文/张涵诚
投资有风险，入市需谨慎。大家对于大数据技术、思维驱动的各行各业的变革所产生的新的商业模式很是期待，投资者也蜂拥而至，很多投资机构也专门设立了大数据投资部门，但是通过笔者这几年的从业经验发现，这个市场陷阱其实很多。很多投资人已是血本无归，关于如何投资一个有独角兽潜质的大数据公司，笔者有一些思考与大家分享。也期待这个领域的投资人批评指正。
我想从以下六个要素去思考这个问题：
一、创始人要牛逼
很早我们就发现要想成为IT领域的领军人物就需要很强的能力，这几年我们又发现要想成为大数据领域的领军人物，就更不是一般的牛逼了，除了专业的IT经验，创业情怀，还需要有大的格局，说到底大数据是经营群众智慧的买卖。不了解数据的价值，不了解如何构建强大的数据团队，没有多年的IT行业经验，在中国这样复杂的环境下做大数据生意还是很难成功的。
所以创始人是否是IT行业大牛非常重要，当然对于以下三类创始人，我们比较偏向第一种。
1）有创业梦想，实现人生价值的；
2）投机取巧，借力大数据的东风实现财务增值的；
3）随大流，看到别人投入自己也似懂非懂参与的。
如果创始人在某个行业领域已经有了很深的IT信息化积累（5-10年太久也失去热情了），对于新的互联网有很好的探索（3-5年的），这类人是有做成大数据独角兽公司潜质的。
二、方向清晰，要有想象空间
通过长期观察以及笔者对于国内外已经成为大数据独角兽公司和即将成为大数据独角兽公司的研究，以下十种模式值得投资。
1）大数据的最大价值在于使物体智能-人工智能
目前从国内外的互联巨头的投资动向不难看出，传统盈利的大数据公司开始涉足硬件市场，利用其固有的软件技术整合硬件厂商，快速的占据市场的有利位置。硬件是连接线上与线下的重要组成手段。在人口红利即将消失的中国，机器红利即将来临，谁掌握更多的高效率机器，谁就将拥有建设世界的权利，谁也将获得更多的价值。李开复老师最新朋友圈分享：德州扑克冷扑大师和中国龙之队对决结束了。不出意外地，AI 完胜人类。这场比赛证实了：人工智能已从完美信息的AlphaGo，延伸到了不完美信息的冷扑大师。人机对战基本没有悬念了，据闻AlphaGo近期即将来华和柯洁对战，其实已经不再具有科学意义了。以后我们应该更关注商业领域的人工智能，在金融、医疗、教育等领域产生商业价值，让世界变得更美好。有大数据思维的人工智能项目非常值得关注。
2）未来对搜索、社交、电商大数据市场的争夺将是互联网的三大核心战场，也是数据变现的核心战场。这个市场的独角兽很难颠覆现有的市场，机会不多。但是可以辅助我们判断，一个没有搜索理念，电商理念，社交理念的大数据公司也是很难有大作为的。BAT已经颠覆了人们的行为习惯，这个领域的投资要谨慎。
3）投资做供应链金融数据征信评价机构
数据打破原有的数据壁垒，参与企业原有IT系统的竞争，用数据征信产品输出数据分析结果，促进数据的合法合规流通，这是改变产业链上游的最佳方式。投资一个数据征信公司，特别是渗透到一个行业的数据金融公司，前景很大。
4）基因大数据指导生命科学
随着健康产业的发展，生命不断被数字化，健康的投资将越来越大，可是在未来社会发展上，影响人类社会经济和生命质量将有三个重大问题。一是出生缺陷，二是代谢性疾病和心脑血管疾病，三是肿瘤。这三个疾病占据人类医疗费用支出的70%到80%，而这三个疾病防控唯一的办法就是用现代科技和大数据的支撑来解决。我们以基因科学产生的大数据为契机，依靠前所未有的高科技来作为支撑，我们一定能在某些领域走在世界前沿。因此这个领域一定会出现大数据的独角兽企业。
5）专业领域的数据共享者
分享房子，汽车，办公空间，技能等各类共享行为正在如火如荼的发生。数据在共享经济的平台上已经被证实释放了最大的价值。未来还将会渗透到以下10个行业：快递业、家政服务业、教育行业、培训业、个人服务行业、新闻业、租赁业、广告&创业业、医疗业。共享经济必然是数据共享最有价值的场所，这个领域的独角兽成为也成为大家最为期待的。
6）专业的数据运营商
汤森路透的总裁吉姆•史密斯说：大数据对汤森路透非常重要。从某些方面来说，我们已经长期在管理大型复杂的数据了。我们面对的挑战与其他大型科技公司不一样，过去近25年里，我们一直在管理和整合我们所服务的不同行业领域的各类数据。我们投入了大量的资金来整合众多的数据，集成数据库，让客户可以简单地掌握和搜索所需要的数据资料，而不必再花时间了解来源或复杂性。各行各业都需要汤森路透！而不仅仅是金融。
7）大数据工具的生产者，基本上这个和中国企业关系不大，不是笔者比较悲观，是因为制造工具方面我们的确缺少土壤。
8）数据开放平台——API经济平台。
中国的数据API目前大部分还掌握在互联网巨头手中，要独立出来成为独角兽还有段时间，但是这样的垄断迟早会被新的垄断打破的。API经济是信息网络化时代产生的一种崭新的经济现象，是当今各行业（零售、金融、物联网、医疗等）中驱动数字变革的主要力量。企业通过对API的开放和使用，更快、可扩展地实现用户获取、引导、以及产品实现流程，促进与合作伙伴的协作与整合。允许企业成为开放式平台，充分利用第三方数据和服务，创建一流的客户体验。
