誰“殺死”了大數據創業者？

圖片來源：視覺中國

“這兩年在大數據領域，純粹講概念沒有技術的公司都死完了。融資過很多的錢的企業雖然還存活著，但大多過的也很難受。”一位大數據領域的資深創業者，對創界網說出了整個業內的真實現狀。

從2016年開始，就有人喊大數據的寒冬來了，但依然有很多資本進入大數據這個領域。到2017年《網絡安全法》實施，曾經被稱為大數據天堂的野蠻生長時代結束，行業進入調整期。進入2018年，洗牌持續加劇，凜冬真正來臨了。

大數據公司的寒冬真的來了

在當下，大數據領域的公司基本是三分天下：BAT華為等巨頭系、TalkingData華雲數據Dataeye等創業系、和電信、移動、聯通等國有系。

2013年到2016年，是大數據相關公司的春天，在這幾年，創業公司很容易拿到融資，從幾百萬到數億不等，有業內人調侃說：“行業風口期，只要在電腦上打開一個Excel表格就敢說自己是大數據公司，就有可能融到資。”不完全統計，僅在2017年的上半年，就有63家大數據創業公司獲得了融資，總融資超過68億人民幣。其中獲得上億元融資的企業有17家。更有人樂觀估計，在2020年，整個產業會超過13000億。

大數據公司融資概況（部分，創界網製圖）

從2016年下半年開始，大數據行業的公司數量就開始逐漸壓縮和減少，其中D輪融資超過4億的百分點等公司開始大幅裁員，據說將超過600人的團隊壓縮到了300以內。2017新年剛過，亞信數據同樣步入調整步伐，負責新領域探索的部門全部砍掉，據說還會有第二輪裁員。

除此之外，大數據公司在融資方面也遭遇難題，除了極個別的頭部公司獲得了大數額的投資，例如百融金服在今年4月完成了由中國國新基金領投，老股東紅杉資本中國基金增持的10億元人民幣的C輪融資外，其他大多數的公司特別是初創團隊獲得融資的非常少，也有不少公司的融資記錄還停留在前幾年，比如集奧聚合的融資還停在2014年的B輪。

上海某基金的合夥人對創界網說，他們基金在14-15年投資了12個大數據項目，到了16年投資了4個，17年1個，18年完全停止了投資。主要是觀望。而在投資的17各項目中，已經倒閉的有5個，佔近30%。轉型的有7個，剩下的5個，還在繼續熬著。“幾乎全軍覆沒。”說完之後他長歎了一口氣。

國內大數據細分領域的頭部公司Dataeye創始人汪祥斌指出，即使是估值很高的一些頭部項目，現在大多日子也不好過。行業現在最主要的就是謀求商業變現。根據愛分析發布的《2018中國大數據行業報告》顯示，我國多家金融、政務大數據公司收入突破億元大關，看上去一片繁華。但是由於大數據的基礎建設需要長期投入，能做到收支平衡已經是不錯的情況。少部分公司如Dataeye另辟蹊徑，探索海外，已經實現了初步盈利。

還有部分的大數據公司，繼續流血融資。多位從業者表示，由於之前概念炒的太火導致現在的大數據公司估值太高、項目太貴，目前整個行業都面臨溢價過高這一問題。據說某一頭部大數據公司在最新一輪融資中，上市的互聯網巨頭投資方覺得估值太高，直接打了對折，雖然最後還是融資了，但已經無心對外公布融資金額。

大數據公司估值概況（部分，來源愛分析）

實際上到目前為止大數據領域，沒有真正形成規模化變現或者利潤很高的公司，面對如今熱潮的褪去，當初給投資人開出的溢價無法兌現，後續融資壓力很大。即使有收入，在行業營收較好的大數據金融還有政務公司，都面臨回款這一硬傷。某大數據公司，和一銀行簽了一筆100萬訂單，三年過去了，還有一半的款沒有結算。

大數據行業靠著概念就能拿到錢的風光早已一去不複返了，現在的大數據行業面臨不可逆轉的生死劫。

為什麽大數據行業如此蕭條？

大數據野蠻生長的時代已經結束，面對行業現在的艱難，追根溯源，是因為行業建設周期長、缺乏底層核心的技術、萎靡的經濟大環境等綜合原因造成的。

核心的大數據底層技術缺失

即使經過6年發展，我們依然缺乏大數據的核心技術。Dataeye創始人汪祥斌對創界網(ID:ChuangDaily)說，國內所有標榜做大數據的公司，用的基本上都是美國的hadoop底層核心技術，一旦全部切斷，那麽國內沒有一家數據公司能存活下來。

據悉，目前有關大數據底層的核心模塊全部來自於美國公司，包括騰訊、阿里在內的所有公司都在用它提供的技術。包括分布式的數據庫在內，國內公司在這方面幾乎沒有原創技術，只有阿里逐漸在大數據開源社區貢獻了一些技術。

