人工智能的崛起，加速了大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用落地。據(jù)中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟調(diào)查顯示，國內(nèi)大數(shù)據(jù)企業(yè)年?duì)I業(yè)額4000萬人民幣以上的已經(jīng)超過40%，這意味著，這些企業(yè)已經(jīng)度過生存期，開始進(jìn)入應(yīng)用落地和品牌推廣階段。

本期的智能內(nèi)參，我們推薦來自中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟的中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書，對基礎(chǔ)支撐、數(shù)據(jù)服務(wù)、融合應(yīng)用等三層生態(tài)進(jìn)行了精準(zhǔn)的層次化分析，并從投融資角度出發(fā)，總結(jié)并歸納出十大爆發(fā)點(diǎn)，推舉出最具投資價(jià)值的十大領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)企業(yè)100家。

以下為智能內(nèi)參整理呈現(xiàn)的干貨：

產(chǎn)業(yè)生態(tài)概覽

▲大數(shù)據(jù)相關(guān)政策陸續(xù)出臺(tái)，細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用成關(guān)鍵

2016年以來，針對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策緊密出臺(tái)，涉及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、政府治理、科技攻關(guān)、產(chǎn)業(yè)扶持和安全保障等多個(gè)方面，產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境持續(xù)優(yōu)化。

從這些意見和方案可以看出，大數(shù)據(jù)政策規(guī)劃正逐漸向各大行業(yè)和細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域延伸，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)大踏步進(jìn)入應(yīng)用時(shí)代。

▲中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長，國內(nèi)業(yè)務(wù)占主導(dǎo)

隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，智慧城市、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、轉(zhuǎn)型升級等概念持續(xù)引領(lǐng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加速技術(shù)革新和應(yīng)用拓展。

2017年中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)3820.4億元，預(yù)計(jì)2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破8000億元。

▲各地政府順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，加快設(shè)立大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)園

聯(lián)盟年度的企業(yè)調(diào)研顯示，受訪企業(yè)的營收額多集中于1000-2000萬元和1-2億元這兩個(gè)量級。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，1000-2000萬元這一區(qū)間的企業(yè)多為成立3-5年的小型企業(yè)，這些企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)很多尚處于持續(xù)開發(fā)迭代中，其在細(xì)分領(lǐng)域的目標(biāo)非常專注；1-2億元這一區(qū)間的企業(yè)則大多成立了10年以上，他們的產(chǎn)品體系已經(jīng)相對成熟，在細(xì)分領(lǐng)域也塑造了一定的品牌和影響力。

基于這一雙峰的分布形態(tài)，可以將大數(shù)據(jù)企業(yè)的成長劃分為三個(gè)階段，其中營收額1000萬-2000萬元以下的大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)該更關(guān)注生存和產(chǎn)品的迭代，2000萬-1億元這一區(qū)間的企業(yè)則更應(yīng)該關(guān)注通過高度專注的產(chǎn)品來打造品牌，2億元營收以上的企業(yè)則應(yīng)更多關(guān)注大規(guī)模的市場開拓。

此外，問卷調(diào)研顯示，大數(shù)據(jù)企業(yè)非常注重研發(fā)，研發(fā)人員比例的均值不低于60%。此外，這些企業(yè)的市場多在國內(nèi)，且集中于華北、華東和華南三大地區(qū)。

▲數(shù)據(jù)源、基礎(chǔ)設(shè)施、軟硬件產(chǎn)品和應(yīng)用的熱點(diǎn)布局

基于問卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)源、基礎(chǔ)設(shè)施、軟硬件產(chǎn)品和應(yīng)用的熱點(diǎn)布局情況如上圖所示。其中紅色表示熱度高，綠色表示熱度低。

從數(shù)據(jù)源和基礎(chǔ)設(shè)施來看，企業(yè)的數(shù)據(jù)源多來自企業(yè)本身、互聯(lián)網(wǎng)和政府，數(shù)據(jù)流通的熱點(diǎn)集中在標(biāo)準(zhǔn)化和開放共享，基礎(chǔ)設(shè)施的熱點(diǎn)則在于云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心建設(shè)。

