20120104 - 大数据时代的三大发展趋势及投资方向 - 赵国栋 - 图文

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图表32：微软、Oracle、IBM的股价走势图。产业水平化时代的霸主微软已经风光不在！

微软十年的股价跑输道琼斯指数Oracle垂直整合见成效IBM一站式解决方案提供商获得股神青睐来源：Google财经；国金证券研究所

本报告无意探讨行业水平发展和垂直整合之间的轮动效应，如果投资人对

此感兴趣，我们会专题论述。我们的重点在于指出这个趋势，并根据这个趋势做出合理的投资判断。

图表33：电信运营商、终端制造商、互联网公司等垂直化整合路径对比

来源：Vision；国金证券研究所

投资要点

行业垂直整合趋势中，公司的竞争力体现在对终端用户的掌控和理解。终端用户的数量越多，用户对公司的依赖越强，那么公司就拥有越强的整合能力。

可以从客户、产品、运营三个层面来评估公司的行业垂直化整合能力。其中最为核心的因素是客户。客户的数量的多寡、续单率的高低、维系手段的有效与否，判断公司对客户掌控能力的核心指标；

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产品方面，评价公司是否具备行业垂直整合的能力，主要包括相关多元化

能力、产品架构的柔性、以及交付方式的方面的改进；

运营方面最重要的考虑的因素是有关人才的选拔、考核、培育体系。是否具备足够的行业咨询人才，架构人才，如何评价这些人才的贡献，是运营方面的重点内容之一。

图表34：行业垂直整合趋势下的投资标的

投资标的

数量

用友软件广联达石基信息紫光华宇数字政通远光软件强，弱

客户指标续单率

维系手段

多元化

产品指标架构

交付方式

人才结构

运营指标组织效能

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考核体系

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来源：国金证券研究所综合分析

注：对公司指标的描述随着我们公司不断的深入了解，定期修正

大数据时代发展趋势之三：——数据成为资产

对数据的掌控导致了对市场的支配和巨大的经济回报。一些公司已经在销售或者租赁数据包，获得了不菲的收入。像广联达、四维图新等。另外一些公司围绕大数据的存储、传输、整理、分析、挖掘，发展出新的技术和新的服务模式。这些公司大多位于欧美，其中佼佼者如Opera Solutionss，致力于提供大数据的挖掘服务，为银行、保险开发新的产品，确定投保比例等高度专业化的领域提供高端的服务；再如SAS公司，一直致力于数据统计软件的开发和销售，30余年来一直稳步成长。在本节我们无需画蛇添足的论证为什么数据会成为资产，也不再罗列各行业数据的情况。而是通过对新兴公司的简介，来把握数据资产发展的脉搏。海外风投机构，扎堆的拥向这些公司，我们可以从中得到些许借鉴。围绕数据成为资产这一趋势，我们首先指出以数据为核心的产业链正在形成。一条是数据的采集、整理、租赁、销售产业链，一条是数据的存储技术、分析技术、分发技术的产业群落。

市场都了解广联达主要收入来源是计量软件、造价软件等版权销售。但是广联达已经开始销售“建筑材料价格信息”来赚取利润。因为广联达的业务集中在建筑领域，所有他们有机会接触各地的建筑材料信息。这些价格受经济形势、供求关系影响变动迅速。而广联达的客户需要精确的数据来确定一所建筑的造价。

广联达收集各地的建材价格数据，处理后，打包销售给客户。这块收入占比还很小。但很好的诠释了数据就是金钱，数据就是资产的观点。类似的模式还有四维图新，高德软件、超图软件等GIS领域的公司，这些公司的业务模式TMT研究员都耳熟能详，不再赘述。

未来可以在数据深加工方面演绎更多的商业模式。我们也从中得出第一条投资结论。天然拥有数据的公司，是我们的大数据领域的投资对象。在介绍Opera之前，先看看银行等机构，他们在扩展业务的时候，主要面临哪些问题？

数据就是金钱——广联达的新生意

大数据的新模式——Opera Solutionss公司的生财之道

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图表35：银行等机构拓展业务时面临的困难和应对之道，大数据技术至关重要

