
大数据行业信息图以及一些思考
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29