2017中国大数据产业生态大会——大数据投资会议记录

2017中国大数据投资论坛

《智能时代大数据投资热点》

  • 窦勇
  • 达晨创业投资有限公司大数据业务负责人

数据2.0时代的特点和机遇

  • 场景化应用
    • 大数据已经不再是圈数据资产的模式(数据采集)
    • 场景化的大数据应用公司将被看好(场景化应用)
  • AI智能成为数据与用户的联接
  • IOT复兴将大量拓展线下数据源和相关应用

智能时代,我们的投资方向

  • 标的企业:技术导向为主+市场应用
  • 产业逻辑:工业大数据+医疗大数据+政务大数据
  • 行业背景:场景化应用

《(大数据创业)企业融资成长经验分享》

  • 常雷
  • 北京偶数科技有限公司 创始人兼CEO
  • www.oushu.io
  • 2016年底注册公司,拿到天使创投

公司简介

  • 由EMC/Pivotal HAWQ核心团队成员2016年底成立
  • 成员大多为Apache Committer & PMC成业,来自各大云计算和大数据公司
  • 团队研究成果发布在国际顶级数据管理会议上(比如SIGMOD等),并拥有多项国际专利
  • 2017年获得红点创投1000万的天使轮融资

打铁还需自身硬

  • 产品可持续迭代的技术架构
  • 以数据科学为核心的技术团队

不打无准备的仗

  • 成熟且调理清晰的BP
    • 产品项目
    • 商业模式
    • 竞争对手
    • 发展计划

从资本市场角度重新考虑产品

融资过程中的细节

  • 美元:耐性较长,偏技术性投资
  • 投资协议

《中国大数据产业投资趋势分析》

  • 高丹
  • 赛迪顾问股份有限公司 总经理
  • 软件与信息服务业研究中心

中国大数据市场进入应用实施期

  • 大数据布局全域普及
    • 2016年数据中心IT投资规模2410亿元
    • 数据中心建设数据逐年减少
    • 新技术融合发展
  • 中国大数据市场规模持续高速增长
    • 服务于软件份额占比不断增加
    • 服务、软件、硬件
    • 大数据业务逐步向全国迁移扩展
  • 大数据应用实施环境不断完善
    • 大数据政策制度向行业应用转移
    • 大数据交易法规和环境日益完善
  • 用户对大数据的认知日渐成熟
    • 大数据企业在各行业应用领域全面铺开
    • 金融、政府、电信、教育,等各行各业都有用户
    • 大数据企业在产品和服务商的特点

中外大数据投融资市场对比分析

  • 机构大数据投融资业务更谨慎
  • 成长期企业对大数据融资需求高
    • 2017年大数据企业对资金的需求升高
  • 大数据投融资业务集中度更高

中国大数据投融资市场趋势展望

  • 场景化应用

商业计划——《云房数据——构建房地产数据生态平台》

公司概述

  • 定位 独立第三方的房地产数据服务商
  • 愿景 致力构建房产数据生态平台
  • 概述 云房数据20多年深根于银行、税务、评估行业、交易等领域,积累了287个城市、12000万户、25000亿次交易数。

  • 名词解释【估值】,为用户估算当地房产价格价值

云房数据1.0阶段

  • 2008-2013

    • 估值为核心的业务模式创立
    • 前身 仁达信息数据事业部阶段

      云房数据2.0阶段

  • 2013-至今

    • 打造数据+估值为核心的多场景应用模式得到验证逐步走向成熟
    • 把全国的房产资源价格数据建立起来
    • 287城市
    • 1.2亿户基础数据(楼盘字典、城市数据)
    • 2.5亿次交易数(新房、土地、二手房、租赁)据的房产数据库
  • 估值系统达到行业顶尖

    • 应用场景:金融 开发商/二手交易 评估 地税
    • 估值产品线
    • 数据产品线
    • 综合集成服务线
  • 服务行业——开放商/二手房/地税(房地产综合治税)

    云房数据3.0阶段

  • 2017.3 未来将打造房地产数据+综合服务模式,迈向更高阶段

  • 地产数据+合作数据+整合算法挖掘

  • 数据+在前进与阿里巴巴合作,共建A-Y数据库:建立地址检索、打通人群标签、房产信息

投资人点评

优势

  • 房地产数据,是百姓生活重要的一部分

疑点

  • 团队及人员配置?
    • 共170人,半数用来做数据
    • 30-40人开发系统
    • 10人算法模型
  • 与另一家竞品对比
    • 另一家全是互联网数据
    • 云房拥有:自主评估数据、银行数据、其他数据等
  • 应用场景?
    • 小区配套评级
    • 小区物业评级
  • 信息安全,倒逼政府开放数据
    • 政策发展:政府要建租赁平台
    • 云房在政府二手房交易、租赁平台中发挥作用
  • 如何拿到银行数据?
    • 银行给云房付费
    • 银行为云房开放数据
    • 云房给银行提供数据接口

