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大數據行業風口下的數據源服務商

大數據
本文研究的是新三板掛牌企業數據堂(代碼:831428)。數據堂作為掛牌新三板的第一個數據源公司,在國內整個數據源行業處于領先位置。其主要商業模式包括 1)向 B 端用戶提供定制化數據源服務和 2)大數據交易平臺,具體模式后文會有介紹。

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本文研究的是新三板掛牌企業數據堂(代碼:831428)。數據堂作為掛牌新三板的第一個數據源公司,在國內整個數據源行業處于領先位置。其主要商業模式包括 1)向 B 端用戶提供定制化數據源服務和 2)大數據交易平臺,具體模式后文會有介紹。

外部分析

政策

2015年7月 國務院辦公廳發布《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》表示將充分認識運用大數據加強對市場主體服務和監管的重要性、運用大數據提高為市場主體服務水平、運用大數據加強和改進市場監管、推進政府和社會信息資源開放共享、提高政府運用大數據的能力和積極培育和發展社會化征信服務等。

2014年6月,國務院常務會議通過《“互聯網 +” 行動指導意見》明確了推進 “互聯網 +”,促進創業創新、協同制造、現代農業、智慧能源、普惠金融、公共服務、高效物流、電子商務、便捷交通、綠色生態、人工智能等若干能形成新產業模式的重點領域發展目標任務,并確定了相關支持措施。

經濟

根據 International Data Corporation 的報告顯示,全球大數據市場規模年增長率為 40%,在 2017年 將達到 530 億美金,大數據市場增速約為信息通信技術市場增速的 7 倍。

行業

行業綜述

數據源行業是數據產業的基礎和支撐,數據源上游行業為大量的數據產生者,包括政府、機構、企業和個人。數據源的下游行業,即數據源服務的主體,與上游行業類似,同樣為政府、機構、企業和個人。

根據 Bloomberg 的研究,大數據數據源行業屬于大數據產業六大類型之一,其他類型為基礎設施類、分析類、應用類、跨基礎設施類和開源項目類。數據源公司的泛指提供圍繞 “數據源” 的服務商。

在數據開放、共享和銷售方面,美國等歐美國家有更為成型的商業模式,美國數據中介市場在 2012年 的市場規模達到 1500 億美元,相當于美國政府情報工作總預算的兩倍,獲利模式為出售消費者信息。

競爭格局

由于國內數據源行業仍在發展初期,沒有具有壟斷優勢的公司,多數公司為某一產業或領域的數據公司。數據源公司模式和類型不盡相同,總結如下:

  • 綜合平臺:集數據采集、加工和流通功能的平臺,代表公司是數據堂
  • 眾包采集平臺:通過眾包方式采集數據,代表公司有數據堂和夏陌科技
  • 產業類平臺:立足不同行業的數據提供商,代表公司包括同花順、恒生電子、華風氣象、票管家和凱立德等。

發展趨勢

1. 數據需求增長

隨著互聯網和科技的發展,政府決策、公共服務、交通物流、醫療健康、金融、電信等領域對數據的需求會越來越大。

受國家對 “互聯網 +” 模式的鼓勵,傳統企業將逐漸的對業務進行互聯網升級和改造,傳統企業連同互聯網公司將產生大量的數據需求。

2. 重要性加強

由于企業應用數據的能力越來越重要,數據應用能力成為如 Zara、Netflix 和 Google 等世界五百強企業的核心競爭優勢,以數據為基礎的決策能力幫助企業選擇發展方向。現在以及未來,越來越多的企業會產生圍繞數據的多方面需求。

在美國,數據源服務的主要應用領域為市場營銷,數據交易公司為企業提供的數據可以幫助企業豐富產品種類、制作符合消費者喜好的產品、定制個性化的服務等。

3. 數據供給增多

伴隨數據需求產生的還有更多的數據供給。在中國,以阿里、百度和騰訊為首的互聯網企業推動大數據應用和行業的發展。現在中小互聯網公司正在快速發展,這些互聯網公司會產生龐大的數據。當傳統企業信息化程度提高后,同樣會產生更多可被利用的數據。

公司研究

公司介紹和所處行業位置

數據堂是數據源服務提供商,主要業務包括數據采集、制作、共享和應用等服務,以及大數據存儲、管理、挖掘、分析的系統解決方案。

數據堂的商業模式可以概括為兩個方面,一是面向 B 端客戶提供定制化數據源服務,二是大數據交易平臺。數據堂的 B 端客戶包括百度、騰訊、阿里巴巴等,主要業務有代采集、處理和制作數據或出售和租賃數據。數據堂的 C 端客戶是需要數據的個體,可以通過數據交易平臺購買和租賃數據。

