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大数据是什么?多大的数据叫大数据?

很多没有接触过大数据的人，都很难清楚地知道，究竟多大的数据量才可以称之为大数据。那么，根据数据收集的端口，企业端与个人端之间，大数据的数量级别是不同的。

企业端(B端)数据近十万的级别，就可以称为大数据;个人端(C端)的大数据要达到千万级别。收集渠道没有特定要求，PC端、移动端或传统渠道都可以，重点要达到这样数量级的有效数据，形成数据服务即可。很有趣，大家可以看到2B和2C，两类大数据差了两个数量级。

有些小公司，数据只有千到万级的规模，但经过收集分析，也能从中有针对性的总结出这一群体的原则，同样能指导企业进行一定程度的用户分析、获取或者是服务工作，但这并不是大数据，而是一般性的数据挖掘。

刚刚天小妹分享的那个案例，说今年年初有个用50块本金摆地摊卖水果的中年人，他并不懂得大数据，但是他对水果的收成了若指掌：他知道哪个地方下了多少雨，水果的甜度会到多少，哪些地方的消费者会喜欢吃这个甜度的水果。卖到最后卖出了137家门店、4.7亿的年销售额。

这确实是一种小的数据挖掘，但并不是数据分析。大数据分析虽然脱胎于此，但大数据面向的是更海量的一个数据，借助了更广义的知识数据库的分析方法。大部分的数据公司的数据来源是海量的，它的收集和分析，并不是局限于个体，而是以一个非常非常广泛的群体为对象展开的。

2B是大数据行业的突破口

之前有提到BAT对大数据收集是垄断性的，创业企业想要在C端达到海量数据(千万级甚至上亿的C端用户)非常难。目前，国内月活真正过亿的app只有15个，渗透率前10的app都是BAT所控制的，比如微信、QQ、淘宝、UC浏览器等。如果绕开BAT，能拥有C端海量数据的，就只有相对传统的电信业、金融业等等。

可见，如果想投资大数据领域的公司，从C端下手难度很高。所以，我觉得在如果想在大数据行业布局，2B领域才是关键：一方面2B发展较晚，BAT还没有形成垄断;第二，开发门槛相对较高的;第三，数据量需求量相对较少，达到十万级别就可以为大数据的分析服务，所以如果想在大数据领域进行投资，要关注的主要领域是2B领域。

第一类，是现在很火的企业服务，以SaaS为主;比如客户管理的CRM、人力板块的HRM等等。他们在得到用户许可并保证数据安全的前提下，通过服务大量的企业来积累企业用户，和企业员工数据。比如理才网等等。

第二类，是B2B交易平台;目前的趋势，基本上是行业垂直领域的电子商务交易平台，核心竞争力就是打破买卖双方的信息不对称、不透明。所以这种领域公司的关键点并不是记录交易量，而是每一个有效的数据信息。在这个领域，我们投资过惠民网，主要服务于中小商超和其供货商的交易平台，再比如各种“找”系列项目等等。

第三类，是针对于开发者的服务;云存储、运行数据的统计推送以及app内的即时通信等。

复星昆仲主要是在这三类的2B项目当中的进行投资，因为这些项目的2B业务模式可以有效积累大数据。这就是为什么复星同时关注大数据和2B领域的企业服务——因为在2B领域的企业服务，能够找到最好最有效的大数据。

2B行业的未来投资标的

如果我们预测一下这个行业的未来，我有以下几个观点。

拥有丰富大数据源的企业，会成为整个行业内最炙手可热的投资标的。

在大数据行业里，分析算法上的差别，造成的分析结果准确性、实用性的差异是93分和95分的区别。而因数据源质量造成的差别，是60分和90分的不同。特别是，一个不断更新的大数据，是能够验证这个算法准确性并不断优化大数据分析结果的有效途径。

先行绑定最急需数据的需求方的项目，将获得胜利。

目前，在大数据领域最愿意买单的基本都是金融领域的客户，银行、保险公司等等。他们要对用户进行多方位的分析和服务，所以购买意愿非常强。下一层，是新兴的互联网公司，为了更精准的获取用户、提高转化率，也比较愿意买单，比如说像新美大等等。下一步，可能会过渡到消费品行业当中去。

基于大数据的那些商机，SaaS类项目凭什么火?

很多人其实不明白SaaS模式和传统的软件服务到底有什么区别，为什么说它是一个基于大数据而兴起的行业呢?

SaaS和传统软件服务，中间有非常多的区别。最基础的区别，就是他们整个架构是不同的：SaaS是建立在公有云上的，标准化的模块服务，数据也储存在SaaS的公有云平台上。而传统的软件服务基本上是部署在局域网内的。这种架构上的区别决定所有的其他区别。

比如，因为SaaS架构在云端，而且秉承标准化、普适化原则，所以，实施过程非常快。至少，实施前的现场搭建工作要少很多，那么获取用户也相应的加快。能传统模式要很长时间才能累计几百个客户，而SaaS模式可以在短时间内累积上千、上万的客户都不难。

再比如，付费模式上的不同，传统软件有前期实施费、每年更新的费用、专门的定制服务费用、故障解决费用等等。整体来讲，费用高、缴费繁复，往往只有大企业才消费的起。而SaaS一方面减少了初期部署成本、且系统和架构可以服务于多个用户。它的收费模式基本上，是收月费或者年费，一个月只有几百块，很多中小企业，都可以享受到服务。

智能硬件和人工智能的收获期还很漫长

大数据和智能硬件相结合的模式，其实目前还很有挑战性，最主要的原因还是出在大数据的数量级上。目前智能硬件的出货量远不能匹配大数据所需的数量级。目前，国内出货量最大的是小米手环，第二是360儿童卫士。剩下的智能硬件出货量，往往在十几万到几十万就是比较好的量级。这跟C端大数据千万、亿级的要求还相差百倍呢。

人工智能领域相对好一些，属于如日方升的情况。在海外的谷歌、亚马逊、软银，已经在投资一些投资标的，但是依然是一些概念领域的项目，不是立即可以商业化的服务。包括谷歌的无人车，就算已经能够积累了上百万英里的安全驾驶里程，但要应用还是有一定过程。国内也有少数的天使、早期机构，已经看好这个领域开始投资，但它的开花结果期那可能还要至少再等五年。

所以，这个领域的投资要有一定耐心，目前比较有希望兑现的领域，包括语音语义识别、AR/VR、无人机等。