金融数据创业公司的机会

简介:   彭博终端机在某些企业家和风投家眼里可能有点另类,甚至可能是个已经落伍的东西。在如今这个网络年代,人人都能从互联网和开源大数据工具上获得免费的信息,而彭博终端这个基本上是由第三方数据和分析工具攒在一块儿的东西居然还好意思跟用户收钱。
0.jpg


 

彭博终端机在某些企业家和风投家眼里可能有点另类,甚至可能是个已经落伍的东西。在如今这个网络年代,人人都能从互联网和开源大数据工具上获得免费的信息,而彭博终端这个基本上是由第三方数据和分析工具攒在一块儿的东西居然还好意思跟用户收钱。另外大家也经常能听见有人报怨它的界面像80年代的产物。现在包括金融服务业在内的许多行业都在加速“松绑”,但彭博终端机是个典型的“捆绑销售”产品:它只有一个产品,一个价格,但是它有3000多个功能,这就意味着普通用户顶多能用上其中的一小部分功能。但是全球有32万多人每年都花2万美金使用这个东西。

 

如果你觉得彭博终端面向的市场对于那些有闯劲、有头脑的创业公司来说是个完美机会,那么你并不是唯一一个有这种想法的人。我曾在彭博创投(Bloomberg Ventures)工作过四年,在那期间以及我离开以后,我曾无数次听到过关于这个话题的讨论。尤其是最近《机构投资人》杂志(Institutional Investor )上的一篇文章称,“打倒彭博的竞赛已经打响了”,还有一篇单独的文章特别提到了我在Estimize和Kensho公司的朋友们,称他们是“瞄准彭博”的创业公司。

 

近年来,彭博终端已经见证了很多潜在竞争者的兴衰。不时有新的金融数据创业公司昙花一现,有的高调,有的低调,都试图挑战彭博终端的某些功能。不过这些公司最终都很快就消失了,有的关门大吉,有的转行,还有的被人收购。

 

究竟是为什么?那些做金融数据的创业公司的出路究竟在哪?

 

首先,彭博并不是那种人浮于事的守成型公司。我可能是在彭博创投喝Kool-Aid饮料喝得太多了,但是彭博留给我的印象非常深刻。彭博不久前自己也是一家创业公司,它有一个强大的品牌,雄厚的财力,高度竞争的文化,而且它的这款产品也是花了几十亿美元的研发费用、耗时数年时间才开发出来的。它的技术平台基本上永远不会过时,也不会落后,而且背后还有出色的客服团队在提供支持。

 

但现实中也不乏出色的守成公司被新进者颠覆的例子。因此,说不定有其它原因可以解释,为什么直到现在创业公司还无法对彭博终端形成威胁。

几点原因

(1)强大的网络效应的保护。首先,人们经常误解了彭博终端获得长期成功的一个重要原因。彭博终端除了数据和分析工具是卖点之外,更主要的是它本身基本上就是一个网络。实际上它可能还是世界上第一个社交网络,只不过当年这个词还没有诞生。虽然现在有些人认为彭博终端作为一种身份象征的地位已经开始削弱了,但过去几十年,“彭博机”一直是专业金融人士互相联络的利器(无论是工作上的还是非工作上的往来)。在它的目标市场上,可以说大家整天都在用它,通过它与同事、客户和合作伙伴进行沟通联络。而像Facebook、Dropbox、Gmail等基于网络的服务由于经常被金融服务公司封住,在这方面反而没有什么建树——起码在用电脑沟通方面是这样的。

 

(2)它是很多小众产品的集合。对于金融数据界来说,每个资产类别(包括其亚种)都有相当的特殊性,人们可以针对每个资产类别做出一个基本上完全不同的产品。这不仅需要深厚的专业知识,也需要大量精力和财力,才能满足每一个规模相对较小的用户群(有时搞某一种资产类别的人全球加起来也只有几万人)。彭博一开始做的是固定收入数据,这么多年走过来,一路凭借雄厚的财力逐渐攻克了其它资产类别(而且直到今天,彭博的这种努力还在继续)。所以要挑战彭博的地位,并不是研制一个“万金油”式产品那么简单,而是要投入海量的风险资金,在所有这些小众领域都打造一个直接的竞争对手。

 

(3)不光是技术之争。要想大范围地提供金融数据,并不只是一个纯粹的技术问题,所以不是光靠研究出更好的收集和展示数据的技术就能解决问题。至少在现阶段,彭博终端背后已经有一张庞大的人力网络、关系网络和数据提供商的合同网络支持它很多年了。

 

(4)它是一个用于执行极为重要的任务的产品。这是很关键的一点。在金融界,人们靠数据来做大赌局,所以绝对的精确性和可靠性必不可少。因此人们在试用新产品的时候难免心里会七上八下,尤其当它还是一家创业公司的产品。

就像《机构投资人》的那篇文章中所讲的一样,彭博终端业务由于宏观因素而受到了一些打击(比如华尔街相关工作岗位的减少,以及全球范围内由传统电脑数据向数据馈送转变)。但是综上所述,我认为彭博终端短期内不可能被任何创业公司完全“打倒”。而且我认为对于创业公司来说,就算他们能拿到大量风投资金,要想直接与彭博终端的任何核心功能竞争(松绑)都是非常困难的事情。并不是说完全不可能实现,我只是觉得如果创业公司把自己定位得离彭博远一点,或许有机会摘到一些更容易摘到的果子。

 

金融数据的商机在哪里?

