调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

简介:

随着国内互联网+影响力在传统行业的不断渗透,大数据作为贯穿互联网产品整个设计、营销、销售、客服、到运营全流程的底层核心地位在国内市场也慢慢成熟。但是纵观全局,中国的2B企业生态和大数据的落地应用还是落后于美国的整个行业的。

本文通过调研分析了685家国际的大数据公司来回答几个问题:

  • 1)目前大数据行业的核心收入来源来自哪里?
  • 2)除了现状的收入投资界是怎么看的,他们最近的投资风向在哪里?

我们将大数据行业划分为分析层,应用层,基础架构层,数据源,开源工具,架构和分析交叉类,以及孵化器和教育共7个分类。

首先从公司数目上面可以看到:分析,应用,和架构三类占据了超过80%以上的大数据行业公司。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

从二级分类上来看,排名Top的16个二级分类占到所有公司数目的一半,其中排行在前5名的二级分类是:机器学习、安全、生命科学、市场及销售和中小企业服务。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

那么从收入汇总来看,这些公司的主要收入来源是哪些呢?

从一级分类上来看,在总计7千多亿的收入大盘中,架构和分析交叉子分类占据了50%以上,加上占了30%的排行第二的数据源和api服务,这些的占比超过了总收入的80%;而作为公司数目最多的数据分析分类(占比约30%)的收入贡献刚刚达到7%多一点。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

从收入超过1000万美元的公司数目上来说排行顺序是:数据分析,数据应用,和基础架构。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

从二级分类上来看,收入来源排名前5名的分别是:数据服务,NoSQL数据库,财经数据,政府数据,和位置/人/实体数据源。 其中数据服务收入达到426亿美元。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

那么投资方目前对于市场的判断又是如何的呢?

参与统计的公司总共的融资金额约在450亿美元,其中数据分析占145亿美元。排行第二的是数据应用分类,约132亿美元的融资总额。收入最多的架构和分析交叉的领域只有32亿美元的融资总额。具体比例数据如下:

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

也就是说目前投资人更看好的是数据分析,数据应用,数据架构这三个子分类。从二级分类来看,排行前16名的融资总额达到了总融资额的75%以上。其中排名前5的是:分析师平台,金融,中小企业服务,健康,和商业智能平台。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

从大众需求的角度我们可以看到近5年来在数据源和数据应用两个细分市场的终端关注度基本持平, 数据分析的热度一直保持不断的上涨,相比而来数据架构和开源数据技术的热度偏低,而且一直保持平稳的关注度。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会

另外基于专业的研究机构Gartner的魔力象限中关于商业智能和数据分析部分的分析可以看到:传统的BI和数据分析平台主要专注于服务企业的IT或者BI驱动的需求,而现在正好进入到了一个新的转折阶段,我们正在进入以业务为中心驱动的自助分析需求的增长红利期。

调研分析了685家国际大数据公司,解答大数据行业的发展和机会


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
20天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
1月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
1月前
|
数据采集 运维 数据挖掘
API电商接口大数据分析与数据挖掘 (商品详情店铺)
API接口、数据分析以及数据挖掘在商品详情和店铺相关的应用中,各自扮演着重要的角色。以下是关于它们各自的功能以及如何在商品详情和店铺分析中协同工作的简要说明。
|
2月前
|
API
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)
106 0
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
Azure Databricks实战:在云上轻松进行大数据分析与AI开发
【4月更文挑战第8天】Databricks在大数据分析和AI开发中表现出色,简化流程并提高效率。文中列举了三个应用场景:数据湖分析、实时流处理和AI机器学习,并阐述了Databricks的一体化平台、云原生弹性及企业级安全优势。博主认为,Databricks提升了研发效能,无缝集成Azure生态,并具有持续创新潜力,是应对大数据挑战和加速AI创新的理想工具。
38 0
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
基于Python的数据可视化技术在大数据分析中的应用
传统的大数据分析往往注重数据处理和计算,然而数据可视化作为一种重要的技术手段,在大数据分析中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何利用Python语言中丰富的数据可视化工具,结合大数据分析,实现更直观、高效的数据展示与分析。
|
1月前
|
存储 NoSQL 大数据
新型数据库技术在大数据分析中的应用与优势探究
随着大数据时代的到来,传统数据库技术已经无法满足海量数据处理的需求。本文将探讨新型数据库技术在大数据分析中的应用情况及其所带来的优势,为读者解析数据库领域的最新发展趋势。
|
1月前
|
分布式计算 NoSQL 大数据
探索数据宇宙:深入解析大数据分析与管理技术
探索数据宇宙:深入解析大数据分析与管理技术
55 1
|
2月前
|
分布式计算 并行计算 大数据
Python多进程在数据处理和大数据分析中的应用
Python多进程在数据处理和大数据分析中的应用