谷銀觀點

谷銀基金行業月度簡報 | 大數據板塊

2019-06-14 程潔 閱讀

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曾經這樣肯定大數據的存在意義:不進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。

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

風險資本家MattTurc分享了2018年大數據和人工智能的全景圖,有1095家大數據公司被納入其中。本文將基于這份全景研究對大數據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分析,以及MobData研究院對整個領域的趨勢預測。

1.jpg

2.細分領域

將大數據和人工智能領域進一步分解,從底層的數據資源和數據API,到中層的開源框架和基礎架構,再到領域終端的數據分析和應用行業,數據作為最基本的元素,貫穿整條產業鏈,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。

2.jpg

從細分領域來看,大數據企業多數分布在三類方向:

第一類是基礎架構,共219家企業。主要做基于云的企業級數據存儲、分析、安全、管理等服務,提供諸如云服務、數據庫、數據集成、數據保護、數據轉換等細分類別;

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、識別、調用、分析等細分類別;

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。

將各個細分領域再次拆解,各細分服務平臺分布如下:

3.jpg

更多企業集中在數據分析平臺、數據安全、健康醫療、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

1075家企業中,共有185家被收購,23家IPO上市。

4.jpg

4.九個大數據應用領域

(1)大數據正在改善我們的生活

大數據不單單只是應用于企業和政府,同樣也適用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿戴的裝備(如智能手表或者智能手環)生成最新的數據,這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。而且還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適的對象。

(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2個方面,地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車,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大數據的分析來進行改進,這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領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日志、分析出文本和傳感器的數據,為了更加全面的了解客戶。在一般情況下,建立出數據模型進行預測。比如美國的著名零售商Target就是通過大數據分析,得到有價值的信息,精準得預測到客戶在什么時候想要小孩。另外,通過大數據的應用,電信公司可以更好預測出流失的客戶,沃爾瑪則更加精準的預測哪個產品會大賣,汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平,政府也能了解到選民的偏好。

(4)提高體育成績

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)讓我們可以獲得對比賽的數據以及如何改進。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠,以及社交對話來監控其情感狀況。

(5)提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內就可以解碼整個DNA。并且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手表等可以產生的數據一樣,大數據同樣可以幫助病人對于病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況,通過記錄和分析嬰兒的心跳,醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適癥狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

(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是利用大數據算法進行,這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內是買出還是賣出。

(7)改善我們的城市

大數據還被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。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

(8)改善安全和執

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊,甚至監控人們的日常生活。

(9)優化機器和設備性能

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

熱點、趨勢、動態

趨勢預測

5.jpg

人工智能將成為大數據領域的核心驅動力

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。

行業集中趨勢愈加明顯

CBInsights的統計數據顯示: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業公司開始被大公司收購。

大數據與人工智能企業的數據壁壘程度出現兩極分化

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

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。

數據安全將成為一大隱患

面對大數據與人工智能的不斷升級與發展,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據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

投資、并購、重組

在大數據與人工智能領域,共統計出12家備受矚目的被收購企業。與上市周期一致,這些企業也集中在近兩年內被收購,多數集中在健康醫療、廣告、金融等領域。

6.jpg

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,這三家企業被收購的金額在8-16億美元之間。

除此之外,還有AI技術驅動的暗數據人工智能企業Lattice Data,這家企業在2017年被蘋果以2億美元收購,致力于將非結構的暗數據(dark data)進行結構化轉化,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 3.5 億元 C 輪融資,由鼎珮資本領投,老股東國投創業、君聯資本以及新湖資本等繼續跟投,奇跡資本擔任本輪融資的財務顧問。本輪融資后,公司已累計獲得超過 8 億人民幣的投資。

成立于 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”平臺(StreamCube),能夠完成實時的智能風險監控和反欺詐。

據了解,邦盛科技能夠吸引如此多銀行客戶,核心之一是能夠實時快速、高并發處理數據的流立方技術。邦盛科技的流立方技術,能對每秒百萬級的數據量,在毫秒內給出處理結果,奠定了金融機構進行實時反欺詐的基礎。

目前邦盛科技服務的客戶均為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。平臺目前已經積累了針對 200 多個風險場景的超過 3000 個風險模型,能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。以金融機構為例,邦盛科技的實時智能處理平臺為其提供了一整套的風控反欺詐解決方案,該業務平臺架構在金融機構底層大數據平臺之上,平臺本身包含了標準化的數據接口,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,形成了整套解決方案。

邦盛科技由中國工程院院士陳純攜其弟子團隊創立,目前公司團隊超過 400 人。王新宇表示,經過近五年發展,流立方平臺已經基本完善,此后公司會投入新核心技術的儲備,并且發展非金融領域的業務,比如目前正在向政務、軌道交通、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,雙方將在大數據領域建立全面合作

4月30日消息,大數據公司東方金信獲得騰訊數億元注資,同時騰訊云與東方金信在大數據生態領域建立全面的戰略合作伙伴關系。

東方金信成立于2013年,是一家專注于大數據平臺和大數據解決方案的高新技術企業,是國內為數不多掌握大數據核心技術的公司,在大數據基礎平臺、數據倉庫、數據資產管理、數據中臺與業務中臺、人工智能、智慧應用等方面有豐富的實戰經驗。是首批通過數據中心聯盟大數據基礎能力和性能雙認證,并被Gartner列為國際主流Hadoop發行版廠商之一,是中國大數據50強企業,多次參與并作為主要成員制定中國大數據相關行業標準和安全綱要,并參與編寫大數據領域多項國家和地方標準、規范的編制工作,并承擔業內首個《數據資產管理實踐白皮書(1.0版)》的主要編寫工作,2018年通過工信部數據中心聯盟數據資產管理系統認證。

東方金信核心產品涵蓋大數據產業鏈的數據采集、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,提供高性能的海量數據處理能力,并具有高可靠的安全管理機制和豐富的圖形化交互界面,為企業級客戶提供高效的一站式分布式大數據+人工智能解決方案。

此次入資,騰訊與東方金信將著力于大數據產品和解決方案的緊密合作,基于騰訊云在云計算、大數據平臺等基礎產品方面的能力,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的成功案例,積極研發與政務、金融、工業等行業大數據適配的解決方案和模型,充分發揮各自優勢,共同助力客戶數字化解決方案,共建大數據領域生態體系。

上市公司/標桿企業分析

大數據領域中,4家較為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、云計算服務商Zuora和數據搜索軟件公司Elastic。這四家企業都在最近兩年內上市,目前總市值在19-44億美元之間。

7.jpg

個人用戶登錄 機構用戶登錄
賬號:
密碼:
忘記密碼
新用戶注冊
會員注冊
注冊類型: 個人 機構








發送驗證碼

找回密碼

發送驗證碼


修改密碼


郵箱綁定
更換手機


委托人權限登錄

由于個人隱私既客戶權限問題請點擊輸入身份證號碼進行查看您的資料

白姐特码救世