從概念到落地 大數據細分領域群雄爭霸

來源|挖貝新三板研究院

近年來，人人都在說大數據。到底什麼是大數據？什麼樣的數據才能稱為大數據呢？

麥肯錫（McKinsey & Company）認為大數據（Big Data）就是規模大小超過了典型資料庫軟體的採集、存儲、管理和分析等能力的數據集合。

簡而言之，大數據就是全數據集合，具有數據量大、類型繁多、價值密度低、時效性高的特點，是需要重新處理才能產生價值的信息資產。

大數據產業鏈條逐漸完善，市場潛力有待挖掘

大數據不只是大，產業鏈條逐漸完善

大數據區別於傳統數據的的最大之處就在於大數據是在線產生的、時效性很強。

簡單說來，傳統數據可以總結為是靜態數據，是過去一段時間內的數據，那大數據就是動態數據，是實時產生的數據。很多人認為數據量大就是大數據，卻忽略了大數據的在線特性。數據只有在與用戶產生連接時才有意義。

從產業鏈關係來看，大數據產業鏈是圍繞著大數據技術和服務而展開的，包括一切與大數據的產生與集聚（數據源）、組織與管理（存儲）、分析與發現（技術）、交易、應用與衍生產業相關的所有活動。經過近些年的發展，大數據產業鏈條逐漸完善，具體可以分為大數據獲取層（以政府、企業和機構為主的數據源提供商）、硬體支持層（以採集、傳輸、存儲數據為主的硬體製造商）、大數據技術層（以挖掘、分析、存儲大數據和數據可視化為主的技術提供商）、大數據交易層（以數據評估、定價和撮合為主的交易服務提供商）、大數據應用層（以政府、零售、金融大數據為主的應用服務提供商）和大數據衍生層（以供應鏈金融、機器學習和人工智慧為主的衍生服務提供商）。

但是，在日常應用中，大數據採集企業往往會提供大數據交易服務，因而大數據交易層通常會被歸為大數據採集層，而大數據衍生層也常常被歸為大數據應用層級。故接下來的敘述就將大數據產業鏈進行簡化，分為大數據採集層、大數據硬體支持層、大數據存儲處理層和大數據應用層。

大數據產業圖譜

多方環境利好，市場潛力有待挖掘

近年來，我國大數據產業的宏觀政策環境不斷改善。2012年以來，工信部、發改委等部門支持了一批大數據產業相關項目，推進了技術研發並取得了積極效果。2014年，《政府工作報告》明確指出，要設立新興產業創業創新平台，在大數據等方面趕超先進，引領未來產業發展。2015年，國務院發布了《國務院關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》，綱要表示，中國將在2018年建成國家政府數據統一開放平台，實現數據統一共享平台的全覆蓋，將在2020年底前，向社會開放民生相關領域的政府數據。隨後，各地區也紛紛發布關於大數據方面的政策利好信息。

根據中國工業和信息化部發布的《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，截至2016年年末，我國網民數量超過7億，行動電話用戶規模突破13億，月度戶均移動互聯網接入流量達835M。政府部門、互聯網企業、大型集團企業積累沉澱了大量的數據資源。

再來看看大數據產業的「蛋糕」有多大。根據IDC（國際數據公司， International Data Corporation）的預測，到2018年，全球大數據技術和服務市場的複合年增長率將達到26.4%，規模達到415億美元，會是整個IT市場增幅的6倍左右。同時，大數據在國內的市場規模同樣巨大，根據中國信息通信研究院發布的《大數據白皮書（2016）》數據顯示，2015年我國大數據核心產業的市場規模達到了115.9億元，增速達38.0%。同時預計了大數據核心產業在2017-2018年還將維持40%左右的高速增長。可以這麼說，不論是國內市場還是國際市場，大數據市場的潛力很大，還有待挖掘。

註：2011年、2012年國內大數據產業較少，未形成一定規模

來源：WIND資料庫

大數據從概念走向落地，應用場景不斷豐富

34家上市企業市值超3500億元

據不完全統計，2014年，國內的大數據企業不足100家，到了2015年，大數據行業企業數量已經增加到了500家以上，而到了2017年，大數據企業已經超過5000家。

