“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”

　　TED的创始人Dan Ariely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。

　　现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈

　　1、尚未出现垄断性行业巨头

　　前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市，但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中，还没有一家在美股、港股和深交所上市。

　　这是一个机会。创业你做电子商务也好，做游戏也好，都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额，但是大数据行业不一样，大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。

　　2、现有大数据企业扎推北京

　　根据数据堂统计的数据来看，新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。



　　3、大数据在生活、商业渗透性较弱

　　笔者做大数据两年了，天天都听到或看到大数据的各种消息，但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。

　　4、没有直接的变现模式

　　互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。

　　有人曾经把大数据比作石油，可是，目前的情况看来，大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样，大家都知道手机游戏是未来的一个趋势，可是没有iPhone等智能移动设备的出现，手机游戏的市场份额就非常小，用户体量也很有限。

　　现状二、大数据行业人才紧缺

　　根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，因为已开了大数据专业的高等院校，第一批大数据人才还为毕业；已有的人才里，复合型的人才较少，都是术有专攻。

　　全球的大数据人才情况也不容乐观，据Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统；到2015年，圈球大数据人才需求将达到440万人；调查结果表明，全球64%的企业已经开始向大数据项目注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。

　　大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。

　　现状三、数据量增长超快

　　这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和39ZB。

　　49亿物联网设备：咨询公司Gartner预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。

　　250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。

　　39ZB数据存储量：在2014年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，到2020年时，当年的新增数据量将会达到15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6年的年复合增长率达到了84%。

　　预测到2020年，平均每个中国人每年产生的数据约为4.1GB。

　　现状四：行业目前存在问题

　　1、炒作过剩，实际落地产品较少；很多产品都是打擦边球；把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。

　　2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从百度指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%；另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。

　　3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。

　　4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会，人人都在说大数据，可是问到你的业务如何赚钱的时候，很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。

　　5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂，需要你懂这个那个会这个那个才能使用，大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民，无论是2B也好，2C也好，你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具，里面有功能按钮，而不是一堆代码，最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。
转自互联网

“大数据就像十几岁少年眼中的性行为，每个人都在谈论它，但没人真正知道怎么做。每个人都以为除了自己之外的每个人都在使用它，所以每个人都装作自己很了解它。”

　　TED的创始人Dan Ariely是这样调侃大数据的。虽然是句玩笑话，但也确实说出了大数据的行业现状。

　　现状一、市场尚未饱和，竞争并不激烈

　　1、尚未出现垄断性行业巨头

　　前面我们分析了大数据整个大环境的状况，我们知道大数据行业市场潜力巨大，未来的增长率将达37%左右。但是在中国，目前尚未出现一家如Palantir、FICO这样的垄断性质的大数据企业。也许百分点和Talkingdata都在布局上市，但是距离挂牌还有一段时间和距离。新创的大数据企业中，还没有一家在美股、港股和深交所上市。

　　这是一个机会。创业你做电子商务也好，做游戏也好，都有好几家有钱有用户的巨头公司和你争抢市场份额，但是大数据行业不一样，大数据行业没有那么大的竞争压力，而且真正的战争尚未开始。

　　2、现有大数据企业扎推北京

　　根据数据堂统计的数据来看，新创的大数据企业中，57%的公司都在北京，上海占了15%的份额。大数据需要和实际的业务场景结合才能产生价值，工业、农业、制造、交通和能源等传统行业仍然拥有巨大的潜力，北上广深和二三线城市的大数据力量还没有完全被挖掘出来，这同样也是一个优势。



　　3、大数据在生活、商业渗透性较弱

　　笔者做大数据两年了，天天都听到或看到大数据的各种消息，但是生活并没有因为大数据的到来变得更智能一些。它没有让大龄光棍女青年更快更精准的找到结婚对象，也没用让隔壁老王炒股赚到更多的钱，更没有让北京的交通不再拥堵……大数据有用是不假，但是和生活场景结合得还是较弱。并没有看到可以称之为“变革”的现象。

