內容摘要：大數據不僅僅是一個營銷詞匯，大數據是一種思維，一種技術。一言以蔽之，大數據最直接的意義就是讓“隨機性”的事情變得可提前預測，從而提高效率和行動價值。

大數據不僅僅是一個營銷詞匯，大數據是一種思維，一種技術。一言以蔽之，大數據最直接的意義就是讓“隨機性”的事情變得可提前預測，從而提高效率和行動價值。


1、資本層面關注點
對于大數據項目，投資人到底看什么?在寫這篇文章之前，我們與多家投行的投資人曾經做過訪談，下面是我們根據訪談內容整理出來的內容。
大數據沒有直截了當的變現(xiàn)模式，那么一個新創(chuàng)大數據企業(yè)想要獲得成功，拿什么去拼?當然是人才。這也是投資人最關注的東西。
投資人告訴筆者，對于一個大數據項目，他們最看重的是團隊。那怎么看團隊呢?一般從團隊技術能力、背景、過往項目經驗和創(chuàng)始人四個方面來看。大數據對技術的要求非常高，投資人看項目的時候，首先看的就是創(chuàng)始人的技術能力。一般情況下，投資者會更加青睞擁有技術背景的創(chuàng)始人和他的項目。
還有就是看項目的商業(yè)模式和變現(xiàn)能力。看項目方面，投資人會去看你的項目對應的國外成熟企業(yè)，或者說你的項目對應的競爭者是誰。由競爭者經營的情況來預估你在其領域的市場份額和變現(xiàn)能力。商業(yè)模式方面，投資者會看你的客戶(用戶)體量和數據源。你的客戶群體有多大?你手里有哪些具體業(yè)務上的數據?這些數據如何產生價值，應用到你的客戶身上?解決好這3個問題就成功了一半。
大數據項目變現(xiàn)方向，投資人關注的是你的項目是否能夠快速直接的產生價值，而且有持續(xù)的創(chuàng)收能力。
解決好以上幾個問題，新創(chuàng)大數據公司想要拿到融資就非常容易了。
2、大數據垂直領域熱門的投資方向
第一個是Hadoop商業(yè)化，簡單來說就是做Hadoop的收費版本。Hadoop本來是開源的，但是在具體業(yè)務場景中，還缺乏很多功能，那么Hadoop商業(yè)化就是去完善這些功能，使其更好的應用于企業(yè)的業(yè)務場景。Hadoop商業(yè)化最典型的公司就是Hadoop的三駕馬車，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已經在納斯達克上市。中國相應的做Hadoop商業(yè)化的公司是星環(huán)科技。
第二個是SQL on Hadoop，用大白話來說就是基于應用場景下的數據框架 。比如說大數據架構里的查詢引擎、存儲引擎、計算模型等等，這個主要是基于大數據技術方向的，比如說WibiData，它提供了對Hadoop的封裝，連接前端應用到Hadoop基礎設施。
第三個是NoSQL數據庫，非關系型數據庫和云數據庫服務。典型的國外企業(yè)有MongoDB和Datastax。目前，創(chuàng)業(yè)公司MongoDB的估值已超過16億美元，而在中國，基礎云服務商青云QingCloud已經推出了基于MongoDB的集群服務，名字叫做青云QingCloud MongoDB。
第四個是分析和可視化。對應的國外企業(yè)有Tableau、Datameer。國內新創(chuàng)的大數據企業(yè)中，也有很多大數據企業(yè)在做可視化服務，比如說國云數據的大數據魔鏡。
第五個是行業(yè)大數據應用。為社交媒體、廣告公司、企業(yè)客戶、電子商務等行業(yè)客戶提供數據分析，幫助這些行業(yè)提升數據分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等創(chuàng)業(yè)公司。
3、大數據行業(yè)現(xiàn)有的商業(yè)模式
談到商業(yè)模式，肯定就要說到2B還2C的問題。
2B是目前大數據行業(yè)主要的商業(yè)模式，將大數據變?yōu)橐环N服務，服務的對象是企業(yè)或機構。比如現(xiàn)有的大數據企業(yè)里，星圖數據，Hortonworks，Cloudera，星環(huán)科技、Talkingdata都是2B的商業(yè)模式。從他們的運營狀況，不難看出，2B的商業(yè)模式，要么是做解決方案(類似外包)，要么就是做工具。
