傅志华：大数据应用在中国的创业机会

文：傅志华

大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。

本文将重点介绍数据应用层在中国市场的发展机会和相应的创业机会，但在数据应用层的创业，最大的挑战是多数创业者一开始只有大数据应用能力而缺乏数据，需要边做应用服务边收集数据，一旦数据和应用能力两者都具备了，大数据的创业将进入了估值比较高的阶段。

下面我们将从大数据分析与数据挖掘、大数据可视化、大数据产品解决方案以及大数据行业应用四个方向展开介绍。

一、创业在大数据分析与数据挖掘

在大数据分析与挖掘方向，创业模式主要是帮助企业进行业务数据分析和数据挖掘。在这个方向创业的挑战在于企业的内部数据比较敏感。在中国，一般规模很大的互联网企业不会轻易找外部团队来做企业的内部数据分析和挖掘，他们会搭建自己的团队来进行相关的数据分析和数据挖掘工作。除非他们工作遇到一定的瓶颈，才会考虑聘请外部第三方公司，但这时候对第三方公司的要求非常高。国内也存在不少为中大型企业提供大数据分析和数据挖掘的公司，这种公司一般面向的行业广、服务范围广，如同时服务电信、金融、医药等行业，为企业提供各方面的数据分析和挖掘服务，包括信用评级、精准营销、CRM和关联推荐等，这些企业的挑战在于每次服务都不够标准化，不容易形成的规模效应。

在大数据分析与数据挖掘方向上，最近两年逐渐出现了一些专门服务互联网尤其是电子商业企业，进行个性化推荐引擎的开发和实施的大数据公司。他们服务的企业一般是中小型电商企业，因为大型电商企业如京东和淘宝一般有自己的专业数据挖掘团队。由于很多中小电商企业本身就不盈利，所以大数据公司直接从这些电商企业赚钱会比较有挑战。但这种服务方式的好处在于，大数据公司在帮电商企业实施个性化推荐的同时，采集了电商企业的相应用户数据，服务的中小电商企业越多，采集的数据越多，从而形成一个比较大的用户购买行为和用户特征数据库，这个数据库就本身的价值就非常大，可以为传统行业客户进行精准营销服务。

二、创业在大数据可视化

在大数据可视化方向，通过可视化方式来帮助人们探索和解释复杂的数据，有利于决策者挖掘数据的商业价值，进而有助于大数据的发展。很多公司也在开展相应的研究，试图把可视化引入不同的数据分析和展示的产品中。在大数据可视化方向的创业，大数据公司主要是帮助企业对大数据以更专业、更容易读懂、更美观的展示，形成专业的数据图表。可视化工具Tabealu 的成功上市反映了大数据可视化的需求。

市场上还有一个更重要的新趋势是手持设备如手机侧的数据可视化。管理者使用手机上网处理日常事务（如处理邮件）的习惯逐渐形成，管理者希望通过手机来查看数据、报表和报告。由于手机和PC在查看报表时有很多差异的方面，如手机屏幕更小，手机不方便进行类似鼠标的点击操作，数据可视化在移动侧比PC侧的难度更高，一旦体验做好了，手机侧的使用度一定比PC侧高。我们看到很多企业的高层都是通过邮件来查看数据日报。创业企业如果做出体验很好的手机数据可视化产品，并产品功能上（如提供很好的下钻功能）可以辅助分析，相信会受到企业管理层的重视。如果在手机数据可视化方向创业，好处在于产品比较轻以及标准化，难度在于市场拓展，可能需要构建渠道代理方式来拓展业务。

三、创业在大数据产品解决方案

在数据量迅速膨胀的同时，还要进行深度的数据深度分析和挖掘，并且对自动化分析要求越来越高，越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生。大数据产品解决方案有两个层面：一方面是标准化的数据挖掘工具，如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等等；另一方面则是标准化的数据分析产品。对于创业，后者的机会更大。标准化的数据分析产品如网站流量分析工具、广告效果统计工具、移动应用统计工具等等，除了一些广告效果统计工具以外，现在很多统计工具都是免费提供给客户。在这个方向创业的企业，更多的时候会考虑用户形成一定规模后被看重数据的大型互联网企业收购，或者是考虑通过提供基于数据增值服务如精准营销来盈利。

标准化的数据分析产品也有一个很重要的趋势是向移动端发展，即要做移动应用的监测分析产品，因网民通过手机上网的比例越来越高。CNNIC的数据显示，截止到2014年年底，中国网民数已经达6.5亿，其中86%的网民通过手机上网。