從軟硬件產(chǎn)品來看，硬件產(chǎn)品的熱點(diǎn)集中在超融合一體機(jī)、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，基礎(chǔ)軟件的熱點(diǎn)集中于前端的采集、清洗和大數(shù)據(jù)平臺(tái)，應(yīng)用軟件則集中于數(shù)據(jù)可視化及與其相關(guān)的商業(yè)智能。

從應(yīng)用來看，企業(yè)端最主要的應(yīng)用在于風(fēng)險(xiǎn)控制，行業(yè)端的應(yīng)用則以服務(wù)業(yè)為主，熱點(diǎn)相對集中于互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)、金融和交通等領(lǐng)域。

▲中國大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)成為焦點(diǎn)

目前，中國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才學(xué)歷層次主要以本科為主，本科及以上學(xué)歷從業(yè)人員占比合計(jì)89%，整個(gè)行業(yè)呈高學(xué)歷化。

從人才的主要學(xué)科來源看，計(jì)算機(jī)類、統(tǒng)計(jì)類和數(shù)學(xué)學(xué)科占比最大，顯示出大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)中對計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的綜合性要求。這種相對綜合的要求，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的難度較大，對學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和課程設(shè)置的要求也較高。

中國大數(shù)據(jù)人才儲(chǔ)備排前三位的城市依次為北京、上海和深圳。這些城市豐富的大數(shù)據(jù)人才儲(chǔ)備與其高等教育水平密切相關(guān)。

從2016年開始，國家為應(yīng)對大數(shù)據(jù)人才市場缺口，創(chuàng)設(shè)了“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)”本科專業(yè)。截止2018年，審批通過設(shè)置該專業(yè)的學(xué)校數(shù)量從2016年的3所增長到248所，擴(kuò)張了近83倍。“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”專業(yè)課程體系完整，涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)等多個(gè)方面，滿足了市場對復(fù)合型人才的需求。

▲大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈

數(shù)據(jù)服務(wù)、基礎(chǔ)支撐和融合應(yīng)用相互交融，協(xié)力構(gòu)建了完整的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈。

基礎(chǔ)支撐層是整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的引擎與核心，它涵蓋了網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和計(jì)算等硬件基礎(chǔ)設(shè)施，資源管理平臺(tái)、以及各類與數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、分析和展示相關(guān)的方法和工具。

從數(shù)據(jù)流動(dòng)的角度來看，除去硬件設(shè)施和資源管理平臺(tái)，大數(shù)據(jù)架構(gòu)可以理解為：前端的數(shù)據(jù)采集、中端的流處理、批處理、即時(shí)查詢和數(shù)據(jù)挖掘等服務(wù)，以及末端的數(shù)據(jù)可視化服務(wù)。

在基礎(chǔ)支撐層之上，融合應(yīng)用層包含了與政務(wù)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融、交通和電信等行業(yè)緊密相關(guān)的應(yīng)用軟件和整體解決方案。

數(shù)據(jù)服務(wù)層，則是圍繞各類應(yīng)用和市場需求，提供輔助性的服務(wù)，包括數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)采集加工分析、數(shù)據(jù)安全等。

▲大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)地圖

十大爆發(fā)點(diǎn)

1、工業(yè)企業(yè)上云引爆工業(yè)APP市場

2017年以來，伴隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的提出，工業(yè)企業(yè)上云和工業(yè)APP開發(fā)成為熱點(diǎn)詞匯。我國工業(yè)領(lǐng)域的云化水平較低，在上云企業(yè)數(shù)量的廣度和企業(yè)在云端部署的深度兩個(gè)維度上都具有非常大的發(fā)展?jié)摿?，工業(yè)企業(yè)上云處于爆發(fā)前期。

未來，隨著國家上云政策的細(xì)化和分解（如目標(biāo)分解、實(shí)施路徑、考核標(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)用場景和財(cái)政支持方式等），以及各地政府對工業(yè)企業(yè)上云策略（如企業(yè)上云評估、診斷和實(shí)施路徑等）的落地，對工業(yè)數(shù)據(jù)的分析需求會(huì)快速上升，引爆各類工業(yè)APP應(yīng)用的開發(fā)，諸如設(shè)備設(shè)施預(yù)測性維護(hù)、工業(yè)生產(chǎn)流程優(yōu)化、生產(chǎn)過程可視化和供應(yīng)鏈優(yōu)化等工業(yè)應(yīng)用。

