诸葛io融资多少

① 闲话国内大数据发展简史&产业化落地

文·blogchong

之所以想要说一说这个话题，是因为下午在技术群中不经意间，就类似话题进行了比较剧烈的脑暴讨论。

讨论范围包括了互联网公开数据的挖掘、价值变现、数据获取的合法性以及数据产业落地等相关方向。

当时就一直在思考这个问题，后续完了自己又想了几遍，发现确实有所得，也挺多东西想表达一下的。

大数据是在2009年开始相对比较正式引入国内的，基本上与Hadoop的“入侵”国内同步。

但在那时其实并没有实际落地的东西，除了一些大公司在试探性使用，直到2012-2013年，国外已经完成一轮“探险”，国内才陆续开始思考大数据如何落地的事了。

确实是这样的，国内在新技术领域上，一向落后于国外半拍，而我也恰恰也是在那个时候“入坑”的。

那个时候其实很多公司企业(除了当时BAT内部使用的案例)，也是在尝试性的涉足大数据领域，一边追逐技术的完善，一边在探索大数据与实际业务的结合点。

直到2014年，算是大数据在国内的一个爆发点，正式的转折点。

首先，以Hadoop为代表的生态趋于成熟，甚至结合内存处理领域、数据实时处理领域，已经形成了一套完整的大数据平台技术解决方案。

其次，已经越来越公司结束了探索性实验，用实际的成果尝到了大数据这种处理模式的好处，已经形成了越来越多的实际可参考的良性案例。

当然，最重要的是确实存在实际的规模数据处理的需求。其实这个需求一直存在，只是很多时候没有找到合适的契机爆发出来。

也就是从2014开始，大数据的人才市场需求在急剧扩增，很多其他IT领域开发人员纷纷转型到数据行业，其中以逐渐没落的传统IT行业为代表。

有人才市场需求，进一步促进了大数据培训市场的发展，各种大数据培训机构如雨后春笋般的出现。

其实这也是没办法的事，因为当时还没有哪个高校开设有大数据相关的课程呢。

当然，这波浪潮同样卷到了学术界，部分高校也意识到了这个技术大势，陆续有不少高校开始开设大数据相关的专业课程。

2015年，随着互联网的发展，市场各种互联网应用需求的饱和，导致了流量红利的消失，让很多企业公司不得不考虑通过数据来提升效率以及推进用户体验，例如推荐系统、个性化服务等。

资本市场从2014-2015年逐渐介入，进一步促进各大互联网企业公司向数据化转型，使得大数据这个领域进一步达到高潮。

我们知道，资本市场算是迎来半个寒冬，流量红利的消失，o2o在15年底都死的差不多了，16年让资本市场变得更谨慎。

但是，就算是这样，国内很多以大数据为技术驱动的公司依然拿了不少融资，包括神策、诸葛IO、GrowingIO等第三方数据分析公司，明略数据等这种针对于服务偏传统行业的数据公司，甚至如DataEye类似垂直领域的数据分析公司都活的好好的。

同时，在国家政策方面，2016年可谓是大数据的国家政策元年，各种国家政策开始偏向大数据。

这意味着，大数据已经从半个风口的状态，过渡到理性、稳健的状态，这是一个良性的状态。

正如上面所说，目前大数据已经逐渐从“潮流”这种略带风险性的标志状态，过渡到稳健、良性发展的状态。

提前“入坑”的童鞋，相信已经享受到“潮流”带来的部分福利，包括比其他普通IT同行们略高的薪酬待遇，以及更多、更自由的选择性等。

好吧，其中也包括我了~~ 哈哈

那么，后续会是一种什么样的情况呢？

首先，数据化依然会是一个不可逆的趋势，在资本以及政策的驱动下，更多的公司会逐渐的进行数据化，甚至包括很多传统IT产业，一样挡不住这个大势。

那么在人才市场需求上的情况呢？个人感觉需求还是在的，因为市场远没有达到饱和，但是福利待遇会有所下降。

这是为什么呢？

2016-2017年，各大高校逐渐会开始投放专业的“正规军”，是的，那些大数据专业的学生们将被正式投放到市场中了。

此外，从2014年到2016年，大数据的培训市场一直在增加的，不管是线上的还是线下的。

这意味着，每年，哦不，应该是每几个月都会有大量的大数据速成工投放到人才需求市场中。

最重要的一点，经过四五年的大浪淘沙，市场已经有一大批“自学成才”的“老司机”可以撑起场面了。

在人才需求以及人才的待遇上，而不是一才难求的现象了，也会逐渐的趋于良性，趋于理性(之前写过一篇大数据招聘乱象的文章，喜欢可以看看 《你们是不是真的很缺大数据工程师？》 )。

所以，如果你从大学刚毕业出来，发现大数据没有传说中那么“香馍馍”，也不要奇怪；而从大数据培训流水线上下来的童鞋们，也需要做好准备，薪水可能无法跟你想象中那样了，翻个几倍之类的。

