大數據是什么？多大的數據叫大數據？
很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那么，根據數據收集的端口，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。
大數據是什么?
多大的數據叫大數據?
很多沒有接觸過大數據的人，都很難清楚地知道，究竟多大的數據量才可以稱之為大數據。那么，根據數據收集的端口，企業端與個人端之間，大數據的數量級別是不同的。
企業端(B端)數據近十萬的級別，就可以稱為大數據;個人端(C端)的大數據要達到千萬級別。收集渠道沒有特定要求，PC端、移動端或傳統渠道都可以，重點要達到這樣數量級的有效數據，形成數據服務即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，兩類大數據差了兩個數量級。
有些小公司，數據只有千到萬級的規模，但經過收集分析，也能從中有針對性的總結出這一群體的原則，同樣能指導企業進行一定程度的用戶分析、獲取或者是服務工作，但這并不是大數據，而是一般性的數據挖掘。
剛剛天小妹分享的那個案例，說今年年初有個用50塊本金擺地攤賣水果的中年人，他并不懂得大數據，但是他對水果的收成了若指掌：他知道哪個地方下了多少雨，水果的甜度會到多少，哪些地方的消費者會喜歡吃這個甜度的水果。賣到最后賣出了137家門店、4.7億的年銷售額。
這確實是一種小的數據挖掘，但并不是數據分析。大數據分析雖然脫胎于此，但大數據面向的是更海量的一個數據，借助了更廣義的知識數據庫的分析方法。大部分的數據公司的數據來源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于個體，而是以一個非常非常廣泛的群體為對象展開的。
大數據的產業鏈是怎樣的?
我在接受采訪的時候，依照大數據公司在產業鏈的上下游關系，提出把它們分成三種不同類別：
大數據采集公司
所謂“找數據”，內部可以再分兩種：
- 在自身正常運營的過程中就能產生大量數據源;
- 通過跟電信運營商、金融企業合作，獲取數據源。
大數據分析公司
這一類公司，基本上都有自己的套模型，但大部分數據庫模型源于相同的幾個機理，包括統計學模型、深度學習算法等等。也基于美國IBM、cloudera公司開發的應用型分析模塊等等。
大數據銷售公司
雖然說是賣數據，但出售的并不是單一數據，而是基于數據的全套解決方案，比如精準營銷等等。
這三類公司是如何協作，并把大數據作用于我們的生活呢?最容易理解的就是現在在微信朋友圈上投放的廣告。
騰訊在把廣告推廣給每個用戶的時候，都已經對用戶做過精準的分析。通過收集人們在微信上使用習慣，進而分析用戶的消費能力、消費習慣，形成一套精準營銷方案后，給廣告商生成一些定向的廣告。
比如說，蘭蔻的廣告就從來不會推廣給男性用戶、豪車廣告也不會推給應屆畢業生。整個的微信廣告體系都用到了大數據的分析模式，大家普遍反饋，在騰訊上投放的廣告比網易、新浪等平臺上投放的廣告轉化率高，正是得益于騰訊的大數據基礎。
大數據公司的投資價值
如何理解大數據的投資價值?
大數據如今這么火，其商業價值顯而易見，但是能真正兌現的人并不多。
要兌現大數據的商業價值，第一個要求，就是達到大數據的數據量級。那么目前，在數據量上最有優勢是BAT三家。在PC時代，百度在數據上的優勢非常強，但到移動時代，騰訊和阿里實現了反超。
騰訊有微信、QQ，拿到了移動端數據生成量的九成;阿里利用它的消費數據資源，更有垂直性。那么對于中小企業、創業企業而言，兌現商業價值的重點就變成了，如何在自身規模較小的時候，利用別人的大數據資源為自己的創業更好的服務。這是需要深層次判斷和挖掘的。
所以，對于數據相關的公司，在投資判斷的時候，不單是看現有業務的發展，更重要的是在他不斷的發展的過程中，能不能積累有效數據、積累高準確性的數據，實現數據的實時更新性。這樣的企業才能夠更好地建立起競爭壁壘。
比如，在開發者服務領域，比如talkingdata極光等等，我們復星昆仲在看項目時非常看重的一點，就是現在項目所經營的業務是單一為開發者提供服務?還是在服務之余，給自己的積累有效數據，形成長期壁壘?