根據WIND資料庫信息顯示，截至2017年6月末，A股市場有大數據概念企業34家。最新市值合計為3530.70億元，最近三年的年均複合增長率達27.9%。其中，主板上市企業9家，市值合計984.83億元；中小板上市企業10家，市值合計1613.56億元；創業板上市企業15家，市值合計932.31億元。

來源：WIND資料庫（市值數據採用2017年7月13日收盤價）

資本助力市場，中小企業也有春天

經過幾年的發展，我國大數據市場初步形成「三角形」的競爭結構，一方是以BAT為代表的互聯網企業，一方是以華為、聯想、用友等為代表的傳統IT企業，另一方是以九次方、拓爾思為代表的新起大數據企業。

國內大數據市場競爭格局

那麼現有的大數據企業都是如何賺錢的呢？現在的大數據企業在客戶群體上分類的話，大概可以分為三類：

第一類就是TO B方向。這一類企業主要是做工具和外包服務，可以為企業提供解決方案、數據可視化和商務智能等服務，代表企業有甲骨文公司（Oracle）、IBM等。

第二類就是TO C方向。這一類企業主要是輔助用戶做決策，可以為用戶提供高考志願填報、個人健康管理、選餐訂餐等服務，代表企業有有道詞典、餓了么等。

第三類就是TO B+TO C方向。這一類企業主要是既有企業客戶又有個人客戶的規模相對較大的企業，既可以收集用戶數據，分析出報告，然後給到相應的企業，又能根據自己的數據反饋，更好的服務用戶，代表企業有阿里巴巴、騰訊、百度等。

大數據企業類型

當然，大數據企業的第一步就是獲取數據，像BAT、華為這樣的企業，背靠著海量數據資源，做起大數據就有很多「先天優勢」。那中小大數據企業的出路在哪呢？

答案就是細分市場。在現有的競爭格局下，再想做出一家百度或者是阿里巴巴這樣規模的企業，或許已經是不可能的事情了。但是，按照消費者的具體需求，定製相關細分領域的大數據服務，或許大有可為。

大數據細分產業的火爆，吸引了大批資金入場。據新芽NewSeed數據顯示，自2015年以來，近百家大數據企業完成融資，總融資金額超百億。其中，2015年就有26家大數據公司完成融資，總融資金額超過30億元人民幣（部分企業未披露融資金額）；2016年有53家大數據企業完成融資，總融資金額超過50億元人民幣（部分企業未披露融資金額）；到了2017年，隨著大數據產品的逐漸落地，融資市場略有降溫，2017年上半年有18家大數據企業完成融資，融資金額超過20億元，天使輪到A輪的企業居多。

註：融資金額僅統計了已披露融資金額，部分企業未披露，則未計入統計

數據來源：新芽NewSeed

從營銷到網路安全，應用場景不斷升級

對於大數據的應用場景，往往是按照用戶需求，在傳統行業里植入大數據元素，從而提升用戶體驗、節約企業成本。

從農牧大數據的調配生產到交通大數據的順暢出行，從零售大數據的精準營銷到社交大數據的輿情監控，從醫療大數據的健康管理到金融大數據的產品配比，可以說，大數據已經深入到我們生活的方方面面了，並且隨著企業的不斷創新，應用場景也正在實現優化升級。

大數據應用層級列舉

專註垂直領域，營收增速平穩

新三板大數據企業專註細分領域，整體研發投入較高

從前文分析的產業鏈關係來看，大數據產業簡單可以可以概括為大數據設備製造、大數據採集、存儲與處理和大數據應用。根據這一標準進行篩選，新三板上的主營大數據業務的企業有64家，按照其主營業務可以分為設備製造、數據採集、數據存儲與處理以及數據應用，其中，數據應用企業最多，有37家，佔比57.8%，而數據應用類企業也是深耕各細分行業，可分為醫療大數據企業、電信大數據企業和精準營銷類大數據企業等方面。

