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近一年以来，整个大数据行业正在加速成熟，特别是行业应用层呈现爆发式增长。

大数据挖掘、分析、可视化等技术环节正在与各行各业深度融合，技术如何落地是今年最火热的话题。大数据变现的商业模式日渐清晰，整个行业不再像去年那般浮夸，高估值公司正在兑现预期。

据工信部预测数据计算，2017年中国大数据产业规模近2万亿人民币，2020年将增长至5万亿，年复合增速达35.7%。

技术创新和渗透，尤其是基础设施层面，是大数据产业快速发展最核心的驱动力。一方面，云计算是大数据的IT基础，海量、繁杂、实时性强的大数据必须依托于云计算的分布式架构，二者相辅相成，一个是原料，一个是方法，云化渗透率提升将支撑大数据进一步提速。

另一方面，人工智能像是大数据的一个杀手级应用，大数据让算法更加智能，AI对数据的需求促使大数据行业爆发，人工智能的逐渐成熟将促进大数据市场规模进一步扩大。

2016年9月，爱分析首次发布中国大数据企业估值榜，以树立大数据行业标杆，勾勒市场格局，受到了行业和投资领域各方极大关注。

一年多以来，爱分析实地调研了80余家大数据创新公司，访谈了近百位大数据行业专家、企业决策者和投资者，总结下来，我们看到大数据产业在2017年有以下几个重要变化。

一，政策层面。自我国在2015年首提大数据战略以来，在过去一年，多个省、市相继成立了大数据管理和服务机构，多个国家部委和地方政府出台了与行业、细分领域结合紧密的大数据产业政策，大数据在农业、交通、环保、医疗等领域已有明确的指导文件，进一步表明大数据产业正进入应用阶段。

二，数据源层面。《网络安全法》颁布，加强了对数据源、数据获取、数据交易环节的监管，促使行业洗牌，去伪存真。相比以前，企业对数据源的认知从热捧趋于理性，逐渐认识到数据必须与场景应用结合，才能产生价值，单纯的数据购买价值有限。因此，数据交易业务在产业链上的价值正在减弱，数据分析业务的价值获得进一步提升。

三，客群层面。经过几年的发展，大数据的行业热点已从技术转移至应用，正在与行业深度结合。大数据在精准营销、用户管理等互联网行业应用场景已近完善，覆盖了大部分互联网客户。如今，传统行业的大数据应用在快速发展，以工业为例，大数据的应用开始向设备运维、故障预测等方向延伸。整体来看，大数据的受众客群正从互联网转至传统产业领域。

四，商业模式层面。客群的转变使得大数据公司的商业模式也随之调整，传统行业客群定制化需求强烈，标准化产品的价值有限，难以满足客户需求，由此，咨询属性强的业务是创新公司现阶段的发展重点。

爱分析通过调研和研究国内外标杆及创新公司，结合评价模型和估值模型，现正式发布“爱分析中国大数据企业估值榜”第二版，作为大数据行业阶段性研究成果发布，供企业决策者及投资者参考。

上榜企业需满足以下条件：1）主营业务以大数据为核心、为企业级客户提供产品、服务或解决方案；2）独立核算且在中国大陆运营的创新公司，包含上市和非上市、新三板挂牌公司；3）在各自领域具有独特的竞争力；4）在技术、产品和服务、业务模式上具备一定的创新性。

本次榜单涵盖了基础平台、通用技术、数据交易、行业应用、数据安全等细分领域，分为5个一级标签，20个二级标签，共计72家上榜企业，总估值达1102亿元，基本覆盖了大数据行业各细分赛道的主要创新公司，入围门槛为2亿估值。

与上次榜单相比，不少公司上调估值，榜单上还出现了不少新面孔，爱分析精选了三家代表公司——明略数据、同盾科技、零氪科技，作简要分析与介绍。

明略数据

明略数据在本次上榜企业中估值变动最大，从上期14亿上调至40亿。作为大数据行业应用类标杆企业，明略数据直接对标Palantir，成立3年，营收每年保持3倍增长，实力不俗。

明略数据从公安大数据切入，该领域需求迫切、预算充足，地市级公安每年IT预算达千万量级，是优质的应用行业之一。其核心业务在行业知识图谱的建立，技术壁垒高。

明略数据通过在公安领域深耕、产品化率提高、人工智能转型等策略，将业务逐步拓展至金融、工业领域。

爱分析通过在业务模式、客户群、收入结构、毛利空间、增速等多维度对标与明略数据相似的国外大数据公司，给予40亿人民币估值。

同盾科技

金融风控类应用是大数据在营销应用之后下一个成熟领域，以反欺诈、信用评估为主要服务方向。相比之下，金融大数据的市场空间更大，目前玩家最多，是竞争最激烈的大数据行业应用领域。

成立于2013年的同盾科技，在不到3年时间里完成了四轮融资，成为金融大数据领域的中坚力量。目前，同盾合作机构数千家，其中金融机构占比最高，每天信贷数据调用量在千万级别。同盾数据生态体系建设最早，在数据质量层面竞争壁垒高。

爱分析认为，金融领域是大数据行业应用的优质赛道之一，其应用场景正待丰富完善，市场仍有较大成长空间。同盾科技是在大数据风控领域拥有最多数量合作方的机构，凭借先发优势和技术实力，在资源和产品上打造其核心竞争力，占据了一定市场。

