中国大数据产业新一轮洗牌，来了！
大数据，这样一个引领人类未来的高科技行业，却被中国人做成了“卖水”的，还充斥这各种灰色地带，你能看到中国式的精明，或许也能解释：
为什么我们总在产业链的低端徘徊？
如今，在大数据行业峰会上，如果你还在讲“啤酒和尿布”的故事，讲纯粹的技术名词，忽悠概念，还能留下多少来自企业的听众+用户？
企业充满焦虑，如果不数字化，意味着未来5-10年将面临被淘汰。那些带着强烈需求来参会的传统行业目标明确：
大数据能帮他们解决实际痛点吗，找到未来成长的方向吗？
11月28日，在济南举行的全国商业职业教育教学指导委员会2018年产教对话会议上，一些大数据专家指出：
那些靠炒作概念，甚至违法贩卖数据的公司将被淘汰！
就在不久前，全国范围内对大数据行业正在进行一番清理整顿，新三板企业北京瑞智华胜的核心控制人因涉嫌窃取30亿条公民信息被警方带走。
中国大数据产业的新一轮洗牌，来了！
欧美一套算法能卖千万美金，你却只能打价格战
靠贩卖数据资源生存的公司，称不上大数据公司。
“为什么在欧美一套算法卖几千万美金，而你号称大数据公司，只是在卖云？”这是一位大数据专家在对话会上提出的一个问题。
先从上面这张图说起，它显示了中国和美英等发达国家对数据分析专业在认知上的巨大不同。
在齐鲁人才网的大数据分析平台上，“大数据分析”是归为“计算机”这个类别，这代表了社会对数据分析师的形象认定。
中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生说，大多数人认为数据分析师属于IT行业，是程序员和敲代码的，中国80%的高校把大数据专业设在计算机系旗下，这和美英有巨大差异。
在国外，做数据就是做深度研究的，是管理型深度研究人才。
像IBM这样的咨询公司、IDC这样的数据公司，都是通过数据对行业、竞品、技术发展趋势、宏观政策进行分析，形成模型、报告。这就是华为为什么花40亿元的学费请IBM做咨询；这也是为什么在欧美，一套算法能卖几千万美金，而今日头条靠一套筛选算法，跑到行业顶端，最新估值达到750亿美金。
而你，号称大数据公司，只是“挂羊头卖狗肉”，目的是为了推销自己的云服务，或者违法贩卖数据，而且是价格战打得不亦乐乎地去卖？
现在这个行业最缺大数据应用构架师，这类人才对技术有很深理解，有很强的沟通能力、解决问题的能力，对细分行业有深刻的理解，知道怎么用大数据提炼企业价值和业务空间，能够很快切入具体业务。这类人才年薪在上百万。
大数据思维到底值不值百万年薪，看看大数据专家闫安怎么说——
山东高速全国第八，如何赶超？大数据思维能给一个不修路的解决方案吗？山东高速公路通车总里程5800公里，要追河南超江西，可以新修路做增量，还可以提高现有高速路网通行效率。
山东的高速公路上现在跑什么车，政府的？企业的？不收费的公路上又跑的什么车？不同车型通行费收入分布怎样，收入增长率又是多少？服务区内的加油站数据怎么用？这些数据对确定高速公路的主要客户群，指导路内衍生业务展开有很大助力。
一些物流车跑不起高速，如何把它们引到高速路上跑？现在这种一上高速就收钱的模式简单粗暴，如果把高速路看作商品买卖，解决思路就有很多，销售方式多了，收费模式也可以创新。如果把通行量做出增量，提高20%、30%，即使高速公路通车里程不变，但通行量提高了，利用率提高了，社会效益和经济效益都提高了。
高速公路数据就像一个未开采金矿，利用山东新旧动能转换风口做一次全面盘活，可以做很多事情，把每一件事做好，都可以变成山东高速的新动能。
所以，一个优秀的数据分析师必须是顶尖的行业专家。
同理，一家优秀的大数据企业必须是能够为用户挖掘数据价值的公司。
数据分析师不接制造业的“地气”
要想为客户挖掘数据价值，必须“懂行”，这对大部分出身IT的中国数据分析师来说，真的太难！