新三板大數據企業類型

註：括弧中數字表示企業數量，最小層級企業未標記企業數量。

經過查閱發現，上述64家大數據企業主要分布在北上廣深這樣的一線城市，其中，坐落在北京的企業最多，有26家，佔比40.6%；上海、深圳各有7家企業，均佔比10.9%；廣州緊追其後，有6家企業，佔比9.4%。

如此鮮明的地域分布，究其原因，不外乎以下三點原因：

首先，大數據的新興概念屬性。一線城市相對來說更具包容性和創新精神，更能接收到比較前沿的信息。

其次，大數據的「燒錢」屬性。同許多互聯網企業一樣，大數據企業在前期融資需求十分強烈，而一線城市的投資機構資源十分豐富，抱著「近水樓台先得月」的想法，或許在一線城市能獲得更多的投資。

最後，一線城市對於高新技術企業的扶持力度也是不容忽視的一大原因。以北京中關村科技園區為例，高新技術企業會享受到相應的稅收、人才等各方面的優惠政策。

作為新興概念行業，大數據也是一個前期研發投入較高的行業。數據顯示，2016年新三板大數據行業整體研發投入8.06億元，平均每家企業研發投入1259萬元。其中，研發投入超過行業平均值的企業有23家，佔比35.9%。而研發投入最多的企業是凱立德，2016年研發投入1.15億元。

經過統計發現，研發投入位於1000萬元以下的企業最多，共計37家，佔比57.8%。

註：小值包含，大值不包含；如1000-3000萬元，包含1000萬元，不包含3000萬元

數據來源：2016年年報

從細分行業來看，2016年平均研發投入最多的是大數據應用行業，共計投入4.97億元，平均每家企業投入1342萬元；其次是數據存儲與處理行業，投入2.39億元，平均每家企業投入1087萬元。

數據來源：2016年年報

當然，評價一家企業的研發水平，不能僅從研發投入這個絕對值來看，接下來，我們從研發強度（研發強度=研發投入/營業收入*100%）入手，看一下大數據企業的研發能力如何。

以歐盟統計標準，5%以上屬於高研發強度，此類企業一般被認為具備充分的研發競爭力優勢；2%以下屬於中低強度，不足1%則屬於低強度。數據表明，大數據行業的整體研發強度達到11.5%，是當之無愧的高研發投入行業。有31家企業研發強度高於行業平均值，佔比48.4%，其中，研發強度最高的企業是艾漫數據，達到141.4%。

經過統計發現，研發強度在5.0%-10.0%之間的企業最多，有24家，佔比36.9%。

註：小值包含，大值不包含；如30%-50%，包含30%，不包含50%

從細分行業來看，2016年研發強度最高的行業是數據存儲與處理行業，達到13.9%；其次是數據採集行業，研發強度達13.6%，反觀數據應用行業和設備製造行業，研發強度相對較低，分別為11.2%和5.9%。

企業保持高速營收增長

數據顯示，2016年新三板65家大數據企業中有49家企業營收過5000萬，佔比達到76.6%。其中，營收在5000萬-1億元之間的企業數量最多，有24家；其次是營收在1-2億元之間的企業有15家；營收在2億元以上的企業數量較少，有10家。

註：小值包含，大值不包含；如3000-5000萬元，包含3000萬元，不包含5000萬元

數據來源：2016年年報

從細分行業來看，能源大數據應用企業營收均值位於首位，達5.89億元；其次是金屬大數據應用企業，營收4.62億元。比較下來，各細分行業營收差距較大，究其原因，可能是由於大數據+傳統強勢行業的影響衝擊，大宗商品市場本身的流通體量就相對較大，通過大數據技術方面的業務創新，企業在細分領域的影響就會相應地加強。

儘管新三板大數據行業的營收規模並不大，但是，部分企業的成長性良好。從營收增長率來看（為考察企業成長的連續性，此處採用2015-2016年的平均營收增長率進行分析），有57家企業實現了年均營收正增長，佔比89.1%，其中，16家企業年均營收增長在50.0%-100.0%之間；年均營收增長在100.0%以上的有14家企業。唐宋數據以2161.3%的年增長率排在首位，九鼎瑞信以670.0%排在第二位。可見，這兩家企業的年均營收的規模增長都在5倍以上，也可以從側面說明，細分大數據領域的企業成長能力之強。