商业计划——有数据的地方就需要R7

时代特征

数据资源的流动性和可获取性是大数据应用和产业发展的基础,直接关系到大数据价值的实现。——中国工程院 邬贺铨院士,2017年中国大数据产业峰会

  • 自动化进程
  • 电动化进程
  • 可控化进程
  • 智能化进程

关于翱旗

解决两大核心问题: - 实现任何数据在全组织范围内的互通 - 建立数据大平台与碎片化应用结合的数据生态系统

壁垒: - 数据处理领域行业壁垒值,新玩家难以进入。部分产品直接对标国外技术企业。

数据全生命周期

  • 数据源 结构化、非结构化、半结构化、其他
  • 数据接入
  • 数据处理
  • 数据存储计算
  • 数据分析挖掘
  • 数据应用
  • 数据服务

产品形态&商业模式

  • 通用产品【分销快销】单价10万,可复制
    • 快速实现
    • 快速部署
    • 快速覆盖
  • 平台产品【直销+分销】【设计、集成、服务】
    • 基于场景复杂,为需求符合的用户,提供定制化开发
  • 解决方案及服务 单价1000万,定制服务
    • 政府合作,大型项目

经典案例:楚天云&四川省国税

  • 52省职部门,323个子系统数据的汇总融合
    • 通过API形式几乎不可能实现
    • 直接通过数据库层面进行整合同步
  • 金税三期,税务数据收集,数据再分发
    • 基层单位IT水平较低,省级向基层分发存在技术难度

覆盖行业

  • 政府
  • 医疗
  • 教育
  • 金融

盈利收入

  • 2016 4000万
    • 产品形态
    • 销售模式

发展历程

  • 2014开始市场破冰
  • 2015年拿到投资

市场趋势

  • 220亿美元的大数据软件产品市场规模

投资人点评

  • 团队结构?
    • 共100人
    • 20-30人负责售后服务,配置实施
    • 50人研发团队
  • 应收账款?【财务问题】
    • 项目型:1期,2期,3期
    • 产品型:短平快

商业计划——数据大脑——城市(政务)大数据资源中心

  • 北京思创立方科技有限公司

行业需求

  • 新增智慧城市建设的必然要求,习总书记强调“以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手,以数据集xx”
  • 大数据中心
    • 一个中心
    • 一对平台
    • 一套应用
    • 一个体系
    • 一朵云
    • 一套标准
  • 数据中心痛点
    • 底数不清 数据资源梳理
    • 体系不明 信息目录体系
    • 采数不顺 数据采集汇聚
    • 质量不高 数据质量提升
    • 持续不久 数据动态更新
    • 应用不佳
    • 标准不一

架构体系

  • 数据源问题
    • 数据类型
      • 互联网数据
      • 政务数据
      • 物联网数据
    • 采集形式
      • 人工导入
      • 自动导入
      • 数据采集
  • 标准规范
  • 模板模型
    • 72个政府部门的共享数据模板
    • 1500多个共享数据库表,19000多个共享数据的元数据模板
    • 人口、法人、空间地理、宏观经济、城市资源
  • 目录体系
  • 工具平台
    • 数据基因
    • 信息资源目录
    • 数据交换共享
    • 数据综合运维
    • 数据管控系统
    • 数据分析系统
  • 应用场景
    • 一号申请
    • 一窗受理
    • 一网通用
  • 增值:智慧物联大平台
  • 增值:政法行业大数据系统
  • 典型案例:广东南海
  • 成功案例:江苏苏州

核心价值——大数据资源中心建设运营服务

商业模式

  • 政府采购
  • 政府购买
  • PPP

盈利点

  • 为政府提供规划、设计、咨询
  • 建设、运维、运营城市大数据资源中心并提供云化服务
  • 应用系统建设、运维服务
  • 数据服务:数据运维、数据运营、数据交易(先脱敏,再交易)

营销

  • 资质
    • 20多软件著作权
  • 客户
    • 政府
    • 科技园区
  • 报价
    • 地级市 1500万
    • 县区 500万

投资人点评

  • 与政府财力息息相关
  • 政府部门存在信息孤岛,难以有外在动力打破壁垒,连接信息
    • 发达地区市场成熟,资金充足
    • 中西部地区财力较弱,但存在机遇【如江西】
  • 应用系统,技术门槛较低,在当地会有公司已经在做同样的事情?
    • 细分政府业务模型的咨询与知识是其他公司难以复制的
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作者:ryanemax
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本文出处:https://futurestack.cn/meeting/2017-08-02bdinchina-finance/
授权协议: CC BY-SA 4.0