上面这张图来自于万宝盛华与中教委联合发布的《2018年中国大数据人才调研报告》。万宝盛华是国际知名的猎头公司，今年，这家公司委托中国商业联合会数据分析专业委员会帮他们招大数据分析师，工作地点在北京，岗位数量和薪酬十分诱人。
目前，国内对于大数据人才的需求已经处于井喷状态。上图显示，数据分析师目前在IT/互联网和通信行业里最为高频，占到三成以上；金融/银行/保险第二，这和这些行业较早涉足信息化有关；房地产/建筑属于资金密集型行业，成本管控很严，数据分析在这里被大量运用；而阿里和京东“大数据赋能”故事里的主角——零售业和物流领域排第四；工业/制造业领域紧随其后，数据分析师只占到8.1%。
占据中国经济主导地位的工业/制造业领域，数据分析师的数量为什么不如房地产、金融行业多？
制造业正面临跳跃式发展的障碍：很多企业还处在工业1.0、2.0状态，但变革已箭在弦上，不得不发，制造业正在积极拥抱工业互联网，各省都在推企业上云，山东目标是20万企业上云，工业领域尤其需要大量大数据人才。2017年11月，为争夺广东这个“世界工厂”，阿里云宣布在广东建立工业互联网云平台，急招1000名工程师设广东研发中心。
而硬币的另一面，就是一些大数据分析人才培训机构经常碰到的场景——那些拿到企业数字化大单的大数据公司求援说，我接了个项目，我有技术人员，但我不懂业务，怎么搞开发？
这就是很多大数据项目搁浅的原因：
那些所谓的数据分析师只懂数据，只懂技术，不懂行业，没有实操能力。
花上千万搞大数据，你可能只买了个“大屏”
从另外一个角度来讲，我们的企业真的明白自己为什么需要大数据吗？
在贵州数博会上，笔者曾和一位企业负责人交流。企业说，我花了上千万元搭了一套DT构架，结果没啥用。
笔者问他，你的企业自身积累的数据多吗？搜集的外部相关行业数据多吗？对方说不多。
“既然不多，为什么掏几百万买那么多顶尖服务器？难道就是为了做一些简单图表和大屏展示？”
可视化大屏是现在很多企业、政府机构、产业园区必备的数字化转型套餐之一，这股“大屏热”或许该感谢天猫的“用户教育”。每年天猫双11作战室，可视化大屏闪动的天量成交额被病毒式传播，以致于很多企业指名要上这种标榜战绩的“作战大屏”。
“天猫的双11大屏，像IMAX的屏幕墙那么大，由30块小屏组成的大屏，让不懂大数据的人也能看懂。像我们和某客户做的数据大屏，我告诉老板，中间那个数字，每蹦一下，意味着你又多挣了20块钱。他很高兴，说，你给我多放5分钟。”一家数据公司创始人说。
这个老板不懂大数据，但可视化大屏上数据每“蹦”一下，非常有震撼力，让老板心跳加速。企业对外形象展示数字化，显得很高大上，当然价格也很昂贵。
大数据公司非要说它能影响企业文化，你信不信？反正我不信。
数据分析真正的核心价值是什么？
中国大数据产业的出路，正在于大屏之后那些看不到的东西。
这张大数据价值词云，出自于大数据领域资深专家闫安的创业团队。闫安曾供职于微软从事大数据、人工智能研发，2015年曾出任阿里云大数据事业部总监，现在他和创业团队正致力于用大数据+、AI+、金融+改造传统行业。
“大数据要去掉那些炫技的、博眼球的东西，能不能实实在在改变一个行业，用技术给客户带来价值，拓展新的商业边界，这才是最宝贵的。”
中国教练机生产商洪都航空零件一半以上来自外部采购，涉及300多家供应商、10万个以上零件。一家供应商拖延，交付就成问题。洪都安装了浪潮研发的企业大脑，这个系统能掌握各家供应商的制造进度，比如承接订单量，库存、生产信息、洪都订单进度等，一旦发现异常会供货商可能延期交付，就立即预警，并对洪都现有订单完成量进行调整，优化排产。