2、前端智能將廣泛應(yīng)用在城市安防和設(shè)備設(shè)施監(jiān)測維護(hù)領(lǐng)域

相比于云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)，應(yīng)用前端智能技術(shù)（將經(jīng)過數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證的算法和模型固化到前端高性能傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備），可以有效地削減數(shù)據(jù)傳輸過程中的網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗，降低前端設(shè)備自身功耗，提升數(shù)據(jù)分析效率和系統(tǒng)整體的智能化水平。

現(xiàn)階段的前端智能面臨三大挑戰(zhàn)：模型參數(shù)多、實(shí)時(shí)性要求高、運(yùn)算能力弱。要解決這些問題，需要在軟件和硬件方面同時(shí)下功夫，對企業(yè)的綜合能力要求很高。

未來，隨著中國新一輪的智慧城市和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的持續(xù)推進(jìn)，市場對智能終端和傳感器的需求將會(huì)拉動(dòng)前端智能市場的進(jìn)一步增長，其中城市安防、交通和設(shè)備設(shè)施監(jiān)測維護(hù)將成為增長重點(diǎn)。

3、智能投顧開辟金融市場新藍(lán)海

新興的智能投顧公司在國外發(fā)展迅速，主流財(cái)富管理領(lǐng)域已經(jīng)認(rèn)可智能投顧并積極投入其中。目前，國內(nèi)的一些公司也推出了類似的產(chǎn)品（如投米R(shí)A、積木盒子、嘉實(shí)基金和彌財(cái)?shù)龋?，但整體而言仍然處在非常早期的階段。

國內(nèi)的智能投顧業(yè)務(wù)將推動(dòng)投資理財(cái)走向普惠化，改變財(cái)富管理市場格局，開辟中國金融市場新藍(lán)海，未來市場發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

4、網(wǎng)絡(luò)營銷向線下滲透，場景營銷成破局利器

營銷大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是，通過把握企業(yè)或個(gè)人的特征，挖掘識(shí)別其需求，并據(jù)此將正確的產(chǎn)品和服務(wù)推送給有需求的客戶，并從中收取費(fèi)用，最終達(dá)成三贏的效果。

在用戶注意力資源開發(fā)已經(jīng)飽和的現(xiàn)狀下，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)營銷業(yè)務(wù)增長乏力?；诰€下場景的營銷，提供了破局制勝的突破口。

線下場景數(shù)據(jù)由于自帶精準(zhǔn)性的特征，當(dāng)前已成為營銷大數(shù)據(jù)企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。常用的線下場景則包括各大商場、汽車4S店、滑雪場、機(jī)場和高鐵站等。

5、“數(shù)據(jù)鐵籠”開啟政務(wù)監(jiān)管新市場

“數(shù)據(jù)鐵籠”通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析方法，對行政權(quán)力的運(yùn)行開展全面而高效的監(jiān)督。

數(shù)據(jù)鐵籠的建設(shè)，首要的是樹立開放共享的思想理念，規(guī)范權(quán)力體系。在此基礎(chǔ)上，搭建融合跨界的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過大數(shù)據(jù)融合分析，支撐權(quán)力運(yùn)行流程的再造和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)有效的權(quán)利監(jiān)管。

典型的數(shù)據(jù)鐵籠細(xì)分應(yīng)用場景包括：酒駕治理流程化、交通建設(shè)工程項(xiàng)目流程化、道路運(yùn)輸管理流程化、紀(jì)委監(jiān)督數(shù)據(jù)化、公檢法案件審判精準(zhǔn)化等。

6、BD+ABI引爆多元化健康醫(yī)療應(yīng)用市場

人工智能+健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)：健康語音交互、計(jì)算機(jī)視覺、認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)蓬勃發(fā)展，助推醫(yī)療領(lǐng)域的快速突破。

通過人工智能的手段，醫(yī)生診療、患者自診的效率可以大幅提升。具體的應(yīng)用場景包括：語音錄入病歷、醫(yī)療影像智能識(shí)別、輔助診療/癌癥診斷、醫(yī)療機(jī)器人、個(gè)人健康大數(shù)據(jù)的智能分析等。

