丰年资本7年进化史：赋能本土科技独角兽的野望与精进

文 李兆奇

编辑 聂恺

这是一个变局大时代。

近两年，以互联网流量增长为王的风口已经逐渐消逝， 科技 和高端制造等行业正成为产业界频频讨论、追逐的热潮，并演化为创投圈全新且极其重要的命题。

背后的原因在于， 科技 和高端制造等正成为各个国家布局、角力的“主战场”，它或将重塑全球力量格局。基于此，我国自2015年开始，先后发布、修订了《中国制造2025》、《中华人民共和国科学技术进步法》等重要文件，在政策角度支持 科技 和高端制造行业发展。

但是，不少投资者发现， 赛道的转换并不容易：与互联网不同， 科技 和高端制造行业研发投入大、投资周期长、专业知识壁垒高、风险大。 更为重要的是，互联网底层逻辑是流量，只要洞悉流量就能拥有变现的多种可能，企业的盈利拐点即可预测。而 科技 和高端制造行业门类多且散，底层逻辑似乎并不清晰。这成了想要跨领域投资的机构们面临的阻力所在。

就是在这样一种情形下， 成立于2014年的丰年资本在热潮来临之前就已布局，相继押中了达梦数据库、达利凯普、矽电半导体、胜科纳米等一众 科技 和高端制造领域的“隐形冠军”。 这些企业的名字或许远不如互联网行业的项目有名，但都是各自垂直细分领域的头部。

超高的命中率背后，丰年资本是如何精准捕捉中国 科技 新势力的？其核心投资能力是什么？对整个产业生态有怎样的思考？带着这些问题，36氪与丰年资本合伙人赵丰展开了一次详谈。

01 提前押注本土 科技 产业，机遇与挑战并存

“ 未来有竞争力的投资机构一定是产业化、专业化的， 聚焦 科技 和高端制造业是我们主动的选择。”坐在办公桌对面的赵丰说，“ 丰年的定位就是一个能更好去理解商业的组织，帮助 科技 企业跨越从1-10的成长鸿沟。 ”

这是我们与丰年资本合伙人赵丰访谈见面时的场景，在北京东三环的财富金融中心，在丰年资本的总部。与大多数投资人的金融范儿不同，赵丰更像一个创业者，语速不徐不疾。

当面对2014年丰年资本创立时为何要选择 科技 与高端制造这一冷门赛道问题时，赵丰坦诚道：相对于众多机构争抢的TMT、医疗、消费等领域，丰年团队的“基因”与 科技 和高端制造领域更加适配。

更关键的地方在于，2014年左右丰年资本已经对基于国际大环境下的中国 科技 和高端制造业的发展有着比较清晰的认知。这使得丰年资本在大多数投资机构感知到潮水演变前，便已密集调研和投资了军工、 科技 及高端制造领域等具有自主创新和进口替代特点的头部项目。 要知道，彼时创投圈的热闹依然集中在TMT领域， 科技 和高端制造还是一个几乎与鲜花和掌声无缘的领域。

“能够提前洞察趋势，本质还是因为我们在中国这个土地上扎得更深。”赵丰表示。

明确的风向转变则是在2018年后。

从政策层面看，国家***2019年在上海考察时指出，要支持和鼓励以高端制造业为代表的“硬 科技 ”企业上市。这标志着一个由 科技 人员创造的小众概念正式进入国家官方话语体系。自此，众多顶尖技术人才、科学家参与到 科技 与高端制造的创业中。

一时之间，大量创业者和投资人涌入，却发现这个领域没那么简单： 科技 和高端制造业的发展并不是通过砸钱和砸人就能解决的，TMT领域的打法似乎收效甚微，甚至行不通。

背后的核心问题在于，大多国内 科技 和高端制造企业面临的共性痛点是从1到10的成长鸿沟。

“ 这些企业在技术和产品成熟后，常常遇到增长的瓶颈和‘放量’的痛苦。 ”赵丰表示，能否解决这一痛点，才是能否在这一领域站稳脚跟的关键所在。

比如在刚布局时，丰年资本投了很多初具规模、崭露头角的 科技 企业，发现有些企业尽管产品很好，却在营收到达数千万级时遇到了明显的增长瓶颈。

“往往员工数到了几百人的时候，以技术人才或科学家为主的创始人在公司的经营管理和商业化方面开始显得吃力，这是因为企业规模超出了他们个人的管理边界，所以一定要用体系化的方法去管理。”赵丰表示，“这是企业和企业之间最大的区别，也是一家企业迈向世界一流企业必须要跨越的一道坎。”