成本低、效率高，数据价值释放安全是这样的平台的核心价值，这个垂直的数据平台还没有发现，应该是个投资的机会！
三、处于即将爆发的前期
有些行业目前对于数据产品的需求还几乎是零，投资为期过早，有些已经很成熟，数据源被垄断。太晚进入成本过高，太早了烧钱给别人做嫁衣。行业发展即将要井喷，产品急需要发展，人才急需要弥补，商业模式急需要快速验证的阶段应该是最值得投资的。大数据产业更是如此，因为移动互联网时代，也许只需要一个导火索，你的产业就可以走向全世界。
四、技术和产品能力要较强
最好之前有过好的产品研发和运营经验。产品公司，平台公司，生态公司都不是一天练就的，在大数据投资方向这个问题上更是如此，数据产品是未来的核心，是数据的安全流通，价值最大化，最高效释放的绝佳方式。我们要做一个数据产品必须要思考下面的业务逻辑。作为创业公司，早期需要专注提升完成核心行为的用户规模数。核心用户群达到一定规模后，接下来是用户留存，用户留存的原因主要是为了分析TA获得什么样的收益？如果用户用得越多，收获越多，比如刚刚融到资的网易云音乐，你听得越多，它会给你越精准的推荐，给你越精准的推荐，你会越惊喜，这就是用户的收益。要成为10亿美金以上的稳定独角兽，用户在平台上完成核心动作之后一定要有正向循环的增益，来得越多收益越多，离开成本也增大，最后形成可持续的用户价值，不断循环向上，带入更多用户，最终产生可规模收入的商业价值。如果核心行为几次之后就断掉，可持续的空间就很小。投资人要比创始人更加坚定，用户的爆发式增长可以获得更多的投资收益。这都是产品的价值。
五、企业的系统的管理能力
没有先进的管理机制，在如此激烈的竞争环境中，任何企业都将无法生存。今天创业除了强大的创始人和资本支持外，还需要有强大的系统管理能力，包括信息化能力和科学高效的招人，用人，留人的能力。笔者参与过很多企业，例如：一个企业眼看项目一大堆，可是就是招聘不到一个好的售前，以至于很多项目本来能够从中发掘更好的商业机会，也只能眼睁睁地看着机会从手边流走。
六、商业化能力
企业说到底是要赚钱，要走向市场竞争，需要有一群狼性的销售推动公司持续，有竞争力的发展。在百度公司有很多数据产品，用的人也很多，但是商业化能力很一般，赚不到钱，或者需要用户付钱的时候用户就离开了。所以付费用户占已有用户的比例绝对不能低于30%，否则即使再好的方向，也会因为收不到费用，不能持续。很多创始人有很好的产品思维，技术沉淀，但是缺少销售和市场的经验，最好通过招聘或者商业合作来设计很好的销售体系，以大力推动商业化运作能力。
以上对于大数据独角兽的6个要素的分析，市场上的很多大数据公司肯定是不满足条件的。那么如何来删选值得投资的大数据公司呢？，笔者建议通过以下的5步法来对症下药。
第一步：了解创始人，吃饭或者聊天，感受创始人的格局、视野和履历；
第二步：了解公司产品，流量、转化率、客单价、复购率以及行业动向和公司的产品和业务之间的关系；
第三步：了解团队核心人员对于公司的看法；
第四步：深入沟通投资人的资源对于被投资者的影响力、互补性；
第五步：进行财务审计和投资金额沟通；
另外投资人也需要了解这四个观点：
1）数据是生产材料（不加工，不支撑业务毫无价值），成本大约是每一个T一年的存储、流动成本是2000美金，变不了现，数据就成为负债。
2）数据如同原油，在原油的产业链上柴油、汽油、润滑油、化工品、化学品、精细化工品等加工越精细越值钱。
3）立志于成为行业数据运营商、成为行业数据产品的加工厂的企业是资本目前重点考虑的投资对象。
4）数据价值是不可非议的，但是数据的商业价值是依赖于用户数的。
要想投资一家独角兽公司，可以全面复盘一下我们的六大要素和五大步骤4个观点。这个公司是不是具备这样的潜质？易经上说，一事二运三风水，四积阴德五读书，投与不投是缘分，也有很重要的科学依据，大数据时代的成功关键还有就是对于数据的利用能力。多了解企业的数据，多了解市场的数据，投资的成功概率才会更高。
本质上的基础资产还是由人去进行投资的，未来投资过程会加入人工智能的判断，这个是笔者接下来研究的课题。
欢迎这样的大数据企业和我们沟通：
1.肌肉强壮：年盈利能力超过2000万的大数据企业，在行业深耕，有数据产品。或者有盈利但是还 没有成为大数据公司，可以包装下的。
2.性感动人：有很好的发展前景，有独特的技术背景，有不错团队的。
我们拥有：
1.市场资源：中国前十的大数据峰会主办方负责人关系，大数据媒体（100多位自媒体人和核心媒体编辑），微信群（500多个大数据核心群），3万多微博微信粉丝群体；
2.人脉资源：各级政府的主管信息口的关系资源，大数据领域大部分公司的负责人及创始合伙人高层，各大大数据联盟秘书长关系，各互联网公司，软件公司人脉；
3.战略规划资源：国内一流公司的大数据经营理念和管理思路。
4.失败案例：失败是成功之母，在通往成功的路上没有一帆风顺，洞察到更多的陷阱，我们才能走的更快，更稳。
