[中国大数据产业的痛点和困难.docxVIP

中国大数据产业的痛点和困难大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网＋的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。2015年中国大数据产业的热度从贵阳大数据交易所开始，到9月国务院的2015第50号文《促进大数据发展行动纲要》进入高峰，相信10月份的乌镇互联网大会上，大数据还会是一个大的热点。大数据论坛上，数据产品和解决方案被介绍的很多。数据给企业带来的具体价值、数据应用场景、大数据产业的痛点介绍的很少。中国大数据产业经历着很多痛苦，大数据产业前景很好，但是大数据企业却很难做大，很难实现质的飞跃。中国大数据产业的痛点和困难如下。 1 大数据企业众多而弱小，很难实现产业优势中国大数据企业大概有200多家，将近60%集中在北京，以小微企业为主，年销售额达到十亿人民币的企业几乎没有。大数据产业处于春秋时代早期，各家诸侯割地而立，每家占领了一块小的细分领域，很难做大，都面临着同行的激烈竞争，有的领域例如舆情监控已成为红海。大数据企业人数大多在几十人到几百人，少有千人以上的企业。没有一家大数据企业可以统领一个行业，没有一家企业占有细分市场10%的份额，没有一家大数据企业建立了行业标准，领导行业发展。中国大数据产业处于极度分散状态，优秀的人才分布在不同企业，很难形成人才合力。各家企业规模小，很难在企业做深做大，很难利用大数据帮助企业实现业务提升。大多数企业的工具和数据很难满足企业整体的数据要求，中国的数据挖掘和分析产品也很难和国外的产品进行竞争。大数据产业如果要形成产业优势，必须需要一批领军企业。参考国外大数据产业，中国在大数据基础架构，数据产品，数据工具、数据清洗和数据挖掘、数据分析、数据人才都需要产生一批标杆企业。每个领军企业都规模应该在千人以上，销售额应该在百亿以上，否则很难形成技术和人才优势，也很难利用大数据帮助客户实现业务提升。贵阳大数据交易所《2015年中国大数据交易白皮书》提到2014年中国大数据市场规模为767亿元。这个数字看上去不错，估计其实真正和大数据工具和大数据产品相关的不足20%（业务价值提升）。大多数的经费都用于大数据基础平台（存储和计算）、咨询、报告等和业务价值提升相关度不大的领域。中国大数据市场销售额大多数集中在传统的IT企业例如IBM，Oracle，EMC，Intel，华为，联想等。真正大数据企业所有市场份额加起来可能就在百亿元左右。中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。 2 外部数据是一个个孤岛，数据价值低数据是大数据产业发展的基础，具有商业价值的数据可以帮助企业洞察客户、数字化运营、风险管控、精准营销、预测和决策等。具有商业价值的数据和商业分析真正能够帮助企业提升业务，创造出新的价值。中国的大数据市场还不成熟，很多大数据企业拥的数据都是片段的数据，很难形成完整的，具有商业价值的数据。大数据市场的数据质量和企业的数据需求有较大的差距。外部数据大多处于孤岛状态，数据之间很少流动和整合；孤立、不流动、没有整合的数据很难帮到企业，很多需要数据的企业不得不从多个大数据企业采购数据，效率很低，采购来的数据价值不高，数据整合的难度较大，数据采购的整体费用过高。大家都看到了数据分散的弊端，于是很多地方都建立了大数据交易市场，帮助大家进行数据交易和数据采购。由于缺少法律保护，很多企业不太想在交易市场进行数据交易，往往还是采用一对一的数据交易，这种交易方式可以保护交易双方的利益。具有商业价值的数据还在开发中，大数据交易市场，缺少大量可以进行交易的数据。大数据交易市场这种商业模式，还需要用很长的时间去证明。中国质量最好的数据在金融行业、BAT、电信运营商，这些企业比较谨慎，很难向外部输出数据。这三大行业自身的主营业务也不在数据，其数据产品生产和输出的愿望也不强烈。政府的数据正在逐步开放，但是其数据质量、集中度、输出方式等多存在很大多挑战。在中国大规模的数据开放，至少需要3年时间才能达到商业应用要求。 3 大多数企业客户，对数据商业应用敏感度低大多数企业对数据有需求，但是其对数据商业敏感度很低。对数据商业应用的场景以及数据技术了解很少。即使是数据商业敏感度较高的银行，至少要沟通三次以上，其才能够建立起数据价值理念。其他行业例如制造业，房地产业，零售业，他们的数据商业敏感度更低。甚至万科的王石也大声疾呼，不要和房地产业谈大数据应用，房产行业数据还不全，很多还是手工数据。于是某个领先的电商开始帮助万科进行数据规划建设，研究大数据在房地产行业的应用。已有的大数据企业商业案例中，大部分都是大数据企业主动去找客户谈合作，为企业提供数据