在丰年资本的调研中，国内不同 科技 和高端制造业企业创始人的经营管理能力具有很大差异，无论是战略制定或执行，还是建流程、组团队、控成本等，都存在或多或少的问题。这些难点一旦突破，将帮助企业解决快速发展的瓶颈。

正是瞄准了企业在管理赋能和成长推动方面的巨大价值增长空间，丰年资本决定继续深度聚焦 科技 和高端制造产业。

02 赋能本土 科技 企业的成长关键点，丰年资本的破与立

在创投圈，一直流行着投资究竟是艺术还是技术的争论。

持艺术论的一方认为，创新项目具有巨大的不确定性，再精密的投资预判都有可能导致投资失败，而成功的项目往往是因为投资者对人和赛道的感知力更强；赵丰则更偏向于技术论， “丰年资本还是把投资当成一门专精的技术在做，因为机构要长远发展，一定要有自己的‘壁垒’，一定要组织化体系化，这样才能保证输出结果的可持续、可复制。”

正是基于此，丰年资本与其他大多数机构不同的是更具企业思维。“在机构文化、团队构成上，我们都融入了很多的实业基因，因此我们深受很多企业经营思维的影响。例如杰克韦尔奇的数一数二原则（Be No1 or No 2 - or be gone）就是要求企业要在每个业务领域都成为数一数二的领导者，这也是我们最初选择深入到 科技 与高端制造投资的一个重要原因。”

丰年资本将企业思维作为他们进行 科技 投资的一个重要根基，企业思维和深入的实业经营经验也给了丰年资本洞察行业的独特视角。 赵丰表示，丰年资本对产业的深挖和对企业管理的理解，使其能与企业在初次见面时直指企业遭遇的痛点和难点，并给出有价值的建议。“从创立开始，我们就不仅致力成为中国最优秀的投资机构中的一个，也在努力 探索 商业世界的最佳实践，做中国最好的 科技 企业管理赋能者。”

科技 企业的管理赋能是丰年资本一直以来最重视和推崇的理念。在这方面，丰年资本从成立起一直在深入研究学习丹纳赫，团队中也有数名高管来自于丹纳赫。丹纳赫的精益管理思想和方法对于中国 科技 企业具有巨大的价值：作为全球工业并购整合之王， 丹纳赫通过“投资+管理”的双轮驱动策略收购产品技术优秀但经营效率不佳的企业，在多维度赋能后使它们在行业中具有一流竞争力。

为此，赵丰专程多次前往丹纳赫中国区总部拜访，并与丹纳赫中国区高管进行了深入交流。“我们发现丹纳赫的DBS体系非常适合 科技 和高端制造业，其分为80多个模块，在30多年的积淀中已经相当成熟，几乎可以解决一个工业企业所面临的一切问题。”

当然，橘生淮北为枳。过去五年，在借鉴国际工业巨头经验的同时，丰年资本结合国内 科技 产业的客观发展阶段以及凭借着对本土市场更深的理解力形成了自己独特的投资和投后赋能的方法论，通过不断实践，逐步建立了“丰年经营管理体系”（HMS）。 丰年资本的体系更加适用于中国本土、 科技 类、成长期的企业。

在2022年，基于过往多年构建的企业运营能力和产业赋能能力，丰年资本中台赋能团队由“丰年经营管理办公室”升级为 “丰年经营管理中心”（HMSC） ，全面赋能中国 科技 类企业。“丰年经营管理中心”由丹纳赫、通用电气等产业背景丰富的专职团队组成，进一步深度赋能 科技 企业形成系统化经营管理能力，配套体系化工具为 科技 企业提供经营管理、财务及资本市场、人力资源、品牌宣传等领域的内容，从实 *** 层面帮助企业不断提升自身的管理能力。丰年资本成立的丰年经营管理学院每年度定期开展课程去辅导企业形成更好的管理理念和方法，包括《精益管理》、《走进资本市场》、《战略规划与部署》以及《标杆游学》等课程和活动。

“我们有个同事来自丹纳赫，第一次去我们投资的企业辅导的时候，在现场就发现以前的经验竟然不适用。”赵丰表示，丹纳赫投资的企业一般在现代化管理上都具有经验，而国内大多企业的管理模式都是野路子，底子薄基础差，这使得升级赋能的挑战更为艰巨。“但这恰恰也是中国 科技 产业现阶段最需要和最有价值的事情”

而经营管理的赋能与提升，也成为很多 科技 独角兽成长拐点上最重要的一个杠杆。

以丰年资本投资的一家半导体企业为例。 该企业2021年订单大增，直接翻了四五倍。但突然增加的订单也使得交付压力剧增，产能面临一定挑战，且质量有所波动。这带来的影响是一旦产品交付不了或产品质量出现问题，必然会波及企业收入和利润的增长，以及市场口碑，甚至战略卡位。

