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大数据专题 | 产业仍是蓝海 行业摸索数据定价问题
投资界|2016年3月10号

  2015年是‘大数据落地元年’。在2015年前,行业更像是‘概念元年’”。数据堂董事长齐红威接受记者采访时表示。

  2016年3月5日,第十二届全国人民代表大会第四次会议在人民大会堂开幕,听取国务院总理李克强作政府工作报告,审查计划报告和预算报告。根据《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》,国务院编制了《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》。其中,促进大数据、云计算、物联网广泛应用被列入规划之中。

  2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,切实提出发展大数据产业发展要求。同时,资本的进入也不断促进产业发展。根据整理的数据,2015年超过50家大数据公司进行融资,总融资金额超过50亿人民币。

  不过,从2015年的融资情况来看,中国的大数据创业企业发展很不平衡,相较于美国已经有成熟的大数据产业链,国内大数据企业在硬技术方面比较欠缺,更多的是大数据的行业应用。2015年中国大数据领域的创新公司总共获得近50亿人民币的投资,而美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美元的投资,中国大数据行业发展依然有很大空间。

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  国内大数据应用型企业居多

  2015年,中国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,提出2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。

  在此政策推动下,2015年大数据行业融资增长迅速。根据数据客整理的2015年大数据行业融资数据,针对大数据行业应用的创业公司占52%,其中提供营销和金融风控数据服务的创业公司最多。

  美林数据是一家数据应用型企业。成立于1998年,2014年12月挂牌新三板。美林数据董事长程宏亮表示,公司的主营业务较2014年有所调整。目前,美林数据主营大数据平台和智能电网、智能制造的数据应用。

  美林数据董事长程宏亮

  与互联网大数据相反,程宏亮认为应用与电力军工等工业方面的大数据80%是结构化,20%是非结构化。一般而言,互联网数据由于视频、音频、图像等不能直接转化为文本的量较大,因此行业内普遍认为互联网数据是由80%的非结构化和20%的结构化构成。工业大数据和互联网大数据不仅数据构成不同,客户的要求也不同。互联网数据往往要求快速检索和快速反应。工业数据却更加看重数据的准确性和分析深度。比如,对于美林所服务的电网行业,需要对电网设备状况时时了解。

  数据堂董事长齐红威形容数据堂更像是“数据银行”。公司的模式是先获取数据、清洗、数据服务。他将数据分为政府数据、互联网、行业和线下四部分。齐红威表示公司更注重纯线下数据的采集。数据堂利用一款叫“众客堂”的APP招聘兼职人员,从事纯线下数据的采集,包括人工智能、征信和交通。目前兼职人数超过50万。

对于中国大数据产业“轻基础设施、重数据应用”的问题。齐红威认为,云计算产业目前“江山已定”:微软云、阿里云、华为云等各种巨头在进击云计算产业。对比数据应用,中国的软件平台与国外的分布式技术相比差距不小。在应用层面,中国地域广、需求广,因此机会更多。但目前大规模的应用场景并没有形成,理论上征信体系、营销、医疗健康、教育、农业等各行业都是可以开展大规模应用。

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  中美大数据基础技术差距明显四瓶颈制约发展

  美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美元的投资,硅谷大数据公司Palantir Technologies2015的估值已达200亿。相比于美国,中国的大数据企业不论在资本支持和估值方面都存在不小差距。

2011-2018年中国大数据产业规模和增长率

  对比中美大数据产业发展,程宏亮认为美国的数据挖掘和分析技术领先国内一大步。大数据发展的基础正是数据的挖掘和分析。在工具挖掘层面,中美差距明显。此外,在国内大数据行业中,重视度和挖掘度都严重不足。从这一点看,随着大量海归人才回归,中国的大数据产业机会更多。同时,国外数据交易领先国内很多年。年。“制造业本身的差距就是对数据价值发现的差距”。

  “大数据产业刚刚发展起来。如果整个行业是10分,我会打1.5分。” 齐红威表示。

  从目前中国大数据企业的发展来看,程宏亮和齐红威认为大数据产业存在三点主要发展瓶颈:

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  第一,行业数据交易开放程度尚不足。

  在政府部门和垄断行业,数据的流动性制约着后续的数据发展。政府部门和垄断行业掌握着大量数据,但由于界定尚不清晰,政府并不知道哪些数据可以开放,开放的程度如何衡量。最新的进展情况是,以电力行业为例,程宏亮表示,美林数据正在促进上下游企业间数据的交换。同时,也正在促进基于价值的数据交易,而非直接提供原始数据。

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  第二,数据的归属权尚存有争议。

  据了解,目前的解决方法是原始数据归客户所有。经过加工和挖掘后的数据归买单方所有。

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  第三,目前行业中比较难解决的问题是数据如何定价。

  由于涉及数据热度问题,数据难以定价。此外,人才的供给也是制约行业发展的因素之一。

  不过,业内人士均表示,市场最终会在摸索中解决定价问题和数据流动问题。对于大数据产业未来的发展,业内认为“大数据产业仍是一篇蓝海。”