據易觀智庫《中國行業大數據應用市場專題研究報告2015（簡版）》數據表明，2014年中國大數據市場行業營收結構中，金融、通信、零售為前三大行業，營收佔比分別為16.0%、 15.6%和13.9%。政府、醫療、旅遊營收比例分別為12.7%、 9.0%和4.1%。六大行業累計佔比71.3%。其他行業包括教育、製造、能源、媒體、互聯網等，累計佔比28.7%。而像酒店管理、地理信息、天氣信息等其他細分大數據市場還是一片藍海的狀態，未來這些細分領域的發展或可期。

盈利狀況兩極分化，數據存儲類企業賺錢更穩妥

盈利企業數量多、數額較小

前文已經提到，大數據行業市場早已進入「千舸爭流」的狀態，企業大規模的投入資金去爭取數據源、做數據分析，但是，不可否認的是，現在還有一大部分的企業不知如何數據變現——既要花費大量資金在數據存儲方面，又要投入大量的人力物力去尋求數據變現。這使得大數據行業內的許多企業盈利狀況不佳。

新三板上大數據企業的盈利狀況則是盈利企業數量多，但數額相對小，以2015-2016年兩年的數據容量來看，46家企業持續盈利，8家企業持續虧損，4家扭虧為盈，還有6家企業由盈利變為虧損。其中，2016年盈利的企業中，有22家企業凈利潤在1000萬元以內；15家企業凈利潤在1000-2000萬元之間；凈利潤超過2000萬元的有13家企業，最高凈利潤為5596萬元。而在2016年虧損的企業當中，最高虧損額達到1.04億元。

從細分行業來看，46家連續盈利的企業中有8家為大數據存儲類型企業，佔比17.4%；8家連續虧損的企業則僅有1家為大數據存儲類型企業，還有1家是數據可視化類型企業，其餘7家則是專註於不同細分領域的大數據應用層級企業，如精準營銷、地理行業應用等，這幾個細分市場出現時間相對較短，目前尚處於互聯網行業生命周期的前期，即業務拓展期，公司數據產品落地與推廣、後台的維護與運營都需要大量的人力物力投入。

毛利率普遍較高

數據統計發現，新三板大數據行業整體的毛利率水平在35.2%。其中，有43家企業毛利率高於行業的平均水平，行業最高毛利率達到了92.6%。此外，從新三板大數據行業的細分層級方面分析，大數據存儲與處理層級毛利率最高，達45.7%；其次是數據採集層級，毛利率為44.8%；大數據應用層級排在第三位，毛利率為31.7%；設備製造層級的企業毛利率相差較大，為25.8%。

由上圖可以看出，在細分行業，金融大數據應用行業的毛利率最高，達84.1%，而金屬大數據應用行業的毛利率最低，僅為2.4%。在不同的細分領域，其毛利率的差異也是較大的。這與該企業本身的行業屬性有很大的關係。但是，行業的毛利率高，從側面也反映了一個行業的進入壁壘較高，金融大數據應用行業的壁壘主要就是經營許可牌照、信息安全技術水平和客戶集群。

數據顯示，毛利率最高的3家企業分別是開眼數據（834671.OC）92.6%、雅捷信息（835468.OC）84.1%和眾薈信息（837265.OC）78.6%。

其中，開眼數據是一家專註於互聯網廣告數據的挖掘與分析的企業，是搜索引擎（SEM）、智能化互聯網廣告服務提供商。進過查閱其2016年年報發現，其主要業務是QA問答營銷，2016年產生營收848萬元，營收佔比48.7%。

雅捷信息致力於金融大數據產品和銀行信息化系統及智能服務，一直以來立足於國內外金融機構及企業。 公司現擁有銀行集中作業系統、DataTurbines大數據云平台、信貸業務系統等系列產品，是IBM銀行領域的主要戰略合作夥伴。

眾薈信息是國內首個酒店業全數據平台。以「大數據+渠道＋PMS」的創新模式，融合酒店行業大數據以及雲計算技術，打通酒店行業數據鏈，建立良性生態圈。現階段的主要客戶有碧桂園鳳凰國際、錦江酒店等。

