数据是国家的，金融是国家的。朕不给，你不能要。
（1）我国数据服务
一、数据东西
像云核算厂商搞的大数据渠道，便是这个定位。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出售、解决方案、定制开发、施行、运维支撑。
还有，SQL、NOSQL数据库，也算这一类。如PingCAP、涛思、巨杉都归于这一类。都是数据东西产品型，不过比大数据渠道更好一点是，能够开箱就用。
别的，还有一类，便是可视化东西，做报表、图表用的。如帆软便是这类。
二、用数据东西做项目的
TalkingData、百分点、明略数据，就归于这个类型的。有点数据、有点渠道，可是跟纯数据服务的抗衡有点难，和纯数据东西产品的抗衡也有点难。所以他们被逼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加，看起来营收规划有科创板要求，可是诚心欠好加速度啊。
三、用数据东西做服务的
我看到的首要会集在数字营销范畴。如ADMaster&秒针、友盟、GrowingIO、神策、国双数据都归于这类。搞投进作用监控、流量计算、用户行为盯梢。这个用东西堆集数据，用数据再反向改善东西的形式，挺好。
四、数据服务
这是真实的数据服务。不过他们形似都简单会集在金融职业。
如万得数据，首要价值是抽取揭露股票商场的财报，构成结构化数据，然后卖给出资组织的投研部分。一年也20来个亿的营收。我国不像美国。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。我国，只要文本流水财报，所以就产生了万得这样的文本信息抽取需求的公司。别的还有IT桔子，在一级投融资商场搞数据服务。
还有to 个人的同花顺、大智慧，也是扎在金融职业，搞信息服务。
别的，天眼查、企查查、启信宝这三家，他们既有to 个人的商业形式，也有to 企业商业形式（信贷、合风格控）。
比较破例的是扎在人力资源范畴的几家。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。
除了上述说的金融职业，在笔直职业，我就重视过一家企业：广联达，依靠它的造价、算量、BIM、项目办理、招投标办理软件，搞构件坞、目标网、广材网，这也算很典型的数据服务。
我早就说了，现在搞SaaS，仍是空壳子东西，即便比曩昔多了网络连接特性，也仍是空壳子东西，有必要里边充溢数据和模板，这才是酒，越酿越香。我看见现在的CRM SaaS，也都遍及供给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。
我一向就挺喜爱金融、电信、招投标、全自动化客服、全自动化财税、人才这些东西，由于这些东西有商业使用场景，又是全虚拟数字事务。其他事务要么和线下重财物买卖相关，要么和企业内部五花八门办理规则相关，都欠好玩。
（2）欧美数据服务
一、数据东西产品
数据东西产品，在国内国外都是通用的。就好像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、大数据渠道、可视化报表图表东西。这和国内是相同相同的，我们就不赘述。
当然，国外环绕这些大厂的数据东西产品，搞咨询、解决方案、开发、施行、运维的一大堆，比我们国内老练的多，我也不赘述了。
二、数据服务
国外我所重视的数据服务，都会集在金融、稳妥、出资理财范畴。
如彭博、路透，都和国内万得数据的价值有点像。
国外的厂商，我还重视两家，其实是系出一家，也都老牌，不过他们的市值为啥不高呢？嗯，这两家便是：一家是邓白氏、一家是穆迪评级。
我喜爱指数、评级、排行这些东西。在国内，便是个典型车牌经济，就连小学生也不能免俗，我国训练商场，数K12火了，为啥，便是由于要升学。比如什么会计师、审计师、律师、医生各种考试各种认证，这实质都是车牌经济。
不过我的确喜爱金融，我曩昔就说过，要做离钱近的生意（揩油理论），要用钱赚钱，要用人赚钱，不要靠你自己这个人赚钱，你才一身能打多少颗钉子啊。