针对此，丰年资本专门派了一个项目小组，在现场工作了六个月，以解决这家企业面临的问题。“从整体思路看， 一是要提高企业的交付能力，二是要降低产品质量的不良率。这个在国外有成熟的管理体系，但中国的企业在一两个亿收入阶段时，老板们都还是在用土方法来管。”赵丰表示。

于是在生产端， 丰年资本首先做的是详细诊断整个生产的流程，对每个环节重新进行价值梳理。 “大概有30多个项目挨着去检查，以把整个价值链梳理清楚，从而搞清链上的各个价值是怎么流动的。在了解清楚以后，就可以看到哪些环节有浪费，哪些地方可以精简。”

接下来便是执行，为此丰年资本花费数月时间在现场通过专门的工具指导企业去改善。比如如果有两个环节出现问题浪费最为严重，丰年资本会针对该问题帮助企业做流程的重新梳理和再造，消除核心的浪费点或卡点，然后重新排布运转流程。最后经过约三个月的时间，在没有增加任何人和设备的情况下，该企业产能提高了一倍，空间还缩小了50%。

“这套体系有管理理念、有工具，也有具体执行的细节。”赵丰表示，但 最关键的还是要在现场与被投企业一起梳理和定位问题，并消除问题，这样才能真正让企业学习和习惯科学的管理方法，慢慢走上正轨。 “我们不只是要‘头痛医头脚痛医脚’，而是要持续的提高企业的体系化管理能力。”

凭借这套体系和方法，丰年资本对被投企业进行了多方赋能，且取得了不错效果。丰年资本2020年投资的国内领先的半导体分析检测企业胜科纳米，其在半导体失效性分析赛道属于亚太地区的绝对龙头。从投后数据上看，2019年到2021年，胜科纳米的收入及利润实现了数倍增长。

又比如武汉达梦数据库，其是我国实现全部源代码自研，拥有完全、完整自主知识产权的国家重点软件企业。丰年资本于2019年投资后，该企业业务不断实现新突破。根据第三方调研机构赛迪顾问发布的《2020-2021年中国平台软件市场研究年度报告》显示，在国产数据库领域，武汉达梦数据库稳居2020年中国数据库管理系统国产数据库市场排名第一。

正是基于对企业1-10阶段的赋能， 在投资的节点选择上，丰年资本没有刻板地看企业到底是天使轮、A轮或B轮，而主要看企业发展的实质性节点。 “我们投资强一半导体时，是第一个机构投资人，投资金额和投资比例较大。这个项目当时很多机构比较犹豫，认为公司尚未盈利，估值偏高。于是外界很疑惑我们为什么是第一个冲进去的机构投资，并押注早期。”在赵丰看来，彼时强一半导体已创立三四年时间，持续扎根在探针卡这个细分领域，并已进入到小批量产品的生产和交付阶段，在自主可控方面处于领先地位。“他们团队非常优秀，都是国际大厂出身，且成长潜力巨大。”

不仅如此，丰年资本也会让企业不要盲目追逐热点。比如面对当下的数字化浪潮，产业界纷纷加码数字化、信息化，对此赵丰认为这很容易让企业陷入一个误区：数字化治百病。“如果不深刻地理解管理流程本身的话，数字化几乎没法做。所以我都会告诉被投企业如果要上ERP（一种信息化系统），首先需要深度梳理管理流程并进行结合。”

在赵丰看来， 科技 和高端制造企业一定要找好自己的核心能力和根据地。 “有好技术、好产品，再做好管理，坚持核心战略方向，这样的企业才能在长期的深耕与沉淀中逐渐跑出来。”

03 聚焦于管理赋能，一个中国 科技 产业崛起的叙事样本

从强一半导体到矽电半导体，再到胜科纳米，丰年资本投资的方式更加聚焦，投的项目不多但成功率高，偏向重仓的模式，这使得回报也更加丰厚。不过这条路径与传统的TMT领域的投资风格大有不同，它更考验投资方精准发掘和重点赋能的能力。

“原来美元基金主投的互联网赛道，它们可能选择的是投一个全新的的场景，并押注跑的最快的几个，从而押中龙头。但 科技 和高端制造业企业的现状是大部分领域相对欧美而言还是落后的，属于追赶者的角色。 ”赵丰表示，这就要求投资方得有耐心和能力帮它们突破瓶颈不断成长，同时需要较大比例持股以实现适度的聚焦，扎扎实实在每一个企业身上花足够的资源和时间。“我们对于技术和产业的深入理解也是我们敢于重仓的底气所在。”