　　4、没有直接的变现模式

　　互联网上最赚钱的两大行业分别是电子商务和网络游戏，这两个行业的变现模式都是非常清晰和直接的，但是大数据的变现模式需要绕一个弯子，需要和实际业务场景结合起来才能产生价值，不直接的路定然不好走。

　　有人曾经把大数据比作石油，可是，目前的情况看来，大数据行业还需要像发动机一样可以将数据转化成动力的载体。一如2010年以前一样，大家都知道手机游戏是未来的一个趋势，可是没有iPhone等智能移动设备的出现，手机游戏的市场份额就非常小，用户体量也很有限。

　　现状二、大数据行业人才紧缺

　　根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。2015年-2016年是大数据人才最为匮乏的两年，因为已开了大数据专业的高等院校，第一批大数据人才还为毕业；已有的人才里，复合型的人才较少，都是术有专攻。

　　全球的大数据人才情况也不容乐观，据Gartner预测，到2016年，25%的全球大型企业将部署大数据分析系统；到2015年，圈球大数据人才需求将达到440万人；调查结果表明，全球64%的企业已经开始向大数据项目注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践。

　　大数据创业，人才就是核心，所有的公司都在抢大数据人才，创业公司想要招到相应的大数据人才非常困难。

　　现状三、数据量增长超快

　　这里和大家分享三个数字。49亿、250亿和39ZB。

　　49亿物联网设备：咨询公司Gartner预测今明两年互联物品的涨幅将达30%。分析师在指出，截止到2015年，全球物联网设备数量将从38亿飙升至49亿。

　　250亿智能装置传感器：分析师预测，传感器的普及将大大加速智能设备的开发、生产进度。到2020年，将会有大约250亿部智能装置出现在全球市场。

　　39ZB数据存储量：在2014年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，到2020年时，当年的新增数据量将会达到15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6年的年复合增长率达到了84%。

　　预测到2020年，平均每个中国人每年产生的数据约为4.1GB。

　　现状四：行业目前存在问题

　　1、炒作过剩，实际落地产品较少；很多产品都是打擦边球；把大数据玩坏了。现在你和大家说大数据，很多人都认为你在骗人。行业想要持续稳定的发展，企业必须有自律。

　　2、群众基础差，关注的人群多为三高人才，高学历高收入和高技术。从百度指数可以看出，关注大数据的人群中，53%比例的人群年龄分布为30-39岁，而20-29岁人群占的比例为28%；另外，关注大数据的男女比例里，男性占到了80%以上。这样的数字直接告诉我们的问题就是，“大数据”的话题传播性其实并不好。预计超过90%的大众用户不知道大数据是个什么东西。

　　3、大数据只解决了部分2B的问题，2C产品较少。现在大家都觉得大数据的方向就是2B，我们不这么认为。打个比方说，你做2B的产品，每家企业平均给你200万，新创大数据企业你撑死了一年做上20家企业，那么营收预计在4000万左右。但是如果你做2C的大数据产品，一个用户给你200块，当你做到20万付费用户的时候，你的营收就会超过4000万。为什么呢，因为用户的数据本身就是钱。从深远的角度来说，未来的创业，你必须学会讨好大众，服务好90后，这才是种子用户。

　　4、懂技术的人不懂业务，懂业务的人不懂商业。这一点不想做详细的说明，打击面太广了。笔者参加了众多大数据行业内的峰会大会小会，人人都在说大数据，可是问到你的业务如何赚钱的时候，很多人都是三缄其口。纯技术是无法赚钱的，必须和实际的业务结合起来产生商业价值，才能获益。

　　5、市面上存在的大数据工具上手门槛较高。又一个槽点出来了。前面也说了，任何的新技术，都是需求推动其发展。需求来自用户。任何的新技术，只有拥抱大众用户才能得到更好的发展，接地气非常重要。现有的大数据处理工具非常复杂，需要你懂这个那个会这个那个才能使用，大众根本接触不到。现有的大数据工具也不够亲民，无论是2B也好，2C也好，你需要给别人的是一个简单动动手就能用的工具，里面有功能按钮，而不是一堆代码，最起码应该满足目前Office工作人员使用。上手门槛较高意味着很大一部分用户被你挡在了门外。将大数据处理工具产品化势在必行。
转自互联网