由于數據源市場空間很大,行業發展處于初期狀態,數據堂競爭對手數量很少,且均不具有壟斷優勢,暫未形成強烈的競爭關系。

核心競爭力

1. 數據采集能力

數據堂的眾包采集平臺具有獲取數據的優勢,眾客堂用戶有 46 萬人,這些用戶可以完成數據采集任務或直接是數據產生的主體。當數據堂服務的企業產生對某類數據的需求時,數據堂會直接通過眾客堂采集數據。眾客堂用戶還是數據堂處理數據的方式之一,同樣通過眾包的模式眾客堂用戶可甄別數據的真偽和有效性。

2. 數據處理能力

數據堂技術團隊來自中國 NEC 研發部,具有超過十年的數據技術經驗。數據堂非結構化處理能力可覆蓋的方面包括消費票據處理、人臉識別、物體識別和精細分類數據處理。同時,數據堂還具備數據融合和整合技術能力,可以將不同來源的數據關聯起來。

3. 洞悉未來數據需求領域能力

數據的產生先于數據需求的產生,更早更準的判斷未來數據的需求重點可以幫助數據源企業提早布局。數據堂團隊在數據領域的經驗和與互聯網公司的項目合作可以幫助數據堂提早布局數據采集重點,數據堂經營的數據商城Data Mall也是數據堂主要的需求收集入口之一。

4. 數據資源積累

數據資源是依托上述三個能力產生的,是最核心的競爭優勢。作為行業內最先成立的數據源公司,數據堂享有先行者的優勢,而先行者的優勢集中體現在數據資源的積累上。數據資源和數據能力的協同共同構成數據堂的核心競爭力。

5. 客戶基礎和長期合同

數據堂擁有很強的客戶基礎,主要合作的公司為互聯網和高科技制造公司,包括百度、騰訊、阿里、聯想和華為等。數據堂與以上大公司維持穩定的客戶和長期合作關系。客戶基礎和長期項目合同是數據堂穩定的收入來源,并且,與大公司的合作可以幫助數據堂加強品牌力以及進一步吸引同樣的高價值客戶,為數據堂帶來穩定的業務增長和整體發展。

財務分析

數據堂 2013年、2014年 和 2015年 上半年的銷售收入分別為 1279.8 萬元、1837.5 萬元和1987.8 萬元。2014年 的銷售收入較 2013年 增長了 43.57%,而 2015年 上半年銷售收入同比增長 346.28%

數據堂的年報中解釋,銷售收入增加的原因主要是由于與大企業的合作,如百度、三星和華為等,2014年 數據堂與百度合作的收入占其總收入的三分之一左右。

三個會計周期內,數據堂的營業成本分別為 540 萬元、989 萬元和 706 萬元;管理費用分別為 318 萬元、653 萬元和920 萬元;銷售費用分別為 23 萬元、128 萬元和 154 萬元;財務費用分別是 0、13 萬元和 14 萬元。

數據堂解釋,營業成本增加的主要原因是業務拓展所需技術人員增加,導致營業成本增加。數據堂在 2014年 公司大幅增加員工數量、組建銷售團隊和租賃辦公場所,導致管理費用和銷售費用大幅增加。2014年 公司從銀行獲取貸款 500 萬元,因此產生財務費用。

三個會計周期內,毛利率分別為 57.79%、46.17%和 64.46%。毛利率在 2014年 出現下降的原因是總營業成本的提高。整體來看,該行業為數不多的營業成本就是人力成本,因此在未來可以維持一個相對穩定的毛利率水平。

歸屬于掛牌公司股東凈利潤為 365 萬元、166 萬元和 90 萬元。基本每股收益 0.28 元、0.11 元和 0.06 元。數據堂營業利潤受營業成本和管理費用的影響很大,由于數據堂高度依賴高端技術人員,導致成本逐年增加,而成本增速超過業務增速,所以導致毛利率和凈利率下降。

數據堂 2013 至 2015 上半年財務數據以及變化情況

大數據

大數據

 

風險和挑戰

輿論對數據涉及的安全和隱私問題的態度

數據和 “人” 的信息息息相關,目前的技術手段,例如數據脫敏,無法確保根本上脫去數據的 “敏感部分”,而一旦這些敏感部分被還原并泄漏出去,輿論壓力可能會影響整個數據行業的發展。

在美國,美國聯邦貿易會 Federal Trade Commission 正在研究相關法律來保證消費者更多的接觸到數據源交易公司的業務,給消費者更大的對數據的控制能力。

檸檬市場

企業作為數據的主要生產者之一,并不是一個穩定的供給者,而像 BAT 這種持有大量且商業價值很高數據的公司,可能并不愿意為獲得短期的利益而變現數據價值,而愿意做數據變現的公司掌握的數據體量可能滿足不了數據使用者的需求,數據的質量也可能存在一些差距。

技術人員供給不足

互聯網和高科技的技術人才是稀缺資源,由于培養高端技術人員周期很長,無法通過短時間培訓上崗,技術人才供給可能成為限制數據堂發展的因素之一。

責任編輯:李英杰 來源: 36kr
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