京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
最新大数据产业地图及解读
从我第一次尝试为繁荣发展的大数据生态系统绘制一张信息图已经过去了两年, 而这期间大数据行业发生了很多巨大的变化。我早就该对这张图做一个更新,现在终于完成了。
从VC的角度,我想谈谈对这张图以及大数据行业的一些想法:
越来越拥挤:创业者们蜂拥至这个行业, VC们将大笔的资金投资到看起来有机会成功的创业公司,其结果是,这个行业正变得越来越拥挤。一些类别如数据库(不管是NoSQL还是NewSQL)和社交媒体数据分析正趋于成熟,且开始出现并购或者淘汰出局(Twitter对BlueFin和GNIP的收购可能意味着在社交媒体数据分析领域这种趋势早已经开始了)。
对于后来者来说,虽然空间依然存在,但看起来早期的大笔风投资金都下注在基础设施(infrastructure)和分析(analytics)领域,导致成功的标准变得越来越高。不过, 这并不意味着VC的资金会停止流入这些领域。
对于一些领域,公司的数量之多显然已经达到了一张地图所能容纳的上限。我相信还有一些不错的公司我们没能纳入进来,也许是我们没有发现,也许是因为地方不够了, 我在此表示非常抱歉,同时我也希望大家在评论里对于应当纳入那些公司提出反馈和意见。
尚处在早期阶段: 总体而言,这个市场还处在发展的早期阶段。 过去几年,一些被看好的公司失败了(如Drawn to Scale),一些公司的创业者提前退出了(例如Precog、Prior Knowledge、Lucky Sort、Rapleaf、Nodeable、Karmasphere等 ),还有一些的结局稍好(例如Infochimps、Causata、Streambase、ParAccel、Aspera、GNIP、BlueFin labs、BlueKai)。
与此同时,一些公司看起来正越做越大,并获得大笔惊人的风投注资(比如MongoDB已经融资超过2.3亿美元, Palantir融资近9亿美元, Cloudera近10亿美元。一些大公司正积极出击进行并购(Oracle收购BlueKai, IBM收购Cloudant),但是总体而言,多数公司离成功实现IPO和投资者功成身退还差的很远(虽然Splunk和Tableau做到了)。在很多类别,创业公司和大公司互相竞争,但并没有出现市场领导者。
市场宣传遭遇现实:在经历这些年狂轰滥炸的市场宣传之后,大数据还是焦点么?未来几年,也许大数据不再是媒体的热门,但对于大数据市场而言却是至关重要的,因为企业将要开始把大数据项目从试验转而全面的部署实施。
虽然这意味着一些大数据提供商的利润会迅猛增长,但同时这些项目也将成为大数据是否能带来它所宣传的价值的一块试金石。与此同时,随着“物联网”行业的迅速崛起,数据将会如潮水般加速增长,进一步推高市场对大数据技术的需求。
基础设施:Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分,一些竞争者依然虽在,这一领域也许会进一步发展和整合。 Sprak是另一个的基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的开源框架,它试图填补Hadoop的弱项,提供更快的的数据分析和良好的编程接口,目前正吸引大量关注(一些迹象显示它做的还不错)。
一些主题(比如实时数据处理)依然是重中之重,同时新的主题也在不断涌现(比如新一代处理、变换、清洗数据的工具,包括Trifacta、Paxata 和 DataTamer)。企业数据是否会真正的放到云里(公共云或私有云),如果是,还有多久才发生,将是另一个大的话题。很多人认为财富500公司在接下来的几年来会继续把数据(以及处理数据的软件)放在机房里。一批云服务 Hadoop的创业公司则认为长期来看,所有的数据最终都会放到云中。
分析工具:从创业公司和VC投资的数量来看,这一领域最为活跃。从excel表格式的用户界面,到时间轴动画和3D动画,创业公司提供各种各样的数据分析工具和用户界面,而不同的客户也确实有不同的需求,所以这一领域大概依然有足够的发展空间。
推广产品的策略也不尽相同 — 有些创业公司更针对于数据科学家,这群人目前不多但增长迅速。另一些则正好相反,他们销售自动化的解决方案给一般商业用户,完全忽略数据科学家的存在。
大数据应用: 正如之前预测的,大数据缓慢但的确朝着应用层面发展。这张图列出了一些令人兴奋的创业公司——他们本质上都是基于大数据技术和工具(当然我们无法把所有的相关公司都在这里列出来)。一些公司提供横向应用——如基于大数据的营销系统,客户关系管理系统和欺诈甄别解决方案。
金融业和广告科技业一直是大数据推广的领导者和最早的拥趸,甚至早于大数据被称作大数据。慢慢的,大数据推广到各行各业,如医疗行业和生化行业(特别是基因研究领域)和教育行业。现在才刚刚开始。
特别感谢我在FirstMark的同事Sutian Dong,她为这张图做了很多的基础工作。以及我在彭博Beta的前同事Shivon Zilis,他对这张图的之前版本做了巨大的贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05