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云计算大数据产业并购路径分析

发布时间:2015-08-10  文章来源:资产公司 金凡  字体:【】【】【

集团公司近期在云计算大数据产业布局加速,建设相关项目已经过提上日程,收购云计算产业相关企业的需求十分明显。资产公司已经在云计算产业中投资了贵州华迪,接下来进一步配合集团公司进行产业链上企业的搜寻和并购。本文简要分析当前云计算大数据行业大环境和发展的问题,探讨适合资产公司在该产业中展开并购的路径。

        一、 云计算产业发展近况

2014年的中国云计算产业近年来发展最迅速的一年。在亚马逊AWS2013年底正式进入中国后,这家全球最大的云服务提供商把中国云服务市场彻底激活,加上早前进入中国的微软、IBMSAP等外资背景云计算服务提供商,以及阿里云、百度云、腾讯云、金山云、盛大云等互联网系云服务提供商和三大电信运营商,十几家颇具规模的云服务提供商用价格战争夺用户,迅速催熟了整个市场。目前中国云计算产业中主要企业如下:


国内云计算产业竞争上,主要是传统IT厂商在主导,从底层到应用服务主要的趋势有以下三个方面:

(一) 集成厂商华为、浪潮、曙光在云计算基础设施IaaS层上优势较为明显。政府和大型企业沿着私有云、混合云的途径逐渐向公有云过渡,IT构架建设对虚拟化等技术有直接需求。具备自主产权虚拟化及管理系统的私有云供应商会有较大的优势。因此,在信息安全和自主可控被多次强调之后,华为、浪潮等国内厂商相对国外厂商竞争优势更为明显。系统集成商目前的主要短板在于其技术优势并不突出,除华为外基本还依赖国外开源的产品,但并不影响其软件产品以集成方式占领市场。

(二) 阿里巴巴、腾讯的公有云服务与传统IDC竞争激烈,而世纪互联、光环新网等传统IDC厂商联手互联网巨头提供公有云服务。目前相对自主研发和推广IaaS,传统IDC与国际厂商的合作在市场上推进更为迅速。世纪互联为微软Azure 云计算提供运营,共同开展微软蓝云公有云服务;亚马逊则选择了光环新网和网宿科技作为基础资源提供商。对于传统IDC来说,自主推广公有云既有可能对传统业务造成负面影响,还要面对阿里巴巴、腾讯的直面竞争,所以传统IDC暂时没有成为云计算服务市场的主流。

(三) 大型企业应用软件提供SaaS服务已经比较成熟。目前来看,国内企业级SaaS服务主要来自传统软件公司转型。从全球范围看,SaaS服务主要集中CMRERP。国内领先的管理软件企业除了技术资源,还有以下两个优势:首先是本土化,由于政府有加强国产替代的意愿,所以国外SaaS 服务有政策壁垒;其次,传统软件企业的云服务有自身收入规模、客户规模为支持,可以不受应用服务短期盈利困难的制约,因此用友、金蝶等企业软件厂商都已经在云计算应用服务上完成布局且拥有了相当数量的用户。企业级SaaS服务是云计算行业竞争最为激烈的细分市场。

但相比较国外云计算发展的速度,国内云计算发展仍远远落后,主要以下方面原因:

(一) 用户构成、客户习惯、商业环境等原因限制了国内用户云计算需求的释放。政府、金融、电信、能源等行业作为我国IT 支出最大的几个行业,其资金敏感性相对较低,首先考虑数据安全性和可靠性,而采用公有云的模式降低了企业对数据的控制权,因此会比较谨慎。

(二) 国内信用体系不健全,关于数据和信息安全的法律法规不完善,以往出现的泄露用户数据和信息的案例给用户造成了困扰。

(三) 长期以来国内IT人员对国外技术的被动接受和模仿存在一定的过程。目前国内IT人员都已经对国外服务器应用比较纯熟,短期中国在应用规模上没有新的壁垒,将很难去主动新学习和应用新的技术。

