大數據是什么?《大數據時代》作者英國牛津大學維克托教授提醒，“未來數據將會像土地、石油和資本一樣，成為經濟運行中的根本性資源。”美國作為全球大數據產業的發源地，大數據在美國已進入大規模商用階段，比如Facebook以及阿里巴巴上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其網站上的數據。
大數據掘金時代
大數據產業是一個完整生態鏈，它很難在一個地方或區域孤立存在，更不是建立一兩個科技園區或孵化基地就能成型.如果將大數據“生態圈”與大自然生態圈相類比，那么，數據企業可以是商業“生態圈”中的某一元素，如：某一種植物、某一種動物、或是一條河流。美國大數據產業已經形成了一個多層次的產業生態系統，不僅形成了完整的產業鏈，而且產業鏈的每個環節，既有大企業參與，也有眾多初創企業.不僅大企業之間有并購，而且初創企業也經常成為并購對象，由此形成美國大數據產業不斷升級.然而，遺憾的是中國的大數據產業發展，還處于初級階段，中國目前缺乏一個多層次的大數據產業生態系統，沒有形成完整的產業鏈，而且企業參與大數據產業的積極性不高，95%的初創企業在創業1年內便出現倒閉現象，大數據產業人才難以聚集.盡管如此，全球資本市場還是普遍對中國大數據產業的前景寄予厚望。華洋會研究預測，在中國未來五年大數據市場將呈現爆發式增長，以近90%的年均復合增長率增長，到2018年，大數據產業規模預計將達到5944.96億元，大數據掘金時代已經來到我們身邊。
可進化的大數據生態圈
目前中國涉及大數據的企業，多是在數據利用上單打獨斗，而大數據時代到來的重要標志，應該是大批專業級“數據商人”的出現，以及圍繞數據開發與買賣形成的，貫穿于收集、整理、分析、應用整個流程的產業鏈條。至少從目前來看，要從大數據這個藏量巨大的金礦中淘到金子，多層次的大數據產業生態系統的形成是非常重要的，而它的形成需要國家政策，資金與大量機構作支撐，在全球任何國家都離不開資本市場的支持與孵化。
但一個令人振奮的事實是，一群有志之士經過不懈探索與努力，大數據這一“華彩樂章”正發出日益恢宏的回響。
2014年10月，由中國管理科學院金融安全研究所與深圳華洋創融公司(www.huayanghui.net)發起的史上最大規模的大數據投資銀行成立，據悉華洋大數據投資銀行的經營范圍主要為股權投資，股權投資管理，商務咨詢，財務咨詢，實業投資，資產管理，投資咨詢等。在產業整合方面，華洋大數據投資銀行將以“整合，運營大數據項目”為切入點，打造中國大數據生態圈，推進成立大數據產業投資基金。
揭牌儀式上，華洋大數據投資銀行首次全面披露了其戰略設想。通過資本投入和杠桿撬動，圍繞大數據產業整合和金融兩大特色，集聚資源、形成特色鮮明的商業支柱和大數據生態圈。華洋創融總裁于浩天先生在揭牌儀式上說，華洋大數據投資銀行運營的不是一個公司，而是一個生態系統，一個用新技術、新理念組建而成，由全球數億的消費者、零售商、制造商、服務提供商和投資者組成的仍在持續長大和進化的新經濟體.
“華洋大數據投資銀行意義關鍵是代表十八屆三中全會后，以市場為主導。政府做不了的就讓市場來做，這是改革的突破，市場起配置資源的決定性作用。這不僅體現了民間資本對包括產能過剩行業在內的實體經濟的信心，也體現了民間資本對中國經濟轉型升級的擔當。”中國金融安全研究所所長董凱分析。
其實華洋大數據銀行所探索的大數據產業金融，代表的并非華洋創融一個公司，而是整個中國經濟轉型的縮影。目前華洋大數據投資銀行圍繞中國大數據生態圈正在建立生態圈的基本要素:生命物質，數據源資源，數據生產者，數據商人以及數據金融.