目前状态描述业内优秀案例目标状态描述?提升交叉销售比率，引导潮流?能够优化实时选择?评估结构化需求?跨渠道的实时转移、处理服务?积极主动的提供外延服务销售?交叉销售比率低?有限的数据驱动流程?失败的交易?跨渠道服务知名度低者差异化待遇?细分客户需求并进行区别对待的能力有限?客户认为公司以产品为中心（而非客户）?有限的绑定客户能力?产品产异化不显著?深层次的数据风险?相对成熟的数据风险管理服务市场营销?更加靠近客户，提供量身定制的绑定式价格差异服务?能够使用客户数据影响产品研发?基于绑定产品结构进行关系型产品定价?由客户整体信用决定?根据预测建模的能力产品研发风险定义主要功能来源：麦肯锡，国金证券研究所

通常情况下做不到在所有领域都是第一目前状态目标状态

银行、保险等机构，拓展业务并非一帆风顺，同样面临他的客户是谁？客户喜欢什么产品等等难题。概扩来看，大数据技术可以在市场营销、产品销售、客户服务、产品研发、风险管理方面发挥巨大的作用。

图表36： Opera Solutionss的业务模式，融合分析数据，介入客户业务流程。

银行客户信用卡数据金融客户证券交易数据保险客户医疗保险信息消费品企业客户消费者行为信息提供分析所需数据付费初步整理消费者信用记录等数据构建模型运算分析生成报告提交数据研究报告付费征信数据客户详细资料区域储蓄数据医院病历数据用户偏好数据

来源：公司资料，国金证券研究所综合整理

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Opera Solutionss公司2008年转向大数据服务，为银行信用卡部门设计

新的产品和营销方案；帮助保险部门确定寿险、车险等的赔率；美国的一些投行也借助于Opera的服务，确定应该对哪些用户推出新的产品。 Opera是典型的大数据融合服务性的公司，他本身不拥有数据，通过购买或者搜集用户的行为信息（如金融行业征信数据，医疗行业用户就诊记录）为客户的商业决策提供精准的信息，并协助客户设计新产品。 Opera借助大数据技术，掌握消费者的行为信息，介入客户的业务决策流程中去。美国资本市场对此深度认同，获得首轮投资8500万美元，公司估值逾3亿美元。值得一提的是，他的数据服务业务目前仅仅盈亏平衡而已。

SAS公司——深度挖掘的典范

SAS是全球商业智能和分析软件与服务领袖。全球50,000多家企业都在通过SAS软件对数据进行深入挖掘，帮助企业更快、更准确地进行业务决策；与客户和供应商建立更具盈利性的关系；遵守政府法规；在研究上取得重大突破；对产品和流程加以完善；从而改进企业绩效。只有SAS在综合的企业智能平台内提供一流的数据整合、存储、分析和商业智能应用。迄今为止，SAS公司在全球设有分公司共424处，员工超过10,000名。SAS 的行业解决方案已在全球超过40,000家的企业中使用，其中包括全球财富500强94%以上的企业。

图表37： SAS公司2010年达到24.3亿美元

图表38：SAS公司收入结构，金融业是数据分析的先锋能源和电力行业, 3%

教育业, 3%医疗保健业, 其他, 2%2%零售业, 4%制造业, 5%生命科学, 6%金融服务, 42%通讯业, 7%服务, 11%政府部门, 15%来源：百度百科，国金证券研究所

企业用户对大数据的认知需要启蒙

目前，大数据在美国也属于前沿技术，从Opera和SAS两家公司的业务收入结构来看，金融业是应用数据统计分析和大数据技术最为积极的行业。

在Economist Intelligence Unit Survey做的一项调查中，51%的受访者大数据将带来运营效率的提高，36%的人认为可以帮助决策，有27%认为可以更好的提供客户服务，24%的人认为有助于提供新产品或者新服务。这个调查结果和目前大数据所处的阶段是相适应的。

多数人认为大数据还是Goolge、Amazon、Facebook等的专利。国内客户多认为是阿里巴巴、京东商城、百度等公司才关心的技术。显然，对于大数据的认知，还需要一段启蒙过程。

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图表39：51%的受访者认为大数据将带来运营效率的提高，仅有27%认为可以更好的提供客户服务。

来源：Economist Intelligence Unit Survey，国金证券研究所