2B是大數據行業的突破口
我之前有提到BAT對大數據收集是壟斷性的，創業企業想要在C端達到海量數據(千萬級甚至上億的C端用戶)非常難。目前，國內月活真正過億的app只有15個，滲透率前10的app都是BAT所控制的，比如微信、QQ、淘寶、UC瀏覽器等。如果繞開BAT，能擁有C端海量數據的，就只有相對傳統的電信業、金融業等等。
可見，如果想投資大數據領域的公司，從C端下手難度很高。所以，我覺得在如果想在大數據行業布局，2B領域才是關鍵：一方面2B發展較晚，BAT還沒有形成壟斷;第二，開發門檻相對較高的;第三，數據量需求量相對較少，達到十萬級別就可以為大數據的分析服務，所以如果想在大數據領域進行投資，要關注的主要領域是2B領域。
在2B領域，有三個不同的類別：
第一類，是現在很火的企業服務，以SaaS為主;比如客戶管理的CRM、人力板塊的HRM等等。他們在得到用戶許可并保證數據安全的前提下，通過服務大量的企業來積累企業用戶，和企業員工數據。比如理才網等等。
第二類，是B2B交易平臺;目前的趨勢，基本上是行業垂直領域的電子商務交易平臺，核心競爭力就是打破買賣雙方的信息不對稱、不透明。所以這種領域公司的關鍵點并不是記錄交易量，而是每一個有效的數據信息。在這個領域，我們投資過惠民網，主要服務于中小商超和其供貨商的交易平臺，再比如各種“找”系列項目等等。
第三類，是針對于開發者的服務;云存儲、運行數據的統計推送以及app內的即時通信等。
復星昆仲主要是在這三類的2B項目當中的進行投資，因為這些項目的2B業務模式可以有效積累大數據。這就是為什么復星同時關注大數據和2B領域的企業服務——因為在2B領域的企業服務，能夠找到最好最有效的大數據。
2B行業的未來投資標的
如果我們預測一下這個行業的未來，我有以下幾個觀點。
擁有豐富大數據源的企業，會成為整個行業內最炙手可熱的投資標的。
在大數據行業里，分析算法上的差別，造成的分析結果準確性、實用性的差異是93分和95分的區別。而因數據源質量造成的差別，是60分和90分的不同。特別是，一個不斷更新的大數據，是能夠驗證這個算法準確性并不斷優化大數據分析結果的有效途徑。
先行綁定最急需數據的需求方的項目，將獲得勝利。
目前，在大數據領域最愿意買單的基本都是金融領域的客戶，銀行、保險公司等等。他們要對用戶進行多方位的分析和服務，所以購買意愿非常強。下一層，是新興的互聯網公司，為了更精準的獲取用戶、提高轉化率，也比較愿意買單，比如說像新美大等等。下一步，可能會過渡到消費品行業當中去。
基于大數據的那些商機
SaaS類項目憑什么火?
很多人其實不明白SaaS模式和傳統的軟件服務到底有什么區別，為什么說它是一個基于大數據而興起的行業呢?
SaaS和傳統軟件服務，中間有非常多的區別。最基礎的區別，就是他們整個架構是不同的：SaaS是建立在公有云上的，標準化的模塊服務，數據也儲存在SaaS的公有云平臺上。而傳統的軟件服務基本上是部署在局域網內的。這種架構上的區別決定所有的其他區別。
比如，因為SaaS架構在云端，而且秉承標準化、普適化原則，所以，實施過程非常快。至少，實施前的現場搭建工作要少很多，那么獲取用戶也相應的加快。能傳統模式要很長時間才能累計幾百個客戶，而SaaS模式可以在短時間內累積上千、上萬的客戶都不難。
再比如，付費模式上的不同，傳統軟件有前期實施費、每年更新的費用、專門的定制服務費用、故障解決費用等等。整體來講，費用高、繳費繁復，往往只有大企業才消費的起。而SaaS一方面減少了初期部署成本、且系統和架構可以服務于多個用戶。它的收費模式基本上，是收月費或者年費，一個月只有幾百塊，很多中小企業，都可以享受到服務。
智能硬件和人工智能的收獲期還很漫長
大數據和智能硬件相結合的模式，其實目前還很有挑戰性，最主要的原因還是出在大數據的數量級上。目前智能硬件的出貨量遠不能匹配大數據所需的數量級。目前，國內出貨量最大的是小米手環，第二是360兒童衛士。剩下的智能硬件出貨量，往往在十幾萬到幾十萬就是比較好的量級。這跟C端大數據千萬、億級的要求還相差百倍呢。
人工智能領域相對好一些，屬于如日方升的情況。在海外的谷歌、亞馬遜、軟銀，已經在投資一些投資標的，但是依然是一些概念領域的項目，不是立即可以商業化的服務。包括谷歌的無人車，就算已經能夠積累了上百萬英里的安全駕駛里程，但要應用還是有一定過程。國內也有少數的天使、早期機構，已經看好這個領域開始投資，但它的開花結果期那可能還要至少再等五年。
所以，這個領域的投資要有一定耐心，目前比較有希望兌現的領域，包括語音語義識別、AR/VR、無人機等。
Q&A環節
Q:小散參與大數據、AI的SaaS的投資是否可行呢?
A:我覺得，目前小散想要參與這一領域投資的唯一途徑，可能就是通過股權眾籌。這些項目的行業門檻決定了，小散要想投這類項目最好還是通過專業性的眾籌平臺。
具體而言，原因有幾個方面:
項目的門檻高。我們小散接觸項目往往是通過自己的朋友圈子，但這類項目的創業者基本都是專業人員，我們的小散是接觸不到的。
這類項目對創始人的專業經驗要求高，小散難以進行這種專業性的項目盡調。而專業的眾籌平臺，在把項目推廣給各位于中小投資人之前，就已經對項目做過背景調查。實現對于小散投資實現一個保護。
總而言之，這類項目行業門檻高，專業性要求高，小散想投資一定要找天使客這樣負責任的眾籌平臺
Q:大家都說我們現在處于互聯網時代，您強調我們現在是數據信息時代。這怎么理解?
A:我們現在就已經處在大數據信息時代，大數據和互聯網移動互聯網是不相沖突的，而且恰恰是互聯網，特別是移動互聯網的出現，使得可以有效采集的大數據大大提升，所以大數據時代是和移動互聯網手挽手一起走過來的。