(四) 因为云计算技术将大幅减少传统硬件的需求,国内如联想、浪潮等传统硬件厂商很难有大的动力去推动云计算普及。

(五) 云计算影响传统IT基础设施和应用的盈利模式,具备核心资源的企业不会一步放开。电信运营商和第三方IDC拥有大量数据中心资源,但实施云计算会威胁其传统业务的盈利,因此只是逐步尝试新业务模式。

(六) 政府引导和实践远远落后于云计算产业发展。政府引导、国外企业转型、商业环境成熟会使市场健康发展,这点从从美国的发展经验可以看出,政府采购云服务对云计算产业很很强的积极作用。我国政府已经发布了一系列推动云计算发展的政策,虽然实践上并没有实质性的突破,但是未来的政府更多的云服务采购可以预期。

        二、 国内大数据产业发展近况

在全球大数据发展热潮下,国内大数据应用在最近三年内迅速兴起,政府、大型企业甚至一些中小型企业,都在积极探索大数据分析应用。

从行业格局上看,因为传统互联网及移动互联网产生的数据流量大,在数据分析应用和技术储备上有先发优势,目前互联网企业如百度、腾讯及阿里巴巴是国内大数据分析的领头企业。其次电信运营商和金融行业也掌握着大量的客户数据,也正在积极探索大数据应用。中小型企业在数据流量和存量上都难以达到大数据应用和分析的标准,暂时仍处于提出概念和技术储备阶段。

各行业都在探索大数据应用,目前已经具有一定明确前景的典型大数据行业应用如下:

(一) 金融行业:大数据公司专门聚焦在通过大数据进行客户信用评级,并为银行、保险公司或者P2P平台服务;或者基于大数据挖掘帮助银行进行客户细分、精准营销服务。

(二) 电信行业:已经有专门为电信企业提供客户生命周期管理解决方案、客户关系管理、精细化运营分析和营销的数据公司;或者基于大数据提供网络层的运维管理和网络优化服务的大数据公司利用电信运营商的数据开展服务。

(三) 媒体广告行业:可以通过大数据实现更科学的媒介选择;或者基于大数据的精准广告投放系统、基于大数据的广告效果监测评估服务、基于大数据的网站分析优化服务以及基于大数据DMP数据平台并为DSP平台提供精准营销服务。

(四) 电商及零售行业:利用历史购买记录或者商品浏览关联规则进行客户购物篮分析,从而给客户推荐相应的促销活动;基于群体消费活动或者季节性变化,为商家和客户提前分析相关商品变化趋势分析和供需分析。

(五) 政府机构:大数据公司可以基于自然语言处理和语义分析,为政府提供舆情监测服务。在中国市场,政府的舆情监测服务的需求比较刚需,也是政府通过大数据手段及时了解民声,优化政府相关服务的科学手段之一。

(六) 智慧城市:大数据作为构建智慧城市必不可少的重要技术,在城市的智慧交通、平安城市、智慧医疗、智慧社区等智慧应用实践中发挥着巨大作用,目前在交通路况监控、人口信息管理等方面,都已经有相关部门在部署大数据方面的应用。交通、医疗、平安城市将成为大数据应用重点领域。

尽管大数据应用对很多传统行业来说有巨大的价值,但同时也遭遇技术、政策、观念等诸多挑战,主要表现在以下方面:

(一) 大数据应用碎片化。目前很多企业开发的大数据应用仍不能称为真正的大数据,在数据流和数据量上级别远远没有达到大数据的标准,只是在传统数据分析挖掘技术上的建立新的应用而已。这些数据挖掘项目的重复建设且标榜“大数据应用”,一定程度上在观念上阻碍了大数据行业发展,让行业大数据整合和应用停留于初级阶段而难以有实质突破。

(二) 大数据行业仍有许多关键技术需要突破。主要有大数据的去冗降噪技术;高效率低成本的大数据存储;大数据的有效融合;非结构化和半结构化数据的高效处理;适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境;大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术等。这些技术问题目前都难于有效解决与完善。