物聯(lián)網(wǎng)+健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)，能夠幫助醫(yī)院實(shí)現(xiàn)對醫(yī)療對象（如醫(yī)生、護(hù)士、病人、設(shè)備、物資和藥物等）的智能化感知和處理，支持醫(yī)院內(nèi)部醫(yī)療信息、設(shè)備信息、藥品信息、人員信息和管理信息的數(shù)字化采集、處理、存儲(chǔ)和傳輸?shù)裙δ堋?/p>

在醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的兩個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用：醫(yī)療服務(wù)，主要是以患者服務(wù)為中心的護(hù)理、后勤服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；成本控制，以醫(yī)院人財(cái)物為中心的保障和行政業(yè)務(wù)管理。

區(qū)塊鏈+健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)：區(qū)塊鏈技術(shù)是一種互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)，其特點(diǎn)是去中心化、公開透明，讓每個(gè)人均可參與數(shù)據(jù)庫記錄，因此又稱為分布式賬本技術(shù)。

首先，各類互聯(lián)醫(yī)療設(shè)備和數(shù)據(jù)安全的需要，使得區(qū)塊鏈技術(shù)及相關(guān)安全基礎(chǔ)設(shè)施，成為實(shí)現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療工作流程和高級醫(yī)療互操作性的基礎(chǔ)。其次，區(qū)塊鏈能夠統(tǒng)一不同的數(shù)據(jù)集，打破那些讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法難以訪問的數(shù)據(jù)“豎井”，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供執(zhí)行高級分析所需的標(biāo)準(zhǔn)化、全面化、高完整化的數(shù)據(jù)集。

7、大數(shù)據(jù)思維開啟態(tài)勢感知市場

當(dāng)下，面對復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)安全威脅和安全風(fēng)險(xiǎn)，僅靠防火墻、入侵檢測、防病毒、訪問控制等單一技術(shù)已經(jīng)不能滿足網(wǎng)絡(luò)安全需求，而“基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知”由于可以綜合各方面因素，動(dòng)態(tài)展示網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀，并適時(shí)地給出預(yù)測和預(yù)警提示，得到了市場的廣泛關(guān)注。

大數(shù)據(jù)技術(shù)特有的海量存儲(chǔ)和并行計(jì)算等特點(diǎn)，為大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過對海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，態(tài)勢感知可以對網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)進(jìn)行評估，感知網(wǎng)絡(luò)異常事件和漏洞，并進(jìn)行整體安全態(tài)勢預(yù)測。

8、數(shù)據(jù)交易線上化開辟企業(yè)數(shù)據(jù)合作新渠道

當(dāng)前，各地政府在大力發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)時(shí)，都格外重視“大數(shù)據(jù)交易中心“建設(shè)，加速推動(dòng)數(shù)據(jù)資源開放共享。

考慮到中國80%以上的數(shù)據(jù)資源掌握在各級政府手里，政府?dāng)?shù)據(jù)的開放共享和開發(fā)應(yīng)用已經(jīng)成為建設(shè)重點(diǎn)。然而，由于數(shù)據(jù)商品價(jià)值的特殊性（易被復(fù)制、易被侵權(quán)、數(shù)據(jù)隱私和安全缺乏保障、數(shù)據(jù)價(jià)值具有不確定性），數(shù)據(jù)交易的建設(shè)和運(yùn)營面臨一些現(xiàn)實(shí)困境。

未來，隨著線上交易機(jī)制的完善，確權(quán)、安全和定價(jià)等問題的解決，將促使線上的交易平臺(tái)成為數(shù)據(jù)需求方和供給方對接的新渠道，海量的線下數(shù)據(jù)合作將逐步向線上遷移，加速數(shù)據(jù)的流通和應(yīng)用，拓展企業(yè)間數(shù)據(jù)合作的新渠道。

9、數(shù)據(jù)跨界集聚構(gòu)筑寡頭生態(tài)新藍(lán)圖

數(shù)據(jù)開放推動(dòng)社會(huì)治理的變革，實(shí)現(xiàn)了治理主體從一元化向多元化轉(zhuǎn)變，治理模式從政府管理走向市場化的多元合作模式。