零氪科技

新上榜的零氪科技是一家医疗大数据公司，成立3年，团队800人，服务于包括协和、华西、湘雅等400多家医院，为医院提供数据采集、数据结构化等服务，通过患者随访团队实现临床数据闭环，建立肿瘤患者数据库，辅助诊疗等业务逐步上线。

爱分析判断，大数据在医疗行业开始逐步渗透，将早就下一个大数据重要应用，并产生一批重量级创新企业。

医疗领域核心数据来自医院和患者，互联网等其他第三方数据价值十分有限。面对千亿量级的国内市场，零氪科技掌握丰富的医疗资源，高质量的临床数据和患者康复数据是关键壁垒。

此外，零氪科技在肿瘤数据库建立方面积累较深，这种切垂直领域的打法可以将单个病种研究的更加深入，能够打造较厚的护城河，在未来或将取得长足发展，爱分析给予其较高的市场预期。

头部公司聚焦做营收，腰部公司关注纵向拓展客群 

从体量上看，大数据产业处于初步发展阶段，仍未出现10亿美金以上巨头。按照体量，爱分析将估值30-60亿人民币的公司划归为头部公司，10-30亿为腰部公司，10亿以下为初长型公司。

从过去一年来看，头部公司逐渐在兑现之前较高的估值预期，更注重商业化落地，将业务逐步从单一行业横向拓展至多行业领域。

此外，做营收也是头部公司主要变化，发展迅猛的公司2017年订单收入将达到3亿，个别甚至可能远超这个数字，多数公司每年以2-3倍高速发展，如TalkingData、明略数据等。

腰部公司在当前阶段，更聚焦在单个细分领域纵深，以行业标杆客户切入，围绕单个行业化的产品在行业内纵向开拓客群，普遍以每年1-2倍增速成长，如晶赞科技、星环科技、海云数据等。

初长型公司多数在根据市场需求打磨产品，会先切几个不同行业做市场验证，探索适合的细分领域、客群和打法，获取标杆客户是这些公司目前发力重点，如昆仑数据、佳格天地等。

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基础平台层发展缓慢，通用技术层需要行业化 

从产业图谱的角度，入榜的大数据创新公司可分为5种类型：基础平台、通用技术、数据交易、行业应用、数据安全。

基础平台类以大数据基础支撑为主营业务，产品和服务不拘泥于单一行业，通用性强。如提供基础平台的星环科技，基础分析引擎的第四范式，数据库的巨杉数据等。

基础平台领域玩家不多，但因为云厂商、传统硬件厂商也瞄准这个市场，基础平台类公司发展将受到一定影响。

通用技术类主要是以技术本身服务企业级客户，代表公司有提供数据分析可视化的海云数据，用户行为分析的神策数据，日志分析的日志易等。

由于客群的变化，传统企业对展示的需求较强，BI与可视化类公司的价值在上升。目前，通用技术类公司也在逐步与应用结合，打造行业化产品。

数据交易类受政策影响较大，在产业链上的重要性受到挤压。新环境需要新打法，背靠大树无疑是最高效的打法。随着新法实施，个人数据只有在授权后才能允许交易和流通，背靠大树的公司天然具备数据的授权，其他第三方公司则会受到政策影响。

新上榜的千寻位置由中国兵工集团和阿里巴巴控股，提供实时厘米级的高精准定位服务；联通控股的智慧足迹，凭借优质的大数据资源，提供位置信息拓展的大数据服务。此类以数据资源驱动的公司在未来或将取得长足发展。

数据安全类用大数据分析解决企业的信息安全问题，核心价值在于对安全事件的预判。

爱分析认为，过去大型企业对安全的需求停留在合规上，重心正转向解决实际的安全问题，因此，大数据驱动的安全理念将对传统信息安全市场产生巨大冲击，在未来将出现爆发式增长。上榜的数据安全类公司数量较少，以瀚思科技、明朝万达为代表。

行业应用层市场巨大，问题与机会共存 

行业应用类公司在这一年发展最为迅速，上榜数量最多，总体量最大。这类公司为行业客户提供解决业务实际需求的大数据解决方案，以标杆企业切入，用咨询属性更强的定制化策略，逐步丰富应用场景，打造行业化产品。例如，营销大数据TalkingData，金融大数据同盾科技，工业大数据昆仑数据等。

大数据在互联网相关的营销领域发展最成熟，应用方向非常明确，技术与应用结合的实现路径最清晰，市场竞争格局相对稳定，无新公司出现。

金融领域将是下一个重要市场，当下市场格局竞争最为激烈，上榜企业数量多。目前大数据在金融领域的应用方向明确，但技术与应用结合尚不成熟，客户对公司的落地能力存在质疑，这给新公司入场的机会。

大数据在传统行业，如政务、公安、工业等正逐步落地，有一定的应用方向，但尚不成熟，技术与应用的结合也在探索，还需做市场教育和搭建大数据平台等基础类工作，多种数据打通是目前存在的主要问题，在大数据平台上做上层应用是下一步趋势。

医疗行业是信息化程度高、数据结构化程度低的领域，处理繁杂的非结构化数据是目前的主要问题，之后再做与应用结合的分析工作，现阶段而言，数据清洗比建模更重要。

农业领域普遍的信息化程度低，数据采集是主要问题，现在通过卫星等空间数据一定程度上获得改善，但应用方向有待市场验证。

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