不过“老司机们”到不用太过于担心，虽然大数据的人才市场趋于日渐饱和，但是“驾龄”足够，“车”开的足够溜的，依然只有那么一小戳人。

你依然是稀缺资源，所以不要怕怕。

你看我就不怕怕，哈哈~~

虽然，这一切看似良好，但是有些东西依然值得我们更进一步的深思。

正如之前在技术群中进行脑暴讨论的那样，这几年大数据虽然市场需求不少，但是依然难以达到产业化的状态。

这里贴一个产业化的概念：产业化是指某种产业在市场经济条件下，以行业需求为导向，以实现效益为目标，依靠专业服务和质量管理，形成的系列化和品牌化的经营方式和组织形式。

目前大数据的实际落地形式大部分都以辅助、加速其他业务为主，起一个催化剂，提升效率，加快速度的作用，鲜有看到以大数据作为独立产业而存在的。

当然也有，比如上面提到的第三方数据分析商、垂直领域的DataEye，以及为企业提供大数据解决方案的明略数据等，也算是以大数据为根深立命而存在的。

但是总体来说，真的不多，而且绝大部分都是以2B的形式存在。我们知道，从格局上来看，2B的产品永远是难以做到2C产品那种真正宏伟规模，改变产业格局的。

所以，从这点来说，虽然你市场需求放在这里，但想真正以大数据为切入点、为立足的根本做点事，其实也没有想象中那么容易。

纠结~~

不过作为大数据领域的半个“老司机”，依然是希望大数据这个技术领域、这个行业，有一天能够形成独立的、推动人类进程的一些东西。

亦如互联网、亦如社交网络、亦如电子商务、亦如移动互联网等！

最近一直有很多新手同行们向我请教大数据方向上的一些事，自己也一直在思考互联网开放数据落地变现、以及大数据产业格局相关的问题。

所以，想的多了，对一些东西还是有一些看法的，藏在心中不吐不快。

也希望，上面闲话里的一些东西能够引起你的一些共鸣，当然反驳也欢迎，欢迎一切与人格无关，与技术有关、与业态有关的探讨。

下次希望有时间，能和大家一起探讨一些关于互联网开放数据落地变现相关的话题，这也是我目前一直想探索的东西，下次如果有所收获再写点 东西吧。

(正文完)

② 诸葛IO的介绍

诸葛io1，是一款基于用户洞察的精细化运营管理工具。以用户跟踪技术和简单易用的集成开发方法，帮助移动应用的运营者们挖掘用户的真实行为与属性。可以将其用于iOS、Android应用及网站。

③ growingio和诸葛io大家比较倾向于哪个数据分析工具，可以具体说下原因吗

使用growingio，诸葛io，神策几家过后感觉GrowingIO整体功能比较合理，可自定义组合的方式很多。上手比较容易，用户体验比较好。诸葛io功能相比少很多，感觉部分功能像推送真心没多大用，只是新手帮助文档做的比较细。神策也是一般般啊，目前还是比较支持GIO。

④ 诸葛有料是个什么平台

诸葛有料是专业体育赛事数据分析、赛果预测与体育资讯分享平台，覆盖了全球的体育赛事。

⑤ 做数据统计诸葛io、神策、growingio、C4J这些有什么区别怎么选

神策和C4J是主打私有化部署的，growingio这些多是saas产品，C4J成本低，性价比较高，应该几千块就可以搞定，部门就可以决策，不需要层层上报审批，其他的功能方面都差不多的

⑥ GrowingIO 和 诸葛IO的区别是什么怎么选择

总的来说，比较喜欢growingio这几点：1.最大的优势就是无埋点，把工程师的工作量降到最低； 2.全数据采集，可以做到历史数据回溯； 3.实时出图，不用再等了； 4.多维度进行用户行为数据分析。像进站后浏览页面顺序啥的都可以。

⑦ 比淘宝还赚钱的诸葛修车，是怎样倒闭的

祁庆于2014年2月创立诸葛修车网，试图打造一个“汽车后市场的天猫”，并带领公司于2015年12月登陆新三板，对外号称估值60亿，而2017年1月16日，他却将间接持有的诸葛修车约18.77%的股份以及公司控制权，以区区230万的价格转让。

2014年2月诸葛修车网正式上线，随后它就踏上一段神奇之旅。

2015年11月，诸葛修车被国家科技部评定为“高新技术企业”，并于一个月后登陆新三板，证券简称“诸葛天下”，号称“中国汽车服务市场第一股”。

然而，这家神奇的网站在上市后却突然失去了动力，从神坛急速跌落。

当钱烧完之后

其实，诸葛修车在上市之前的11月26日就遭遇了危机，当时它准备以60亿元的估值融资1.19亿元，并联系到了投资方，但这笔钱最终没有进来，祁庆说是股灾的原因。

这件事对诸葛修车影响很大，因为它当时“花钱花超了”

E轮融资失败与诸葛修车2015年的财报有关。

至此，诸葛修车有如一场华丽的泡沫彻底破灭。