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　　国内的大数据热应该是在2014年开始的。到现在基本5年一个阶段。在数据1.0阶段，我们解决了几个问题，主要是认知，什么是大数据。刚开始提到大数据，很多人认为数据无所不能，通过数据可以解决所有问题；第二就是有些人认为大数据有一些价值。随着市场不断地迭代和演变，从资本角度来看，它对行业产生的推动是什么？2015年有了新三板，2016年国家又推出了网络安全法，大数据行业经过多年反反复复的演变，现在回归到本质。

　　回到开始的问题，大数据的本质是什么？就是一台机器干不完的事情，就让多台机器同时完成。

3、人工智能

　　现在，人工智能也比较热，但人工智能也很简单。怎么讲呢？人总是很想偷懒，总想通过机器等方式让我们生活得更加便捷。一开始，人的想法也很简单，我教机器规则、方式，机器一学就可以了。这里面有一个问题，我们低估了事情的复杂度，比如女朋友跟你讲如果我早来了，你没来，我等着；如果你早来，我没来，你等着。机器这样学习五年，只能叫专家库。但这样不行，这和人的独立思考是不一样的。所以，这驱动了神经网络的发展，有变化，机器会自己去调整。

　　二、大数据行业的机会

　　那么对整个行业来讲，再过五年，会怎么样呢？

　　在数据1.0时代，我们认为这是一个差异化显现的时代。现在，数据格式已经发生了很大的变化，语音、文本、图片都成了数据。在这个行业里面，大概有三波人在创业：一波人掌握了技术；一波人拥有了稀缺的数据资源，自然就有了数据机会。第三波人从国外回来，或者从高校里出来，掌握了先进的数据技术。这三波人构成了过去五年国内大数据企业基本的生态图。

　　从产业角度来看，我们把数据分成三类。首先，消费大数据。坦白讲，消费领域，中国互联网已经把坑都占了，互联网数据获取比较容易，可以用爬虫大规模调用网络数据；公开的网站数据可以通过技术调用；数据变现也比较快，比如网络精准营销或者一些金融方式；

　　第二类是机器大数据。第三类就是工业大数据。富士康刚上市，整个产业还处于非常早期的阶段，懂IT的有几个愿意去工业企业？中国制造2025靠什么来驱动？在高新技术方面，我们跟美国还是有差距的。如果拼机器大数据，大家可以学德国的工业4.0。中国的服务靠什么？靠数据服务。数据服务能够降低客户服务成本，能够实现商业模型得快速转变。未来，国内制造业是万亿级的市场，现在有大批人的进入，如果想要创业或者转型是比较好的机会。

　　数据1.0时代在2013-2014年左右萌芽，2015年泡沫加速，之后又进入到泡沫破裂期。行业的低谷在2016年出现。2017年12月，国家提出数据治理，行业振兴，从低谷期爬了起来。使用数据的时候，大数据产业才会得到进一步的支撑。无论创业或者投资，你都要面临如下问题：数据从哪儿来，来了怎么放，放了怎么用。还有数据的可视化问题。数据是无形的，你要把无形东西通过有形的表达方式让人接受。

　　三、大数据企业的投资逻辑和估值

　　谈谈大数据企业的价值。很多大数据企业可能有这样的想法：我们是非常牛的行业，企业中有科学家，也有重量级的客户，企业的身价是不是要贵很多？坦白讲，在轻资产里，没有几个大数据企业敢说自己有很好的盈利、在过去赚了很多钱的。没有盈利，财务风险怎么构建？你觉得赚了十块钱，但实际上只赚了八块，最后，还是要参考双方的资源进行估值。有什么估值模型去解决这个问题么？现在市场还没有发展出来。

　　因此，我们只讲一些案例，不讲技术，讲讲我们是怎么看这个行业的。例如有一个大数据企业，它是提供服务的，它面临的问题是什么呢？我们去项目现场的时候，企业需要给我展示一下，但搞笑的是，它告诉我机器坏了，于是，现场没有任何展示。

　　另外一家公司，直接拿了国外的大数据架构，来讲底层和技术、图谱之类的，业务还是应用集成，把系统拨开看业务，数据只有几百万，谁敢投吗？