1生命物質
眾所周知自然生態圈是一個復雜的、全球性的開放系統，在這個系統中一切生命活動都需要能量，而其組成生命的前提來源是太陽能，空氣和液態水，我們稱之為生命物質.所以商業世界中大數據生態圈同樣也需要必不可少的生命物質:客戶訂單。
從大數據這個藏量巨大的金礦中淘到金子，并沒那么容易。我們看到的大數據世界的訂單或多或少都是這樣的:比如海爾利用阿里巴巴提供的數據分析用戶喜好，實現電器個性化定制，比如IBM、甲骨文、SAP近年紛紛斥巨資收購數據管理和分析公司，那么，看起來非常熱鬧的現象下面現實的問題來了，在中國又有多少客戶的企業有足夠的錢可以買的起IBM，甲骨文和SAP的軟件呢?在中國又有多少客戶可以有關系買的到阿里巴巴，新浪，騰訊這些超級數據庫的數據呢?如果所有的訂單都是由這些巨頭給拿走，那么大數據產業又如何產生媲美淘寶職業店長，職業美工以及職業模特這類的職業數據商人呢?
通過研究阿里巴巴，百度以及騰訊三巨頭的利潤支撐，我們發現這三大巨頭都有一個共同特點，就是客戶訂單形態都比較類似，淘寶生態圈的利潤根源中小企業買單以及大眾消費者買單占多數，百度生態圈的利潤根源中小企業買單也占多數，騰訊生態圈的利潤根源更是由中小企業與大眾消費者支撐.所以，大數據要形成生態圈的話客戶訂單來源難道一定要是大企業嗎?
華洋大數據投資銀行聚焦在中小企業的實際需求上，中小企業主最關注的需求還是大數據如何帶來競爭差異、節省金錢、增加利潤、愉悅買家、獎賞忠誠用戶、將潛在客戶轉化為客戶、增加吸引力、打敗競爭對手、開拓用戶群并創造市場。通過整合，參股，合作以及并購方式華洋大數據投資銀行對全國20萬家IT應用服務商，12萬家商會以及50萬家行業聯盟企業進行深度整合，通過輸出適合中小企業的大數據商業思想以及大數據應用產品，形成中國最大的大數據客戶聚集以及產品訂單聚集，為大數據生態圈的形成提供最肥沃的商業生命物質.
2數據源資源
大數據是不是越大越好?并不是，因為在存儲領域，摩爾定律已經失效了，存儲成本的上升高于摩爾定律。以前大家處理數據都是這樣的，只要有數據就存下來，以后再去想怎么分析處理，怎么用于商業，但現在這種方式已經失效了，因為現在存儲和處理數據的成本已經遠遠高于業務能帶來的邊際收益。大數據給大家帶來的第一個問題是數據變現問題，否則業務可能都支撐不住。華洋大數據投資銀行就關注一個問題:什么才是最有價值的數據金礦?.
在電信數據源領域，作為建設和管理數據管道的運營商，在大數據領域有天然的資源優勢。以一個省級電信運營商為例，每天能產生70～100TB的數據量，幾十億次點擊的上網記錄。華洋大數據投資銀行幫助更多的運營商認識到信息資產的價值含量，并正在著手共同建設用戶數據倉庫。
在金融數據源領域，華洋大數據投資銀行與國內32家銀行，18家證券公司建立了開放式數據倉庫聯盟，精準聚焦在客戶行為數據的挖掘，通過數據資源的保護與利用，積極與國內眾多數據分析公司展開密切合作，將反應客戶的消費傾向性，交易行為，喜好，位置信息等多維度數據進行精細化挖掘.并為眾多金融機構提供基于大數據風控的新型信息系統.
在政府數據源領域，通過中管院金融安全研究所的資源整合體系，華洋大數據投資銀行與政府各大部門密切合作，對構成社會基礎的原始數據進行數據倉庫建設，如，氣象數據，金融數據，信用數據，電力數據，煤氣數據，自來水數據，道路交通數據，客運數據，安全刑事案件數據，住房數據，海關數據，出入境數據，旅游數據，醫療數據，教育數據，環保數據等等。華洋大數據投資銀行扶持廣大初創型企業將這些數據關聯起來，并對這些數據進行有效的關聯分析和統一管理，讓數據誕生全新價值.
