近幾年,大數據已廣泛應用到互聯網輿情、互聯網營銷、內容分發、互聯網金融、人工智能、智慧城市建設等領域。然而,在大數據高速發展的同時,也出現魚龍混雜、忽悠盛行的不良現象。
大數據備受資本青睞 市場亂象肆意橫生
大數據分析可大幅提升傳統行業的運行效率、降低運維成本、提升數據價值,在歐美等發達國家,工業大數據應用已非常普及。
隨著2017年大數據應用的發展,大數據價值得以充分的體現,成為新的戰略制高點。在企業和社會層面,大數據已經是市場競爭中必不可少的戰略資源,成為各家競相搶奪的新焦點。
而一個新行業的出現,必將在工作職位方面有新的需求,大數據也不例外。近幾年間,大數據的出現催生了一批新的就業崗位,例如,數據產品經理、大數據算法工程師、大數據分析師、數據管理專家等等。具有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源,數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。
但縱觀全局,與其他新興產業一樣,大數據也仍然面臨許多問題。自從互聯網金融行業進入人們的視野,對于這個行業的質疑便不絕于耳。
一方面,盡管投入大數據產業的企業與日俱增,但真正的大數據公司其實并不多。不少公司既沒有數據,也沒有數據解決能力,甚至不清楚大數據這種戰略資源的價值,僅僅是為了更好的估值和自身的品牌塑造,紛紛給自身披上大數據的外衣,而且這些公司往往缺乏機構間融合和深度合作,有數據的不知怎么用,會用的沒有數據。
另一方面,目前市場上有很多所謂的大數據公司,都是通過倒賣數據賺取差價的公司,而這些公司的數據來源,很多來自數據黑市。這給行業和用戶造成混亂和困惑,這從根本上不利于大數據產業和大數據公司的健康發展。
縱觀世界大數據發展實踐,目前的大數據公司主要分為兩類:一類是自身就擁有大數據的公司,如阿里巴巴、京東、騰訊、今日頭條、新浪微博、北京一卡通公司等,其中絕大多數為互聯網公司。另一類則是為大數據挖掘和分析提供工具和能力的公司,如拓爾思、百分點等等。
大數據所面臨的問題并不止這些。投中網數據顯示,僅今年4月以來,大數據行業就有7家公司獲得融資,其中國外4家、國內3家,金額總計約11億元人民幣。而這一情況已經持續了很久,2016年僅上半年就有22起與大數據相關的企業獲得融資,從天使輪到C輪均有。
伴隨著資本大量進入大數據行業,創業公司估值過高的現象愈發嚴重,似乎只要打上大數據的標簽,一些公司的估值動輒翻番好幾倍。以企業信用數據服務商上海斯睿德信息技術有限公司為例,上海斯睿德不僅在近期剛獲得由東方海富領投的數千萬元融資,且最近18個月已經成功完成了3輪融資。而另一家2015年8月剛成立的大數據公司鼎復數據也在一年多的時間內完成了2輪1.07億元的融資。
就此現象,上海斯睿德信息技術有限公司CEO趙杰表示,大數據公司受資本追捧,本質上是因為,物以稀為貴。雖然國內這兩年大數據企業融資速度快、頻率高,但真正能融到資的在市場上其實并不多,很多用人工智能講故事、單純擁有多少億數量級數據的公司是很難獲得資本青睞的。