(三) 如何避免隐私泄露问题未能解决,大数据运营有风险。人们对于隐私问题越来越重视,数据公司掌握大量数据和数据制造者要求隐私权之间的矛盾,使得大数据使用变得困难。

(四) 尚未确立商业运营模式。掌握大数据的政府、机构和企业如何将大数据进行有效利用目前仍是难题。例如运营商掌握的数据很多,但是这些数据应该怎样应用,给谁用,应用收益是否可以抵消数据开发分析的成本,这一系列问题也让国内运营商非常困扰。

        三、 集团内部云计算大数据产业基础

集团内部单位和院所从事云计算大数据相关的产业大致情况如下:

(一) 二院:二院云制造和智慧城市产业已经布局已久,主要基于二院内部相关单位在软件应用方面的积累,实际成型的产品主要是天智网。天智网本身是一个应用平台,注重与制造相关产业链上各种应用的协同。

(二) 三院304所是集团公司信息化支撑单位,集团公司也希望304所在云计算大数据方面有所尝试。304所也在积极开展云计算大数据项目的论证。

(三) 航天信息:更加关注大数据应用层面的技术,例如航天云宏(原贵州华迪)为其开发的大数据平台,航天信息已经在该平台上进行舆情分析、营销数据分析等数据分析应用。

(四) 六院:身处云计算建设的重点省份内蒙古,六院已经有电商平台航购网,其“智慧物流”、“智慧农业”相关项目也在积极推进中。

(五) 一院:尽管一院的主业定位在于遥感应用,相关应用的实现也需要云计算大数据方面技术相配合。

        四、 云计算大数据产业并购路径建议

通过投资和并购来形成云计算大数据产业较为完整的产业基础,在该产业相关细分层应当进行适当的布局,具体分析如下:

(一) 基础设施IaaS层:IaaS层是整个云计算的基础,是技术门槛比较高的部分,也是云计算大数据产业投入最大的部分。目前国内整个产业尚未形成巨头垄断。公有云与私有云的争论目前仍未停止,但是越来越多大型IT企业在私有云自建过程中已经采用了一些公有云的理念,从而走向混合云的形态。公有云方面微软、阿里、腾讯、电信运营商和传统IDC都争夺这部分的市场,私有云方面很多大企业在购买虚拟化软件自建。私有云的构建框架基本已经成熟:硬件主流为x86服务器,而虚拟化软件和管理平台主要是VMWare、华为和开源的openstack在主导,大部分国内中小厂商在底层的技术基本没有得到市场认可。另外,底层还涉及海量数据存储和灾备、网络交换等设备,这部分因为技术门槛不高,厂商是从传统服务转型而来,竞争虽然激烈但至今仍没有大规模应用场景。

IaaS层,资产公司投资了航天云宏(原“贵州华迪”),目前航天云宏本身也在以IaaS为基础扩展业务,借母公司广州云宏建数据中心的机会,积极探索自有混合云的新模式。航天云宏在大量电信运营商案例部署和运维经验中,总结出云计算底层平稳运行的一些经验,根据所开发的软件与硬件设施匹配,用一体机代替服务器+海量存储,统一硬件标准。定制一体机能够相对减少网络中各节点差异,减少因为底层软硬件集成过程中造成的硬件短板。这一路径一方面效仿谷歌、亚马逊等国外云计算巨头,以及国内腾讯、阿里等厂商,另一方面也是航天云宏在底层长期经验积累的结果。

IaaS底层上,软硬件集成的模式一旦形成,将极大增强云计算平台底层能力,扩大云计算平台的收入利润规模,同时也将承接云计算平台底层运维监控的服务。该方向上,建议围绕已投资的航天云宏进行梳理,寻找底层硬件集成的机会切入机会,可扩展到国产化芯片、网络安全设备。

