谷銀基金行業月度簡報 | 大數據闆塊

政策/知識/技術總結

1.全景概況

Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the Web like deer on a freeway.

高科技營銷魔法之父Geoffrey Moore曾經(jīng)這(zhè)樣(yàng)肯定大數據的存在意義：不進(jìn)行大數據分析的公司，是“聾瞎”公司，就像高速公路上徘徊的野鹿一樣(yàng)。

因此，從互聯網巨頭到創業新貴，從中國(guó)到全世界，已經(jīng)有無數技術公司投身到大數據和人工智能(néng)的洪流之中。

風險資本家MattTurc分享了2018年大數據和人工智能(néng)的全景圖，有1095家大數據公司被(bèi)納入其中。本文將(jiāng)基于這(zhè)份全景研究對(duì)大數據和人工智能(néng)領域進(jìn)行詳細的解讀，包括各細分領域的分布情況，上市及被(bèi)收購的知名企業分析，以及MobData研究院對(duì)整個領域的趨勢預測。

2.細分領域

將(jiāng)大數據和人工智能(néng)領域進(jìn)一步分解，從底層的數據資源和數據API，到中層的開(kāi)源框架和基礎架構，再到領域終端的數據分析和應用行業，數據作爲最基本的元素，貫穿整條産業鏈，也激活了教育、金融、健康醫療、物流等各行各業的活力與生機。

從細分領域來看，大數據企業多數分布在三類方向(xiàng)：

第一類是基礎架構，共219家企業。主要做基于雲的企業級數據存儲、分析、安全、管理等服務，提供諸如雲服務、數據庫、數據集成(chéng)、數據保護、數據轉換等細分類别；

第二類是分析工具，共223家企業。主要做信息的搜索和商業分析，提供搜索、分揀、識别、調用、分析等細分類别；

第三類是應用行業，共243家企業。主要在金融、醫療、廣告、社交、政府、電商、物流、農業等細分行業領域提供大數據服務。

將(jiāng)各個細分領域再次拆解，各細分服務平台分布如下：

更多企業集中在數據分析平台、數據安全、健康醫療、可視化、金融租賃、生命科學(xué)、人工智能(néng)等細分平台。

3.頭部企業

1075家企業中，共有185家被(bèi)收購，23家IPO上市。

4.九個大數據應用領域

(1)大數據正在改善我們的生活

大數據不單單隻是應用于企業和政府，同樣(yàng)也适用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿戴的裝備(如智能(néng)手表或者智能(néng)手環)生成(chéng)最新的數據，這(zhè)讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進(jìn)行追蹤。而且還(hái)利用利用大數據分析來尋找屬于我們的愛情，大多數時候交友網站就是大數據應用工具來幫助需要的人匹配合适的對(duì)象。

(2)業務流程優化

大數據也更多的幫助業務流程的優化。可以通過(guò)利用社交媒體數據、網絡搜索以及天氣預報挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。在這(zhè)2個方面(miàn)，地理定位和無線電頻率的識别追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。人力資源業務也通過(guò)大數據的分析來進(jìn)行改進(jìn)，這(zhè)其中就包括了人才招聘的優化。

(3)理解客戶、滿足客戶服務需求

大數據的應用目前在這(zhè)領域是最廣爲人知的。重點是如何應用大數據更好(hǎo)的了解客戶以及他們的愛好(hǎo)和行爲。企業非常喜歡搜集社交方面(miàn)的數據、浏覽器的日志、分析出文本和傳感器的數據，爲了更加全面(miàn)的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進(jìn)行預測。比如美國(guó)的著名零售商Target就是通過(guò)大數據分析，得到有價值的信息，精準得預測到客戶在什麼(me)時候想要小孩。另外，通過(guò)大數據的應用，電信公司可以更好(hǎo)預測出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準的預測哪個産品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能(néng)了解到選民的偏好(hǎo)。

(4)提高體育成(chéng)績

現在很多運動員在訓練的時候應用大數據技術來分析。比如例如用于網球鼻塞的IBM SlamTracker工具，我們使用視頻分析來追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現，而運動器材中的傳感器技術(例如籃球或高爾夫俱樂部)讓我們可以獲得對(duì)比賽的數據以及如何改進(jìn)。很多精英運動隊還(hái)追蹤比賽環境外運動員的活動-通過(guò)使用智能(néng)技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對(duì)話來監控其情感狀況。

(5)提高醫療和研發(fā)

