1.8 大數據產業鏈分析

大數據不僅是一個熱門詞匯，更代表著一個欣欣向榮的產業。2015年8月，國務院常務會議通過了《關于促進大數據發展的行動綱要》，綱要從國家大數據發展戰略全局的高度，提出了我國大數據發展的頂層設計，將大數據定為驅動經濟增長和社會進步的重要基礎國家戰略資源。中國的大數據產業是一片廣闊的藍海，從與每個人密不可分的健康醫療到金融個人征信，正融入社會經濟發展的方方面面。據分析預測，大數據應用將在國內十多個領域有很大的發展，涵蓋萬億市場。最精煉的總結正如馬云所提出來的——“未來最重要的能源不是石油，而是數據”。并且，大數據產業的核心是推動數據資源共享與開放，單一的公司是很難發展的，因為在數據領域里面單一公司所需要獲得的數據是需要大量的公司去提供。通過大數據資源的開放共享，才能更好地推動大眾創業、萬眾創新。此外，作為云計算、大數據基礎的數據中心耗能巨大，綠色數據中心技術將成為全球數據產業的生命線。

各地都在布局大數據產業。比如，2014年武漢市政府出臺《武漢市大數據產業發展行動計劃（2014—2018年）》，通過構建“2+7+N”的大數據產業發展格局，以“中國?武漢光谷”為核心，全面推進武漢市大數據產業發展戰略，重點發展左嶺大數據產業園等多個產業基地，形成豐富的大數據資源聚集地和完善的產業鏈，建成國內領先、國際知名的大數據產業和數據資源聚集“洼地”。到2018年，實現武漢市大數據產業產值規模2000億元，帶動相關產業新增銷售收入過萬億元，大數據成為武漢市經濟社會發展的新引擎。

1.8.1 技術分析

從技術實施的層次上，我們把整個大數據產業鏈（或大數據市場）分為以下四個層面，如圖1-4所示。

最底層是同硬件相關的基礎設施層。最上層是同行業相關的大數據應用層，它需要行業的專業知識，使用大數據技術來實施。在有些研究機構中，中間的兩層被認為是一層。我們認為，基礎軟件平臺完成數據的匯聚，形成企業的大數據管理層（國外也有人把它叫做數據湖，Data Lake）。在實施了這一層之后，企業或政府單位的數據已經在一個統一平臺上了，完成了“數據即服務”的基礎平臺，實現了全域的數據層。打個生活中做飯的比方，我們已經把油鹽醬醋、蔬菜肉類魚類等食材和調料，都放在冰箱里了。延續上面的比方，那么，大數據分析工具就是做飯的菜刀、鍋、攪拌器等等工具。工具的好壞，決定了數據處理和挖掘的效率和結果。大數據分析工具市場是一個競爭化的市場，既有一些新創立的小企業的參與，也有一些類似于谷歌、微軟、IBM等的行業龍頭的參與。大數據分析工具的需求是否還會一直持續下去，是否會進入一個成熟階段是值得我們觀察的。

從2015年的下半年開始，隨著數據的積累，大數據的逐漸深入，越來越多的行業客戶（如：銀行、政府相關職能部門）清楚了大數據的價值，也清楚了大數據適用的邊界。我們已經明顯感覺市場在逐漸成熟，開始有正規的獨立大數據項目開始招標了，這意味著行業客戶已經成熟。隨著明確穩定的需求的出現，整個大數據的商業模型就越來越清晰，大數據市場進入了一個新的階段。

1.8.2 角色分析

整個大數據產業鏈，可以分成這樣四種角色：數據提供商，算法提供商，數據優化提供商和應用提供商。

1．數據提供商

一般都是由于擁有某種入口資源（比如：運營商、電商等），經過了數年，甚至十數年的積累，形成了在某一領域、某一行業獨特的數據資源優勢。數據提供商可以將數據提供給第三方使用，從而將資源優勢轉化成實際的收益。由于分工的細化，數據提供商未必自己去做產業鏈的其他角色。當然，隨著數據成本的日益增高，數據將越來越匯聚到幾家巨頭手里，而形成幾家數據寡頭為中心，數家各領域各行業壟斷企業為補充的格局。

數據提供商領域依舊屬于市場初期。目前沒有任何一家數據提供商可以提供所有維度的數據，每家都只擁有部分數據。現在最時髦的各家的“用戶畫像”也只是盲人摸象。距離真相，還有一定的距離。一些大數據企業尋找定位某一個行業，苦練內功，成為該行業的大數據的應用服務提供商。從而間接地成為數據提供商（因為數據還是屬于購買其應用的客戶，所以還是替客戶操辦的數據提供商）。

