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时间:2019-03-02
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1、大数据尚处于早期发展阶段如何判断大数据公司的变现能力?从2011年至今,大数据概念火了六年,势头依然不减。从人人讲概念,到商业化应用典型案例出现,大数据正在逐步落地。我们认为,大数据产业仍然处于初级阶段,商业价值仍未完整展现,下一阶段发展重点将是如何发挥大数据价值,探索数据与技术如何变现。因此,在大数据领域进入全新阶段之际,我们一起探讨大数据的商业化道路,挖掘行业新机会和新趋势。我们在这个时候重点关注大数据变现,主要是基于以下三点:第一,从行业来看,大数据发展已经进入第6年,早已过了炒概念的阶段。随着大数据在各个领域的应用逐步落地,大数据
2、与企业需求开始融合,我们需要找到哪些真正有价值的大数据应用。第二,从公司来看,经过几年发展,最先成立的那些大数据公司估值很高,很多都已超过5亿美金,融资已经进行到C轮、D轮。这些大数据公司已经过了早期投资阶段,不能再依靠讲故事来维系高估值,需要有相应的业绩支撑其估值。第三,从投资来看,企业服务公司定价的更多根据其营收而不是利润。判断一家公司是否具备投资价值,主要考虑其未来能够产生的现金流和增速。中美大数据图谱对比从技术图谱来看,基于大数据基础平台之上,大数据可分为数据和技术两条线,数据是指数据在从原始数据到最后应用中间经历哪些步骤,而技术
3、则是指这些步骤中涉及到哪些数据处理技术。从行业业图谱来看,大数据公司是通过三种不同方式切入这个市场的。第一类是技术驱动型,这些公司掌握一项通用数据处理技术,如搭建底层数据平台、数据采集、数据可视化等,计划将这项技术应用到大数据领域;第二类是行业驱动型,这些公司对一个行业应用理解很深,如信用评估、广告监测等,将行业经验积累与技术结合,服务行业客户; 第三类是数据驱动型,这些公司通过自身业务积累或者采集到大量数据,希望用数据给企业客户提供服务。对比中美市场,我们可以看到美国市场,技术驱动型公司比较多而且体量很大,Palantir估值200亿美
4、金,Cloudera估值50亿美金,Splunk和Tableau都已IPO上市。行业驱动型和数据驱动型公司体量相对较小,多数处于发展早期。但实际上,国外市场大数据应用发展迅速,市场成熟度也远大于国内市场,但行业驱动型和数据驱动型公司未发展起来,主要基于以下三点: 第一,企业信息化水平高,IT工程师能力强,很多企业可以利用标准产品自主开发行业应用,不需要借助外部初创公司的技术实力,这才使得行业驱动型公司体量较小。第二,国外数据开放程度高于中国,没有足够土壤诞生数据驱动型公司,这类公司很难依靠数据源的优势快速发展。第三,国外资本市场更加看重技
5、术实力强的公司,即使暂时收入不高,投资机构仍然会给予这些公司很高的溢价。Splunk在2012年上市时,全年营收不到2亿美金,市值超过40亿美金,PS倍数超过20,这是很难以想象的。反观国内市场,数据驱动型和行业驱动型发展很快,主要是基于下面两点。第一,国内企业信息化水平低,又因增速放缓迫切需要转型,只能借助大数据公司的技术来提升运营效率,因此行业驱动型公司发展很快。第二,国内数据尚未开放,但对数据需求很旺盛,推动数据驱动型公司的发展,有优质数据源的企业占据得天独厚的优势,发展速度惊人。第三,提供通用数据技术的技术驱动型公司,因面临国外同
6、类公司的激烈竞争,而且这类公司与客户需求结合不是特别紧密,早期变现能力稍弱,财务数据不佳,很难获得资本市场的青睐。 三种变现模式:技术、数据、场景化解决方案目前大数据公司根据其切入市场的方式不同,大致可分为三种变现模式:技术变现、数据变现和场景化解决方案变现。技术变现主要是技术驱动型公司,如GrowingIO、日志易等,他们主要是输出技术能力,以满足客户需求。这类变现模式是产品标准化程度高,客单价低,客户数量对营收影响很大。数据变现主要是数据驱动型公司,如数据堂、聚合数据等,输出自身积累的数据来服务客户,能否对接优质数据源是这类变现模式的
7、最大影响因素。场景化解决方案是行业驱动型公司的主要变现途径,基于客户应用场景,提供整体解决方案。这种变现的特点是定制化程度高,客单价高。行业内有家公司只靠服务十几个大客户,2016年就做到1亿元营收。 我们发现,随着公司业务开展,很多技术变现模式和数据变现模式的公司都在朝场景化解决方案变现模式转型,如明略数据、集奥聚合等。这使得很多公司的业务不再仅仅停留在平台、技术或者应用层,而是横跨两层或者三层,这种转变主要是由客户需求决定的,客户需要的是大数据能与业务结合,而不仅仅是工具或者数据。五个维度判断变现能力:赛道、团队、运营、资源和技术/产
8、品根据我们调研30多家大数据公司的结果,我们认为可以通过这五个维度去判断大数据公司的变现能力。赛道:我们会关注这个公司所处领域的市场空间、行业集中度以及这家公司的稀缺性。市场空间分为存量市场和
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