
大数据/SaaS/物联网,2015年的风口在哪里
雷军说,站在台风口上,一头猪都能飞起来。找准市场的潜在热点,你成功的几率就会大增。在这样的市场里更容易招到好的人才、有更多露面的机会,更容易融资,也更容易退出。那么2015年的风口在哪里呢?我们来听听Elad Gil的看法。
初创企业退出的平均时限是 7 年。而站在风口上则可以大大缩短退出时间。1990 年代末,由于互联网热潮的兴起,被收购或 IPO 的时间仅仅是 2、3 年。最快的退出方式是并购。
而要想成功 IPO 通常需要有 5000 万美元的收入,还要有几个季度的盈利。不过如果处在风口的话,对盈利的要求也许就没那么高,甚至还可以宽松一阵子(比方说大数据热潮下 Hortonworks 的 IPO 就是例子)。
风能刮多久?
历史资料表明,那些挂起的风球有 50% 的概率是假预报。例子包括 1980 年代的第一波人工智能热,2000 年代早期的纳米技术热,以及 2000 年代中期的清洁技术和 2000 年代晚期的地理定位热。
而成功刮起来的风包括社交网络(2000 年代中期—Facebook、Twitter、LinkedIn)以及移动社交(2010 年代早期—WhatsApp、Instagram)。
那么 2015 年可能的风口在哪里呢?
2015年的风口
1、飓风—可能催生大型独立公司和众多收购的市场
大数据
所谓的“大数据”可细分为四个领域:
(1)大规模数据处理(Hadoop、Spark 等)
(2)智能数据。如分析性工具获数据科学家使用的工具。
(3)数据中心基础设施(有时归为“大数据”)。如 Mesos(及 Mesosphere)。
(4)垂直数据应用(如针对医保索赔的数据存储和分析)
这个市场会创造出独立上市公司,也会产生大量收购。潜在的收割者包括传统的企业巨头(HP、IBM 等),以及该领域有流通股或市值很大的早期公司(如 Cloudera,、Hortonworks)等。此外,医疗保健方面(及其他 2、3 个关键领域)的垂直型数据公司可能会被更加专业的收购者收购(如 UnitedHealth)。
SaaS(软件即服务—含API/开发者工具)
如最近一些公司(Zenefits 和 Slack)爆发式增长所表明那样,SaaS 在企业协作、人力资源管理等方面还有着非常多的机会。
这个领域未来几年内每年会冒出 1、2 家非常大的公司(或退出)不足为奇。关键是找到差异化的有机分发模式(Slack)或业务模式(Zenefits)。
为了避免市场过于细化,此处将 API/ 开发者工具也归为一类。把许多服务做成 API 是行得通的,因为传统上其执行方式过于笨重。Stripe 和 Twilio 就是这类趋势的两个典范,Checkr.io 则是更近一点的例子。
基因组技术
基因组学尚未进入主流炒作周期。但由于市场发生的根本性转变,到了 2015 末 2016 初有可能会成为投资热点。这可能会催生大片的未来投资,也可能产生 1 亿至数十亿美元的退出。这一波基因组浪潮可能会推出独立的基因组软件公司(IBM、Oracle、Google、Illumina 等是可能的买家),也会出现更多的传统以生物学为中心的基因组学公司(医药与传统生物科技公司为买家)。这个领域会诞生少量大型的上市公司。
2、狂风—会有许多收购但是否会出独立公司不太清楚人工智能(AI)
有两类 AI 公司:
(1) 开发通用型 AI 或“一般 AI 平台”的公司
(2) 应用 AI 解决非常专门的问题或客户需求的公司(如网页的机器翻译或筛选病例样本)
第一类公司会被 Google、Facebook 等少数公司以人才收购的方式收购掉。第二类公司可能会诞生少量大型的独立公司。我更看好第二类,因为此类公司真正创造价值。不过,如果你主要对快速退出感兴趣的话,第一类公司会卖得更快,1 到 4 年就能以很好的估值卖给 Google 等试图囤积机器学习人才的公司。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18