大數據分析應用的計算能(néng)力可以讓我們能(néng)夠在幾分鍾内就可以解碼整個DNA。并且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好(hǎo)的去理解和預測疾病。就好(hǎo)像人們戴上智能(néng)手表等可以産生的數據一樣(yàng)，大數據同樣(yàng)可以幫助病人對(duì)于病情進(jìn)行更好(hǎo)的治療。大數據技術目前已經(jīng)在醫院應用監視早産嬰兒和患病嬰兒的情況，通過(guò)記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對(duì)嬰兒的身體可能(néng)會出現不适症狀做出預測。這(zhè)樣(yàng)可以幫助醫生更好(hǎo)的救助嬰兒。

(6)金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據算法應用于交易決定。現在很多股權的交易都(dōu)是利用大數據算法進(jìn)行，這(zhè)些算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒内是買出還(hái)是賣出。

(7)改善我們的城市

大數據還(hái)被(bèi)應用改善我們日常生活的城市。例如基于城市實時交通信息、利用社交網絡和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都(dōu)在進(jìn)行大數據的分析和試點。

(8)改善安全和執

大數據現在已經(jīng)廣泛應用到安全執法的過(guò)程當中。想必大家都(dōu)知道(dào)美國(guó)安全局利用大數據進(jìn)行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。

(9)優化機器和設備性能(néng)

大數據分析還(hái)可以讓積極和設備在應用上更加智能(néng)化和自主化。例如，大數據工具曾經(jīng)就被(bèi)谷歌公司利用研發(fā)谷歌自駕汽車。豐田的普瑞就配有相機、GPS以及傳感器，在交通上能(néng)夠安全的駕駛，不需要人類的敢于。大數據工具還(hái)可以應用優化智能(néng)電話。

熱點、趨勢、動态

趨勢預測

人工智能(néng)將(jiāng)成(chéng)爲大數據領域的核心驅動力

亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM等國(guó)内國(guó)際大公司在人工智能(néng)域引領潮流，已經(jīng)赢得市場回報。

行業集中趨勢愈加明顯

CBInsights的統計數據顯示：AI公司的收購競争已經(jīng)開(kāi)始。2018年，我們已經(jīng)能(néng)看到很多小型的人工智能(néng)類創業公司開(kāi)始被(bèi)大公司收購。

大數據與人工智能(néng)企業的數據壁壘程度出現兩(liǎng)極分化

大數據領域行業集中度增加，市場進(jìn)入壁壘提升，數據資産化將(jiāng)成(chéng)爲必然趨勢，數據壁壘將(jiāng)越來越高。相反的是，人工智能(néng)立足市場的基礎便是大數據，因而大數據的交流與打通將(jiāng)爲企業獲得數據資源，以促進(jìn)算法的不斷優化更新。

人工智能(néng)將(jiāng)逐漸對(duì)垂直領域産生影響

制造、客戶服務、交通運輸和醫療健康、教育、家居等領域已經(jīng)受到人工智能(néng)的影響，今後(hòu)也將(jiāng)會有更多的領域使用人機交互的智能(néng)機器人，比如保險、财稅等。

數據安全將(jiāng)成(chéng)爲一大隐患

面(miàn)對(duì)大數據與人工智能(néng)的不斷升級與發(fā)展，安全和隐私問題也會随之凸顯。

The real danger is not that computers will begin to think like men, but that men will begin to think like computers.

也有部分專家認爲大數據和人工智能(néng)對(duì)人類進(jìn)化，有著(zhe)方向(xiàng)性的錯誤。比如Sydney J. Harris曾經(jīng)說過(guò)：真正危險的不是計算機開(kāi)始像人類那樣(yàng)去思考，而是人類開(kāi)始像計算機一樣(yàng)思考

投資、并購、重組

在大數據與人工智能(néng)領域，共統計出12家備受矚目的被(bèi)收購企業。與上市周期一緻，這(zhè)些企業也集中在近兩(liǎng)年内被(bèi)收購，多數集中在健康醫療、廣告、金融等領域。

大數據在廣告領域的應用非常廣泛，代表公司有在線廣告交易公司Appnexus、數字廣告驗證公司Moat Analytics和廣告評估優化工具提供商Integral Ad Science，這(zhè)三家企業被(bèi)收購的金額在8-16億美元之間。

除此之外，還(hái)有AI技術驅動的暗數據人工智能(néng)企業Lattice Data，這(zhè)家企業在2017年被(bèi)蘋果以2億美元收購，緻力于將(jiāng)非結構的暗數據（dark data）進(jìn)行結構化轉化，獲得有用的信息。

