上市公司“掘金”大数据

《关于促进大数据发展的行动纲要》(简称“《纲要》”)有着“大数据国家战略”之称，其下发点燃了上市公司掘金大数据产业的热情。据上证报记者最新统计，至今已有近百家上市公司公告涉足该业务，或借力BAT挖掘数据价值与再造，或在定增项目中将大数据作为核心业务。

究竟什么样的数据才是有价值的数据？嫁接BAT、兼并收购是否是大数据变现的有效手段？去伪存真，哪些领域的大数据应用有望率先爆发？记者从多方调研专业人士，以寻求上市公司掘金大数据背后的价值所在。

掘金大数据各亮奇招

定增募资投入、并购相关资产、设立产业基金……上市公司各施其能，欲尽享大数据的盛宴

在浪潮软件(600756)、皖新传媒(601801)、软控股份(002073)、旋极信息(300324)等的定增预案中，均涉及大数据项目的投资。其中，浪潮软件拟定增募资不超过10亿元，用于浪潮大数据应用支撑平台等四个项目；皖新传媒拟募资不超过20亿元，其中17.5亿元用于智能学习全媒体平台，利用大数据构建学生个人知识图谱，对学生知识点的掌握情况进行数据跟踪、深度分析和关联，并建立评测中心，同时与沪江的在线教育平台深度融合，对学生进行个性化知识图谱数据分析，形成智能学习解决方案；软控股份拟募资不超过12.7亿元，投向轮胎装备智能制造基地等项目，其中运用互联网技术和大数据技术，建立行业智能化数据中心，实现客户对轮胎装备远程运维等智能服务的需求；旋极信息则拟募资不超20.45亿，其中15.95亿元用于基于全球时空剖分的大数据高速处理技术与服务平台等项目。

针对大数据项目的收购更是不断。常山股份(000158)通过全资子公司北明软件拟以逾4亿元收购四家软件公司100%股权，其中的索科维尔(北京)软件系统有限公司主要业务是大数据分析，为企业大型工程设备的维修维护提供决策支持、优化、预测和设备预维护系统等；东方国信(300166)更是在大数据领域连番投资布局，继2015年8月宣布3.12亿并购运用移动互联网、大数据技术为行业客户提供精准化互联网新媒体营销渠道建设、运营、创新的互联网科技公司炎黄新星后，又于12月宣布以自有资金1亿元在江苏设立全资子公司，主要从事城市及垂直行业的数据采集、运营、服务、系统及解决方案等业务。

值得一提的是，巨额收购背后往往有着高额的净利增长承诺。以北部湾旅(603869)为例，其于2016年1月披露重组预案，拟定增募资作价16.5亿元收购博康智能100%股权，后者是一家在智慧安全、智慧交通两大细分领域长期耕耘，利用自主研发的“图像解析及内容检索关键技术”和“数据管理及挖掘应用关键技术”两大核心技术，开展安全管理与交通管理业务的大数据行业应用公司，其承诺2016-2018年归属于母公司股东的净利润数将分别为11155.24万元、14932.24万元和18390.23万元。

再如康耐特(300061)，其欲以逾23亿收购旗计智能100%股权，后者是一家银行卡增值业务创新服务提供商，利用自身大数据分析技术优势，通过承接业务外包或委托的方式获得与银行合作的商业机会，交易各方承诺其2015年度、2016年度、2017年度、2018年度实现的净利润分别不低于8000万元、16000万元、24500万元、34500万元。

成立产业基金、联手高校产学研结合或成立相关研究院的掘金大数据模式，也特别为上市公司所青睐。如，四川长虹(600839)与申万宏源(000166)旗下全资直投子公司发起组建申万宏源长虹并购基金，致力于基于四川长虹产业战略发展需求而进行的项目投资，包括但不仅限于云计算、大数据、移动互联网、智能终端及其他长虹战略相关产业领域，基金总规模100亿元，首期认缴资本额10亿元，其中四川长虹拟以现金出资1.5亿元。

