我国大数据产业目前发展状况怎样?( 三 )
第六，垂直领域大数据应用。与特定行业的紧密结合的产品，如金融征信，位置运营，精准扶贫，智慧医疗等。
如果你的产品线包含从第一到第六，那么你离倒下已经不远了。如果你能够在某一个领域做得足够的精深，精深到让其它所有的玩家都很难生存，那么恭喜你，你就是在战场上确立了自己地位的人，一定活得更久。
从中国大数据技术大会连续几年的趋势预测，也可以帮助我们判断出市场的需求前景所在。
2013首提的数据资源化(价值化)在后续两年基本实现，在2016年越来越成熟。如果你拥有较好的数据资源，毫无疑问，活下去的概率会大增。
在2016年以前，大数据分析与可视化被持续提及。在实际中，市面上可视化工具数不胜数，其中国外有一款叫Tableau，已经部分实现了2016年所预测的“可视化推动平民化”。如果还想依靠类似可视化工具来提供原来的BI服务，基本上没有市场空间了。
大数据的安全与隐私问题是持续令人担心的热点，这里其实隐藏另一个问题，如何将复杂数据结果算准的问题。这意味着要详细了解数据资源的构成(元数据)，世系关系(从哪儿来用在哪个应用上)，这导致大数据治理或者大数据资产管理产品是一个适用于所有行业的刚性需求。
数据科学的兴起是自2013年来持续提及的预测。实质上目前的很多大数据应用并未涉及到模型，这也是导致门槛低、竞争激烈的重要原因。因为真正大数据的应用应该是“复杂数据的复杂分析”，该领域缺少对应的产品。
与需求相结合的数据科学能力(能解决最终应用问题的模型能力)是大数据公司的核心能力，举一个例子，目前国内的图像识别、人脸识别等，其核心算法(通常以卷积神经网络为代表)绝大部分来自国外。再举一个现实中的例子，市政公安部门很需要对各地区进行犯罪趋势预测，以便对警务/行政资源进行合理分配，现实中基本缺少对应的解决方案。
受个人的局限，无法就每一个大数据产品前景做出判断，但从各大数据公司的交流进行总结，往往产品聚焦的公司，差异化会更明显，在特定领域更能做到对手所无法达到的高度，具有更强的生命力。
四、成本控制是唯一出路2000年4月3日开始，美国Nasdaq股票狂跌，到了年底，中国的网站开始纷纷倒闭。至此，持续三年的互联网第一波浪潮突然从峰顶跌入峰谷，互联网的冬天来临了。
2001年1月，阿里的账面上只剩能维持半年多的700万美元，更可怕的是，当时的阿里并没有找到赚钱的办法。陷入自创业以来最困难最危机的境地。
正如后来大家所知道的，阿里裁掉了美国、欧洲、香港、韩国的网站团队，将所有的业务回到杭州这个中心，这是阿里巴巴第一次裁员，也是唯一一次大裁员。效果立竿见影，每月的成本立刻从100万降到了50万美元，阿里巴巴赢得了宝贵的一年喘息时间!去掉所有的浮夸，控制成本，做最谨慎的预测，确保能够活下去作为第一要义，是度过寒冬的唯一出路。
华为软件人数不少，从营业收入上看过百亿，应该是中国最大的软件公司，但是大并不意味着能够盈利。
我有个朋友独自负责一个50人的小公司，主要提供大软件公司所照顾不到的部分省市运营商的分析营销服务，年营业收入数千万元，却能做到业界较好的利润率。究其原因，她一个人既是CEO，又是唯一一个营销经理兼客户经理，给自己开比较低的工资，核心人员用股份来挽留，每年都在为下一个年度的生存项目提前较劲。
这是一个最典型的为了活下去而努力的公司，没有绚丽的远景规划，没有层级复杂的管理，全都投入生产，成本控制到极致。所以，她能活下去，或许还能不断壮大。
对于这些善于成本控制、产品及市场目标明确的公司而言，寒冬或许是一个新的机遇。就如一个优秀的猎手，在凛冽寒风中耐心的等待，等待着对手倒下，然后从容收割独属于自己的猎物。
作者：刘自强 本文是51CTO专栏作者“科技杂谈”的原创稿件
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