谁“杀死”了大数据创业者？

“这两年在大数据领域，纯粹讲概念没有技术的公司都死完了。融资过很多的钱的企业虽然还存活着，但大多过的也很难受。”一位大数据领域的资深创业者，对创界网说出了整个业内的真实现状。

从2016年开始，就有人喊大数据的寒冬来了，但依然有很多资本进入大数据这个领域。到2017年《网络安全法》实施，曾经被称为大数据天堂的野蛮生长时代结束，行业进入调整期。进入2018年，洗牌持续加剧，凛冬真正来临了。

大数据公司的寒冬真的来了

在当下，大数据领域的公司基本是三分天下：BAT华为等巨头系、TalkingData华云数据Dataeye等创业系、和电信、移动、联通等国有系。

2013年到2016年，是大数据相关公司的春天，在这几年，创业公司很容易拿到融资，从几百万到数亿不等，有业内人调侃说：“行业风口期，只要在电脑上打开一个Excel表格就敢说自己是大数据公司，就有可能融到资。”不完全统计，仅在2017年的上半年，就有63家大数据创业公司获得了融资，总融资超过68亿人民币。其中获得上亿元融资的企业有17家。更有人乐观估计，在2020年，整个产业会超过13000亿。

大数据公司融资概况(部分，创界网制图)

从2016年下半年开始，大数据行业的公司数量就开始逐渐压缩和减少，其中D轮融资超过4亿的百分点等公司开始大幅裁员，据说将超过600人的团队压缩到了300以内。2017新年刚过，亚信数据同样步入调整步伐，负责新领域探索的部门全部砍掉，据说还会有第二轮裁员。

除此之外，大数据公司在融资方面也遭遇难题，除了极个别的头部公司获得了大数额的投资，例如百融金服在今年4月完成了由中国国新基金领投，老股东红杉资本中国基金增持的10亿元人民币的C轮融资外，其他大多数的公司特别是初创团队获得融资的非常少，也有不少公司的融资记录还停留在前几年，比如集奥聚合的融资还停在2014年的B轮。

上海某基金的合伙人对创界网说，他们基金在14-15年投资了12个大数据项目，到了16年投资了4个，17年1个，18年完全停止了投资。主要是观望。而在投资的17各项目中，已经倒闭的有5个，占近30%。转型的有7个，剩下的5个，还在继续熬着。“几乎全军覆没。”说完之后他长叹了一口气。

国内大数据细分领域的头部公司Dataeye创始人汪祥斌指出，即使是估值很高的一些头部项目，现在大多日子也不好过。行业现在最主要的就是谋求商业变现。根据爱分析发布的《2018中国大数据行业报告》显示，我国多家金融、政务大数据公司收入突破亿元大关，看上去一片繁华。但是由于大数据的基础建设需要长期投入，能做到收支平衡已经是不错的情况。少部分公司如Dataeye另辟蹊径，探索海外，已经实现了初步盈利。

还有部分的大数据公司，继续流血融资。多位从业者表示，由于之前概念炒的太火导致现在的大数据公司估值太高、项目太贵，目前整个行业都面临溢价过高这一问题。据说某一头部大数据公司在最新一轮融资中，上市的互联网巨头投资方觉得估值太高，直接打了对折，虽然最后还是融资了，但已经无心对外公布融资金额。

大数据公司估值概况(部分，来源爱分析)

实际上到目前为止大数据领域，没有真正形成规模化变现或者利润很高的公司，面对如今热潮的褪去，当初给投资人开出的溢价无法兑现，后续融资压力很大。即使有收入，在行业营收较好的大数据金融还有政务公司，都面临回款这一硬伤。某大数据公司，和一银行签了一笔100万订单，三年过去了，还有一半的款没有结算。

大数据行业靠着概念就能拿到钱的风光早已一去不复返了，现在的大数据行业面临不可逆转的生死劫。

为什么大数据行业如此萧条?

大数据野蛮生长的时代已经结束，面对行业现在的艰难，追根溯源，是因为行业建设周期长、缺乏底层核心的技术、萎靡的经济大环境等综合原因造成的。

核心的大数据底层技术缺失

即使经过6年发展，我们依然缺乏大数据的核心技术。Dataeye创始人汪祥斌对创界网(ID:ChuangDaily)说，国内所有标榜做大数据的公司，用的基本上都是美国的hadoop底层核心技术，一旦全部切断，那么国内没有一家数据公司能存活下来。

据悉，目前有关大数据底层的核心模块全部来自于美国公司，包括腾讯、阿里在内的所有公司都在用它提供的技术。包括分布式的数据库在内，国内公司在这方面几乎没有原创技术，只有阿里逐渐在大数据开源社区贡献了一些技术。

国内的大数据公司，目前更多是在应用层面进行创造。这是当下国内互联网创业者最擅长的，能短期见效的、变现的应用层面的东西，比如说做数据统计、分析、挖掘等应用层面的技术。这是中国创业者在大数据行业的优势和强项。由于底层技术的缺失，根基不牢，一旦整个行业发展遭遇动荡，产业链上的创业者可能都会被波及，很难长远发展。

数据大而不精的尴尬现状

以广告投放为例，外界都以为大数据公司掌握大量数据，可以做到精准投放来增强产品购买率，在理论上来说没错，但其实只是一个理想状态。实际情况下，一个人的消费是由诸多维度的信息共同组成的。要实现信息采集、画像分析、用户推送、交易转化，需要掌握各种大量信息数据，然后在恰当的时间地点把东西推给合适的用户。比如一个喜欢浏览汽车的用户，如果在他面试或者开会的时间进行推送，很有可能就达不到传播目的，更不用谈转化。

实际上，国内每家数据公司其实都是一个数据孤岛，拥有的只是一个很片面的数据，并非一个全景化数据。虽然每家数据公司都标榜自己是全景化数据，但实际上并非如此。在大数据整个行业里，即使是腾讯这样的巨头也不敢说它的数据是全景化的。

行业建设周期长短期难获利

在国内，投资人普遍有一个通病，就是不能接受长线投资，这点在大数据领域体现的特别明显，很多投资人入局都是抱着一年翻倍、三年推出、四年上市这种心思来的，自然导致了大数据领域早前的概念成风、虚火旺盛现象。用资本的热度和周期去考核大数据行业的变现时间，本身就是一个错误。在大数据行业，数据积累和开发是有一定周期的，只有积累到一定数量，才有可能变现，但这没法一蹴而就。行业的发展是需要足够成长周期的，需要时间的积累和足够的耐心。

因为投资急躁，加上部分大数据领域创业公司的急于变现，甚至是投机取巧，企业当然无法安心扎根于技术，行业自然乱象丛生，加上《网络安全法》等数据法律健全，必然造成了一批大数据公司被淘汰。

经济下行投资环境日益艰难

（编辑：核心网）

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