又如，德联集团(002666)出资9500万元发起设立汽车电子与大数据产业投资基金；沙钢股份(002075)投资4000万发起设立产业并购基金，投资互联网数据中心产业，并根据项目投资进展设立子基金，预计募集资金将不低于200亿元；超图软件(300036)设立1.5亿并购基金，公司作为有限合伙人以公司自有资金认缴1250万元，重点投资与GIS相关的上下游核心技术创新性公司、地理信息大数据类公司等；博彦科技(002649)美国子公司投资150万美元参与海外并购基金WISEMONT，后者主要投资企业软件和服务及相关产业，包括大数据、数据分析、信息安全、云计算、人工智能、I.T平台软件等领域。

在共同成立研究院方面，深大通(000038)与中国人民大学新闻学院共建中国人民大学明德大通新媒体研究院，大数据与营销传播成为研究方向之一；仪电电子(600602)则与复旦大学所属大数据学院及研究院战略合作，在共同建设和运营大数据试验场、大数据联合研究实验室、开展大数据人才培养以及推动大数据科技成果产业化方面展开深度合作。

“大数据很热！”阿里云大数据事业部资深总监徐常亮在接受上证报记者专访时称，百余家上市公司涉足大数据，他对此一点儿都不意外。

京东集团研发体系推荐搜索部总监杨光信更向记者坦言，大数据已经早已超越了概念，将迎来真正的产业爆发。

正如维克托在《大数据时代》一书中所说，“思维转变过来，数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。”如今，“数据就是资产”的观点已为业内共识。据IDC出版的数字世界研究报告显示，2013年人类产生、复制和消费的数据量达到4.4ZB。到2020年，数据量将增长10倍，达到44ZB。可堪对比的一组数据是，全球大数据计算性能过去5年实现了超过20倍的增长，100TB数据排序时间由8274秒缩短到377秒。

“束缚大数据的技术瓶颈已经被完全打破，数据将从企业的成本中心转变为价值中心，2016年我们将迎来大数据应用的全面落地。”徐常亮如此判断。

“未来3年，大数据市场规模将达到1万亿元。”阿里云总裁胡晓明乐观预测。

背靠BAT深耕大数据价值

如果传统公司业务体量没有达到BAT的级别，那么背靠BAT不失为一种经济的手段

在大数据业务方面，BAT三巨头无疑走在了前面。事实上，在BAT加大数据投入力度的同时，掌握数据资源的上市公司也在加紧与BAT的技术对接，寻求数据资源的变现途径，这被视为一条有效捷径。而这些上市公司更是遍及日用消费、公共设施、传媒文化等各个方面。

马云曾在2015年致投资者公开信中指出，“我们必须在数据技术的投入和发展上不惜一切的投入发展，我们正在努力让数据和计算能力成为普惠经济的基础。”紧接着，今年1月20日，阿里云便宣布开放阿里巴巴十年的大数据能力，发布一站式大数据平台“数加”，并向有数据开发能力的团队开放，借助“数加”上的工具为各行各业提供数据服务。“这就像在淘宝开店一样，只是售卖的是专业能力。”徐常亮表示，阿里云计划用3年时间吸引1000家合作伙伴入驻，共同分享1万亿的大数据“蛋糕”。

正如徐常亮所言，很多传统公司曾受限于机制的问题，或者没有足够的业务驱动去做大数据业务。也没有足够的基础设施投入和决心，这些基础设施包括数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等。因此，近年来他深切地感觉到很多公司有数据利用的要求。