大數據行業未來發展趨勢

細分應用層級爆發出機遇

大數據並不在「大」，而在於「用」。對於很多行業而言，如何有效應用這些大規模數據、挖掘出更大的價值是成為贏得競爭的關鍵。因此，大數據的細分應用或成為未來十年產業發展的核心趨勢，大數據產業鏈條的細分應用層級也或成為發展機會最大的投資領域。

大數據時代的核心應用方向主要包括智慧城市、旅遊、醫療健康、教育、電子商務以及遊戲、社交媒體等，移動互聯網是未來10年IT產業的下一個金礦。

目前，國內一些領先的互聯網企業，包括新浪、騰訊、阿里巴巴等，早已開始了實質性的探索。比如，阿里、新浪「聯姻」之後，新浪微博和淘寶之間的數據互動更為緊密，或將打造出一個橫跨社交領域和電商領域的生活平台。

數據蘊藏價值，但是數據的價值需要用IT技術去發現、去探索，數據的積累並不能夠代表其價值的多少。隨著產業應用層級的快速發展，如何發現數據中的價值已經成為市場及企業用戶密切關注的方向，因此大數據分析領域也將獲得快速的發展。

而隨著大數據行業IT基礎設施的不斷完善，大數據分析技術將迎來快速發展，不同的挖掘技術，挖掘方法將是人們未來比較重視的領域，因為，這個領域直接關係到數據價值的最終體現方式。

大數據與雲計算的關係愈加密切

如果再找一個可以跟大數據並駕齊驅的IT熱詞，雲計算無疑是跟大數據關係非常大的一個詞語。很多人在提到大數據的時候總會想到雲計算，二者還是有很多不同的，一句話來解釋二者：雲計算是硬體資源的虛擬化，大數據則是海量數據的高效處理。

大數據的特點對存儲、傳輸和處理都提出了巨大的挑戰，這個問題就需要新的技術來解決，雲計算是大數據的處理器的最佳平台，未來，這種趨勢的發展將越來越讓二者的關係更緊密。例如，亞馬遜利用雲數據BI的託管服務，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平台等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

隨著大數據行業的發展，尤其是數據量的爆炸式增長，分散式存儲技術將作為未來解決大數據存儲的重要技術，並實現從縱向擴張（Scale-up）向橫向擴張（Scale-out）的轉移。

分散式存儲系統將數據分散存儲在多台獨立的設備上，這就解決了傳統存儲方式的存儲性能瓶頸問題。隨著大數據量的逐漸增大，可以通過分散式的處理方式把應用複雜分散到分散式系統的各個節點上，分散式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

安全和隱私問題越來越受到重視

數據價值對於企業來說是非常重要的，但是同樣也有阻礙著大數據發展的一些因素，在這些因素中，隱私問題無疑是困擾大數據發展的一個非常重要的要素。

一些我們之前看似並不重要的數據信息，在大數據中心，許多這樣的信息就很可能輕鬆了解一個人的近期情況，從而造成了個人隱私問題。而且如今隨著大數據的發展，個人隱私越來越難以保護。有可能出現利用數據犯罪的情況，當然關於大數據隱私方面的法律法規並不全，還需要有專門的法規來為大數據的發展掃除障礙。

隨著數據價值的越來越重要，大數據的安全穩定也將會逐漸被重視，大數據不斷增長，無論對數據存儲的物理安全還是對數據的管理方式都要求越來越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。

對於大數據來說，未來，可能將不同的行業更加細分，針對不同的行業有著不同的分析技術。但是同樣對於大數據來說，數據的多少雖然不意味著價值更高，但是更多的數據無疑更有助於一個行業的分析價值的發現。例如，對於醫療行業，如果每一個醫院對自己的數據進行分析，相信也能夠獲得相應的價值，但是如果想獲得更多的更大的價值，那麼就需要全國，甚至全世界的醫療信息共享，這樣才能夠通過平台進行分析，獲取更大的價值。所以，為了數據可能會呈現一種共享的趨勢，數據聯盟的出現勢在必行。

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本文系「挖貝網」原創

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