大数据行业创业机会与方向
一、资本层面关注点
对于大数据项目,投资人到底看什么?在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈 下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功,拿什么去拼?当然是人才。这也是投资人最关注的东西。
投资人告诉笔者,对于一-个大数据项目,他们最看重的是团队。那怎么看团队呢?一般从团队技术能力、背景、过往项目经验和创始人四个方面来看。大数据对技术的要求非常高,投资人看项目的时候,首先看的就是创始人的技术能力。一般情况下,投资者会更加青睐拥有技术背景的创始人和他的项目。
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还有就是看项目的商业模式和变现能力。看项目方面,投资人会去看你的项目对应的国外成熟企业,或者说你的项目对应的竞争者是谁。由竞争者经营的情兄来预估你在其领域的市场份额和变现能力。商业模式方面,投资者会看你的客户(用户)体量和数据源。你的客户群体有多大?你手里;有哪些具体业务上的数据?这些数据如何产生价值，应用到你的客户身 上?解决好这3个问题就成功了一半。
大数据项目变现方向,投资人关注的是你的项目是否能够快速直接的产生价值,而且有持续的创收能力。
解决好以几个问题,新创大数据公司想要拿到融资就非常容易了。
二、大数据垂直领域热的投资方向
第一个是Hadoop商业化,简单来说就是做Hadoop的收费版本。Hadoop本来是开源的,但是在具体业务场景中,还缺乏很多功能,那么Hadoop商业化就是去完善这些功能,使其更好的应用于企业的业务场景。Hadoop 商业化最典型的公司就是Hadoop的三驾马车, Hortonworks，
Cloudera和MapR , Hortonworks目前已经在纳斯达克上市。中国相应的做Hadoop商业化的公司是星环科技。
第二个是SQL on Hadoop ,用大白话来说就是基于应用场景下的数据框架。比如说大数据架构里的查询引擎、存储引擎、计算模型等等，这个主要是 基于大数据技术方向的,比如说WibiData,它提供了对Hadoop的封装,连接前端应用到Hadoop基础设施。
第三个是NoSQL数据库,非关系型数据库和云数据库服务。典型的国外企业有MongoDB和Datastax。目前,创业公司MongoDB的估值已超过16亿美元,而在中国,基础云服务商青云QingCloud已经推出了基于MongoDB的集群服务,名字叫做青云QingCloud MongoDB。
第四个是分析和可视化。对应的国外企业有Tableau、Datameer。 国内新创的大数据企业中,也有很多大数据企业在做可视化服务,比如说国云数据的大数据魔镜。
第五个是行业大数据应用。为社交媒体、广告公司、企业客户、电子商务等行业客户提供数据分析，帮助这些行业提升数据分析的水平,如DataSift、RelateIQ、 RocketFuel等创业公司。
三、大数据行业现有的商业模式
谈到商业模式,肯定就要说到2B还2C的问题。
2B是目前大数据行业主要的商业模式，将大数据变为-种服务,服务的对象是企业或机构。比如现有的大数据企业里，星图数据 ，Hortonworks , Cloudera,星环科技、 Talkingdata 都是2B的商业模式。从他们的运营状况,不难看出, 2B的商业模式,要么是做解决方案(类似外包) , 要么就是做工具。
预计未来所有的互联网企业也好,传统企业也好,都会在企业内部成立大数据部门,那么到那个时候，解决方案的市场份额还会多么?不肯到也不否定。对于一家企业来说,大数据就是自己的资产，相信企业更倾向于自己管理自己的内部资产。所以我们大胆的预测,解决方案只是目前大数据行业的权宜之计,未来企业会用自己的人才管理自己的大数据,用自己的人才使用自己的大数据。做工具是目前较为主流的模式。Palantir其实也是做工具。
2C方面,在整理这份内容的时候,我们发现2C的产品非常少。女性经期助手、百度指数这样勉强算是2C的大数据产品。而大数据2C方面的产品,更多的是倾向于应用。可穿戴设备其实也算是大数据应用产品之一。
说了这么多,你肯定会问我了,那么腾讯、百度和阿里巴巴这样的企业,他们的大数据又是什么样的模式呢?在笔者看来, BAT企业的大数据商业模式都是2C + 2B的模式,我们可以简称为复合型的商业模式,因为他们服务的用户有企业用户也有个人用户。
总结一下，现有的商业模式里,哪个最好?笔者个人认为是2B+2C模式。这样的模式是最健康的模式，形成了一个商业闭环。
用一句话来说就是:你收集用户的数据,分析出报告,然后给到的对应的企业,对应的企业根据数据反馈，从而开发或制造出更好的产品,让用户享受更智能更美好的生活。这整个过程中,大数据是贯穿始终的。
四、大数据行业的创业方向和机会
先说2B方向
大数据创业的2B方向,更多的是做工具和服务,如数据可视化、商务智能、CRM等。
现有的大数据工具有着技术门槛高、上手成本高、 和实际业务结合较差以及部署成本高,小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷,来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务。另外,将大数据工具完整化和产品化也是一个方向。 新-代的大数据处理I具应该是有着漂亮UI ,功能按键和数据可视化等模块的完整产品,而不是一堆代码。
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再说2C方向
大数据一个很大的作用就是为决策做依据,以前做决定是“拍脑袋”决定,现在,做决定是根据数据结果。在我们的生活中，需要做决策的时候太多太多 ,尤其是像笔者这样选择性困难的天秤座，非常需要大数据来辅助决策。个人理财(我的钱花哪去了，哪些可以省下来)、 家庭决策(孩子报考哪所大学)、职业发展/自我星化 (该不该跳槽，现在薪水到底合适不合适 )以及个人健康都可以用到大数据。