共享經(jīng)濟(jì)通過數(shù)據(jù)開放共享和平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)了社會(huì)治理的變革，促成了治理系統(tǒng)向法治、協(xié)商和自治的轉(zhuǎn)變，有效彌補(bǔ)了政府監(jiān)管的短板，開放了數(shù)據(jù)紅利，激活了市場創(chuàng)新，提供了更加便捷的生活方式。

目前，我國共享經(jīng)濟(jì)的主要應(yīng)用領(lǐng)域包括交通出行、房屋住宿、知識(shí)技能、生活服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)和二手交易等。雖然共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，滲透領(lǐng)域日漸拓展，但該體系下仍存在信用機(jī)制不健全、監(jiān)管缺失、嚴(yán)重依賴補(bǔ)貼等行業(yè)亂象。

2016年以來，共享經(jīng)濟(jì)的市場競爭格局逐漸清晰，逐步由單個(gè)平臺(tái)走向寡頭競爭和生態(tài)化發(fā)展的趨勢明顯。一方面，共享企業(yè)持續(xù)洗牌，以共享單車市場為例，處于市場尾端、運(yùn)營能力差的企業(yè)相繼倒閉，而巨頭的加入使得共享單車行業(yè)梯形分隊(duì)明顯；另一方面，共享經(jīng)濟(jì)正逐步走向生態(tài)化，諸多細(xì)分市場都傳來單個(gè)共享平臺(tái)被互聯(lián)網(wǎng)巨頭投資或收購的消息，加速了跨界的數(shù)據(jù)集聚。

10、在線職業(yè)培訓(xùn)彌合復(fù)合型大數(shù)據(jù)人才缺口

大數(shù)據(jù)人才需要具有跨領(lǐng)域的知識(shí)架構(gòu)，既需要懂IT技術(shù)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)，又要懂實(shí)際的應(yīng)用場景業(yè)務(wù)。賽迪顧問預(yù)計(jì)，2018年中國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的復(fù)合型人才缺口約為160萬。面對復(fù)合型人才的這種巨大缺口，僅靠傳統(tǒng)的高校教育難以快速滿足市場需求。

在此背景下，在線職業(yè)培訓(xùn)成為填補(bǔ)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域復(fù)合型人才缺口的有效途徑，其靈活高效的資源配置能力，可以有效應(yīng)對市場的動(dòng)態(tài)變化。

而在各類在線職業(yè)培訓(xùn)課程中，以考證類培訓(xùn)最受歡迎，主要是考證類課程的授課目的明確，課后通過考試拿到國家承認(rèn)的相關(guān)資格證書有利于幫助其在職場上升職、加薪。

價(jià)值投資百強(qiáng)榜

依據(jù)自行設(shè)定的評判指標(biāo)體系，從企業(yè)估值/市值、營收狀況、創(chuàng)新投入、專利數(shù)量、產(chǎn)品競爭力、企業(yè)發(fā)展?jié)摿?、領(lǐng)導(dǎo)層能力等多個(gè)維度進(jìn)行定量與定性結(jié)合的評比。賽迪智庫評選出中國最具投資價(jià)值的前100家企業(yè)。

▲大數(shù)據(jù)企業(yè)投資價(jià)值百強(qiáng)榜單

分析顯示，一部分大數(shù)據(jù)企業(yè)源自軟件與信息服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)業(yè)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，通常企業(yè)規(guī)模較大。這些企業(yè)本身集聚了海量的數(shù)據(jù)資源，其所涉及的市場面廣，具備較強(qiáng)的競爭優(yōu)勢。實(shí)際運(yùn)營中，這些企業(yè)積極打造資源集聚的平臺(tái)生態(tài)，多采用橫向擴(kuò)展的策略，通過投資、并購等手段加速在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展。

