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大数据公司的估值跟O2O比并不高

作者:发布时间:2018-07-21分类:数据分析阅读:510437 ℃评论:0 评论

在消费完大数据的概念后,其实现在媒体跟投资圈更多的在消费AI了。做系统的开始说自己做大数据,做数据的开始说自己在干AI。

估值除了看公司收入,利润,用户,概念,还有就是VC的人傻钱多了。

之前爱分析有一篇文章,大致列举了中国未上市大数据公司50强,没有一家估值超过10亿美金,一家独角兽企业都没有。那是什么原因导致的低估值?

1. 线下数据线上化,硬骨头太难啃

线下的数据还有哪些没有被线上化的?

人的线下社交,线下交易,实体零售,线下营销,线下课堂教学等一系列线下场景。可以说,线下是社会的组成,特别是很多场景严重依赖线下,比如学习,服务化消费。因此线下数据的收集同样很有利。

举一个小例子,线下课堂教学中,如果能实时获取每一个同学对于知识接受度,掌握每一个人的学习,可以有效的帮助每一位同学更好的学习,从而避免误入歧途。

但线下数据收集难度太大,成本高,技术仍不完善,所以从数据收集一开始就遇到了困难,我总结为硬骨头。

另外一个是数据孤岛效应严重,实质上数据如果无法达到大、全、价值,很难产生协同效应。

但未来肯定有办法。通过AI的发展,通过音视频的捕捉,线下数据线上化只是时间问题。

2. 大数据公司业务难以规模化

在一系列TO B的大数据公司中,商业的数据分析属于外包型数据分析业务,外包的一个重要特点是堆人头,很难产生规模化经济效益,赚取超额利润。

并且,很多大数据公司急躁且跟风,数据外包本质上是外包团队的困境,为什么很多公司现在选择自建技术团队,因为外包是不会为企业的长期发展而考虑,这是经济学或者社会学领域研究的问题。很多时候大数据公司接了单,却没有能服务好,根本不能为企业带来实际的效益,最终企业反而劳心劳力无所得。

其次,中小企业引入大数据分析数据是可以帮助决策,提升企业经营效率的。但是企业自身进行大数据投入的意愿是多少?意愿 = 收益 – 成本。如果收益无法cover成本,很多企业是没有动力做这件事情的。其实这也就是很多中小企业的困境。

当然,data to people是历史潮流,未来一定有越来越多的数据服务公司出现,也有越来越多企业需要数据服务。

3. 数据隐私

数据有其独特性,尤其是隐私,企业对于数据的思考尤为谨慎。

互联网爬虫与反爬技术的兴起,也是源于数据隐私,电商,旅游等网站都在防止竞争对手爬取自身的数据下足了苦工。互联网发展至今,特别是数据资产这一定义深入人心,大家对数据更为谨慎,也就导致了数据共享困难。

这也是我觉得纯粹靠整合某一垂直领域,利用数据来达到垄断某一领域的困境。

4. 数据技术平台

这一类公司其实已经有独角兽的端倪了,包含大数据基础平台以及数据云平台等。包括Hadoop领域的三架马车,都已经进入了十亿美金的独角兽阶段。


TAG:大数据公司

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