上市公司在与BAT的合作方面先行了一步。2015年11月，深圳燃气(601139)公告，拟与蚂蚁金服在支付与金融、移动互联网服务、大数据精准营销运营、渠道共享、征信业务等领域深化战略合作，以利于公司依托燃气客户资源，充分发挥公司行业优势，创新业务模式，提供精细化服务，挖掘客户数据价值并开展增值业务，进一步加快推进平台战略的落地。12月，上海家化(600315)与阿里达成战略合作，通过大数据挖掘消费者偏好，优化和升级产品供应链，助力上海家化布局全品牌全渠道的战略发展。同时，双方还将共同建立国内首个大数据日化产品研发实验室，通过阿里提供的大数据解决方案，用于上海家化旗下新品的研发、上市、销售以及售后服务，实现全链路的打通，例如所有新品针对哪个年龄阶段的用户，应该具备哪些功效、最佳新品上市时间、市场定价等。

同样，华数传媒(000156)在2016年1月1日与阿里云签署战略合作协议，共同拓展全媒体和云计算市场，双方计划在云计算和大数据领域推出更多的创新产品。

除了阿里，腾讯和百度与上市公司之间的大数据合作也在加深。其中，天源迪科(300047)去年11月与腾讯云签署《“互联网+”战略合作备忘录》，根据协议，腾讯云现有的大数据、云计算等技术和产品，通过天源迪科投放到全国政府和企业市场，在腾讯公有云平台上与天源迪科合作开发应用，面向全国政企市场提供运营服务；香江控股(600162)12月公告与百度签署《框架合作合同》，就智能、大数据及创新科技应用等领域展开合作，双方拟共同建立基于现场用户数据的收集分析系统，共同推进大数据的收集、挖掘、分析、推广等业务，推动已有资源数据的双向共享和合作，共享大数据等成果；阳光照明(600261)则与京东微联达成合作，其中阳光照明提供联网产品和技术，京东提供云服务和大数据分析服务，双方合力打造强大的智能照明解决方案，实践“互联网+照明”。

那么，究竟什么样的数据才有价值？“这是一个很难回答的问题。”京东集团研发体系推荐搜索部总监杨光信对记者坦言，对于不同的应用方，数据能呈现的内容是完全不一样的，分析的维度也不同。如果只是数据，不知道他想要什么，这是无价值数据。所以，数据分析的流程，必须首先从业务场景需求和应用的角度入手，了解目标是什么；其次，寻找合适的数据；第三，清理数据。“找数据也是不断迭代优化的过程，而这三步才是实现数据价值的关键，也是大数据应用最难的过程。”

他同时表示，从各个产业的重视程度来看，现在的大数据已经绝不是停留在概念炒作的层面，而是真正开始创造价值。

从京东自己的大数据运用经验来看，大数据的意义在于从制造商和消费者之间形成闭环，更有效地改善生产和交易的效率。其中，大数据在京东物流方面的应用可以每年减少至少20%的运输损耗，是控制成本的有效手段；另一方面，京东大脑做数据个性化研究，如果能够通过个性化的分析和服务激发原来没有的需求，这对于提升电商销售额(GMV)将有帮助，这也是数据变现的一种有效方式。

数据价值挖掘也有投入产出比的问题。杨光信开玩笑道，“做大数据挖掘永远不会失业，总会有办法去挖掘提高数据的准确性，但做到什么样的程度，有一个投入产出判断的过程。”

徐常亮则认为，如果传统公司业务体量没有达到BAT的级别，那么背靠BAT是更为经济的手段。

多领域大数据应用受热捧

盘点上市公司进军垂直行业大数据应用的热忱度，广电传媒、金融、汽车等领域格外受到追捧

一位大数据行业从业人士向记者坦言，做大数据是为突破现有业务可预期“天花板”而提前做的选择，无论是电商还是其他行业。正如维克托在《大数据时代》一书中所说，整个商业领域都因为大数据而重新洗牌。

在广电和传媒领域，针对大数据强强联合、抱团取暖的趋势格外突出。2015年10月，歌华有线(600037)联合中国广播电视网络有限公司以及全国三十余家省市有线电视网络公司成立“中国广电大数据联盟”(简称“联盟”)，其中包含天威视讯(002238)、广电网络(600831)等上市公司。协议内容主要包括：实现双方之间数据互联互通，数据资源共享；联合生产规范化、标准化的数据报告；联合发布规范化、标准化的数据报告；联合向第三方提供专业化的数据服务。联盟将以全国超过4000万双向数字电视用户收视数据为基础，探索成立广电大数据运营公司，实现数据共享，联合开发，拓展广电增值业务。

