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盛世智达:大数据产业依然是投资热点,只不过有这几点改变

重质量轻数量,减少投资项目数量。过度的分散并不能有效分散风险。正如查理.芒格所言,好的投资项目是很难得的,要把钱集中投在少数几个项目上。

  40年前,未来学家阿尔文·托夫勒首次提出了“大数据”的概念;5年前,当舍恩伯格的《大数据时代》出版后,大数据开始真正走入大众视野,并很快在全球范围内掀起一股“大数据热”。无论政府、投资界还是企业,都在热烈地谈论大数据,并积极地参与进来。《纽约时报》刊文高呼:人类进入大数据时代。然而,仅仅过了5年,大数据似乎在快速地冷却。曾经精准预测流感趋势、选举结果的谷歌大数据似乎失灵了,大数据深度研究报告从一年数百篇下降到寥寥几篇。有人干脆断定,大数据就是一场泡沫。

  不仅如此,在过去一年里,国内大数据行业更是遭受了接二连三的“重击”。“徐玉玉事件”发生以后,2017年初,大数据行业整治全面开始;5月,“数据堂”等近30家数据公司被调查、约谈;6月,被称为大数据行业史上最严法规的《网络安全法》正式实施;10月,趣店上市将现金贷曝光在公众面前,高利贷、暴力催收再次刺激监管神经,监管随之加码,学历、车辆、住房、公积金等数据接口被全面切断;12月,央行、银监会等监管部门和业内人士接连对大数据风控、大数据征信提出质疑。

  可以预见,未来关于数据隐私和安全的话题将越发敏感,相关监管也将日趋严格。行业内以简单粗暴商业模式生存的所谓大数据公司也将面临强力洗牌。

  近十年来,各种蓬勃兴起的新业态,都曾经或者正面临着大数据产业类似的问题。020、互联网金融、互联网支付、现金贷、区块链,都经历或正经历着野蛮生长,也都经历了其后的强监管和整治阶段。经过多年的投资和追踪,盛世智达认为,作为一个新兴产业,大数据产业本身在企业服务、政府治理及决策、普惠民生等领域的发展前景仍然深受认可。

  大数据产业投资热点 

  2010年至2016年,整个大数据产业处于亢奋期,大数据产业获得融资的创业项目快速增加。2017年,随着监管趋严,在数据源、金融大数据等细分领域上的投资趋于谨慎。但企业服务作为大数据应用的重要领域,仍然是创业投资最热门的领域之一。在经历了2015年、2016年的持续快速增长后,2017年大数据融资项目数量为近200起,较2016年有明显回落,但融资总额超过2016年,半数以上项目融资金额超过千万元,仍然保持良好发展态势。尤其是企业服务、政府大数据服务、大数据-新技术融合等方向,大数据投资热情仍然较高。

  企业服务的快速发展,具备深刻的背景:一是在“双创”政策的推动下,全国企业主体保持旺盛增长势头。据统计,至2017年底,全国实有市场主体9814.8万户,2017年全国新设市场主体达1924.9万户,同比增长16.6%。二是中国人口红利接近尾声,企业已经难以通过粗放的管理和低人工成本实现发展。一些具备一定规模的企业,在初步完成信息化和数据累积后,下一步的重要工作就是通过对数据的分析、处理,提高企业运营管理效率、降低成本,这也正是大数据应用的重要体现。三是移动互联网进一步普及和IT基础设施进一步完善。据统计,截至2017年底,移动宽带用户达到11.3亿户,占移动电话用户总量的79.8%。全国新建光缆705万公里,总长度达到3747万公里。同时,5G建设也已经提上日程。

  上述三个方面为大数据在企业服务中施展拳脚奠定了重要基础。随着挖掘、清洗和分析技术的提升,大数据存储、非结构化数据处理、企业内部大数据检索、大数据分析、大数据预测和大数据可视化等都有望迎来广泛应用。实际上,部分投资机构和创业公司早已开始深入布局,一些技术、服务*的头部公司也已崭露头角。

