销售商与使用者：谁是大数据真赢家_数据分析师

大数据一词最近几年热度不减，越来越多人谈论它，越来越多的公司开始在其中进行投资。

　　职业社交网站LinkedIn最近发布的一份针对其3.3亿用户档案分析报告显示，在2014年最热门的25项职业技能中，排名榜首的就是“统计分析和数据挖掘”。考虑到万物互联、云计算、智能设备、机器学习等不断涌现的科技潮流词汇以及由此积累的庞大数据，与大数据紧密相连的数据科学家受到职场热捧也就不难理解了。

       从薪酬的角度来看，美国一项调查显示，2014年，数据科学家的平均年薪是12.3万美元，比上一年有大幅上升。Cloudera公司联合创始人、董事长、首席战略官Mike Olson在接受笔者采访时表示，该公司举办的认证培训已有5万多个学员，而在职场上，拥有一年Hadoop（一种大数据技术平台）经验的人，工资大概会增加14000美元。

　　事实上，类似Cloudera这样的大数据技术创业公司正是这一轮技术热潮的弄潮儿。Mike Olson称，自2008年创立以来，目前公司已有1300多家客户，估值超过50亿美元。

　　然而，如果谈及大数据赢家，这类大数据技术公司还不是其中的执牛耳者。

　　在中国，也有越来越多的公司将从大数据中获益。新年伊始即因李克强总理前来视察，并发出第一笔贷款业务而一炮走红的微众银行，就将是一个大数据的重度使用者。微众银行的整个服务均依托于互联网，其大数据系统汇集了40万亿条数据信息，从而在征信、担保等方面能获得与传统银行不一样的竞争力。

　　大数据应用的源起可以追溯到Google在2004年前后发布的三篇论文——MapReduce、Bigtable、GFS。在此基础上搭建的开源平台Hadoop，堪称全球大数据生态圈中最为核心的技术之一。

　　然而，由非营利组织管理的Hadoop平台，尽管推行开源模式，但企业并不是拿来就可以用，它需要经过进一步的加工和修缮，由此孕育了多家大数据商业开发公司，如Cloudera、MapR、Hortonworks等。这些公司的商业模式就是开发商业化的Hadoop分发版，并对外销售。

　　Cloudera、MapR、Hortonworks由此也被成为Hadoop市场的三驾马车。其中，Cloudera估值50亿美元，MapR在其最近一轮融资中估值超过7亿美元。而Hortonworks则在2014年12月实现了IPO，以每股16美元的价格发行了625万股股票，募集约1亿美元资金。按照1月5日收盘价26.14美元计，目前其市值为10.7亿美元。

　　在大数据生态圈中，这些销售Hadoop解决方案的大数据技术创业公司一直是聚光灯的焦点。他们毫无疑问是大数据赢家，得到风投和资本市场的垂青。

　　不过，如果从估值、股价表现和增长速度来看，应用型的大数据厂商似乎比这些技术型、基础设施层级的公司要更胜一筹。他们中的代表性企业包括Tableau、Qlik和MicroStrategy，其共同特点都是让数据变得更容易理解和消费。

　　比如说，Tableau成立于2003年，创始人是来自斯坦福的三位校友，三人都对数据可视化怀有很大的热情。数据可视化就是让枯燥的数据以简单友好的图表形式展现出来，是对数据分析的结果呈现。这家公司在2013年5月在纽交所上市，发行价31美元，募集资金2.542亿美元。根据1月5日收盘价84.74美元计算，目前其市值为58.8亿美元。

　　应用型厂商如果独辟蹊径，抓住一个细分市场做深做透，其市场价值将有很大的想象空间。这一点对于国内的大数据创业企业来说，更有参考意义。事实上，由于基础数据和操作系统的缺失，国内软件企业在传统计算时代亦是在应用层面才有所突破。

　　当然，如果仅是停留在服务提供商的角度来理解大数据，很显然无法完整理解这个市场——目前各类大数据厂商排名基本上都是基于这个维度。事实上，除了前文提及的两类大数据公司外，更加值得一提的是使用大数据的企业，他们堪称大数据的最大赢家。

　　目前全球估值超10亿美元的未上市科技企业（过去三年有风投注资）中，排名前十的几乎都是使用数据方面的能手。

　　其中，排名第一的小米，在最近一轮10亿美元融资中估值达450亿美元，其董事长雷军就在不久前接受媒体采访时直言：“如果我们不能用大数据技术转化出价值，那我们公司再撑下去就真的破产了……现在我扛得住，明年我也扛得住，后年我也扛得住，大后年要没价值的话，那我就破产了。”

　　排名第二的Uber估值412亿美元。一个打车软件之所以能获得这么高的估值，其背后的支撑亦离不开大数据。它能实时满足人、车、物的流动，用最少的车，实现最有效率的解决。而其平台上日积月累的人流、车流数据，在将来的货币化上则更具有想象空间。

　　从这个角度来看，真正高价值的大数据公司，或者说真正从数据中赚到大钱的公司，并不是那些销售Hadoop的公司。这些公司的特点是将数据视为一种资产。