Los próximos pasos de Big Data Aprovechando las perspectivas de Big Data
Los próximos pasos para big data: captar el futuro de big data
Debido al rápido desarrollo del Internet de las cosas y los dispositivos móviles, la sociedad humana ha generado el 90% de la datos de los últimos dos años. El costo de recopilar, almacenar y analizar datos se ha reducido drásticamente.
Hoy en día, todas las industrias están aprovechando los conocimientos industriales basados en datos para obtener una ventaja competitiva.
El futuro del big data es aún más ambicioso: ampliará los horizontes de las industrias más grandes y resolverá algunos de los desafíos más complejos del mundo.
¿Desde qué perspectiva macro deberían ver los emprendedores e inversores el futuro del big data?
Los datos de este artículo son para los mercados global y estadounidense, pero creo que son igualmente aplicables al mercado chino. El PPT de este artículo proviene del último informe de análisis "El siguiente paso de Big Data: captando el futuro de Big Data", proporcionado por Pudong Silicon Valley Bank. Parte del contenido de este artículo está narrado por NetEase Entrepreneurship Club.
Primera parte: La explosión de datos
La cantidad de datos que se generan, procesan y recopilan está creciendo exponencialmente debido a la dramática disminución de los costos de procesamiento y almacenamiento y al dramático aumento de la transmisión por red. capacidades.
La demanda de talento en datos se ha triplicado en cuatro años. Esto muestra que hay más escenarios comerciales que requieren recopilación y análisis de datos. Esto es en gran medida consistente con la tendencia global de penetración móvil que comenzó alrededor de 2010. Teniendo en cuenta el aumento de los servicios a nivel empresarial, la demanda de talentos en datos será aún mayor en el futuro.
Parte 2: El negocio de big data se convierte en el foco del capital de riesgo de EE. UU.
La inversión de capital de riesgo en empresas de big data aumentó de mil millones de dólares en 2010 a 5 mil millones de dólares en 2014, la cifra El número de transacciones aumentó de 150 a 500 durante el año.
Aunque ahora todo el mundo empieza a decir que la tendencia B2B ha llegado, de hecho, podemos ver en los datos que en los últimos cinco años, la inversión de la comunidad de capital de riesgo de EE. UU. en empresas de análisis de big data ha aumentado. Unas 17 veces, mientras que la inversión en empresas de servicios B2B sólo aumentó 3 veces.
Por supuesto, esta no es una comparación particularmente directa dada la cantidad inherentemente grande de inversión de capital de riesgo en servicios B2B de Estados Unidos.
Pero esto nos da una idea del impulso de desarrollo del negocio del big data.
En diferentes etapas de financiación representadas por diferentes tamaños de financiación, el nivel de valoración de las empresas de big data es significativamente más alto que el nivel de valoración promedio de las empresas de tecnología.
Esto demuestra que los inversores son muy optimistas sobre el campo del big data y, por tanto, pueden tolerar precios de entrada más altos.
Cabe señalar que las valoraciones de las empresas de big data en todas las etapas de financiación son superiores a la valoración media de las empresas de tecnología.
Parte 3: Big Data 2.0, un modelo de embudo más grande
La figura muestra un modelo de embudo, que creo que es útil para estudiantes que se especializan en productos, operaciones, ventas y estrategia. no es extraño decirlo.
Debido a la progresiva implementación de IoT (Internet de las Cosas), las fuentes de datos para portales de vulnerabilidad están y seguirán explotando.
El rápido desarrollo del rendimiento del hardware físico y la potencia informática ha reducido en gran medida el costo de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos, y ha mejorado significativamente la forma y la velocidad del procesamiento de datos. y tipo de datos que se pueden procesar Crecimiento y mutación inimaginables.
En el contexto de la serie de mejoras de capacidades mencionada anteriormente, el alcance y los escenarios de aplicación del análisis de datos en industrias "tradicionales" se han vuelto más diversos, y el valor del análisis también mejora constantemente.
Ejemplos de industrias de aplicaciones de big data: comercio minorista, seguridad de redes, publicidad, servicios financieros, agricultura, alojamiento turístico, atención médica, energía y servicios financieros.
Como puede ver, big data se puede aplicar a muchas, si no a todas, las industrias que cubren áreas importantes de 2B y 2C.
Tomando escenarios de uso como ejemplo, Silicon Valley Bank enumera aquí tres ejemplos: publicidad precisa, seguridad contra fraudes en línea y optimización del funcionamiento de los sensores. Ya podemos ver que las nuevas empresas de servicios SaaS y big data de China están obteniendo muy buenos resultados en múltiples campos.
Parte 4: Aplicaciones intersectoriales de big data, ¿dónde están las oportunidades de inversión para las startups?
Silicon Valley Bank midió el índice de madurez del big data en diferentes industrias desde tres dimensiones.
Estas tres dimensiones son: el grado de estandarización de los datos; la facilidad de adquisición de datos y el grado de integración de la tecnología;
Las dos primeras dimensiones reflejan la riqueza y profundidad de la fuente de datos. Si la dificultad es demasiado alta, la aplicación será limitada.
Para industrias con grandes cantidades de datos, cuanto menor sea la madurez de las aplicaciones actuales de big data, mayor será el potencial de desarrollo futuro.
Mercados relativamente maduros:
Por el contrario, la ciberseguridad, la publicidad y los viajes y el alojamiento son mercados "más pequeños" con tasas de penetración de big data relativamente altas (entre 2.000 y 3.000 mil millones de dólares estadounidenses).
La industria minorista es un mercado enorme (900 mil millones de dólares) y ha acumulado sofisticados análisis de big data debido al crecimiento del comercio minorista en línea a lo largo de los años.
Mercados más prometedores:
La agricultura es un "mercado pequeño", pero aún se encuentra en sus primeras etapas debido a la dificultad de recopilación de datos y las limitaciones de análisis.
Los servicios financieros, la atención sanitaria y otros grandes mercados son obviamente mercados de aplicaciones de big data a los que todo el mundo prestará atención. Sin embargo, debido a la estricta supervisión y la dificultad para obtener datos, el mercado de big data está lejos de estar maduro.
Aquí, las empresas de big data más maduras en sus primeras etapas en la industria de la publicidad son cada vez menos favorecidas por los capitalistas de riesgo, mientras que las empresas de big data en sus primeras etapas en la industria de la salud están comenzando a recibir más inversores de capital de riesgo. . favor.
Esta tendencia está estrechamente relacionada con la madurez de diversas industrias en la adopción de big data.
Cuando los capitalistas de riesgo consideran las tendencias de desarrollo, prestan mucha atención a si el espacio de crecimiento potencial es lo suficientemente grande y si se pueden abordar las limitaciones.
Parte 5: Resumen, la nube y el aprendizaje automático son el futuro del big data
La llamada "nube" depende de si la nube de la empresa de big data puede integrar la de los clientes objetivo. Los datos en la nube pública están vinculados entre sí para formar un ecosistema.
El llamado "aprendizaje automático" depende de si las capacidades de análisis automático de las empresas de big data se volverán más reveladoras a medida que aumente la cantidad y el tipo de datos y mejore el rendimiento del hardware.
Lo anterior es el siguiente paso de big data compartido por el editor para comprender las perspectivas de big data. Para obtener más información, puede prestar atención a Global Green Ivy para compartir información más seca.