这个系统能让洪都航空订单按期交付率提升2个百分点。这2个百分点背后绝不是打开水龙头就可以用的入门级技术，而是聚集了大数据的洪荒之力——它涉及了采购、项目管理、资产、财务等32个业务系统110万条数据，将它们清洗、筛选，打通，整合在一个管理平台上；生产管控、设计等分布在企业研产供销服各环节的一系列应用软件产生的数据，整合成涵盖飞机设计、工艺、制造、试飞、运行的飞机大数据中心。而飞行大数据进一步挖掘整理，可以产生新的价值，能诊断学员的飞行状况，为飞行训练提供指导。
如果数据分析师摸不透教练机的制造流程，业务逻辑、行业痛点，如何搭建这样一个随时能感应到供应链异动的庞大“蛛网”？
而最近备受关注的京东养猪，主角其实是京东数科推出的AI养猪系统——神农大脑。
中国每年大约出栏7亿头生猪，京东方面表示，“神农大脑”这套算法可以控制猪饲料喂养，每年降低成本超过500亿。
不过，当初这个团队成员拿着他们研发的一套AI养猪算法找到养猪场时，却是被嘲笑了一番的。为什么？闭门造车！后来，京东的大数据分析师到猪场老老实实待了半个月，喂猪、清理猪粪、防疫，吃住在猪场，将养猪流程了然于心，做出来的系统才获得了认可。
“我们这么伟大的公司，你却跟我讨论赢利？！”
现在，很多企业都给自己贴标签，说自己是大数据公司。那么，未来10年，谁能超过BAT，成为大数据时代的王者？
对于这个问题，业内专家提出了三方面的思考。
第一，你掌握了大量数据，你就能号称自己是大数据公司吗？
这是一个伪命题。大数据时代初期是交互产生数据，通过搜索，购物，交易等产生数据。物联网时代，数据自发产生，其体量以及实时数据的特征，瞬间产生的数据就能超过现在BAT三家之和。水少的时候，可以围堰挖水库卖水；水多了身处数据海洋，卖水给谁？
第二，现在中国的大数据公司，很多是“卖水”的。
他们从事数据搜集、清洗、整理这些低端的蓝领工作，再把数据卖出去。这样一条灰色产业链，成本很低，却在明目张胆地侵犯数据隐私和安全，把大数据产业变成一个“高危产业”。
最近，国家对大数据行业展开新一轮严打。因为涉及网格照片的流出，公民数据外泄和滥用，很多表面上高大上，实际是“黑产数据搬运工”的大数据公司被警方调查。
大数据公司的第一轮洗牌，就是从国家清理整顿这条灰色产业链开始的，大数据行业正处在从野蛮走向正规的阵痛和动荡期。
第三，这一轮洗牌的开始，意味着大数据产业开始挤泡沫。
就像苹果手机颠覆诺基亚一样，这一轮洗牌中会不会有没有伟大的公司冒出来，超越BAT呢？
现在一些大数据公司频繁地在各大行业峰会、政府论坛上亮相，非500万以上项目不接，一出手就在京城CBD区租上千平方米办公室，高管百万年薪，却没接几单业务。
你问他现阶段靠什么赢利，他说，我们这么伟大的公司，你却跟我讨论赢利？！
“你可以不盈利，但你的核心价值是什么？这样的企业融来的钱能烧几年？资本市场不会再那么疯狂，下一轮被投资企业，至少比这一轮要真实的多。”一位大数据专家说，那些靠烧钱维持的公司现在已经难以为继了。
这批公司倒掉，意味着真正有实力的公司会起来。
未来的大数据王者，一定是运营数据的，而不是说你有数据就是王者。
中国很多所谓IT人士类似于印度的IT蓝领，干的是清洗、采集、可视化这些比较初级的脏活累活。对于中国的大数据公司来说，技术门槛快速下降，现在急需强化的是数据变现能力。
这就像阿里原来是做电商的，后来做了支付宝，又从支付宝孵化出阿里小贷这块新业务。这时候，大家会说，哦，原来大数据真的有用。
目前，这类高端人才企业高度稀缺，而高校关注的是课题研究，这也对各大高校提出了一个问题：
怎么去培养企业需要的“最后一公里”的人？
同时也对靠“卖水”生存的大数据企业提出一个问题：
如何才能把自来水做成“依云”？
（图片源自网络）
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