40年前，未來學家阿爾文·托夫勒首次提出了“大數據”的概念；5年前，當舍恩伯格的《大數據時代》出版後，大數據開始真正走入大眾視野，並很快在全球範圍內掀起一股“大數據熱”。無論政府、投資界還是企業，都在熱烈地談論大數據，並積極地參與進來。《紐約時報》刊文高呼：人類進入大數據時代。然而，僅僅過了5年，大數據似乎在快速地冷卻。曾經精準預測流感趨勢、選舉結果的谷歌大數據似乎失靈了，大數據深度研究報告從一年數百篇下降到寥寥幾篇。有人乾脆斷定，大數據就是一場泡沫。
不僅如此，在過去一年裡，國內大數據行業更是遭受了接二連三的“重擊”。“徐玉玉事件”發生以後，2017年初，大數據行業整治全面開始；5月，“數據堂”等近30家數據公司被調查、約談；6月，被稱為大數據行業史上最嚴法規的《網絡安全法》正式實施；10月，趣店上市將現金貸曝光在公眾面前，高利貸、暴力催收再次刺激監管神經，監管隨之加碼，學歷、車輛、住房、公積金等數據接口被全面切斷；12月，央行、銀監會等監管部門和業內人士接連對大數據風控、大數據徵信提出質疑。
可以預見，未來關於數據隱私和安全的話題將越發敏感，相關監管也將日趨嚴格。行業內以簡單粗暴商業模式生存的所謂大數據公司也將面臨強力洗牌。
近十年來，各種蓬勃興起的新業態，都曾經或者正面臨著大數據產業類似的問題。020、互聯網金融、互聯網支付、現金貸、區塊鏈，都經歷或正經歷著野蠻生長，也都經歷了其後的強監管和整治階段。經過多年的投資和追蹤，盛世智達認為，作為一個新興產業，大數據產業本身在企業服務、政府治理及決策、普惠民生等領域的發展前景仍然深受認可。
大數據產業投資熱點
2010年至2016年，整個大數據產業處於亢奮期，大數據產業獲得融資的創業項目快速增加。2017年，隨著監管趨嚴，在數據源、金融大數據等細分領域上的投資趨於謹慎。但企業服務作為大數據應用的重要領域，仍然是創業投資最熱門的領域之一。在經歷了2015年、2016年的持續快速增長後，2017年大數據融資項目數量為近200起，較2016年有明顯回落，但融資總額超過2016年，半數以上項目融資金額超過千萬元，仍然保持良好發展態勢。尤其是企業服務、政府大數據服務、大數據-新技術融合等方向，大數據投資熱情仍然較高。
企業服務的快速發展，具備深刻的背景：一是在“雙創”政策的推動下，全國企業主體保持旺盛增長勢頭。據統計，至2017年底，全國實有市場主體9814.8萬戶，2017年全國新設市場主體達1924.9萬戶，同比增長16.6%。二是中國人口紅利接近尾聲，企業已經難以通過粗放的管理和低人工成本實現發展。一些具備一定規模的企業，在初步完成信息化和數據累積後，下一步的重要工作就是通過對數據的分析、處理，提高企業運營管理效率、降低成本，這也正是大數據應用的重要體現。三是移動互聯網進一步普及和IT基礎設施進一步完善。據統計，截至2017年底，移動寬帶用戶達到11.3億戶，佔移動電話用戶總量的79.8%。全國新建光纜705萬公里，總長度達到3747萬公里。同時，5G建設也已經提上日程。
上述三個方面為大數據在企業服務中施展拳腳奠定了重要基礎。隨著挖掘、清洗和分析技術的提升，大數據存儲、非結構化數據處理、企業內部大數據檢索、大數據分析、大數據預測和大數據可視化等都有望迎來廣泛應用。實際上，部分投資機構和創業公司早已開始深入佈局，一些技術、服務領先的頭部公司也已嶄露頭角。
與此同時，政府掌握著80%以上的大數據資源，合理激活政府數據價值具有重大意義。目前，國內在政府大數據服務相對低端的領域，如數據目錄完善、數據交換平臺建設等，在快速推進。更高一層次的政府信息安全、數據存儲、數據分析、智能決策等也在逐步釋放出大量的需求。這些都為大數據在政府領域的發展提供了廣闊空間，政府大數據也是大數據產業投資重點關注的領域。
