1、全景概况

Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the Web like deer on a freeway.

高科技营销魔法之父Geoffrey Moore曾经这样肯定大数据的存在意义：不进行大数据分析的公司，是“聋瞎”公司，就像高速公路上徘徊的野鹿一样。

因此，从互联网巨头到创业新贵，从中国到全世界，已经有无数技术公司投身到大数据和人工智能的洪流之中。

风险资本家Matt Turc分享了2018年大数据和人工智能的全景图，有1095家大数据公司被纳入其中。本文将基于这份全景研究对大数据和人工智能领域进行详细的解读，包括各细分领域的分布情况，上市及被收购的知名企业分析，以及MobData研究院对整个领域的趋势预测。

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全景图高清下载地址：http://www.raincent.com/uploadfile/2018/1102/20181102092034272.png

2、细分领域

将大数据和人工智能领域进一步分解，从底层的数据资源和数据API，到中层的开源框架和基础架构，再到领域终端的数据分析和应用行业，数据作为最基本的元素，贯穿整条产业链，也激活了教育、金融、健康医疗、物流等各行各业的活力与生机。

从细分领域来看，大数据企业多数分布在三类方向：

第一类是基础架构，共219家企业。主要做基于云的企业级数据存储、分析、安全、管理等服务，提供诸如云服务、数据库、数据集成、数据保护、数据转换等细分类别;

第二类是分析工具，共223家企业。主要做信息的搜索和商业分析，提供搜索、分拣、识别、调用、分析等细分类别;

第三类是应用行业，共243家企业。主要在金融、医疗、广告、社交、政府、电商、物流、农业等细分行业领域提供大数据服务。

将各个细分领域再次拆解，各细分服务平台分布如下：

更多企业集中在数据分析平台、数据安全、健康医疗、可视化、金融租赁、生命科学、人工智能等细分平台。

3、头部企业

1075家企业中，共有185家被收购，23家IPO上市。

注释：原文中共1095家企业被统计，1075家为非重复企业

本部分将聚焦于以下32家较为知名且体量较大的大数据企业：

上市企业

大数据领域中，4家较为知名的上市企业有专注于企业级数据管理服务的Cloudera、数据库管理公司MongoDB、云计算服务商Zuora和数据搜索软件公司Elastic。这四家企业都在最近两年内上市，目前总市值在19-44亿美元之间。

注释：上市企业市值统计截止到2018年10月30日

被收购企业

在大数据与人工智能领域，共统计出12家备受瞩目的被收购企业。与上市周期一致，这些企业也集中在近两年内被收购，多数集中在健康医疗、广告、金融等领域。

大数据在广告领域的应用非常广泛，代表公司有在线广告交易公司Appnexus、数字广告验证公司Moat Analytics和广告评估优化工具提供商Integral Ad Science，这三家企业被收购的金额在8-16亿美元之间。

除此之外，还有AI技术驱动的暗数据人工智能企业Lattice Data，这家企业在2017年被苹果以2亿美元收购，致力于将非结构的暗数据(dark data)进行结构化转化，获得有用的信息。

4、趋势预测

人工智能将成为大数据领域的核心驱动力

亚马逊、谷歌、Facebook和IBM等国内国际大公司在人工智能域引领潮流，已经赢得市场回报。

行业集中趋势愈加明显

CBInsights的统计数据显示：AI公司的收购竞争已经开始。2018年，我们已经能看到很多小型的人工智能类创业公司开始被大公司收购。

大数据与人工智能企业的数据壁垒程度出现两极分化

大数据领域行业集中度增加，市场进入壁垒提升，数据资产化将成为必然趋势，数据壁垒将越来越高。相反的是，人工智能立足市场的基础便是大数据，因而大数据的交流与打通将为企业获得数据资源，以促进算法的不断优化更新。

人工智能将逐渐对垂直领域产生影响

制造、客户服务、交通运输和医疗健康、教育、家居等领域已经受到人工智能的影响，今后也将会有更多的领域使用人机交互的智能机器人，比如保险、财税等。

数据安全将成为一大隐患

面对大数据与人工智能的不断升级与发展，安全和隐私问题也会随之凸显。

The real danger is not that computers will begin to think like men, but that men will begin to think like computers.

也有部分专家认为大数据和人工智能对人类进化，有着方向性的错误。比如Sydney J.  Harris曾经说过：真正危险的不是计算机开始像人类那样去思考，而是人类开始像计算机一样思考。

然而，历史的巨轮之下，谁又会知道未来何如?

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