創業者的機會來了大資料即將顛覆改造的十大行業

大資料的產業鏈從整體上可以分為四大層，包括IT基礎層、資料基礎層、資料應用層和資料安全層。 個人認為在中國市場對於創業者來說，資料應用層的創業機會最多，想像空間也最大。 本文將重點介紹資料應用層在中國市場的發展機會和相應的創業機會，但在資料應用層的創業，最大的挑戰是多數創業者一開始只有大資料應用能力而缺乏資料，需要邊做應用服務邊收集資料，一旦資料和應用能力兩者都具備了， 大資料的創業將進入了估值比較高的階段。 下面我們將從大資料分析與資料採礦、大資料視覺化、大資料產品解決方案以及大資料行業應用四個方向展開介紹。 一、創業在大資料分析與資料採礦在大資料分析與挖掘方向，創業模式主要是説明企業進行業務資料分析和資料採礦。 在這個方向創業的挑戰在於企業的內部資料比較敏感。 在中國，一般規模很大的互聯網企業不會輕易找外部團隊來做企業的內部資料分析和挖掘，他們會搭建自己的團隊來進行相關的資料分析和資料採礦工作。 除非他們工作遇到一定的瓶頸，才會考慮聘請外部協力廠商公司，但這時候對協力廠商公司的要求非常高。 在大資料分析與資料採礦方向上，最近兩年逐漸出現了一些專門服務互聯網尤其是電子商業企業，進行個人化推薦引擎的開發和實施的大資料公司。 他們服務的企業一般是中小型電商企業，因為大型電商企業如京東和淘寶一般有自己的專業資料採礦團隊。 由於很多中小電商企業本身就不盈利，所以大資料公司直接從這些電商企業賺錢會比較有挑戰。 但這種服務方式的好處在於，大資料公司在幫電商企業實施個人化推薦的同時，採集了電商企業的相應使用者資料，服務的中小電商企業越多，採集的資料越多，從而形成一個比較大的使用者購買行為和使用者特徵資料庫，這個資料庫就本身的價值就非常大 ，可以為傳統行業客戶進行精准行銷服務。 二、創業在大資料視覺化在大資料視覺化方向，通過視覺化方式來説明人們探索和解釋複雜的資料，有利於決策者挖掘資料的商業價值，進而有助於大資料的發展。 很多公司也在開展相應的研究，試圖把視覺化引入不同的資料分析和展示的產品中。 在大資料視覺化方向的創業，大資料公司主要是説明企業對大資料以更專業、更容易讀懂、更美觀的展示，形成專業的資料圖表。 視覺化檢視Tabealu 的成功上市反映了大資料視覺化的需求。 市場上還有一個更重要的新趨勢是手持設備如手機側的資料視覺化。 管理者使用手機上網處理日常事務(如處理郵件)的習慣逐漸形成，管理者希望通過手機來查看資料、報表和報告。 由於手機和PC在查看報表時有很多差異的方面，如手機螢幕更小，手機不方便進行類似滑鼠的點擊操作，資料視覺化在移動側比PC側的難度更高，一旦體驗做好了，手機側的使用度一定比PC側高。 我們看到很多企業的高層都是通過郵件來查看資料日報。 創業企業如果做出體驗很好的手機資料視覺化產品，並產品功能上(如提供很好的下鑽功能)可以輔助分析，相信會受到企業管理層的重視。 如果在手機資料視覺化方向創業，好處在於產品比較輕以及標準化，難度在於市場拓展，可能需要構建管道代理方式來拓展業務。 三、創業在大資料產品解決方案在資料量迅速膨脹的同時，還要進行深度的資料深度分析和挖掘，並且對自動化分析要求越來越高，越來越多的大資料資料分析工具和產品應運而生。 大資料產品解決方案有兩個層面：一方面是標準化的資料採礦工具，如用於大資料採礦的R Hadoop版、基於MapReduce開發的資料採礦演算法等等;另一方面則是標準化的資料分析產品。 對於創業，後者的機會更大。 標準化的資料分析產品如網站流量分析工具、廣告效果統計工具、移動應用統計工具等等，除了一些廣告效果統計工具以外，現在很多統計工具都是免費提供給客戶。 在這個方向創業的企業，更多的時候會考慮使用者形成一定規模後被看重資料的大型互聯網企業收購，或者是考慮通過提供基於資料增值服務如精准行銷來盈利。 標準化的資料分析產品也有一個很重要的趨勢是向移動端發展，即要做移動應用的監測分析產品，因線民通過手機上網的比例越來越高。 CNNIC的資料顯示，截止到2014年年底，中國線民數已經達6.5億，其中86%的線民通過手機上網。 因此，移動端的互聯網應用將會越來越多，越來越普及，相應的統計分析產品也順應此潮流而生。 