早在2000年，著名未来学家托夫勒在其著作《第三次浪潮》中就将“大数据”誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。
如今，大数据的热浪已经覆盖整个时代。
近年来，资本追逐大数据，大数据积极赋能多个行业，包括金融、医疗、教育等。
有数据显示，到了今年，中国大数据产业规模或将达到历史新高。
6亿元。
观点。
毫无疑问，大数据已成为热门投资方向之一。
但在喧嚣之中，传闻中的大丰收始终没有到来。
这是数据创业玩家不够优秀，还是大数据公司都走错了路？ 1：大数据行业仍面临资金投入的困境。
据不完全统计，上半年，国内至少有63家大数据初创公司获得融资，融资总额超过68亿元，其中融资额超过68亿元的公司有17家。
其中，融资金额超过1000万元的大数据公司有41家，占总数的92%。
显然，资本对于有潜力的大数据初创公司并不吝啬。
（数据及图片来源：大数据频道） 不过，大数据行业也不全是好消息。
资本的狂欢下，“大数据”概念开始被炒作，不少“假数据”企业从中“受益”，从而阻碍了整个行业的发展。
此外，数字初创公司本身还面临两个问题。
1、离散数据隐藏在科技巨头的黑匣子里。
数据收集一直是数字初创公司面临的一个问题。
一方面，数据存在禁区，数据安全和隐私是难以逾越的墙。
另一方面，BAT等科技巨头垄断了大量的社交数据、电商数据和行为数据。
换句话说，数字化初创公司即使走出了无法利用的数据禁区，也会掉头投入BAT垄断的大数据海洋。
庆幸的是，BAT等科技巨头虽然拥有绝对优势，但其涉足行业众多，包括金融业务、娱乐业务等，难免会与其他机构竞争。
因此，其他企业掌握的筹码就是能够与各个产业组织无缝合作。
美国大数据服务公司Palantir最值得称道的案例之一就是协助多家银行追回了纳斯达克前董事长麦道夫隐藏的数十亿美元。
一直对标Palantir的中国公司中译语通将图像识别、语音识别，包括计算机视觉生成广告、数字精准营销等技术融入到应用中。
高盛牵头的数字创业公司Crux的主要业务是建立一条信息供应链，确保各个金融机构的数据隐私，并确保它们不被私下出售或利用。
由此我们可以看出，与大象共舞，数字化初创公司显然不必与BAT等拥有数据量的科技巨头正面交锋。
潜移默化地进行创新，将是一个不错的选择。
2、数据可视化是企业的薄弱环节。
尽管现在数据初创公司很多，SaaS和外包服务都相当成熟，但“数据可视化”仍然是大数据行业中相对薄弱的环节。
数据可视化有很多实际应用场景。
有些人认为可视化就是将数据转化为图表。
事实上，它仅适用于静态数据。
如果要呈现实时数据，它将是动态的，不同的呈现方式对其背后的技术有不同的影响。
要求也会有所不同。
因此，数据可视化是一个技术性很强的领域。
因此，当很多数字化初创公司创业，接触到不同行业、不同背景的客户的可视化需求时，会发现自己在技术方面仍然面临很多挑战。
因此，企业想要打造高效、标准化、产品化的服务，就必须探索针对不同场景的技术解决方案，并开发相应的工具。
谷歌曾参与创建非盈利组织“全球渔业观察”，该组织建立了一个透明、可视化的大数据平台，可以观察全球海上转运船只的动态。
数据可视化使我们能够对全球商业捕捞有全面的洞察和监控。
中译语通在2018年发布了数据可视化应用，结合知识图谱技术，可以在任何场景下使用。
相当于大数据监控的一个组件；数据初创公司DataHunter也将利用各个行业不同的分析理念和思路，计划制作一个基于通用标准化的行业版本。
数据分析和可视化可以说是大数据服务的“最后一公里”，但并不是所有企业都有能力解决。
毫无疑问，只有打通这个环节，数字??化初创企业才能获得不同行业的认可。
二。
抢占C端并不是大数据赋能行业的制胜关键。
对于大多数行业来说，C端将成为他们最大的归宿。
这也是大数据行业一开始的定位。
因此，我们可以看到很多数字化初创公司都瞄准了C端市场。
然而，这个大家都看好的“市场”真的存在吗？大数据的“瞄准目标”是否找错了方向？面对这个问题，数字化初创公司一不小心就可能陷入困境。
1、冲进C端，可能是“万骨”枯萎的开始。
在大数据的应用过程中，国内数字创新企业一直处于一个尴尬的境地，即先进的大数据和人工智能技术与大众落后的产品理念相矛盾，反映到C端普遍接受度较低以及随之而来的高昂的获客成本。
