京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据代表未来,投资力度增强
大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标,可广泛作用于几乎所有行业,必将掀起一场新的革命。目前,大数据已经迎来了高速发展的黄金成长期,我们看好其发展趋势,推荐投资者提高对其中孕育机会的关注度。
从源到流看,大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程;按照物理分层,大数据又可以分为硬件、基础软件、应用软件和信息服务四个维度。每一个细分领域都正在不断演进,存在不少问题也孕育着巨大的机会,万千创业者不断地寻找着新的突破口。
目前制约大数据更好更快发展的主要问题有以下几点:
一是数据的归属权不清晰,各家数据资产型企业私密占有平台数据,制约着大数据的融合及发展;
二是数据有效性将直接影响到大数据的应用水平,从源数据到分析样本的采集过程需要大量人工干预;
三是配套软硬件成熟度不够:适宜处理海量数据的数据库软件尚未成熟,私有云的普及程度也不高;
四是数据尚未获得真正意义上的定价和产业化。
基于对大数据的研究,我们判断,未来3-5年的中期投资思路主要包括新数据入口、新模式、数据融合处理和商业智能4个方面。其中,新入口方向推荐关注新型人机交互模式的可穿戴设备、准入门槛低并找到了硬需求作为切入点的智能家居、基于食药品生产追溯的物联网等相关企业;新模式方向推荐关注针对新入口的底层统计公司、“以免费服务获授权数据”和“有偿返还数据给用户”三种可能的创新;数据融合处理方向推荐关注针对金融业务的征信创业及私有云相关企业;商业智能方向推荐关注对细分行业有深刻理解的大数据应用软件及SaaS云服务供商。综合标的数量、确定性、所需投入和价值等因素考虑,重点推荐针对细分行业的大数据应用软件和SaaS云服务提供商、私有云解决方案提供商,追踪关注新入口的发展,并发掘相应的底层统计公司(类似针对移动应用的友盟)。
大数据代表未来
1) 环境驱动
数据产生成本逐年下降,政府和企业对大数据的投资力量日益增强,新的数据源正不断产生并壮大,大数据蓬勃发展的外部环境因素已经成熟。
成本逐年下降
根据IDC的判断,数据产生成本是符合反摩尔定律的,即数据产生成本大概每两年下降一半;而这一趋势,最起码会持续到2015年。
大量新数据源
互联网世界完成从Web1.0到web2.0的过渡,移动互联网日趋成熟,物联网长足发展,高粘性、强(实时快速)互动性、去(弱)中心化、全民媒体等特征明显呈现,线上与线下深度融合,各种(人人、人机)交互的网状结构更加复杂与饱满,全新数据源层出不穷。
各种电商平台、O2O入口、电子支付平台等的发展,让我们可以捕捉到海量的商业交易活动行为痕迹;同时,SNS、自媒体、LBS 技术等的高速发展可以较好地呈现不同主体的关系链、偏好、兴趣、习惯等信息;前述两者共同让面向主体的识别与判定变得更加容易和精准;娱乐、媒体、医疗保健、视屏监控、物联网等则让我们进一步加深了对自己和环境的理解。
投资力度增强
从国家层面看,2012年3月9日,奥巴马政府投资2亿美元启动“大数据研究与发展计划”,希望增强手机海量数据、分析萃取信息的能力。预计欧盟、中国等主要经济实体也很可能跟进出台相应引导政策。在公司层面看,Google、微软、IBM、Oracle与BAT等国内外巨头均加强了在大数据相关领域的布局。根据麦肯锡预测,到2015年跟大数据相关的全球投资总额将增加到5.2万亿美元。
2) 需求驱动
我们认为整个人类都一直并将继续面对和突破四个约束——能源约束、信息约束、智慧约束和审美约束。其中,能源约束指人类生存、改善、发展所需的材料和泛能量之总和,能源是一定的,总量取决于人类的活动半径,利用水平则依赖于智慧和信息;信息约束指人类做决策所需要的非实物形态、非价值观和方法论的信息(具有一定一次性的特点)总和,信息正通过监测、取样、记录、保存而不断生成和更新迭代;智慧约束指人类生产或决策所需要的价值观、方法论等信息综合处理研判能力及知识,智慧通过人类不断的探索、试错行为产生新信息并再处理、再研判、再探索的行为而更新完善,并指导未来的决策;而审美约束0则指不同实体的亿万条效用曲线的共性和个性,在短期审美不易改变,很大程度作为人类思考和行为的指南针,长期则也会受智慧及信息影响而缓慢变迁。在这四个约束条件的共同作用下,人类通过不断探索、试错去寻求改善,从一个个旧的稳态发展到一个个新的稳态和帕累托均衡,以终为始,周而复始。
海量的,多种类的,以前没有或无法获取但正源源不断生成的大数据将直接而迅速地在较大程度突破信息约束,为突破智慧约束提供了广度和深度都前所未有的素材和原料;而“大数据”另一个特征——速度(信息快速处理能力)又能帮助我们在现在和不远的未来将这些素材和原料进行有效提取与再加工,形成知识演进和智慧积累,加快对智慧约束的突破;并指导我们更好的发现自己(审美约束,即亿万条效用曲线),理解和开发环境(能源约束),提高行为有效性。
因此,大数据直接而深度的影响信息约束和智慧约束,并间接的影响到能源约束和审美约束,我们认为他非常深度的契合了人类发展的需求,从需求层面讲必然代表未来的方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24