在移動應用的資料統計產品方向，比較著名的如友盟、talkingdata等面向移動互聯網應用統計的工具，他們免費向各種移動應用開發者提供標準化的統計服務。 開發商把這些統計工具的SDK嵌入自己的應用，很快就能看到標準化的統計報表，如應用活躍度、應用留存率、使用者轉化漏斗模型等，有利於開發者進行相關產品運營優化和產品改進的報表。 友盟和talkingdata代表了典型資料產品的兩個發展方向。 前者(友盟)被阿裡收購，當然也較快的實現了創業者較好的財務回報;後者(talkingdata)依然以中立協力廠商的方式發展，其移動應用統計服務依然免費，但由於在提供免費統計服務的同時收集了很多有價值的資料，他們可以利用這些資料為很多企業尤其是傳統行業提供深度的資料增值收費服務。 四、創業在大資料行業應用大資料在各個行業的垂直特色化應用其實會更有想像空間，包括金融、電信、健康、媒體廣告、零售、交通、政府、智慧城市、 房地產和家居家電等行業都會有很多應用機會：金融：大資料公司專門聚焦在通過大資料進行客戶信用評級，並為銀行、保險公司或者P2P平臺服務;或者基於大資料採礦説明銀行進行客戶細分、精准行銷服務; 電信：這個方向已經有專門為電信企業提供客戶生命週期管理解決方案、客戶關係管理、精細化運營分析和行銷的資料公司;或者基於大資料提供網路層的運維管理和網路優化服務的大資料公司; 健康：未來兩三年將會出現一批基於各種可穿戴設備形成的健康雲資料，進行深度的資料資料分析和挖掘的企業，説明人們進行健康預測和預警;未來還可以服務公共衛生部門，打通全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測 ，並通過集成疾病監測和回應程式，快速進行回應;媒體廣告：這方向可以通過大資料實現更科學的媒介選擇;或者基於大資料的精准廣告投放系統、基於大資料的廣告效果監測評估服務、 基於大資料的網站分析優化服務以及基於大資料DMP資料平臺並為DSP平臺提供精准行銷服務;零售：大資料公司可以説明零售企業進行店面選址服務;利用關聯規則進行客戶購物籃分析，從而給客戶推薦相應的促銷活動; 基於天氣的分析和預期來判斷暢銷產品以及相應的進貨和運營策略，或者把天氣資料加入物流預測模型，確保在天氣模式沒有改變之前，商品能夠順利運送到各商店;交通：基於大資料提升交通案件偵破能力， 基於圖像識別技術快速發現和記錄違章車輛資訊;或者基於車流量的分析説明交管部門進行交通管理和交通建設的優化;未來還會出現基於客戶使用汽車導航的資料為保險公司提供客戶交通事故風險分析的服務; 政府機構：大資料公司可以基於自然語言處理和語義分析，為政府提供輿情監測服務。 在中國市場，政府的輿情監測服務的需求比較剛需，也是政府通過大資料手段及時瞭解民聲，優化政府相關服務的科學手段之一。 由於自然語言處理、語言分析的門檻比較高，所以很多輿情監測服務公司會採取機器判別加人工篩選的方式來服務客戶，真正做到全自動化的監測的公司並不多;智慧城市：大資料作為構建智慧城市必不可少的重要技術，在城市的智慧交通、平安城市 、智慧醫療、智慧社區等智慧應用實踐中發揮著巨大作用。 其中，交通、醫療、平安城市已經成為大資料應用重點領域，也是充滿了創業機會;房地產：通過互聯網平臺的大資料進行購房潛在客戶挖掘;或者通過互聯網大資料進行潛在裝修客戶挖掘;通過大資料提供精准的社區O2O服務; 商業地產通過大資料對商場消費人群進行分析，掌握顧客活動軌跡、消費習慣等，提供定制服務、精准行銷服務。 家居家電：在智慧家居以及智慧家電的推動下，大資料在這個領域將會出現比較有意思的創業機會。 現在已經有創業者以雲服務的方式讓家居或者家電的資料接進來，並開始提供一些資料分析和資料採礦的服務。 未來，將基於大資料會出現更有意思的應用，比如通過你使用冰箱的行為資料，冰箱告訴你明天需要買胡蘿蔔了。 以上只是簡要列舉一些典型資料創業機會，由於文章篇幅所限，還有很多機會沒有提到。 總的來看，大資料的發展在中國還處於發展期的初期，機會和挑戰並存。 如果要在這個領域創業，可能需要比較好的耐心，資料行業是慢工出細活的行業，獨立協力廠商資料公司的品牌影響力也是需要較長時間的積累，大資料公司的發展比較難出現爆發式的增長。 所以，在這個行業創業，要做好跑馬拉松的心理準備。