与此同时，一些企业却在炒作概念，将“小数据”、“大数据”、“假数据”称为“大数据”，破坏用户对技术的认知，让新技术的推进变得越来越困难。
因此，技术在C端推进时并不能带来领先的价值。
不过，“数据意识”的培养并非一朝一夕，而是由“社会趋势”驱动，数字化初创企业可能会长期面临“尴尬”。
因此，进军B端成为数字创业公司生存并获得认可的最可行策略。
比如我们熟悉的机器翻译领域，O2O的故事其实已经过去了。
如今，企业对机器翻译的需求比普通用户更高。
无论是会议室的同声传译，还是图像翻译，包括视频的实时翻译，如果有一款企业级产品能够满足公司“大规模”、“高效率”的翻译需求，这意义重大，而且也有着非常巨大的市场。
2、先进大数据产业面临“高门槛马太效应”。
一般来说，一个新产品、新技术想要在市场上获得利润，创业公司必须愿意在早期“烧钱”，比如共享单车。
刚问世时，价格策略让大众很快接受了“分享”的概念。
用户数量达到一定程度后，就会形成用户集群的马太效应。
这时候你只需要等待自然虹吸快速聚集用户即可。
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但“大数据”是比“共享”更前沿、更科技的概念，其应用成果将远远领先于传统。
尤其是当行业相应的理念还没有跟上的时候，大众的心理接受过程将会非常漫长。
因此，大数据行业的马太效应，会比“共享单车”（即刻可用，无试用成本）等普通功能产品有更高的门槛和更低的虹吸效率。
同样是C端产品，To C大数据产品很难从头开始采取用户策略。
如果将B端作为温床，将会促进企业的发展，为企业带来利润。
我们也可以看到，无论是量子、Inside、软件级平台级产品等等，都非常重视2B，其应用完全是基于企业客户来开发的。
事实上，各种大数据to B服务在中国已经初具规模。
例如，中译语通率先发布了企业级机器翻译产品MerCube，后续产品体系也在B端布局； 2014年成立的数字化初创公司DataHunter在为中小企业提供一些产品方面也取得了成绩。
三。
先决策后行动，是大数据赋能产业发展的必由之路。
1、行业需要的是结构化数据。
对于B端来说，相对于非结构化数据（不规则的数据结构，没有预定义的数据模型），结构化数据会更有价值。
以金融行业为例，除了数据丰富之外，具有数据筛选、智能算法等功能的产品性价比也很高。
因此，数字化初创企业在技术研发过程中，花在核心算法上的能量产出并不一定低于花在数据上的能量。
例如，中译语通的产品开发方法是结构化海量数据，“在任何时间点，都可以挖掘每笔交易的层级关系以及竞争对手之间的关系”，然后将其用于任何垂直行业的变现。
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此外，Crux Informatics“只专注于处理非结构化数据”，Aurora“全面赋能移动大数据，帮助金融行业提升运营效率”。
这意味着大数据行业有闭环、有数据的企业将最先跑通。
2、产品上市前需进行数据溯源，避免版权问题。
大数据创业机遇背后，依然存在难以回避的版权风险。
数据从哪里来？数据是真是假？这是大数据产品投入市场之前必须考虑的问题。
没有完全成熟、没有充分准备的产品将会被市场拒绝。
面对大数据采集的“通病”——版权，只有追根溯源的成熟产品才能避免用户抵制。
由于数据源收紧和数据隐私监管趋势，极光大数据面临的压力越来越大；中易通采用数据溯源的方式，对每个视频的细节和内容进行标注，并对每个数据进行标注。
追踪版权并进行战略性签约和购买。
目前，还有不少数据公司在玩版权。
面对这样的问题，除了相关部门完善这些管理规定外，数字创业公司本身也应该最大程度地规避这种风险。
在整个行业我开始制止这种趋势。
结论：总之，在当今的智能时代，大数据必将发挥重要的推动作用。
即使目前还没有颠覆性的产品，大数据的价值也不能被否认。
未来当市场更加成熟时，大数据将与更多行业紧密结合，为投资者创造更多效益和价值。
在此之前，数字化初创企业应该根据大数据的发展特点和市场实际，寻找大数据的最佳应用渠道。
智能相对论：深挖人工智能的井，判断咸不咸，说出对错，说出vb的深浅。
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