杜克大学DanAriely教授关于大数据的一段话曾在Twitter广为流传：

“BigDataisliketeenagesex:Everyonetalksaboutit,nobodyreallyknowshowtodoit,everyonethinkseveryoneelseisdoingit,soeveryoneclaimstheyaredoingittoo”

从2012年大数据战役打响至今，概念依然很模糊，就连相关领域的创业者本人也很难讲清楚大数据的未来到底是什么模样。只是，在资本的一次又一次的助攻和加血中，才摸爬滚打着探索出了一条路子。

如果单从投资的项目数量来看，大数据投资机构三巨头分别是真格基金（30起）、红杉资本（26起）、达晨创投（26起）。而从大数据的投资策略来看，36氪鲸准数据显示有两股资本力量在纠缠和角逐：

一种以经纬中国、联想之星、达晨创投为主，采取“全面铺开战略”，在大数据产业链上下游的8个分领域（数据采集、数据安全、数据交易、数据可视化、BI商业智能、精准营销、金融大数据、工业大数据）进行排兵布阵。

另一种，以阿里巴巴、创新工场、东方富海为代表，采取“有的放矢”策略，在特定的细分赛道（以阿里巴巴为例：精准营销,BI商业智能,体育大数据,金融大数据）上投入重兵。

大数据一直是企业服务领域最热门的赛道之一，相比风风火火的人工智能风口，大数据的故事更接地气。36氪鲸准创投数据显示，2017年仅第二季度，大数据领域便发生了102起投融资事件，达到历史峰值。

在“投资人太多，好项目太少”的当下，大数据似乎将要迎来新一轮投资热。

【大数据产业图谱日渐清晰】

资本喜欢赌赛道，而大数据的复杂性决定了赛道的多元化。按照36氪鲸准的赛道划分，那么大数据的产业图谱大概如下：

| 大数据的基础是“大”

大数据的底层逻辑在于获取“大量的”有用数据，提供基础设施服务（数据存储、计算、安全）和数据源服务（数据采集和交易），这是大数据处理基础的环节。

简单来说就是要解决数据的来源问题，针对同样的一个数据对象，极尽可能地以更低的存储成本、更快的计算速度获取最多最全的数据信息。

根据36氪鲸准数据显示，第二季度的大数据的融资事件中，基础服务层的数据存储、数据采集为主要获投领域，定位做Hadoop时代Oracle的大数据技术服务商的星环科技，在2017Q2拿到了由腾讯领投的2.35亿C轮融资。

|大数据的真正价值在于数据分析

全世界的企业开始公认大数据是一个关键趋势。他们开始将大量的时间与金钱投入到分析服务。从帮助银行追踪实时趋势，到为零售商提供洞见从而帮助他们更好地理解消费者的购物喜好，分析能为每一行业开启新的机遇。

所谓的通用应用层，便是将数据转化为有效信息的过程，针对行业进行数据分析、数据可视化以及用户行为分析、精准营销等，例如很多公司都在使用的神策数据就属于该序列。

在精准营销领域典型的范例是GoogleAdWords，谷歌精准广告的核心，是根据场景推送广告，并且广告的价格是通过市场竞价实时产生的，更重要的是用户点击之后的事后付费模式使得广告变得非常精准。

前有GoogleAdWords作为标杆，后有新零售风口机会，整个Q2季度，精准营销共有14家企业获投，成为通用应用层最热门的细分赛道。其中，核心成员来自大众点评、携程、联合利华、美邦的驿氪信息EZR，获得了来自DCM的400万美金融资。与此同时，数据米铺被阿里系加持，获天弘基金3000万元A+轮投资。

|从理论上来看，所有的产业都会从大数据的发展中收益

于是，产生了垂直行业服务层。精耕于某一具体行业，将数据与不同行业进行结合，解决特定行业中的某种业务需求，如金融领域大数据的反欺诈、风控、医疗领域大数据和农业大数据等。

如果说中国产业革命的第一波浪潮是“产业+互联网（包括PC和移动互联网）”的话，那么正在酝酿中的第二波浪潮必定是“产业+大数据”。

目前，在垂直行业运用模式中比较成熟的大概有7种：

?以wind资讯、同盾科技为代表的金融大数据，主要被银行、保险、券商等金融机构运用于风险管控、征信和反欺诈等方面；

?以卫宁健康、碳云智能、华大基因为代表的医疗大数据，主要应用在完善药品研发、医疗档案整合和分析、疫情防治与患者健康监测等方面；

?以聚光科技、为代表的智慧城市，城市信息化过程中产生的数据并具体应用至公共安全、环境保护、能源调度、道路规划等多个方面；

?以天翼云、东方国信为代表的电信大数据，主要应用在精细化流量运营、客户价值管理、网络智能规划、实时位置营销、基于用户轨迹的数据对外合作、智能客服中心等；

?以新榜、万达院线为代表的文娱大数据，主要应用在媒体、体育、影视等方面，以帮助企业在新闻选题、影视作品选角、体育赛事转播等方面更好地理解受众喜好和需求；

?以佳格天地为代表的农业大数据，主要应用在农田科学化管理、评估农产品市场需求和价格水平、精细化耕种、农产品溯源和监控等方面；

?以昆仑数据、大数点为代表的工业大数据，主要应用在产品故障诊断与预测、供应链优化、产品销售预测与需求管理、生产计划与排程、产品创新等方面。

在垂直领域中，信息化程度最高的金融行业始终走在最前沿。整个第二季度在垂直应用层获得融资的53家企业中，70%来自于金融大数据细分领域，并且产生了2017首家上市中概股——信而富。对于普通公众而言，与蚂蚁金服、陆金所这样的互联网金融独角兽相比，信而富名气要小得多，但在行业内部，信而富却是一家老牌金融科技公司，并且抢先在高调宣布要海外上市的点融网之前，率先敲开了纽交所的大门。

【资本是世界上最聪明的钱 】

上文我们把整个大数据领域项目划分在了基础服务、通用应用、垂直行业三个象限，从产业价值链和变现的角度来看，聪明的钱自然会流向离变现最近、附加值高、投资回报率更高的领域。

在大数据概念提出的早期，大部分公司停留在初级阶段，只能提供基础服务，而能够实现数据分析转化的数据运用型公司成为行业的主流大军，随着技术进步和商业模式演进，从2014年开始，大数据和行业的结合有了重要的突破，这种模式离变现最近，并且附加值最高。所以，具有行业应用场景的大数据公司成为了资本的最爱。

垂直领域之所以获得机构青睐的原因有以下几点：

?数据量和数据维度的爆发式增长和相关技术的进步为垂直行业大数据提供可能

?产业升级的需求下，细分行业下针对特定场景服务可以直击用户痛点

?短期变现概率较高，投资回报周期短

?项目所需成本较低，商业模式可行性高

?相关政策体系逐步完善

几乎所有人都说大数据是一座金矿，随着资本源源不断地涌入，在中国出现类似Palantir（为美帝情报机构服务并由CIA投资的创业公司）这种真正世界级大数据公司，已经近在咫尺。

整个互联网正在从IT时代走向DT时代。马云曾经说过：

很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联网的时候，大数据时代又来了。

（完整报告可滑动屏幕查看，点击可获得大图）

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