大数据专题| 产业仍是蓝海 行业摸索数据定价问题

2015年是‘大数据落地元年’。在2015年前，行业更像是‘概念元年’”。数据堂董事长齐红威接受记者采访时表示。

　　2016年3月5日，第十二届全国人民代表大会第四次会议在人民大会堂开幕，听取国务院总理李克强作政府工作报告，审查计划报告和预算报告。根据《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，国务院编制了《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》。其中，促进大数据、云计算、物联网广泛应用被列入规划之中。

　　2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，切实提出发展大数据产业发展要求。同时，资本的进入也不断促进产业发展。根据整理的数据，2015年超过50家大数据公司进行融资，总融资金额超过50亿人民币。

　　不过，从2015年的融资情况来看，中国的大数据创业企业发展很不平衡，相较于美国已经有成熟的大数据产业链，国内大数据企业在硬技术方面比较欠缺，更多的是大数据的行业应用。2015年中国大数据领域的创新公司总共获得近50亿人民币的投资，而美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美元的投资，中国大数据行业发展依然有很大空间。

1

　　国内大数据应用型企业居多

　　2015年，中国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提出2018年底前建成国家政府数据统一开放平台。

　　在此政策推动下，2015年大数据行业融资增长迅速。根据数据客整理的2015年大数据行业融资数据，针对大数据行业应用的创业公司占52%，其中提供营销和金融风控数据服务的创业公司最多。

美林数据是一家数据应用型企业。成立于1998年，2014年12月挂牌新三板。美林数据董事长程宏亮表示，公司的主营业务较2014年有所调整。目前，美林数据主营大数据平台和智能电网、智能制造的数据应用。

美林数据董事长程宏亮

　　与互联网大数据相反，程宏亮认为应用与电力军工等工业方面的大数据80%是结构化，20%是非结构化。一般而言，互联网数据由于视频、音频、图像等不能直接转化为文本的量较大，因此行业内普遍认为互联网数据是由80%的非结构化和20%的结构化构成。工业大数据和互联网大数据不仅数据构成不同，客户的要求也不同。互联网数据往往要求快速检索和快速反应。工业数据却更加看重数据的准确性和分析深度。比如，对于美林所服务的电网行业，需要对电网设备状况时时了解。

数据堂董事长齐红威形容数据堂更像是“数据银行”。公司的模式是先获取数据、清洗、数据服务。他将数据分为政府数据、互联网、行业和线下四部分。齐红威表示公司更注重纯线下数据的采集。数据堂利用一款叫“众客堂”的APP招聘兼职人员，从事纯线下数据的采集，包括人工智能、征信和交通。目前兼职人数超过50万。

数据堂董事长齐红威

　　对于中国大数据产业“轻基础设施、重数据应用”的问题。齐红威认为，云计算产业目前“江山已定”：微软云、阿里云、华为云等各种巨头在进击云计算产业。对比数据应用，中国的软件平台与国外的分布式技术相比差距不小。在应用层面，中国地域广、需求广，因此机会更多。但目前大规模的应用场景并没有形成，理论上征信体系、营销、医疗健康、教育、农业等各行业都是可以开展大规模应用。

2

　　中美大数据基础技术差距明显四瓶颈制约发展

　　美国在2013年大数据领域的新创公司就获得了36亿美元的投资，硅谷大数据公司Palantir Technologies2015的估值已达200亿。相比于美国，中国的大数据企业不论在资本支持和估值方面都存在不小差距。

　　2011-2018年中国大数据产业规模和增长率

　　对比中美大数据产业发展，程宏亮认为美国的数据挖掘和分析技术*国内一大步。大数据发展的基础正是数据的挖掘和分析。在工具挖掘层面，中美差距明显。此外，在国内大数据行业中，重视度和挖掘度都严重不足。从这一点看，随着大量海归人才回归，中国的大数据产业机会更多。同时，国外数据交易*国内很多年。“制造业本身的差距就是对数据价值发现的差距”。

“大数据产业刚刚发展起来。如果整个行业是10分，我会打1.5分。”齐红威表示。

　　从目前中国大数据企业的发展来看，程宏亮和齐红威认为大数据产业存在三点主要发展瓶颈：

　　1

　　*，行业数据交易开放程度尚不足。

　　在政府部门和垄断行业，数据的流动性制约着后续的数据发展。政府部门和垄断行业掌握着大量数据，但由于界定尚不清晰，政府并不知道哪些数据可以开放，开放的程度如何衡量。最新的进展情况是，以电力行业为例，程宏亮表示，美林数据正在促进上下游企业间数据的交换。同时，也正在促进基于价值的数据交易，而非直接提供原始数据。

　　2

　　第二，数据的归属权尚存有争议。

　　据了解，目前的解决方法是原始数据归客户所有。经过加工和挖掘后的数据归买单方所有。

　　3

　　第三，目前行业中比较难解决的问题是数据如何定价。

　　由于涉及数据热度问题，数据难以定价。此外，人才的供给也是制约行业发展的因素之一。

　　不过，业内人士均表示，市场最终会在摸索中解决定价问题和数据流动问题。对于大数据产业未来的发展，业内认为“大数据产业仍是一篇蓝海。”