创业者如何抓住大数据行业的风潮？从这5个维度告诉你答案！

思达派 2015-09-29 09:10 抢发第一评

大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。

1、资本层面关注点

对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。

大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。

投资人告诉笔者，对于一个大数据项目，他们最看重的是团队。那怎么看团队呢？一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高，投资人看项目的时候，首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下，投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。

还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面，投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业，或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情况来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面，投资者会看你的客户（用户）体量和数据源。你的客户群体有多大？你手里有哪些具体业务上的数据？这些数据如何产生价值，应用到你的客户身上？解决好这3个问题就成功了一半。

大数据项目变现方向，投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值，而且有持续的创收能力。

解决好以上几个问题，新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。

2、大数据垂直领域热门的投资方向

第一个是Hadoop 商业化，简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的，但是在具体业务场景中，还缺乏很多功能，那么Hadoop 商业化就是去完善这些功能，使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车，Hortonworks，Cloudera和MapR，Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop 商业化的公司是星环科技。

第二个是SQL on Hadoop，用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等，这个主要是基于大数据技术方向的，比如说WibiData，它提供了对Hadoop的封装，连接前端应用到Hadoop基础设施。

第三个是NoSQL数据库，非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB 和Datastax。目前，创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元，而在中国，基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务，名字叫做青云QingCloud MongoDB。

第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。国内新创的大数据企业中，也有很多大数据企业在做可视化服务，比如说国云数据的大数据魔镜。

第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析，帮助这些行业提升数据分析的水平，如DataSift、RelateIQ、RocketFuel等创业公司。

3、大数据行业现有的商业模式

谈到商业模式，肯定就要说到2B还2C的问题。

2B是目前大数据行业主要的商业模式，将大数据变为一种服务，服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里，星图数据，Hortonworks，Cloudera，星环科技、Talkingdata 都是2B的商业模式。从他们的运营状况，不难看出，2B的商业模式，要么是做解决方案（类似外包），要么就是做工具。

预计未来所有的互联网企业也好，传统企业也好，都会在企业内部成立大数据部门，那么到那个时候，解决方案的市场份额还会多么？不肯到也不否定。对于一家企业来说，大数据就是自己的资产，相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测，解决方案只是目前大数据行业的权宜之计，未来企业会用自己的人才管理自己的大数据，用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。

2C方面，在整理这份内容的时候，我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、百度指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品，更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。

说了这么多，你肯定会问我了，那么腾讯、百度和阿里巴巴这样的企业，他们的大数据又是什么样的模式呢？在笔者看来，BAT企业的大数据商业模式都是2C+2B的模式，我们可以简称为复合型的商业模式，因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。

总结一下，现有的商业模式里，哪个最好？笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式，形成了一个商业闭环。

用一句话来说就是：你收集用户的数据，分析出报告，然后给到的对应的企业，对应的企业根据数据反馈，从而开发或制造出更好的产品，让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中，大数据是贯穿始终的。

那么，现有的大数据公司，都是如何赚钱的呢？

①广告、营销。这一类主要集中在第三方大数据营销公司里。典型的企业包括缔元信、时趣这样的公司。他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析，优化广告和营销的路径，使市场投入的非常产生更大的价值。

②直接卖数据的公司。典型的企业有数据堂。

③做工具或者服务。目前的移动统计工具就是这一类，还有做Hadoop套件的也是这一类公司。

④卖报告或解决方案的。做大数据解决方案的公司就太多太多了，典型的公司为IBM。

⑤跨界和融合。

Talkingdata联合创始人蒋奇先生告诉我们，Talkingdata后台有移动互联网各个热门手机游戏的数据，包括用户的设备数据、行为数据、日常数据和游戏里的消费数据等等。根据这些数据，可以对这些游戏用户进行用户画像。

以招行信用卡推广为例，Talkingdata通过大数据分析发现，《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招商银行信用卡中心需要的用户属性很契合，于是促成了招商银行和的合作，还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等。

这次合作为招行信用卡带来了5万个绑定用户。一般情况下，银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱之间，而这样的跨界合作，招商银行基本上没花一分钱，就达到了5万转化率，理论上省掉了上千万的费用。这就是跨界和融合。

跨界和融合，其实也是大数据思维里最重要的一环。大数据就像是钱一样，你得让它流动起来才能产生价值。

4、大数据行业的创业方向和机会

2B方向

大数据创业的2B方向，更多的是做工具和服务，如数据可视化、商务智能、CRM等。

现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外，将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。新一代的大数据处理工具应该是有着漂亮UI，功能按键和数据可视化等模块的完整产品，而不是一堆代码。

2C方向

大数据一个很大的作用就是为决策做依据，以前做决定是“拍脑袋”决定，现在，做决定是根据数据结果。在我们的生活中，需要做决策的时候太多太多，尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座，非常需要大数据来辅助决策。个人理财（我的钱花哪去了，哪些可以省下来）、家庭决策（孩子报考哪所大学）、职业发展/自我量化（该不该跳槽，现在薪水到底合适不合适）以及个人健康都可以用到大数据。