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(wǎng)巨頭到創(chuàng)業(yè)新貴,從中國到全世界,已經(jīng)有無數(shù)技術(shù)公司投身到大數(shù)據(jù)和人工智能的洪流之中。
風(fēng)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(lǐng)域進行詳細(xì)的解讀,包括各細(xì)分領(lǐng)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(lǐng)域的趨勢預(yù)測。
全景圖高清下載地址:https://t.zsxq.com/eiQB2ZZ
2、細(xì)分領(lǐng)域
將大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)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(chǔ)架構(gòu),再到領(lǐng)域終端的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用行業(yè),數(shù)據(jù)作為最基本的元素,貫穿整條產(chǎn)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(xì)分領(lǐng)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(chǔ)架構(gòu),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(wù),提供諸如云服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)保護、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等細(xì)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(diào)用、分析等細(xì)分類別;第三類是應(yīng)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(nóng)業(yè)等細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域提供大數(shù)據(jù)服務(wù)。
將各個細(xì)分領(lǐng)域再次拆解,各細(xì)分服務(wù)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(xué)、人工智能等細(xì)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(fù)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(lǐng)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(wù)的Cloudera、數(shù)據(jù)庫管理公司MongoDB、云計算服務(wù)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(nèi)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(lǐng)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(nèi)被收購,多數(shù)集中在健康醫(yī)療、廣告、金融等領(lǐng)域。
大數(shù)據(jù)在廣告領(lǐng)域的應(yīng)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(shù)驅(qū)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(jié)構(gòu)的暗數(shù)據(jù)(dark data)進行結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)化,獲得有用的信息。
4、趨勢預(yù)測
人工智能將成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的核心驅(qū)動力
亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM等國內(nèi)國際大公司在人工智能域引領(lǐng)潮流,已經(jīng)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(jīng)開始。2018年,我們已經(jīng)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(lǐng)域行業(yè)集中度增加,市場進入壁壘提升,數(shù)據(jù)資產(chǎn)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(chǔ)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(lǐng)域產(chǎn)生影響
制造、客戶服務(wù)、交通運輸和醫(yī)療健康、教育、家居等領(lǐng)域已經(jīng)受到人工智能的影響,今后也將會有更多的領(lǐng)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(rèn)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(jīng)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?
來自:MobData
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