(二) 平台环境PaaS层及大数据分析:传统PaaS层是在IaaS基础上建立SaaS服务所需要的平台环境而设置的。在大数据需求越来越明确的情况下,传统PaaS层衍生出全局数据共享层。下图是腾讯云平台技术架构,该构架的基础也被大多数开展云计算大数据应用的企业所采用:



上述基础设施层即IaaS,业务平台层即SaaS,中间两层服务中云平台共享层中的中间件、技术组件、研发测试环境属于传统PaaS概念,而数据库和全局共享数据层的延伸满足了传统云计算平台向大数据平台之间转变,使各种应用服务之间的数据有了交换的平台。

传统PaaS层主要是公有云服务上的必要组件,或者是百度新浪腾讯这些IT企业开放给应用开发者的测试工具。而且私有云服务和大数据应用淡化了这一层提供环境服务的概念,反而在数据管理和共享上提出了新的要求。

传统大数据应用基于Hadoop技术,但是在国内外厂商单独应用场景中,都多少遇见了实际应用困难的问题。一些厂商转而寻找新的解决方案。比如2015年苹果收购数据库公司FoundationDB,阿里在数据库RDS、开源Oceanbase上的投入,这些动作都是为了补充传统数据库在海量数据处理和分析、数据库共享之间的不足,一定程度上也是弥补基础设施层在处理和存储数据方面的不足。目前看,这些努力使企业在大数据时代摆脱大型商用数据库厂商成为了可能。

可以预见到,未来大多数从事大数据企业不可避免也将遇到目前大型IT厂商在大数据应用中遇见的问题,将需要可伸缩、高容错性能的可替代大型商用数据库的自主数据库产品。该类数据库的研发门槛较高,周期较长,收购具有此类技术的企业,具有一定的战略意义。

(一) 应用服务SaaS层:应用服务SaaS层相对来说门槛较低,各种软件服务厂商都能够根据企业各类的需求开发应用服务。由于云计算服务的推广,越来越多的软件服务厂商已经完成了在云端部署自己应用的能力,终端用户包括手机、平板和电脑都可以访问传统软件服务。

从市场环境来看,互联网和移动互联网数据和应用基本已经被国内IT巨头和电信运营商垄断,绝大多数大用户群的互联网应用都在腾讯、阿里、百度手中。目前针对政府和大型企业的应用较少,在资产公司可以借助航天相关的产业资源,寻找政府办公、物联网及智慧城市相关的应用服务的机会。

        五、 结论和建议

根据以上分析,资产公司在云计算大数据产业可从以下方面依次展开项目标的搜寻:

(一) 基于航天云宏继续强化云计算底层软硬件布局。底层技术公认难度大门槛高,如果能够形成软硬结合的底层能力,将极大提高航天科工云计算服务的含金量。航天云宏母公司广州云宏已挂牌新三板,拟进行增资继续进行云计算底层硬件研发。建议资产公司可以跟踪其进展。因资产公司与广州云宏的投资协议已经约定未来收购相关事宜,共同投资可以达到减少未来收购成本的目的。

(二) 自主知识产权的数据库,或者基于国产化数据库的应用,能够为未来大数据、物联网发展提供支撑。

(三) 关注有能力承接大型物联网和智慧城市相关应用,有核心技术的大数据应用。

(四) 寻找IT信息产业芯片相关的机会,为未来相关硬件全面国产化做铺垫。例如江苏中晟智源承担国产化Power芯片研发,福州瑞芯微电子移动终端目前都是国内较为成熟的芯片研发企业。同时可以关注涉及网络安全的网络设备,包括网关、交换机、网络安全模块及相关芯片的机会。

收购云计算大数据相关的IT企业需要把握投资步骤,可以从较为成熟的企业开始进行产业链上下整合,一方面可以把握住收购核心目标,另一方面也可以利用已收购的资源进行技术判断和整合。而目前阶段云计算大数据产业中的新兴企业规模都不大。大量的小规模纯技术研发企业只专注于某部分细分市场,技术能力比较难判断,如要进行布局比较适合进行少数股权投资。(作者:并购部 李骏)


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