因此，移动端的互联网应用将会越来越多，越来越普及，相应的统计分析产品也顺应此潮流而生。在移动应用的数据统计产品方向，比较著名的如友盟、talkingdata等面向移动互联网应用统计的工具，他们免费向各种移动应用开发者提供标准化的统计服务。开发商把这些统计工具的SDK嵌入自己的应用，很快就能看到标准化的统计报表，如应用活跃度、应用留存率、用户转化漏斗模型等，有利于开发者进行相关产品运营优化和产品改进的报表。

友盟和talkingdata代表了典型数据产品的两个发展方向。前者（友盟）被阿里收购，当然也较快的实现了创业者较好的财务回报；后者（talkingdata）依然以中立第三方的方式发展，其移动应用统计服务依然免费，但由于在提供免费统计服务的同时收集了很多有价值的数据，他们可以利用这些数据为很多企业尤其是传统行业提供深度的数据增值收费服务。

四、创业在大数据行业应用

大数据在各个行业的垂直特色化应用其实会更有想象空间，包括金融、电信、健康、媒体广告、零售、交通、*、智慧城市、房地产和家居家电等行业都会有很多应用机会：

金融：大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级，并为银行、保险公司或者P2P平台服务；或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务；

电信：这个方向已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司；或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司；

健康：未来两三年将会出现一批基于各种可穿戴设备形成的健康云数据，进行深度的数据数据分析和挖掘的企业，帮助人们进行健康预测和预警；未来还可以服务公共卫生部门，打通全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应；

媒体广告：这方向可以通过大数据实现更科学的媒介选择；或者基于大数据的精准广告投放系统、基于大数据的广告效果监测评估服务、基于大数据的网站分析优化服务以及基于大数据DMP数据平台并为DSP平台提供精准营销服务；

零售：大数据公司可以帮助零售企业进行店面选址服务；利用关联规则进行客户购物篮分析，从而给客户推荐相应的促销活动；基于天气的分析和预期来判断畅销产品以及相应的进货和运营策略，或者把天气数据加入物流预测模型，确保在天气模式没有改变之前，商品能够顺利运送到各商店；

交通：基于大数据提升交通案件侦破能力，基于图像识别技术快速发现和记录违章车辆信息；或者基于车流量的分析帮助交管部门进行交通管理和交通建设的优化；未来还会出现基于客户使用汽车导航的数据为保险公司提供客户交通事故风险分析的服务；

*机构：大数据公司可以基于自然语言处理和语义分析，为*提供舆情监测服务。在中国市场，*的舆情监测服务的需求比较刚需，也是*通过大数据手段及时了解民声，优化*相关服务的科学手段之一。由于自然语言处理、语言分析的门槛比较高，所以很多舆情监测服务公司会采取机器判别加人工筛选的方式来服务客户，真正做到全自动化的监测的公司并不多；

智慧城市：大数据作为构建智慧城市必不可少的重要技术，在城市的智慧交通、平安城市、智慧医疗、智慧社区等智慧应用实践中发挥着巨大作用。其中，交通、医疗、平安城市已经成为大数据应用重点领域，也是充满了创业机会；

房地产:通过互联网平台的大数据进行购房潜在客户挖掘；或者通过互联网大数据进行潜在装修客户挖掘；通过大数据提供精准的社区O2O服务；商业地产通过大数据对商场消费人群进行分析，掌握顾客活动轨迹、消费习惯等，提供定制服务、精准营销服务。

家居家电:在智能家居以及智能家电的推动下，大数据在这个领域将会出现比较有意思的创业机会。现在已经有创业者以云服务的方式让家居或者家电的数据接进来，并开始提供一些数据分析和数据挖掘的服务。未来，将基于大数据会出现更有意思的应用，比如通过你使用冰箱的行为数据，冰箱告诉你明天需要买胡萝卜了。

以上只是简要列举一些典型数据创业机会，由于文章篇幅所限，还有很多机会没有提到。总的来看，大数据的发展在中国还处于发展期的初期，机会和挑战并存。如果要在这个领域创业，可能需要比较好的耐心，数据行业是慢工出细活的行业，独立第三方数据公司的品牌影响力也是需要较长时间的积累，大数据公司的发展比较难出现爆发式的增长。所以，在这个行业创业，要做好跑马拉松的心理准备。

关于作者：傅志华先生曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾任DCCI互联网数据中心副总裁。傅志华先生现就职于某美国上市互联网公司大中心，同时任中国信息协会大数据分会理事和中国互联网协会数据分析研究组专家。