2．算法提供商

這些企業雖然沒有數據，但具有行業豐富的經驗和背景，可以為客戶提供很好的算法服務。目前在各個行業都有一些獨立的第三方算法服務提供商。算法提供商將會隨著行業應用的深化不斷地強化自身在行業的優勢，對后來者筑起壁壘。而且，隨著在行業經驗的積累，算法提供商是最容易成為應用服務提供商的，也可能會被應用服務提供商所取代，不會以單獨的形式存在。隨著行業應用的深入，每個行業逐漸也會形成幾家獨大的格局。由算法提供商演變的應用提供商勢必會給后來的單純算法提供商造成很大的壁壘。所以，單純的算法提供商在未來幾年內可能會逐漸淡出。

3．數據優化提供商

這一角色也沒有數據，它需要從數據提供方買來數據（或者由需求方提供數據），然后按照需求方的要求，將數據整理、優化，交付給甲方。至于甲方如何來使用，它并不介入。數據優化提供商既沒有足夠的數據資源，又沒有算法提供商強大的算法和行業洞察能力，所以只能做些低附加值的技術勞務輸出。雖然數據優化服務提供商低端，但在整個的產業鏈里還不容易被取代。隨著產業鏈的日益成熟、分工的日益細化，數據優化服務提供商可能作為一個環節獨立存在，而不是作為數據提供商的一環。這一角色，需要精通各種大數據的模型、算法，也需要了解不同數據的特點，從而可以根據用戶的需求，為用戶“優化”出符合他們需求的數據。

4．應用提供商

這一角色又叫解決方案提供商，是離客戶最近的一個環節，也是最能體現價值的一個環節。對客戶而言，他并不關心大數據到底有多大，數據是否足夠優化，算法是否足夠科學。他關心的是，能否為他解決實際的問題。從這一點上來看，應用提供商頗似一個系統集成商。它需要根據用戶的實際需求，去判斷需要準備什么樣的數據，需要采用什么樣的算法，需要將數據如何優化，以便達到最優的效果，幫助客戶解決什么樣的實際問題。應用提供商需要清楚地知道哪些是大數據能做到的，哪些是大數據做不到的。大數據不是萬能的，他需要懂得約束客戶的需求和預期。

按照上節中的技術分析，應用提供商可按照技術層次細分為多個角色。應用提供商是大數據市場最關鍵的角色。數據終究是原材料，能否做出一桌好菜，還要看廚師的手藝。對行業的洞察力和經驗，就是對火候的掌握，就是廚師的手藝。

大數據不但有用，而且確確實實可以賺錢。數據作為未來企業的戰略資源，的確有著毋庸置疑的重要性，但不至于沒有數據，就寸步難行，還沒到那種“得數據者得天下”的地步。

上面將整個大數據產業鏈劃分成了四種角色。要想在大數據市場上立足，需要先明白自己屬于哪個角色。清楚了自己的身份，清楚自己在產業鏈的位置。繼而沿著自己既定的發展方向堅定不移地走下去。接下來要做的就是積累，不斷地積累和優化，不斷地進步，爭取做到各自領域的領頭羊。想在大數據市場上謀有一席之地，最終靠的還是實力。

今天大數據公司應該做的就是兩件事：數據和能力。對于一個大數據公司，你要么有數據，要么有管理和處理數據的能力。沒有數據這個生產材料，肯定無法做大數據運營；如果沒有足夠的駕馭數據的能力，做不出客戶滿意的效果，也終將會被市場所淘汰。2016年，將會是大數據領域重要的一年，很有可能將迎來多年我們企盼的拐點的到來。而2016年也將是各路諸侯確立自己江湖地位的一年，可以預見，2016之后，再無大的格局之戰！

1.8.3 大數據運營

隨著大數據概念的提出，大數據運營公司也猶如雨后春筍般出現。大數據運營貌似很容易，我們只需要：

（1）一套大數據工具

（2）一個或多個分析算法

（3）海量的數據

那么，對于大數據運營公司，該如何找到數據呢？通常有以下幾個方面：

●相信開放數據

不論現在或是將來，這些企業相信開放數據，等待著政府開放更多的數據。這個方法的主要缺點是數據的開放范圍往往有限。

●自己尋找數據

通過網絡爬蟲等工具來捕獲數據。這個方法的主要缺點是，也許那些客戶真正感興趣的數據并不在這個網上。

●在大企業中尋找數據

首先，他提出一個問題的可能的解決方案（例如，減少欺詐行為，提高你的廣告購買的投入，增加你的郵件營銷途徑，采購性價比更好的原材料，等等）；接著，他說服一個企業來提供數據，并為客戶實際解決一個有價值的大數據問題。

●購買數據

比如：通過大數據交易所購買數據。