3數據生產者
數據生產者是大數據生態圈中最重要的組成部分，大量全新的數據產品將由各類型的數據生產機構制造出來，華洋大數據投資銀行通過數據源共享與訂單輸送等方式不斷孵化大量的數據生產者，從而使整個大數據上游，中游以及下游產業鏈正走向專業化分工。
華洋大數據銀行孵化的上游企業是一批能夠掌握大數據標準、入口、匯集和整合過程的公司，他們在大數據儲存、使用和分析的基礎上推出個性化、精準化和智能化的機制，跨網站、跨產品、跨終端、跨平臺，讓人與人、人與物、物與物之間實現高效撮合與匹配，從而建立起嶄新的商業模式。這些公司的理想目標是掌握全部網絡用戶和全部網絡服務提供商的全部網絡行為。這種駕馭大數據的能力反過來會深刻影響網絡業未來的走向和人們使用互聯網的方式。
華洋大數據銀行孵化的中游企業大數據產業的中游是一批在某些垂直領域或者某些特定區域能夠掌握大數據入口、匯集和整合的公司，掌握全部網絡用戶的部分網絡行為，或者是部分網絡用戶的全部網絡行為。這些公司有機會在這些垂直領域或特定區域成為規則制定者和商業模式創新者。
華洋大數據銀行孵化的下游企業由網絡公司組成，它們基本上扮演的角色是大數據生態圈里的數據產品提供者，特色服務運營者和產品分銷商.華洋大數據投資銀行重點孵化的領域包括:
3.1海量數據的可視化展示方向
任何人在沒有編程知識背景的情況下都能制造出數據專用圖表。這個軟件還能對數據進行分析，并提供有價值的建議。
3.2犯罪預言家方向
通過華洋犯罪數據庫的數據開發與數據分析，對有犯罪前科的人進行跟蹤，從而向執法機構提供了參考性較高的犯罪預測。
3.3電商用戶行為方向
根據用戶的瀏覽行為等數據進行用戶行為數據分析(精準廣告投放、內容推薦、行為習慣和喜好分析、產品優化等)，通過鎖定潛在買家方式提高電商企業的收入。
3.4輿論大數據分析方向
主要收集并分析用戶社交等UGC數據(趨勢分析、流行元素分析、受歡迎程度分析、輿論監控分析、社會問題分析等)，并幫助品牌公司掌握突發新聞的輿論點，并制定有針對性的營銷方案。
3.5個人數據中心方向
建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體體征，社會網絡，知識能力，愛好性情，疾病嗜好，情緒波動……換言之就是記錄人從出生那一刻起的每一分每一秒，將除了思維外的一切都儲存下來，這些數據可以被充分的利用：
醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況;
教育機構更有針對的制定用戶喜歡的教育培訓計劃;
服務行業為用戶提供即時健康的符合用戶生活習慣的食物和其它服務;
社交網絡能為你提供合適的交友對象，并為志同道合的人群組織各種聚會活動;
政府能在用戶的心理健康出現問題時有效的干預，防范自殺，刑事案件的發生;
金融機構能幫助用戶進行有效的理財管理，為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃;
道路交通、汽車租賃及運輸行業可以為用戶提供更合適的出行線路和路途服務安排;
4數據商人
隨著數據逐漸成為企業的一種資產，數據產業會向傳統企業的供應鏈模式發展，最終形成“數據供應鏈”。這里尤其有兩個明顯的現象：1)外部數據的重要性日益超過內部數據。在互聯互通的互聯網時代，單一企業的內部數據與整個互聯網數據比較起來只是滄海一粟;2)能提供包括數據供應、數據整合與加工、數據應用等多環節服務的公司會有明顯的綜合競爭優勢。
對于提供傳統服務的企業來說，如軟件，互聯網基礎服務機構，咨詢機構，廣告機構，培訓機構等，他們等待的是合作機會，就像微軟史密斯說的：“給我提供一些數據，我就能做一些改變。如果給我提供所有數據，我就能拯救世界。”然而，一直做企業服務的傳統軟件機構，互聯網基礎服務機構，咨詢機構，廣告機構，培訓機構將優勢不在，不得不眼看新興數據企業加入戰局，等待他們的將是開啟殘酷競爭模式和業務升級模式。
