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曾經這樣肯定大數(shù)據(jù)的存在意義：不進行大數(shù)據(jù)分析的公司，是“聾瞎”公司，就像高速公路上徘徊的野鹿一樣。

因此，從互聯(lián)網巨頭到創(chuàng)業(yè)新貴，從中國到全世界，已經有無數(shù)技術公司投身到大數(shù)據(jù)和人工智能的洪流之中。

風險資本家Matt Turc分享了2018年大數(shù)據(jù)和人工智能的全景圖，有1095家大數(shù)據(jù)公司被納入其中。本文將基于這份全景研究對大數(shù)據(jù)和人工智能領域進行詳細的解讀，包括各細分領域的分布情況，上市及被收購的知名企業(yè)分析，以及MobData研究院對整個領域的趨勢預測。

 

 

全景圖高清下載地址：http://www.raincent.com/uploadfile/2018/1102/20181102092034272.png

2、細分領域

將大數(shù)據(jù)和人工智能領域進一步分解，從底層的數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)API，到中層的開源框架和基礎架構，再到領域終端的數(shù)據(jù)分析和應用行業(yè)，數(shù)據(jù)作為最基本的元素，貫穿整條產業(yè)鏈，也激活了教育、金融、健康醫(yī)療、物流等各行各業(yè)的活力與生機。

 

 

從細分領域來看，大數(shù)據(jù)企業(yè)多數(shù)分布在三類方向：

第一類是基礎架構，共219家企業(yè)。主要做基于云的企業(yè)級數(shù)據(jù)存儲、分析、安全、管理等服務，提供諸如云服務、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)保護、數(shù)據(jù)轉換等細分類別;

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

第三類是應用行業(yè)，共243家企業(yè)。主要在金融、醫(yī)療、廣告、社交、政府、電商、物流、農業(yè)等細分行業(yè)領域提供大數(shù)據(jù)服務。

將各個細分領域再次拆解，各細分服務平臺分布如下：

 

 

更多企業(yè)集中在數(shù)據(jù)分析平臺、數(shù)據(jù)安全、健康醫(yī)療、可視化、金融租賃、生命科學、人工智能等細分平臺。

3、頭部企業(yè)

1075家企業(yè)中，共有185家被收購，23家IPO上市。

 

 

注釋：原文中共1095家企業(yè)被統(tǒng)計，1075家為非重復企業(yè)

本部分將聚焦于以下32家較為知名且體量較大的大數(shù)據(jù)企業(yè)：

上市企業(yè)

大數(shù)據(jù)領域中，4家較為知名的上市企業(yè)有專注于企業(yè)級數(shù)據(jù)管理服務的Cloudera、數(shù)據(jù)庫管理公司MongoDB、云計算服務商Zuora和數(shù)據(jù)搜索軟件公司Elastic。這四家企業(yè)都在最近兩年內上市，目前總市值在19-44億美元之間。

 

 

注釋：上市企業(yè)市值統(tǒng)計截止到2018年10月30日

被收購企業(yè)

在大數(shù)據(jù)與人工智能領域，共統(tǒng)計出12家備受矚目的被收購企業(yè)。與上市周期一致，這些企業(yè)也集中在近兩年內被收購，多數(shù)集中在健康醫(yī)療、廣告、金融等領域。

 

 

大數(shù)據(jù)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(shù)字廣告驗證公司Moat Analytics和廣告評估優(yōu)化工具提供商Integral Ad Science，這三家企業(yè)被收購的金額在8-16億美元之間。

除此之外，還有AI技術驅動的暗數(shù)據(jù)人工智能企業(yè)Lattice Data，這家企業(yè)在2017年被蘋果以2億美元收購，致力于將非結構的暗數(shù)據(jù)(dark data)進行結構化轉化，獲得有用的信息。

4、趨勢預測

 

 

人工智能將成為大數(shù)據(jù)領域的核心驅動力

亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM等國內國際大公司在人工智能域引領潮流，已經贏得市場回報。

行業(yè)集中趨勢愈加明顯

CBInsights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：AI公司的收購競爭已經開始。2018年，我們已經能看到很多小型的人工智能類創(chuàng)業(yè)公司開始被大公司收購。

大數(shù)據(jù)與人工智能企業(yè)的數(shù)據(jù)壁壘程度出現(xiàn)兩極分化

大數(shù)據(jù)領域行業(yè)集中度增加，市場進入壁壘提升，數(shù)據(jù)資產化將成為必然趨勢，數(shù)據(jù)壁壘將越來越高。相反的是，人工智能立足市場的基礎便是大數(shù)據(jù)，因而大數(shù)據(jù)的交流與打通將為企業(yè)獲得數(shù)據(jù)資源，以促進算法的不斷優(yōu)化更新。

人工智能將逐漸對垂直領域產生影響

制造、客戶服務、交通運輸和醫(yī)療健康、教育、家居等領域已經受到人工智能的影響，今后也將會有更多的領域使用人機交互的智能機器人，比如保險、財稅等。

數(shù)據(jù)安全將成為一大隱患

面對大數(shù)據(jù)與人工智能的不斷升級與發(fā)展，安全和隱私問題也會隨之凸顯。

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

也有部分專家認為大數(shù)據(jù)和人工智能對人類進化，有著方向性的錯誤。比如Sydney J. Harris曾經說過：真正危險的不是計算機開始像人類那樣去思考，而是人類開始像計算機一樣思考。

然而，歷史的巨輪之下，誰又會知道未來何如?

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