此外，諸如AI、5G通信技術等新技術與大數據產業的融合，也是大數據領域的投資熱點。總體而言，資本市場對大數據產業的投資，仍然保持著較為旺盛的熱情。
資本市場投資傾向
在市場資金面趨緊、行業投資趨於理性的背景下，在具體投資項目選擇上，資本市場表現出明顯的傾向。
首先，投資期限開始推後，B輪以後項目投資佔比增加。據統計，2017年，B輪以上項目投資數量佔比27.2%，為2014年以來首次突破20%。
其次，通用型、小客戶服務模式向定製化、大客戶服務模式轉變。前幾年，在SAAS理念深入人心的背景下，通過標準化服務獲取儘可能多的客戶是當時大數據應用的主流模式。但在推行一段時間後，小客戶模式存在的客戶單價低、付費率低、生命週期短、流失率高、粘性差等問題開始暴露，企業很難真正通過該模式獲取收益。相比而言，大客戶模式雖然首次開發成本高，但客單價也高，客戶生命週期長、粘性強，能夠真正帶來收益。故原本採取小客戶模式，不惜成本發展客戶量的創業項目，紛紛轉向大客戶模式，諸如北森人力資源、銷售易、小I機器人、神策數據等都在全力加強大客戶的拓展。
此外，迴歸業績本質，現金流量好、業績增長穩定的項目受到青睞。一些低調、缺乏知名度但業績快速增長、具備可持續發展潛力的項目估值快速攀升；一些原本知名度較大、概念性較強、前期估值虛高、業績遲遲得不到兌現的項目，則頻頻遭遇融資困境。
關注大數據投資機會
對於大數據產業此類尚處發展初期的新興產業，要想對其未來發展有極為清晰的預測是不現實的。在堅守“高成長、高價值”業績本質的基礎上，我們認為，在當前整個大數據產業投資主線較為明朗、項目選擇呈現明顯傾向的背景下，可以重點關注以下幾個方面：
第一，緊抓企業服務投資主線，挖掘大客戶資源優質、業績良好的優質標的。如前所述，企業服務一直是大數據領域投資的核心領域，實際上，企業服務涉及海量數據存儲、非結構化數據處理、企業內部數據快速檢索、大數據分析預測、大數據可視化等諸多方向，能夠在企業服務領域深入挖掘，可投空間已經較大。投資機構應緊抓企業服務投資主線，深入挖掘大客戶戰略推進良好、業績突出的投資標的。
其次，重視政府大數據發展潛力，參與牌照資源稀缺的優質標的。在公眾信息安全問題日趨敏感的情況下，政府大數據公開將趨於謹慎，大數據在政府內部流轉應用可能性較大，同時政府提升自身運行效率的需求迫切，利用政府大數據，為政府進行數據存儲、非結構化數據處理、數據分析等發展潛力較大，在做好企業服務方向投資之餘，應積極參與投資政府大數據相關標的，尤其是能夠獲取稀缺牌照資源的標的。
第三，尋找大數據與新技術融合帶來的機會，避免大數據投資範圍過度泛化。近幾年新技術不斷湧現，大數據與AI、5G通信技術、雲計算、邊計算、區塊鏈等技術均關係密切，上述技術對推動大數據存儲、傳輸、數據處理、分析預測等細分領域的發展，起到了積極的作用，應關注此類技術與大數據產業融合帶來的投資機會。但大數據只是上述技術的處理對象之一，若將上述技術所觸及的領域都歸到大數據產業，將導致大數據產業邊界模糊，應該避免大數據投資範圍過度泛化。
最後，重質量輕數量，減少投資項目數量。過度的分散並不能有效分散風險。正如查理.芒格所言，“好的投資項目是很難得的，要把錢集中投在少數幾個項目上。如果你把我們最好的15個項目剔除，我們的業績將會非常平庸。”集中資金精力於相對有限的項目，加深對項目的深入理解，提高單個項目投資成功概率，或成為投資該類項目的明智之舉。
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