此外，省广股份(002400)则拟定增募资不超过24.9亿元资金，其中8.62亿元用于收购晋拓文化、蓝门数字、省广先锋三家公司股权，剩余资金用于投入建设大数据营销系统项目等；湖北广电(000665)2015年11月公告与小米科技、中国电子、捷成股份(300182)分别签署战略合作框架协议，拟分别与后者在智慧家庭、电视游戏、大数据及“互联网+”等多领域展开合作，其中公司和中国电子将对方列为战略投资伙伴，拟在大数据等相关领域展开紧密合作；中信国安(000839)则在设立西藏国安睿博投资管理有限公司(暂定名)的基础上，以基金公司为基金管理人(GP)，设立相关投资及并购基金，募集总规模约40亿元，投资于符合国家产业政策的企业并购重组、私募股权投资、夹层融资、上市公司非公开发行、新三板拟挂牌公司及挂牌公司的增发等，其中中信国安拟分批出资不超过10亿元，重点关注符合公司转型的有线电视业务创新、互联网和科技以及大数据等领域的项目，以协助公司实现产业整合。

对此，三网融合专家、易目唯文化传播首席执行官包冉告诉记者，随着IPTV用户接近5000万，对有线用户形成分流，大数据成为广电运营商被倒逼改革的一大选择。在他看来，运用大数据，一方面是“守”，即为业务提供有效依据，同时控制广告业务；另一方面是“攻”，即与电视台及第三方内容机构相比，证明自己可以凭借大数据形成有效的收视分析，有成为主流电视传输方式之一的实力。

包冉指出，大数据只是手段，核心必须与现有业务相配合。有线运营商凭数据入口优势做成功的可能性有，但难度大，必须伴随着大范围升级终端等具体业务的配合。

同样，在金融、汽车等领域的大数据应用也受到追捧。金融领域方面，三泰控股(002312)设立合资公司成都三泰铭品大数据金服有限公司，主要针对中小企业的信用评估模型，基于大数据进行建模和优化，拓展金融服务大数据业务；聚龙股份(300202)出资1亿元成立聚龙融创(北京)信息科技研究院有限公司，以大数据为关键技术，主要专注于基于人民币流通管理系统的冠字号大数据开发及应用，以及消费流通领域的信息系统、网站平台、微信及APP应用系统开发等两个方面，被视为聚龙股份在金融大数据、消费大数据开发及应用领域战略布局的落地载体。

汽车大数据方面，荣之联(002642)携手英国THE FLOOW公司签署了《车联网大数据联合运营协议》，就在北京成立合资企业达成初步意向，合资企业将专注于车联网大数据业务；德联集团则出资9500万元，发起设立上海尚颀德联汽车电子与大数据产业投资基金，主要投资汽车电子与大数据相关细分产业领先企业，重点关注成长期和成熟期项目。

在其他垂直应用领域，振芯科技(300101)增资1200万参股北京东方道迩12%股权，拓展地理信息数据处理服务、国土空间大数据业务；东华软件(002065)出资1020万元与北京智中能源组建东华智中能源互联网技术有限公司，占比51%，进军包括电力物联网和云计算、数据中心、能源大数据分析等在内的能源互联网领域。据统计，自去年8月以来，像这样的千万级别入股行业公司、涉及垂直领域大数据业务的上市公司有近10家。

徐常亮认为，从垂直应用行业来看，广告、金融是大数据最容易变现的领域，有既有行业经验为基础，但竞争将更为激烈。因此，有些行业“蓝海”还是值得把握的，如包括车联网在内的物联网应用等。公司可以先从“业务数据化”的角度入手，先寻求优化业务流程以降低成本，进而在寻求“数据业务化”中实现大数据的价值再造。