2018 年海外大数据产业全景分析与趋势预测

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从互联网巨头到创业新贵，从中国到全世界，已经有无数技术公司投身到大数据和人工智能的洪流之中。

分析师：MobData 研究院

1. 全景概况

Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the Web like deer on a freeway.

高科技营销魔法之父 Geoffrey Moore 曾经这样肯定大数据的存在意义：不进行大数据分析的公司，是 “聋瞎” 公司，就像高速公路上徘徊的野鹿一样。

因此，从互联网巨头到创业新贵，从中国到全世界，已经有无数技术公司投身到大数据和人工智能的洪流之中。

风险资本家 MattTurc 分享了 2018 年大数据和人工智能的全景图，有 1095 家大数据公司被纳入其中。本文将基于这份全景研究对大数据和人工智能领域进行详细的解读，包括各细分领域的分布情况，上市及被收购的知名企业分析，以及 MobData 研究院对整个领域的趋势预测。

全景图高清下载地址：http://mattturck.com/wp-content/uploads/2018/07/Matt_Turck_FirstMark_Big_Data_Landscape_2018_Final.png

2. 细分领域

将大数据和人工智能领域进一步分解，从底层的数据资源和数据 API，到中层的开源框架和基础架构，再到领域终端的数据分析和应用行业，数据作为最基本的元素，贯穿整条产业链，也激活了教育、金融、健康医疗、物流等各行各业的活力与生机。

从细分领域来看，大数据企业多数分布在三类方向：

第一类是基础架构，共 219 家企业。主要做基于云的企业级数据存储、分析、安全、管理等服务，提供诸如云服务、数据库、数据集成、数据保护、数据转换等细分类别；

第二类是分析工具，共 223 家企业。主要做信息的搜索和商业分析，提供搜索、分拣、识别、调用、分析等细分类别；

第三类是应用行业，共 243 家企业。主要在金融、医疗、广告、社交、政府、电商、物流、农业等细分行业领域提供大数据服务。

将各个细分领域再次拆解，各细分服务平台分布如下：

更多企业集中在数据分析平台、数据安全、健康医疗、可视化、金融租赁、生命科学、人工智能等细分平台。

3. 头部企业

1075 家企业中，共有 185 家被收购，23 家 IPO 上市。

注释：原文中共 1095 家企业被统计，1075 家为非重复企业

本部分将聚焦于以下 32 家较为知名且体量较大的大数据企业：

上市企业

大数据领域中，4 家较为知名的上市企业有专注于企业级数据管理服务的 Cloudera、数据库管理公司 MongoDB、云计算服务商 Zuora 和数据搜索软件公司 Elastic。这四家企业都在最近两年内上市，目前总市值在 19-44 亿美元之间。

注释：上市企业市值统计截止到 2018 年 10 月 30 日

被收购企业

在大数据与人工智能领域，共统计出 12 家备受瞩目的被收购企业。与上市周期一致，这些企业也集中在近两年内被收购，多数集中在健康医疗、广告、金融等领域。

大数据在广告领域的应用非常广泛，代表公司有在线广告交易公司 Appnexus、数字广告验证公司 Moat Analytics 和广告评估优化工具提供商 Integral Ad Science，这三家企业被收购的金额在 8-16 亿美元之间。

除此之外，还有 AI 技术驱动的暗数据人工智能企业 Lattice Data，这家企业在 2017 年被苹果以 2 亿美元收购，致力于将非结构的暗数据（dark data）进行结构化转化，获得有用的信息。

4. 趋势预测

人工智能将成为大数据领域的核心驱动力

亚马逊、谷歌、Facebook 和 IBM 等国内国际大公司在人工智能域引领潮流，已经赢得市场回报。

行业集中趋势愈加明显

CBInsights 的统计数据显示：AI 公司的收购竞争已经开始。2018 年，我们已经能看到很多小型的人工智能类创业公司开始被大公司收购。

大数据与人工智能企业的数据壁垒程度出现两极分化

大数据领域行业集中度增加，市场进入壁垒提升，数据资产化将成为必然趋势，数据壁垒将越来越高。相反的是，人工智能立足市场的基础便是大数据，因而大数据的交流与打通将为企业获得数据资源，以促进算法的不断优化更新。

人工智能将逐渐对垂直领域产生影响

制造、客户服务、交通运输和医疗健康、教育、家居等领域已经受到人工智能的影响，今后也将会有更多的领域使用人机交互的智能机器人，比如保险、财税等。

数据安全将成为一大隐患

面对大数据与人工智能的不断升级与发展，安全和隐私问题也会随之凸显。

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

也有部分专家认为大数据和人工智能对人类进化，有着方向性的错误。比如 Sydney J. Harris 曾经说过：真正危险的不是计算机开始像人类那样去思考，而是人类开始像计算机一样思考。

然而，历史的巨轮之下，谁又会知道未来何如？
来源：MobData

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