預計未來所有的互聯(lián)網企業(yè)也好，傳統(tǒng)企業(yè)也好，都會在企業(yè)內部成立大數據部門，那么到那個時候，解決方案的市場份額還會多么?不肯到也不否定。對于一家企業(yè)來說，大數據就是自己的資產，相信企業(yè)更傾向于自己管理自己的內部資產。所以我們大膽的預測，解決方案只是目前大數據行業(yè)的權宜之計，未來企業(yè)會用自己的人才管理自己的大數據，用自己的人才使用自己的大數據。做工具是目前較為主流的模式。 Palantir其實也是做工具。
2C方面，在整理這份內容的時候，我們發(fā)現(xiàn)2C的產品非常少。女性經期助手、百度指數這樣勉強算是2C的大數據產品。而大數據2C方面的產品，更多的是傾向于應用?？纱┐髟O備其實也算是大數據應用產品之一。
說了這么多，你肯定會問我了，那么騰訊、百度和阿里巴巴這樣的企業(yè)，他們的大數據又是什么樣的模式呢?在筆者看來，BAT企業(yè)的大數據商業(yè)模式都是2C+2B的模式，我們可以簡稱為復合型的商業(yè)模式，因為他們服務的用戶有企業(yè)用戶也有個人用戶。
總結一下，現(xiàn)有的商業(yè)模式里，哪個最好?筆者個人認為是2B+2C模式。這樣的模式是最健康的模式，形成了一個商業(yè)閉環(huán)。
用一句話來說就是：你收集用戶的數據，分析出報告，然后給到的對應的企業(yè)，對應的企業(yè)根據數據反饋，從而開發(fā)或制造出更好的產品，讓用戶享受更智能更美好的生活。這整個過程中，大數據是貫穿始終的。
那么，現(xiàn)有的大數據公司，都是如何賺錢的呢?
①廣告、營銷。這一類主要集中在第三方大數據營銷公司里。典型的企業(yè)包括締元信、時趣這樣的公司。他們主要的業(yè)務就是幫助大數據分析能力較弱的公司來做大數據分析，優(yōu)化廣告和營銷的路徑，使市場投入的非常產生更大的價值。
②直接賣數據的公司。典型的企業(yè)有數據堂。
③做工具或者服務。目前的移動統(tǒng)計工具就是這一類，還有做Hadoop套件的也是這一類公司。
④賣報告或解決方案的。做大數據解決方案的公司就太多太多了，典型的公司為IBM。
⑤跨界和融合。
Talkingdata聯(lián)合創(chuàng)始人蔣奇先生告訴我們，Talkingdata后臺有移動互聯(lián)網各個熱門手機游戲的數據，包括用戶的設備數據、行為數據、日常數據和游戲里的消費數據等等。根據這些數據，可以對這些游戲用戶進行用戶畫像。
以招行信用卡推廣為例，Talkingdata通過大數據分析發(fā)現(xiàn)，《刀塔傳奇》以及《我叫MT》這兩款游戲的用戶屬性和招商銀行信用卡中心需要的用戶屬性很契合，于是促成了招商銀行和的合作，還支持了后續(xù)的信用卡積分的禮包和活動等。
這次合作為招行信用卡帶來了5萬個綁定用戶。一般情況下，銀行類的應用要實現(xiàn)轉化的平均成本在兩百到三百塊錢之間，而這樣的跨界合作，招商銀行基本上沒花一分錢，就達到了5萬轉化率，理論上省掉了上千萬的費用。這就是跨界和融合。
跨界和融合，其實也是大數據思維里最重要的一環(huán)。大數據就像是錢一樣，你得讓它流動起來才能產生價值。
4、大數據行業(yè)的創(chuàng)業(yè)方向和機會
2B方向
大數據創(chuàng)業(yè)的2B方向，更多的是做工具和服務，如數據可視化、商務智能、CRM等。
現(xiàn)有的大數據工具有著技術門檻高、上手成本高、和實際業(yè)務結合較差以及部署成本高，小公司用不起等特點。那么新創(chuàng)企業(yè)就可以根據以往這些產品的缺陷，來做更適合市場和客戶的大數據分析工具和服務。另外，將大數據工具完整化和產品化也是一個方向。新一代的大數據處理工具應該是有著漂亮UI，功能按鍵和數據可視化等模塊的完整產品，而不是一堆代碼。
2C方向
大數據一個很大的作用就是為決策做依據，以前做決定是“拍腦袋”決定，現(xiàn)在，做決定是根據數據結果。在我們的生活中，需要做決策的時候太多太多，尤其是像筆者這樣選擇性困難的天秤座，非常需要大數據來輔助決策。個人理財(我的錢花哪去了，哪些可以省下來)、家庭決策(孩子報考哪所大學)、職業(yè)發(fā)展/自我量化(該不該跳槽，現(xiàn)在薪水到底合適不合適 )以及個人健康都可以用到大數據。
5、我們的創(chuàng)業(yè)建議
①想清楚誰為你買單(找用戶);
②痛點是什么(找需求);
③穩(wěn)定/獨特的數據源(找數據);
④靠譜的人做靠譜的事(找人才);
⑤考慮2C的產品方向;
⑥忘記科技行業(yè)過往經驗;
⑦將大數據產品化(小而美);

⑧深耕一個領域，不斷的試錯和迭代。

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