数据是国家的，金融是国家的。朕不给，你不能要。

（1）中国数据服务

一、数据工具

像云计算厂商搞的大数据平台，就是这个定位。它们纯搞产品，做好品牌，做好合作伙伴招募，由合作伙伴去做客户销售、解决方案、定制开发、实施、运维支持。

还有，SQL、NOSQL 数据库，也算这一类。如 PingCAP、涛思、巨杉都属于这一类。都是数据工具产品型，不过比大数据平台更好一点是，可以开箱就用。

另外，还有一类，就是可视化工具，做报表、图表用的。如帆软就是这类。

二、用数据工具做项目的

TalkingData、百分点、明略数据，就属于这个类型的。有点数据、有点平台，但是跟纯数据服务的抗衡有点难，和纯数据工具产品的抗衡也有点难。于是他们被迫走上了给大客户做大项目的路数。累啊，定制开发、回款...，项目营收和项目投入线性匹配增长，看起来营收规模有科创板要求，但是真心不好加速度啊。

三、用数据工具做服务的

我看到的主要集中在数字营销领域。如 ADMaster&秒针、友盟、GrowingIO、神策、国双数据都属于这类。搞投放效果监控、流量统计、用户行为跟踪。这个用工具积累数据，用数据再反向改进工具的模式，挺好。

四、数据服务

这是真正的数据服务。不过他们貌似都容易集中在金融行业。

如万得数据，主要价值是抽取公开股票市场的财报，形成结构化数据，然后卖给投资机构的投研部门。一年也 20 来个亿的营收。中国不像美国。美国的上市财报，是有结构化填写表格和要求的（如什么 Form-10K），也有 Open API 接口，会生成文本财报。中国，只有文本流水财报，所以就产生了万得这样的文本信息抽取需求的公司。另外还有 IT 桔子，在一级投融资市场搞数据服务。

还有 to 个人的同花顺、大智慧，也是扎在金融行业，搞信息服务。

另外，天眼查、企查查、启信宝这三家，他们既有 to 个人的商业模式，也有 to 企业商业模式（信贷、合作风控）。

比较例外的是扎在人力资源领域的几家。我把 BOSS 直聘也看做数据服务。还有北森人才测评、i 背调，都算典型的数据服务。

除了上述说的金融行业，在垂直行业，我就关注过一家企业：广联达，依附它的造价、算量、BIM、项目管理、招投标管理软件，搞构件坞、指标网、广材网，这也算很典型的数据服务。

我早就说了，现在搞 SaaS，还是空壳子工具，即使比过去多了网络连接特性，也还是空壳子工具，必须里面充满数据和模板，这才是酒，越酿越香。我看见现在的 CRM SaaS，也都普遍提供全网画像标签拟合服务了，不需要企业为自己的客户再重复打标签了。

我一直就挺喜欢金融、电信、招投标、全自动化客服、全自动化财税、人才这些东西，因为这些东西有商业应用场景，又是全虚拟数字业务。其他业务要么和线下重资产交易相关，要么和企业内部形形色色管理规定关联，都不好玩。

（2）欧美数据服务

一、数据工具产品

数据工具产品，在国内国外都是通用的。就如同 Oracle 就靠数据库和 WebLogic 中间件就打遍天下。

所以 Azure、AWS、IBM、SPSS、SAS、SAP、Oracle、Redis、MongoDB，都扎堆数据库、大数据平台、可视化报表图表工具。这和国内是一样一样的，咱们就不赘述。

当然，国外围绕这些大厂的数据工具产品，搞咨询、解决方案、开发、实施、运维的一大堆，比咱们国内成熟的多，我也不赘述了。

二、数据服务

国外我所关注的数据服务，都集中在金融、保险、投资理财领域。

如彭博、路透，都和国内万得数据的价值有点像。

国外的厂商，我还关注两家，其实是系出一家，也都老牌，不过他们的市值为啥不高呢？嗯，这两家就是：一家是邓白氏、一家是穆迪评级。

我喜欢指数、评级、排行这些东西。在国内，就是个典型牌照经济，就连小学生也不能免俗，中国培训市场，数 K12 火了，为啥，就是因为要升学。诸如什么会计师、审计师、律师、医师各种考试各种认证，这本质都是牌照经济。

不过我确实喜欢金融，我过去就说过，要做离钱近的生意（揩油理论），要用钱挣钱，要用人挣钱，不要靠你自己这个人挣钱，你才一身能打多少颗钉子啊。

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