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传媒梦工场布局大数据:数据挖掘将现投资热潮
来源:互联网   发布日期:2012-12-12 23:00:13   浏览:11925次  

导读:网易科技讯 12月12日消息,浙报集团投资机构传媒梦工场近日披露多起天使投资案例。传媒梦工场投资总监杨轩向网易科技透露,传媒梦工场看好社交网络数据挖掘类项目,已经投资了微博数据挖掘初创团队知微、优微两家企业,投资额达数百万人民币。 投资界的眼光...

网易科技讯 12月12日消息,浙报集团投资机构传媒梦工场近日披露多起天使投资案例。传媒梦工场投资总监杨轩向网易科技透露,传媒梦工场看好社交网络数据挖掘类项目,已经投资了微博数据挖掘初创团队知微、优微两家企业,投资额达数百万人民币。

投资界的眼光已经投射到正在兴起的大数据行业,传媒梦工场选择将社交网络数据挖掘作为大数据投资的试验田。据了解,传媒梦工场在今年初已经开始接触大数据类项目,与知微、优微的谈判在今年中已经落定。

之所以开始广泛布局大数据类投资,杨轩解释说:“一方面是社会化网络在中国经过2年多的发展已经有一定的积累,慢慢融入到大众的生活中,它的商业价值开始真正展现,基于社会化网络的数据挖掘才刚开始;另一方面,这是一个全新的领域,数据规模、数据组织方式都和以往任何时候不一样,初创团队在技术搭建和人才引进等方面需要资金,这时候进入是比较合适的时间点。”

知微,通过数据挖掘算法,可以向用户提供一条微博的传播途径、关键节点、层次和人群等信息,并以可视化的方式直观生动地展示出来。创始人于霄是哈尔滨工业大学人工智能的博士。

而优微则更关注用户对微博的使用体验,简单来说,优微是一款微博排序工具,对每个用户的微博行为进行个性化处理,将用户关注账号的微博内容进行重新排序,优先展示对用户更有价值、用户更加感兴趣的微博内容。这个技术的采用,使用户不用再担心由于关注数量过多所带来的信息轰炸,同时大大提高用户获取信息的效率。据了解,本轮天使投资由九鼎创投与传媒梦工场联合投资。

杨轩表示,做数据挖掘的初创公司,一定要具备技术实力和韬光养晦的精神,“在这个浮躁的年代,有耐心把事情做扎实,在大数据领域非常关键。”

2012年,传媒梦工场共投资了10家初创企业,总结其今年的投资案例会发现,主要投资集中在TMT,大数据,渠道和游戏,如虎嗅、微拍、微触等。投资规模均在100-600万人民币左右,占小股。

“今年投资环境不好,很多去年拿了天使轮的团队都面临缺钱拿不到A轮的状况,所以我们要求团队勒紧口袋,过紧日子,另外一方面我们对团队也非常有信心,我们也会给予相关的支持和资源。”杨轩介绍。

大数据类项目将大受资本亲睐

“如果说2012年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年,那么2013年大数据将会实现产品部署,早期投资获得回报,一小部分的产业被颠覆。到了2014年,各种大数据项目和系统很可能成为标准配置,到处可见。”杨轩非常认同这个预测,同样,传媒梦工场也对此类项目提高了重视度,一方面在积极关注业内的动向和初创团队,另一方面也在做研究和探索。大数据已经是必然的趋势,只是如何看待并且如何利用的问题。

而社会化网络数据挖掘则是最先崛起的一个分支,因为社会化网络数据有天然的优势,拥有用户贡献的海量数据,同时是相对结构化有信息意义的数据,数据挖掘将从这里开始孕育,接下来和传统行业相关的数据挖掘将是未来的方向,杨轩这样判断,“大数据行业肯定会诞生伟大的公司。”

传媒梦工场内部这样分析大数据行业的发展:

2013年:2012年的试验项目成品化,每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。

2014年:在2013年成功经验和客户研究案例的基础上,一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上,因为有很多东西可以挖掘。外部数据也很有用,但是这段时期不会有什么新进展。

2015年:在制定大数据计划时,公司们开始将目光投向外部数据。在2015年之前,消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。每一个分析师和数据仓库都将会有一个Hadoop计算簇和一个大数据层。像Hadoop这样的技术不再受人关注,因为这些技术始终非常重要,慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。

2016年:数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用,避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。

2017年:云和大数据、数据仓库合并起来,成为了一项服务,“分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的Hadoop计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意:2017年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行,将会于不久涉及到关键的大范围用户群。


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