大数据思考之一：价值密度下沉的挖掘者

　　数据价值下沉：驱动高价值数据向低价值数据迁移。 过去大数据的主战场是有能力产生高价值数据的行业，如银行、运营商、石油开采等， IOE是这一时期主要技术解决方案。 2011 年以来大数据应用主战场转移到数据价值密度中等的行业，例如电商(淘宝京东)、社交(腾讯)、搜索(百度)，影视(优酷土豆)等。我们预计，价值密度的下降将持续， 因而未来的低价值数据将成为主战场，例如视频资料、人的行为模式、语音轨迹、天气数据等。虽然价值密度较低，但低价值数据的体量要比高价值数据高几个数量级， 对其挖掘的市场价值将远高于高价值数据市场。

　　计算成本下降正在快速驱动大数据应用场景的拓宽。 纵观过去 40 年 IT的发展史，每一次大的变革浪潮都是由成本的下降驱动；此次大数据浪潮的主要驱动因素在于分布式计算逐渐取代集中式计算架构，这导致大规模数据处理对服务器的要求大幅降低，数据存储计算成本大幅降低，数据对象的价值密度不断下沉。

　　大数据应用行业的横向和纵向拓展。 大数据的市场空间来自于先行行业的纵向深化应用，以及新行业的横向拓展。预计随着物联网的普及，各种传感器将为视野之外的各大传统行业带来大量数据和应用场景。其中，比较重点的八个行业包括零售、物流仓储、汽车制造、教育、电子科技行业、制造行业、医疗卫生、交通运输。

　　政策支持形成持续催化剂。 在经济增速下滑的背景下大数据板块是为数不多的亮点行业； 9 月初的《促进大数据发展行动纲要》是产业发展的一个标志性事件，然而市场对此反应并不充分。接下来市场将能看到《纲要》在地方层面的落实，成为下一阶段的催化剂。

　　六个选股评价维度： 1) 上市公司 B2B 业务较为聚焦，且 B 端有能力提供丰富 C 端数据的； 2)大数据分析能力沉淀程度强； 3)数据可接触性强； 4)数据量级及广度宽阔； 5)数据单位价值相对较高； 6)数据可脱敏等。我们看好在数据分析能力方面较为突出的东方国信、拓尔思，在特定行业数据方面积淀深厚的华宇软件、 千方科技，以及业务已经全部云化的全通教育。