大數據由來已久，在國際真正興起普遍認為是，2009年美國奧巴馬把政府的數據開放以后，而2011年的麥肯錫發布的一份報告引起了整個行業的革命。在國內是2012年9月，國務院出臺了相關大數據產業化的內容。
隨著高度互聯和大數據時代的到來，經濟領域和社會生活諸多方面均呈現海量數據的特征。大到“智慧城市”，小到“量化自我”，大數據所代表的數字化生活無處不在。龐大的信息群為數據深度分析帶來新的挑戰，而挖掘大數據應用的商機，則為現代企業發展管理決策提供重要價值。掌握應用數據分析方法、應用環境、應用技巧和局限，亦成為決勝互聯網以及移動互聯網時代的必勝法門。
在“科創通----投資界系列沙龍第二彈：洞察大數據應用”上投資界人士對大數據一探究竟。
投資界“洞察大數據應用”沙龍活動現場
有了大數據，電影未上映就知道票房盈虧不再是夢
東信首席戰略官郭利鋒指出，“現階段，我們做的其實還是通過大數據對消費者進行分析拆分，分類以后所謂的消費者群體的投放。隨著各個領域和各行業的數據，特別是線下的數據。”
“我們專門做了一個基金投電影。電影在沒有拍之前做相應的預測，判斷你賺錢還是賠錢，如果是賺錢的項目就投一筆錢進去，最終回報不是說我把數據賣給你們，而是我利用數據做投資。”海銀資本合伙人李東平說。“賺多少，賠多少，具體的數字準度大概是80%。”
那么，海銀資本是如何利用大數據推測出電影票房的?李東平給予了詳細解讀：
“電影票房預測核心就是通過在互聯網上的言論、表現、社交關系，把你整個這個社交網絡里邊的人做一個分群——是喜歡看動作片還是喜歡看驚悚片……喜歡在什么時間看。所有的這些模型構建出來之后，是喜歡看誰拍的，是哪個導演拍的，哪個演員演的?所有這些模型構建出來之后，你出來一個片子，甚至沒有拍，你把故事梗概放進去——是諜戰的，或者是小清新的……根據這個模型算出有多少受眾喜歡這類電影，還可以把演員確定一下，喜歡這個角色的演員一二三排一個名，第一名太貴請不起可以請第二名。所有的模型得出相應的結果，這就是我們看重的預測。”
國內大數據在哪個領域應用最多?答案是，互聯網金融
對于數據的分析，不同領域可以有不同的服務，不同的方法，醫藥、交通、金融、零售領域居多。而互聯網金融應用的是最多的。
“很多P2P機構都提到10分鐘的信貸(10分鐘申請，10分鐘放貸)，實際上就是運用后臺的金融大數據平臺。”華創資本董事總經理曹映雪說。“金融數據云平臺，它做到的就是充分的利用申請者，不光是他傳統的銀行挖掘到的收入和線下的數據，它還利用爬蟲手段和授權，通過申請者線上交易的支付寶信息、銀行信用卡賬單，迅速集成，通過自身建立的模型給借款者進行信用打分。這一點就要求具有快速處理信息能力，以及對個體信用評估模型，大數據模型的定價，各方面指標的這些確定。”
大數據雖然由來已久，但仍被認為是藍海，那么哪些領域最有創業和投資的機會?
“作為創業者來說，我個人感覺在數據存儲領域可能跟芯片相關或者跟算法相關，因為數據存儲是海量的，技術更新平臺是非常快的，這塊可能有一些機會。在數據應用領域，我可能針對具體的行業做一些應用，這塊機會也比較多。”海銀資本合伙人李東平說。
大數據前景廣闊，“錢”景堪憂
DCM合伙人曾振宇闡述了投資人看到的大數據目前的現狀是這樣的：
“我們真正看這個市場的投資機會，可能是在應用層的一些機會。或許在應用層也沒有什么機會。為什么呢?真正有大數據的公司數據也不會跟你共享，你有什么好分析的，我與其讓你建一個公司分析我的數據，不如把你招進來和我一塊工作算了，都是這樣的態度。”
華創資本董事總經理曹映雪指出，大數據怎樣能變現是業內普遍焦慮的問題。“從運用的角度，包括現在很多大數據說的數據變現問題，基本還是從應用場景上沒有找到合適的模式。但在金融領域，金融大數據其實有相對比較好的場景。”他說。
“經常做大數據，不要覺得有一個爬蟲技術就不得了，有這個技術的人太多了，關鍵是你把這個數據扒下來干什么用。”鉅鋮資本合伙人高云卓說。“利用手里的數據創造高價值，當你面對投資人時說我挖掘出什么東西，我會創造什么價值，也許你現在不賺錢，但只要這條路是對的，投資人一定愿意掏錢。”
對于投資者來說，他們愿意投資哪類大數據應用?“我們偏向應用多一些，如果在存儲、算法上有一些特色，能和硬件業務有很好連接的東西，我們也會對基礎設施這塊有一些投資。”樂基金成都負責人李志說。
與大數據相關的哪些行業值得挖掘?晨創投西南分公司首席代表竇勇認為，“金融可能太大，而且BAT在營銷方面已經占了大頭，不見得還有機會。”竇勇表示，針對一些垂直領域比如做一些APP，針對區域里邊的數據資源做嫁接、挖掘可能會有出路。
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