行业分析

行业概况

如何分析一个行业

一些工具：Gartner报告

行业可以做什么 -- 赢利点 -- 瓶颈 -- 前景

我从事的行业 -- 互联网

对于普通的创业者而言，未来的机会是什么呢?是大数据吗?是人工智能吗?是共享经济吗?是新零售吗?是区块链吗?我看都不是，就算是，普通人也玩不起，也毫无意义。

看过其他行业成功人士的故事，但是跟自己所从事的互联网似乎无法很好的结合？互联网行业或者计算机行业和其他行业有啥不同？我所具备的优势是什么？

互联网用户数据最重要？做平台最容易沉淀这些数据，现在大家都知道。数据可以用来发广告，可以分析，所以这是互联网的重要方面。 互联网，或者说计算机还可以提供服务诶。

外包公司不可行？ 外包公司是一个很好的起步，和过度阶段，也许外包公司才是最符合我的起步项目。 -- 找合作伙伴还是比较简单的，整个实施过程也还好，感觉都心里有谱 -- 主要还是种子用户。

成长过程：靠这个作为稳定的收入 -- 逐渐开展各种业务 -- 开发自己的产品

有些行业的前景和问题要想清楚？

• 网站的需求是否会源源不断？网站毕竟和消费品不同。

物联网

一些瓶颈：

• 最制约物联网实用的还是能量，什么时候电池技术足够支持大容量，小体积和重量就好了。所以，目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破，比如很多智能硬件，工业中的设备上。
• 无线传感网的技术瓶颈。能量受限，节点的传输距离就受限，所以要用多跳，这种多跳跟计算机网络的多跳还有区别，因为计算机走的是有线网，这样干扰，丢包，乱包都会少很多。而走无线的多跳，又在经历多个节点，信息的干扰，数据的丢包，都会很严重。现在电磁干扰那么严重，各种不同设备被分配不同的频段，频带很有限
• 应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件，无人机，工业物联网这块。但是离真真实现像互联网一样对人类的生活影响很大的应用需求，目前还没出现

大数据

从2008年提出，最早在google谷歌被运用。从“大数据”一开始，它就具备互联网基因。它是互联网产业的延伸品。它与各行业“条条大路相通”，也能和传统行业融合，是资本追逐的热点。

受益于存储等技术的告诉发展，它在存储、运算、交互上的能力，延展互联网行业的纵向功能。换句话说，它能记录，演算，并以分析性的思维，推动商业与人类社会的进程。

但不久之后，人们又觉得这万金油，没有太大用处，市场环境也差强人意。2015年获得融资4亿的大数据企业“百分点”，被曝大量裁员。另一家专注于线下数据的互联网综合服务公司数据堂，2017年亏损近亿元。

在2015-2017的报告中，big data概念干脆消失了，已经被数据挖掘、机器学习等概念取代。大数据过气了吗?其实并不，随着行业成熟和专业化程度提高，行业“大数据”行业逐渐细分。大数据产业链条包括数据生成、数据存储、数据处理和行业应用。在底层技术及数据库领域；2017年Gartner成熟度曲线，机器学习处在顶峰。

直到2016年，8类大数据应用领域中，基础服务类的公司数量最多，占到整个产业链的49%。(首席数据官联盟CDO，2016)到了2018年，最新数据显示，基础设施、数据库技术占比12%，基础应用占比23.9%；在中国的大数据基础技术领域，面临激烈的国际竞争，国际的数据库产品，例如，Apache基金会所开发的分布式系统基础架构hadoop，Oracle数据库软件、Microsoft 旗下的SQL等，占据市场份额达到90%以上。国际巨头还正在拓展数据应用软件市场，比如微软公司开发的Power BI，等，探索使数据服务简易化，使普通人更轻易上手，从专业领域拓展到非专业化领域。

技术杀成一片红海，那么服务领域呢?在2015-2016年，一批大数据基金被开发，表现都差强人意，这几年已偃旗息鼓。在其公共服务领域，数据行业还未到高峰期。投资人称，传统封闭的行业，将涌现大量的机会。但行业所处的体系封闭，管理僵化，决策被政策主导。创业者不仅仅有技术和想法，还需要体制内的资源，以及突破体制的勇气和眼光。此外，公共服务的数据尚未开放，行业之间数据无法联通，在征信等领域，数据无法得到有效的支持。因此，在服务领域受到制约。

至于在运用最广泛的互联网、咨询、营销行业，不再作更细致的评论。数据的测算对商业运作有所助益，比如算出共享单车骑行轨迹，收集并分析产品数据，规划消费品上市的进度，开发自动化运营和财务报表。但是，人的行为的非理性，市场宏观、微观环境的朝夕变化，很难用历史数据推演和囊括。对分析团队的要求，就不仅仅是数据了。就比如，当你每天上网时，看到稀奇古怪、甚至有些无厘头的推送，就会知道，这“大数据”的应用，尚有很大的提升空间。

中经联盟营销专委会主席沈力男曾在“腾讯·N+计划发布会”中表示，就目前而言，地产数字营销的数据短板主要有三点：

• 数据陈旧、无效
• 不能短频高效的触达用户
• 数据不准确，缺少专业性的行业垂直数据

基础行业