國內的大數據公司，目前更多是在應用層面進行創造。這是當下國內互聯網創業者最擅長的，能短期見效的、變現的應用層面的東西，比如說做數據統計、分析、挖掘等應用層面的技術。這是中國創業者在大數據行業的優勢和強項。由於底層技術的缺失，根基不牢，一旦整個行業發展遭遇動蕩，產業鏈上的創業者可能都會被波及，很難長遠發展。

數據大而不精的尷尬現狀

以廣告投放為例，外界都以為大數據公司掌握大量數據，可以做到精準投放來增強產品購買率，在理論上來說沒錯，但其實只是一個理想狀態。實際情況下，一個人的消費是由諸多維度的資訊共同組成的。要實現資訊采集、畫像分析、用戶推送、交易轉化，需要掌握各種大量資訊數據，然後在恰當的時間地點把東西推給合適的用戶。比如一個喜歡瀏覽汽車的用戶，如果在他面試或者開會的時間進行推送，很有可能就達不到傳播目的，更不用談轉化。

實際上，國內每家數據公司其實都是一個數據孤島，擁有的只是一個很片面的數據，並非一個全景化數據。雖然每家數據公司都標榜自己是全景化數據，但實際上並非如此。在大數據整個行業裡，即使是騰訊這樣的巨頭也不敢說它的數據是全景化的。

行業建設周期長短期難獲利

在國內，投資人普遍有一個通病，就是不能接受長線投資，這點在大數據領域體現的特別明顯，很多投資人入局都是抱著一年翻倍、三年推出、四年上市這種心思來的，自然導致了大數據領域早前的概念成風、虛火旺盛現象。用資本的熱度和周期去考核大數據行業的變現時間，本身就是一個錯誤。在大數據行業，數據積累和開發是有一定周期的，只有積累到一定數量，才有可能變現，但這沒法一蹴而就。行業的發展是需要足夠成長周期的，需要時間的積累和足夠的耐心。

因為投資急躁，加上部分大數據領域創業公司的急於變現，甚至是投機取巧，企業當然無法安心扎根於技術，行業自然亂象叢生，加上《網絡安全法》等數據法律健全，必然造成了一批大數據公司被淘汰。

經濟下行投資環境日益艱難

進入到18年，由於經濟大環境越來越不樂觀，連巨頭騰訊的股票都暴跌40%，很多基金連完成新的一輪募資都很困難，自身難保。剩下有錢的基金更加趨於謹慎。作為需要長期投資的大數據領域，融資更是越來越難。2018年以來，有關大數據公司融資的消息幾乎是鳳毛麟角。現在幾乎到了“聞大數據色變”的地步，在投資人眼中已把大數據與“忽悠”、“騙子”一詞掛鉤。如此嚴峻的形勢，估計還會持續2-3年。

出身騰訊系的創業者，Dataeye創始人汪祥斌稱，他們早在3年前，就對行業的變化有了判斷。早已經向日韓等國家開拓業務，和本土企業在當地成立公司，而這些企業都是在業內深耕了20年左右。同時公司也正在孵化AI團隊，進一步開發一些核心算法，讓產品適應更多的國家和地區。接下來，他們還會做基礎的數據技術，相關的一些開放式的數據挖掘、封閉式的數據挖掘等。由於布局及時，避開了國內行業的紅海，Dataeye預計會在今年實現更高的利潤。

海外大數據市場逆勢發展

與國內大數據公司面臨困境的狀況完全相反的是，海外的大數據行業正處在行業高速發展的兩極狀態。除了中國團隊和企業走往海外。歐美等本土大數據公司開始批量上市。根據美國2016年大數據全景圖，可以看到美國目前眾多大數據相關公司和團隊，行業非常細分，並且整個生態鏈都很健全。

美國大數據公司概況（資料來源網絡）

在當下，國內的部分投資機構想投擁有核心基礎技術的大數據公司，都會去矽谷，而國內優秀的大數據人才也向矽谷流失，因為那裡更適合行業和個人發展。

與國內資本寒冬形成對比的是，在美國市場上，今年有大量美國大數據公司成功IPO。包括SurveyMonkey、Domo、Dropbox、DocuSign和ZScaler等多家公司。剛過去的10月6日，美國的一家大數據公司Elasticsearch$(ESTC)$也在美股成功上市，它是一家做數據搜索的公司，剛開始只是一個開源社區，然後慢慢變成一個成功的商業公司。上市當日股價直線拉升，最高點漲幅達122%。

《權力的遊戲》裡，主角們提及最多的就是“凜冬將至”，大數據正在經歷前所未有的寒冬。但正如2000年左右互聯網泡沫爆炸之後，走出了阿里谷歌一樣，包括大數據行業也必然經歷這個發展周期。歷經渡劫的大數據行業，才能像社交、電商行業那樣，成長出真正的獨角獸。

【鈦媒體作者：希小婧&南七道；編輯：南七道】

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