從2012年的“用戶標簽”到2014年的“用戶畫像”，從2015年的“大數據”到2017年的“人工智能”，大數據正在從神壇走向現實。

“標簽”到“畫像”，代表著數據在數量和維度上，逐漸在豐富：“大數據”到“人工智能”，表明從原始數據到本體認知的過渡。

無論是數據積累的量變到質變，還是數據到認知層面的過渡，大數據已經開始在一些特定領域和場景下為客戶解決實際問題，創造價值。

本文將從產業鏈、市場、誤區、挑戰四個部分對大數據市場現狀以及下一步的發展提出自己的觀點與洞察。

產業鏈

在2017年初的時候，根據產業的發展我將2016年認為的產業鏈中四個環節壓縮至了兩個，即數據服務平臺提供商和數據解決方案提供商。

（圖片說明：實際的產業鏈以及2018年可能的演進）

通過過去一年的觀察發現，雖然市場上確實以這兩種角色為主體，但在具體項目中，這二者并沒有形成上下游產業鏈的局面。在一些行業市場中，數據服務平臺提供商向前跨越，直接面對行業客戶，向他們提供其所擁有的外部數據（往往本身就擁有海量的2C數據入口，可以源源不斷地生產2C數據）的粗加工產品（如用戶的標簽數據等）；而在另一部分行業市場中，數據解決方案提供商，基本使用用戶自身的數據，通過數據處理服務，為行業客戶提供某個方向的解決方案。

上面兩個角色之間基本沒有合作、沒有交集，很少在市場上直接競爭。

究其原因，個人認為有兩個方面。一個是市場的成熟度決定的，還有一個就是由法律或者說政策環境決定的。

首先，這是由市場的成熟度決定的。目前行業應用市場還處于早期，部分行業用戶的需求集中在外部數據的簡單加工層面，還沒有滲透到行業縱深，與行業的核心業務沒有形成深度耦合，對數據服務提供商還沒有很深的行業經驗要求；另一方面，現階段大多數“解決方案”提供商，基本采用客戶自身的數據，依靠數據處理能力為客戶提供數據集成服務。現在的“解決方案”提供商，大多還停留在數據服務的層面，并沒有大量應用外部數據的經驗，與行業的深度需求耦合還遠遠不夠，自然也沒有形成“殺手”級的產品，行業的可替代性很強，與數據服務平臺提供商的能力差異并沒有充分表現出來。這些，都從不同程度，反映了市場發展成熟度不足的問題。

其次，數據的交易目前在我國還是一個敏感的話題。雖然數據服務平臺提供商擁有海量的2C數據，可如何與第三方合作，為行業客戶提供他們所需要的解決方案，還是個無法觸碰的禁區。6月1日生效的個人隱私安全法（下面簡稱隱私法），只說明了“干什么”不行，但并沒有規定“如何做”才是可以的。而這個“如何做”才行的體系，需要經過幾年時間的建立才可能完成。法律環境的滯后，也限制了行業的進一步發展，資源將進一步向掌握數據的巨頭集中。雖然這樣做便于管理，數據集中在幾個巨頭手里好監管，不會產生隱私數據滿天飛的亂象，但缺點也是顯而易見的。數據無法打通，就會形成一個個信息孤島；數據無法流動，就使數據應用受到很大局限。這一點，恐怕是監管部門最應該盡快解決的問題。

百行征信的出現從某一個角度說明了解決這個問題的必要。

（圖片說明：實際的產業鏈以及2018年可能的演進）

上圖的上半段就是現在實際的產業鏈情況，而下半段是根據現在市場發展的態勢。我認為2018年可能會出現的演進。隨著大數據被應用到各行各業，大多數行業的數據準備并不充分，數據基礎薄弱。要想使數據產生價值，發揮更大的作用，勢必需要大量的數據歸集與治理，這就是數據優化商的角色。由于增量市場的出現，僅靠現有的解決方案提供商和數據服務平臺提供商自身的力量是不夠的，這就為獨立的第三方數據優化商出現，并存在創造了客觀上的空間。所以說，對于大多數行業而言，要想充分發揮數據的價值，首先要從數據的歸集與治理開始，磨刀不誤砍柴工！

另一個會發生的變化，是解決方案提供商將逐漸拉開與數據服務平臺提供商在行業的差距，向行業縱深走，形成差異化的產品和解決方案，成為真正的某一行業的解決方案提供商。而數據服務平臺提供商反而會回縮，專注自己的服務平臺，支撐眾多方向的解決方案提供商以及客戶的需要，逐漸完成與解決方案提供商的上下游產業鏈。

這都是市場在逐漸成熟的標志，分工進一步細化。

市場