另外，很大一部分大數(shù)據(jù)企業(yè)屬于成立不足10年的中小企業(yè)，它們專注于大數(shù)據(jù)某一細(xì)分領(lǐng)域，深耕產(chǎn)品和服務(wù)，實(shí)施縱深發(fā)展策略，通過數(shù)據(jù)累積和技術(shù)迭代，逐漸塑造了細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)的品牌和競爭優(yōu)勢。這些企業(yè)通常通過資本化手段做強(qiáng)，且多與互聯(lián)網(wǎng)巨頭簽署戰(zhàn)略合作，通過平臺(tái)戰(zhàn)略獲取市場份額。

▲大數(shù)據(jù)融資熱度持續(xù)，但投資趨于理性

在中國大數(shù)據(jù)投融資市場中，2017年的總投資額要少于2016年，但是投資事件發(fā)生的數(shù)量高于2016年，即投資強(qiáng)度降低，投資熱情持續(xù)增長，投資市場依舊火爆，但投資者更加理性。

2017年國內(nèi)大數(shù)據(jù)投資市場中行業(yè)應(yīng)用層的投資事件高達(dá)257筆，占總投融資事件79.32%，投資額高達(dá)387.72億元，占總投資額的73.30%。

從投資市場整體來看，隨著大數(shù)據(jù)在行業(yè)應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)不斷增加，大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用企業(yè)獲得的投融資更多，中國大數(shù)據(jù)投資主要集中在應(yīng)用層，而基于數(shù)據(jù)采集、清晰、預(yù)處理、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全解決方案等基礎(chǔ)服務(wù)層的投資占比較小。

大數(shù)據(jù)投融資市場在應(yīng)用層的主要投資領(lǐng)域?yàn)榧夹g(shù)應(yīng)用和行業(yè)應(yīng)用。

在2017年中國大數(shù)據(jù)投融資市場，在行業(yè)投資領(lǐng)域發(fā)生的投資事件數(shù)為175件，總投資額為288.81億元；在技術(shù)投資領(lǐng)域發(fā)生的投資事件數(shù)為82件，投資總額為98.91億元。預(yù)計(jì)未來的大數(shù)據(jù)投融資市場，仍將以應(yīng)用為主要投資方向，而行業(yè)應(yīng)用投資仍然占據(jù)主力地位，且單筆投資強(qiáng)度仍高于技術(shù)應(yīng)用投資。

在2017年技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域投資市場中，精準(zhǔn)營銷領(lǐng)域發(fā)生的投資事件占比最大，其次為人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等；從總投資額角度來看，人工智能的投資占比最大，其次為精準(zhǔn)營銷、數(shù)據(jù)運(yùn)營與智能分析。

在2017年行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的投資市場中，物流行業(yè)發(fā)生的投資事件占比最大，其次為汽車行業(yè)、金融行業(yè)；從總投資額角度來看，金融行業(yè)的投資占比最大，其次為醫(yī)療行業(yè)、汽車行業(yè)。

▲北京和上海是大數(shù)據(jù)融資最活躍的兩大城市

從2017年中國發(fā)生融資的公司注冊地進(jìn)行分析，北京無論是在融資事件數(shù)，還是融資總額都占據(jù)首位，且均達(dá)到50%左右；其中北上廣深四個(gè)城市發(fā)生的融資事件數(shù)占比達(dá)到74.82%，融資額占比更是高達(dá)85.38%；除此外，長三角經(jīng)濟(jì)區(qū)，如蘇州、南京、無錫等城市，大數(shù)據(jù)融資發(fā)生較多。

從投融資市場看大數(shù)據(jù)區(qū)域活力，京津和長三角成為大數(shù)據(jù)市場最具活力的區(qū)域，其次是以深圳為中心的珠三角和以成都為中心的川渝貴。投融資市場的活躍不僅代表了資本市場對其的認(rèn)可，更預(yù)示了該區(qū)域大數(shù)據(jù)市場的發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

智東西認(rèn)為，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是萬物互聯(lián)、人工智能、智慧城市等新概念產(chǎn)業(yè)的支撐性基礎(chǔ)，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。目前，該產(chǎn)業(yè)已經(jīng)由初級發(fā)展階段逐步轉(zhuǎn)向成熟期，傳統(tǒng)的軟件信息部門正在形成新勢力，瞄準(zhǔn)細(xì)分領(lǐng)域的創(chuàng)企們亦在迭代強(qiáng)化，抓緊戰(zhàn)隊(duì)。