“這兩年在大數據領域，純粹講概念沒有技術的公司都死完了。

融資過很多的錢的企業雖然還存活著，但大多過的也很難受。

”一位大數據領域的資深創業者，對創界網說出了整個業內的真實現狀。

從2016年開始，就有人喊大數據的寒冬來了，但依然有很多資本進入大數據這個領域。

到2017年《網絡安全法》實施，曾經被稱為大數據天堂的野蠻生長時代結束，行業進入調整期。

進入2018年，洗牌持續加劇，凜冬真正來臨了。

大數據公司的寒冬真的來了在當下，大數據領域的公司基本是三分天下：BAT、華為等巨頭系，TalkingData、華云數據、Dataeye等創業系和電信、移動、聯通等國有系。

2013年到2016年，是大數據相關公司的春天，在這幾年，創業公司很容易拿到融資，從幾百萬到數億不等，有業內人調侃說：“行業風口期，只要在電腦上打開一個Excel表格就敢說自己是大數據公司，就有可能融到資。

”不完全統計，僅在2017年的上半年，就有63家大數據創業公司獲得了融資，總融資超過68億人民幣。

其中獲得上億元融資的企業有17家。

更有人樂觀估計，在2020年，整個產業會超過13000億。

從2016年下半年開始，大數據行業的公司數量就開始逐漸壓縮和減少，其中D輪融資超過4億的百分點等公司開始大幅裁員，據說將超過600人的團隊壓縮到了300以內。

2017新年剛過，亞信數據同樣步入調整步伐，負責新領域探索的部門全部砍掉，據說還會有第二輪裁員。

除此之外，大數據公司在融資方面也遭遇難題，除了極個別的頭部公司獲得了大數額的投資，例如百融金服在今年4月完成了由中國國新基金領投，老股東紅杉資本中國基金增持的10億元人民幣的C輪融資外，其他大多數的公司特別是初創團隊獲得融資的非常少，也有不少公司的融資記錄還停留在前幾年，比如集奧聚合的融資還停在2014年的B輪。

上海某基金的合伙人對創界網說，他們基金在14-15年投資了12個大數據項目，到了16年投資了4個，17年1個，18年完全停止了投資。

主要是觀望。

而在投資的17各項目中，已經倒閉的有5個，占近30%。

轉型的有7個，剩下的5個，還在繼續熬著。

“幾乎全軍覆沒。

”說完之后他長嘆了一口氣。

國內大數據細分領域的頭部公司Dataeye創始人汪祥斌指出，即使是估值很高的一些頭部項目，現在大多日子也不好過。

行業現在最主要的就是謀求商業變現。

根據愛分析發布的《2018中國大數據行業報告》顯示，我國多家金融、政務大數據公司收入突破億元大關，看上去一片繁華。

但是由于大數據的基礎建設需要長期投入，能做到收支平衡已經是不錯的情況。

少部分公司如Dataeye另辟蹊徑，探索海外，已經實現了初步盈利。

還有部分的大數據公司，繼續流血融資。

多位從業者表示，由于之前概念炒的太火導致現在的大數據公司估值太高、項目太貴，目前整個行業都面臨溢價過高這一問題。

據說某一頭部大數據公司在最新一輪融資中，上市的互聯網巨頭投資方覺得估值太高，直接打了對折，雖然最后還是融資了，但已經無心對外公布融資金額。

實際上到目前為止大數據領域，沒有真正形成規模化變現或者利潤很高的公司，面對如今熱潮的褪去，當初給投資人開出的溢價無法兌現，后續融資壓力很大。

即使有收入，在行業營收較好的大數據金融還有政務公司，都面臨回款這一硬傷。

某大數據公司，和一銀行簽了一筆100萬訂單，三年過去了，還有一半的款沒有結算。

大數據行業靠著概念就能拿到錢的風光早已一去不復返了，現在的大數據行業面臨不可逆轉的生死劫。

為什么大數據行業如此蕭條？大數據野蠻生長的時代已經結束，面對行業現在的艱難，追根溯源，是因為行業建設周期長、缺乏底層核心的技術、萎靡的經濟大環境等綜合原因造成的。

核心的大數據底層技術缺失即使經過6年發展，我們依然缺乏大數據的核心技術。

Dataeye創始人汪祥斌對創界網說，國內所有標榜做大數據的公司，用的基本上都是美國的hadoop底層核心技術，一旦全部切斷，那么國內沒有一家數據公司能存活下來。