  与此同时,政府掌握着80%以上的大数据资源,合理激活政府数据价值具有重大意义。目前,国内在政府大数据服务相对低端的领域,如数据目录完善、数据交换平台建设等,在快速推进。更高一层次的政府信息安全、数据存储、数据分析、智能决策等也在逐步释放出大量的需求。这些都为大数据在政府领域的发展提供了广阔空间,政府大数据也是大数据产业投资重点关注的领域。

  此外,诸如AI、5G通信技术等新技术与大数据产业的融合,也是大数据领域的投资热点。总体而言,资本市场对大数据产业的投资,仍然保持着较为旺盛的热情。

  资本市场投资倾向

  在市场资金面趋紧、行业投资趋于理性的背景下,在具体投资项目选择上,资本市场表现出明显的倾向。

  首先,投资期限开始推后,B轮以后项目投资占比增加。据统计,2017年,B轮以上项目投资数量占比27.2%,为2014年以来首次突破20%。

  其次,通用型、小客户服务模式向定制化、大客户服务模式转变。前几年,在SAAS理念深入人心的背景下,通过标准化服务获取尽可能多的客户是当时大数据应用的主流模式。但在推行一段时间后,小客户模式存在的客户单价低、付费率低、生命周期短、流失率高、粘性差等问题开始暴露,企业很难真正通过该模式获取收益。相比而言,大客户模式虽然首次开发成本高,但客单价也高,客户生命周期长、粘性强,能够真正带来收益。故原本采取小客户模式,不惜成本发展客户量的创业项目,纷纷转向大客户模式,诸如北森人力资源、销售易、小I机器人、神策数据等都在全力加强大客户的拓展。

  此外,回归业绩本质,现金流量好、业绩增长稳定的项目受到青睐。一些低调、缺乏知名度但业绩快速增长、具备可持续发展潜力的项目估值快速攀升;一些原本知名度较大、概念性较强、前期估值虚高、业绩迟迟得不到兑现的项目,则频频遭遇融资困境。

  关注大数据投资机会

  对于大数据产业此类尚处发展初期的新兴产业,要想对其未来发展有极为清晰的预测是不现实的。在坚守“高成长、高价值”业绩本质的基础上,我们认为,在当前整个大数据产业投资主线较为明朗、项目选择呈现明显倾向的背景下,可以重点关注以下几个方面:

  *,紧抓企业服务投资主线,挖掘大客户资源优质、业绩良好的优质标的。如前所述,企业服务一直是大数据领域投资的核心领域,实际上,企业服务涉及海量数据存储、非结构化数据处理、企业内部数据快速检索、大数据分析预测、大数据可视化等诸多方向,能够在企业服务领域深入挖掘,可投空间已经较大。投资机构应紧抓企业服务投资主线,深入挖掘大客户战略推进良好、业绩突出的投资标的。

  其次,重视政府大数据发展潜力,参与牌照资源稀缺的优质标的。在公众信息安全问题日趋敏感的情况下,政府大数据公开将趋于谨慎,大数据在政府内部流转应用可能性较大,同时政府提升自身运行效率的需求迫切,利用政府大数据,为政府进行数据存储、非结构化数据处理、数据分析等发展潜力较大,在做好企业服务方向投资之余,应积极参与投资政府大数据相关标的,尤其是能够获取稀缺牌照资源的标的。

  第三,寻找大数据与新技术融合带来的机会,避免大数据投资范围过度泛化。近几年新技术不断涌现,大数据与AI、5G通信技术、云计算、边计算、区块链等技术均关系密切,上述技术对推动大数据存储、传输、数据处理、分析预测等细分领域的发展,起到了积极的作用,应关注此类技术与大数据产业融合带来的投资机会。但大数据只是上述技术的处理对象之一,若将上述技术所触及的领域都归到大数据产业,将导致大数据产业边界模糊,应该避免大数据投资范围过度泛化。

  最后,重质量轻数量,减少投资项目数量。过度的分散并不能有效分散风险。正如查理.芒格所言,“好的投资项目是很难得的,要把钱集中投在少数几个项目上。如果你把我们*的15个项目剔除,我们的业绩将会非常平庸。”集中资金精力于相对有限的项目,加深对项目的深入理解,提高单个项目投资成功概率,或成为投资该类项目的明智之举。

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