邦盛科技獲 3.5 億元 C 輪融資，鼎珮資本領投

6月3日消息邦盛科技正式宣布完成(chéng) 3.5 億元 C 輪融資，由鼎珮資本領投，老股東國(guó)投創業、君聯資本以及新湖資本等繼續跟投，奇迹資本擔任本輪融資的财務顧問。本輪融資後(hòu)，公司已累計獲得超過(guò) 8 億人民币的投資。

成(chéng)立于 2010 年的邦盛科技，是基于流式大數據極速處理技術建立了“流立方”平台（StreamCube），能(néng)夠完成(chéng)實時的智能(néng)風險監控和反欺詐。

據了解，邦盛科技能(néng)夠吸引如此多銀行客戶，核心之一是能(néng)夠實時快速、高并發(fā)處理數據的流立方技術。邦盛科技的流立方技術，能(néng)對(duì)每秒百萬級的數據量，在毫秒内給出處理結果，奠定了金融機構進(jìn)行實時反欺詐的基礎。

目前邦盛科技服務的客戶均爲中大型的持牌金融機構，包括銀行、第三方支付、證券、保險、互聯網金融等，合作的大中型金融機構近 400 家。平台目前已經(jīng)積累了針對(duì) 200 多個風險場景的超過(guò) 3000 個風險模型，能(néng)夠覆蓋絕大多數場景，集群吞吐每秒 200 萬筆，平均延時 1 毫秒。以金融機構爲例，邦盛科技的實時智能(néng)處理平台爲其提供了一整套的風控反欺詐解決方案，該業務平台架構在金融機構底層大數據平台之上，平台本身包含了标準化的數據接口，流立方技術，嵌套了風控相關的規則、模型，結合其他風控反欺詐技術，形成(chéng)了整套解決方案。

邦盛科技由中國(guó)工程院院士陳純攜其弟子團隊創立，目前公司團隊超過(guò) 400 人。王新宇表示，經(jīng)過(guò)近五年發(fā)展，流立方平台已經(jīng)基本完善，此後(hòu)公司會投入新核心技術的儲備，并且發(fā)展非金融領域的業務，比如目前正在向(xiàng)政務、軌道(dào)交通、軍工反恐、物聯網等領域拓展。

東方金信獲騰訊數億元戰略投資，雙方將(jiāng)在大數據領域建立全面(miàn)合作

4月30日消息，大數據公司東方金信獲得騰訊數億元注資，同時騰訊雲與東方金信在大數據生态領域建立全面(miàn)的戰略合作夥伴關系。

東方金信成(chéng)立于2013年，是一家專注于大數據平台和大數據解決方案的高新技術企業，是國(guó)内爲數不多掌握大數據核心技術的公司，在大數據基礎平台、數據倉庫、數據資産管理、數據中台與業務中台、人工智能(néng)、智慧應用等方面(miàn)有豐富的實戰經(jīng)驗。是首批通過(guò)數據中心聯盟大數據基礎能(néng)力和性能(néng)雙認證，并被(bèi)Gartner列爲國(guó)際主流Hadoop發(fā)行版廠商之一，是中國(guó)大數據50強企業，多次參與并作爲主要成(chéng)員制定中國(guó)大數據相關行業标準和安全綱要，并參與編寫大數據領域多項國(guó)家和地方标準、規範的編制工作，并承擔業内首個《數據資産管理實踐白皮書（1.0版）》的主要編寫工作，2018年通過(guò)工信部數據中心聯盟數據資産管理系統認證。

東方金信核心産品涵蓋大數據産業鏈的數據采集、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析挖掘、數據應用與數據展示的全部環節，提供高性能(néng)的海量數據處理能(néng)力，并具有高可靠的安全管理機制和豐富的圖形化交互界面(miàn)，爲企業級客戶提供高效的一站式分布式大數據+人工智能(néng)解決方案。

此次入資，騰訊與東方金信將(jiāng)著(zhe)力于大數據産品和解決方案的緊密合作，基于騰訊雲在雲計算、大數據平台等基礎産品方面(miàn)的能(néng)力，結合東方金信在政務、金融、工業等行業大數據應用和服務方面(miàn)的成(chéng)功案例，積極研發(fā)與政務、金融、工業等行業大數據适配的解決方案和模型，充分發(fā)揮各自優勢，共同助力客戶數字化解決方案，共建大數據領域生态體系。

上市公司/标杆企業分析

大數據領域中，4家較爲知名的上市企業有專注于企業級數據管理服務的Cloudera、數據庫管理公司MongoDB、雲計算服務商Zuora和數據搜索軟件公司Elastic。這(zhè)四家企業都(dōu)在最近兩(liǎng)年内上市，目前總市值在19-44億美元之間。