在華洋大數據投資銀行的推動下，傳統IT應用服務機構，商會，行業聯盟，貿易業，廣告咨詢業等將逐漸普遍開始從事大數據業務，如果他們不進入大數據生態圈，他們業務必將萎縮。在進入大數據生態圈后，他們又必須將云技術，大數據等互聯網最具有優勢的技術通過封裝打造成自己的產品再提供給企業，這群企業將成為這個生態圈作為活躍的一部分:數據商人。他們包括:
4.1租售數據機構：通過出售廣泛收集、精心過濾時效性強的數據，成為各自行業的翹楚。龐大的“數據庫”成為它們的“護城河”，是競爭對手難以逾越的門檻。這類模式直接而經典的詮釋了“數據就是資產”。
4.2租售信息機構：聚焦在某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用的數據終端，形成數據采集、信息萃取、價值傳遞的完整鏈條，成為行業巨擘。
4.3數字媒體機構：全球廣告市場空間逾5000億美元，在電視、紙媒衰落的大背景下，網絡媒體的崛起將是技術更替的必然結果。新型的數字媒體公司廣泛搜集數據、充分發揮大數據技術的預測能力，開展精準的營銷業務。該領域具備成長為千億市值平臺級公司的基因和土壤。傳統的IT服務公司，成長速度、盈利水平等方面難以望其項背。
4.4數據空間運營機構：歷史上，傳統的IDC就是這種模式，互聯網巨頭都在提供此類服務。但近期網盤勢頭強勁，從大數據角度來看，各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源。海外的Dropbox、國內微盤都是此類公司的代表。這類公司的想象空間在于可以成長為數據聚合平臺，盈利模式將趨于多元化。
4.5大數據技術提供商：從數據量上來看，非結構化數據是結構化數據的10倍以上，任何一個種類的非結構化數據處理，都可以重現現有結構化數據的輝煌。
5最終目標:數據金融(生態分解者)
分解者是一個生態系統中最核心成員，在自然系統中，生產者被一級消費者吞食以后，將自身的能量傳遞給一級消費者;一級消費者被捕食后，再將能量傳遞給二級、三級……最后，當有機生命死亡以后，分解者將它們再分解為無機物，把來源于環境的，再復歸于環境。這就是一個生態系統完整的物質和能量流動。
在大數據生態圈中，數據金融則扮演生態分解者角色，其唯一的使命便是加快各類生產要素的流動.數據金融不等于金融數據，華洋大數據投資銀行的最終目標是完成數據金融化(即數據資產化與數據投資化).
正如石油在工業化時代來臨前的很長一段時間里，也只是一種無用的黑色液體。伴隨著大數據時代的悄然來臨，對數據的重視提到了前所未有的高度。套上大數據的光環后，原本那些存放在服務器上平淡無奇的陳年舊數一夜之間身價倍增。按照世界經濟論壇報告的看法，“大數據為新財富，價值堪比石油”.大數據之父維克托則樂觀預測，數據列入企業資產負債表只是時間問題。
在數據資產化方面，盡管很多企業都意識到數據作為資產的可能性，但除了極少數專門以數據交易為主營業務的公司外，大多數公司都沒有能力為數據的貨幣計量做出適當的賬務處理。華洋大數據投資銀行幫助企業實現數據資產的貨幣計量，對于通過交易手段獲得的數據，應按照實際支付的價款作為入賬價值計入無形資產。對于通過服務、交換等方式獲取的數據，則可以根據數據的用途，參照內部開發項目資本化的方式，將與獲取數據相關的費用支出予以資本化而不是直接計入當期損益。
金融市場是現代金融體系的重要組成部分，由于其具有融資、調節、避險和信號的功能，對于資產的優化配置和合理流動起到了巨大的促進作用。與之相類似，推動數據交易市場的建設，必然能加速數據資產化的進程。出于對數據價值的認可，當前階段一些企業在業務需求的拉動下，嘗試采用限額等量交換的方式進行數據交換;但在缺乏交易規則和定價標準的情況下，數據交易雙方交易成本很高，直接制約了數據資產的流動。華洋大數據投資銀行聯合國內眾多職能部門與金融機構，正在共同推進數據現貨交易、期貨交易，甚至是數據衍生品交易。最終將數據進入資產負債表并實現數據的可投資化，完成這一偉大的中國大數據生態圈的閉環建設。
京公網安備 11010502049343號