传统行业,如政务、公安、工业等正逐步落地,有一定的应用方向,但尚不成熟,技术与应用的结合也在探索,还需做市场教育和搭建大数据平台等基础类工作,多种数据打通是目前存在的主要问题,在大数据平台上做上层应用是下一步趋势。

医疗行业是信息化程度高、数据结构化程度低的领域,处理繁杂的非结构化数据是目前的主要问题,之后再做与应用结合的分析工作,现阶段而言,数据清洗比建模更重要。

农业领域普遍的信息化程度低,数据采集是主要问题,现在通过卫星等空间数据一定程度上获得改善,但应用方向有待市场验证。

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2017-09-07

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