據悉，目前有關大數據底層的核心模塊全部來自于美國公司，包括騰訊、阿里在內的所有公司都在用它提供的技術。

包括分布式的數據庫在內，國內公司在這方面幾乎沒有原創技術，只有阿里逐漸在大數據開源社區貢獻了一些技術。

國內的大數據公司，目前更多是在應用層面進行創造。

這是當下國內互聯網創業者最擅長的，能短期見效的、變現的應用層面的東西，比如說做數據統計、分析、挖掘等應用層面的技術。

這是中國創業者在大數據行業的優勢和強項。

由于底層技術的缺失，根基不牢，一旦整個行業發展遭遇動蕩，產業鏈上的創業者可能都會被波及，很難長遠發展。

數據大而不精的尷尬現狀以廣告投放為例，外界都以為大數據公司掌握大量數據，可以做到精準投放來增強產品購買率，在理論上來說沒錯，但其實只是一個理想狀態。

實際情況下，一個人的消費是由諸多維度的信息共同組成的。

要實現信息采集、畫像分析、用戶推送、交易轉化，需要掌握各種大量信息數據，然后在恰當的時間地點把東西推給合適的用戶。

比如一個喜歡瀏覽汽車的用戶，如果在他面試或者開會的時間進行推送，很有可能就達不到傳播目的，更不用談轉化。

實際上，國內每家數據公司其實都是一個數據孤島，擁有的只是一個很片面的數據，并非一個全景化數據。

雖然每家數據公司都標榜自己是全景化數據，但實際上并非如此。

在大數據整個行業里，即使是騰訊這樣的巨頭也不敢說它的數據是全景化的。

行業建設周期長短期難獲利在國內，投資人普遍有一個通病，就是不能接受長線投資，這點在大數據領域體現的特別明顯，很多投資人入局都是抱著一年翻倍、三年推出、四年上市這種心思來的，自然導致了大數據領域早前的概念成風、虛火旺盛現象。

用資本的熱度和周期去考核大數據行業的變現時間，本身就是一個錯誤。

在大數據行業，數據積累和開發是有一定周期的，只有積累到一定數量，才有可能變現，但這沒法一蹴而就。

行業的發展是需要足夠成長周期的，需要時間的積累和足夠的耐心。

因為投資急躁，加上部分大數據領域創業公司的急于變現，甚至是投機取巧，企業當然無法安心扎根于技術，行業自然亂象叢生，加上《網絡安全法》等數據法律健全，必然造成了一批大數據公司被淘汰。

經濟下行投資環境日益艱難進入到18年，由于經濟大環境越來越不樂觀，連巨頭騰訊的股票都暴跌40%，很多基金連完成新的一輪募資都很困難，自身難保。

剩下有錢的基金更加趨于謹慎。

作為需要長期投資的大數據領域，融資更是越來越難。

2018年以來，有關大數據公司融資的消息幾乎是鳳毛麟角。

現在幾乎到了“聞大數據色變”的地步，在投資人眼中已把大數據與“忽悠”、“騙子”一詞掛鉤。

如此嚴峻的形勢，估計還會持續2-3年。

出身騰訊系的創業者，Dataeye創始人汪祥斌稱，他們早在3年前，就對行業的變化有了判斷。

早已經向日韓等國家開拓業務，和本土企業在當地成立公司，而這些企業都是在業內深耕了20年左右。

同時公司也正在孵化AI團隊，進一步開發一些核心算法，讓產品適應更多的國家和地區。

接下來，他們還會做基礎的數據技術，相關的一些開放式的數據挖掘、封閉式的數據挖掘等。

由于布局及時，避開了國內行業的紅海，Dataeye預計會在今年實現更高的利潤。

海外大數據市場逆勢發展與國內大數據公司面臨困境的狀況完全相反的是，海外的大數據行業正處在行業高速發展的兩極狀態。

除了中國團隊和企業走往海外。

歐美等本土大數據公司開始批量上市。

根據美國2016年大數據全景圖，可以看到美國目前眾多大數據相關公司和團隊，行業非常細分，并且整個生態鏈都很健全。

在當下，國內的部分投資機構想投擁有核心基礎技術的大數據公司，都會去硅谷，而國內優秀的大數據人才也向硅谷流失，因為那里更適合行業和個人發展。

與國內資本寒冬形成對比的是，在美國市場上，今年有大量美國大數據公司成功IPO。

包括SurveyMonkey、Domo、Dropbox、DocuSign和ZScaler等多家公司。

剛過去的10月6日，美國的一家大數據公司Elasticsearch$(ESTC)$也在美股成功上市，它是一家做數據搜索的公司，剛開始只是一個開源社區，然后慢慢變成一個成功的商業公司。

上市當日股價直線拉升，最高點漲幅達122%。

《權力的游戲》里，主角們提及最多的就是“凜冬將至”，大數據正在經歷前所未有的寒冬。

但正如2000年左右互聯網泡沫爆炸之后，走出了阿里谷歌一樣，包括大數據行業也必然經歷這個發展周期。

歷經渡劫的大數據行業，才能像社交、電商行業那樣，成長出真正的獨角獸。