虽然我认为创业公司研发出能取代彭博终端的产品的可能性很小【研发出能取代汤森路透(Thomson Reuters)或Factset的产品的可能性也很渺茫】,但我认为在彭博终端的“周边”和“下方”依然存在可以作为的空间——也就是说去开拓彭博不太可能想去涉足的领域。

 

尤其是我认为如果能把某些精华的互联网理念和流程(比如网络、众包等)以及新技术(大数据)带到金融数据界,还是有机会的,比如:

1)金融网络/社区。就像彭博终端所做的一样,如果能把金融数据、分析工具和社区糅合在一起,也许会产生一些商机。资本市场历来不太有分享的文化(其中有很多微妙之处,我懂的),这有一部分原因是因为金融投资的天性。但是至少在某些领域,随着数码一代在机构内部得到晋升,这种文化也会发展变化。这个领域除了早期试水者Stocktwits和Covestor之外(他们主要瞄准非专业群体),现在面向专业人士的社区还包括一开始主要面向买方分析师、但现在已经发展得更广的SumZero。另外还有稍晚时候一些面世的Quantopian,它是一个算法交易社区,很多科学背景的人和搞数量分析的人都在这里分享算法和策略。早期创业公司ThinkNum认为金融模型应该被分享,而且它想建设一个像“Github”一样的金融模型库。大家可以想想,除此之外还有什么可以分享的?

 

2)应用商店。做应用商店是利用一大批专业的第三方开发者赚钱的一种有意思的方式(彭博也在两年前开了自己的应用商店)。比如OpenFin公司就提供了部署内部应用商店所需要的基础架构,解决了必要的合法性、安全性和互用性(也就是让数据从一个工具流动到另一个工具)的问题。用内部应用商店基础架构网罗一系列最好用的应用(比如能提供HTML5金融表格包括技术分析工具的ChartIQ),不失为开拓彭博终端“下方”市场的一个好办法,也就是瞄准那些买不起整套彭博终端架构的公司,使他们可以选择一系列实际需要的应用,在他们的环境中为他们服务。

 

3)数据众包。从Estimize(从事分析预测众包)和Premise(把宏观经济数据众包给世界各地通过智能手机工作的很多人)来看,一种全新的捕捉金融数据的方式已经诞生了。金融数据搜索引擎Quandl已经通过网页信息采集和众包社区贡献的方式汇总了800多万个金融和经济数据集。一旦这样的数据平台建立起来,第三方开发者能否在上面添加分析工具和虚拟化工具,最终形成某种众包模式的“终端”,让它至少能执行某些不是特别重要的、或者某些不需要实时完成的任务呢?

 

4)大数据分析。从数据中提取信号无疑是金融数据界的终极游戏,有一些有意思的创业公司也在这方面投入了大量精力,比如为华尔街提供社交数据分析的Dataminr,和号称要“为金融界带来一场智能助手革命”的Kensho。在市场定位上,现在还不清楚这些技术与彭博终端形成了什么程度的竞争,或者是否具备与之竞争的潜力(彭博终端在社交数据方面也非常活跃)。

创业公司的企业家和风投资本家们面临的一个大问题是,某些根深蒂固的平台已经占据了市场利润最丰厚的领域,在这样的前提下,如何才能把这些业务扩展为几十亿美元的生意。但总体上我认为将有越来越多的创业公司进入金融数据领域寻找机会,而且某些公司的确有取胜的可能。我很愿意看到金融数据界的进化会沿着什么路线发展。

作者马特•图尔克是风投公司FirstMark Capital的常务董事,曾担任彭博创投常务董事。


原文发布时间为:2014-03-29


本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
人工智能 前端开发 机器人
让传统行业变“聪明” 中国首个获得IT奥斯卡奖的酒店集团何来底气?
大数据时代,如果还在大谈传统行业似乎“不合时宜”。 5G、物联网、无人汽车……这些风口行业不仅关乎商业竞争,也成为社交话题、日常谈资。另一方面,酒店、餐饮等传统行业则鲜少有人关注。 但有个获奖信息却改变了这样一个偏见。 近期,全球最大信息技术出版、研究、发展与风险投资公司——美国国际数据集团公布了今年获得 CIO 100 奖项的企业名单,中国酒店行业巨头华住集团赫然在列,着实让外界诧异。
151 0
让传统行业变“聪明” 中国首个获得IT奥斯卡奖的酒店集团何来底气?
联想创投独特企业创投模式,企业创投内外部双赢的新实践
从创业者角度来说,联想创投反而是一个更“亲和”“良性”的选择。
285 0