在丰年资本的产业赋能下，那些处在从1-10阶段的企业能够得到发展需要的相关支持，并在获得投资后进入一个快速放量增长的过程，这进一步提高了项目成功率。

“美元基金的思路，总体上比较求新、求大、求爆发力，因此它们会把持续融资视为一件好事。而对于 科技 与高端制造业来说，由于技术研发本身的客观特性，很难从一成立就实现快速突破，而是会有不同的发展曲线和发展规律。”赵丰表示。

从这个维度看， 科技 与高端制造领域的投资需要投资机构能耐得住“寂寞”，要对产业发展规律有着深刻的理解，不断深入产业并长期陪伴。 为此，丰年资本构筑了三项重要的能力：一是对行业的研究和洞察能力；二是行业的运营管理提升能力和赋能能力；三是产业信息资源的获取、收集和整合能力。丰年的长期战略是将这三项能力的根基打得足够深，足够扎实，从而在赛道中占据自己的重要位置。

另一方面，随着越来越多的投资机构入局， 科技 与高端制造领域的竞争也日趋激烈。这促使仅仅能给项目投“钱”变得远远不够， 如何为企业提供独特的帮助，成为各家机构差异化的优势。

在这种情况下，无论是美元基金，还是人民币基金，都在开始双向融合，互相学习各自的思路和打法。比如美元基金要学会理解A股市场，要懂中国的产业政策逻辑；人民币基金也要学习美元基金深度产业化的打法等。

这意味着，在接下来的中长期时间里，创投市场将在更加激烈的竞争中不断风起云涌，特点鲜明且具有持续进化能力的投资机构会在未来胜出。

当然，更要意识到，越是变化，越是机会所在：目前我国正处在产业转型升级的关键节点，无论是国家层面，还是产业层面，都在大力推进 科技 产业的发展，这为更懂本土情况的投资机构提供了一个肥沃的生长土壤。根据中国 科技 部公布的数据，我国全 社会 研发投入从2015年的142万亿元增长到2020年的24万亿元左右，其中基础研究经费比2015年增长近一倍，2020年超过1500亿元。 绝对的数字背后，是我国在硬 科技 领域不断筑牢壁垒的决心。

因此，对于以丰年资本为代表的本土机构来说，正是踩中了中国 科技 与高端制造产业崛起的宏大叙事，这给了这类投资机构与企业一个绝佳的发展机遇期。而随着越来越多 科技 企业的崛起，一个崭新的产业未来正徐徐展开。

36氪获悉，据Gartner统计，阿里云已位居全球云数据库市场份额第三，年增速在115%。同期AWS增速为74%、Oracle为66%。报告认为，数据库的未来必须上云，目前云数据库已为数据库市场的增收贡献一半以上份额。到2022年，预计有3/4的数据库天然部署或迁移到云上。

近日，发出了一份针对国产数据库的网络调查，在网上引起了诸多业内人士及社会各界的广泛关注。“国产数据库到底好不好”迅速成为人们谈论的行业热点。国产数据库是我国基础软件产业的重要组成部分。十几年前，一批具有自主知识产权的国内数据库厂商在IT大潮中悄然起步。

然而，当时的国外数据库产品技术已经基本成熟，甲骨文、IBM、微软等国际厂商已进入中国市场，并抢占了90%的市场份额，进一步构筑行业壁垒，挤压国产数据库的生存空间,国产数据库生存举步维艰。严酷的市场环境并没有阻挡住国产数据库飞速发展的脚步。

十几年来，国产数据库在行业人士的奋力拼搏和国家政策的支持下，从小到大，从弱到强，一步步发展起来。但由于一些历史原因，至今仍有人在置疑：中国是否具备研发数据库管理系统的能力研发的国产数据库到底好不好对于这个问题，业内人士给出了这样的答案：数据库作为信息系统的核心组成部分，在涉及到国民社会生活、国家信息安全href=\"p>

it168。com/\"target=_blank>安全等诸多方面发挥着举足轻重的作用。国产数据库经过近20年特别是近5年来的发展，在技术、产品、市场等方面已经取得一定的突破，从产品成熟度、易用性和性价比方面都达到了一定的水平。其实在市场上，“大而全”的国外数据库的功能平均使用率只能达到30%，很多新功能并不实用。

在这一点上，国产数据库就做得不错，保留了用户常用的功能，简化一些不必要的功能，使用户以更优惠的价格就能够使用到安全、放心的数据库产品，并且还可以享受到国产数据库厂商提供的高质量的原厂服务。“即使是发展到了今天，我们在数据库新技术研究和产品化开发上，比起国际先进水平来仍有着一定的差距，我们的努力程度不仅不能降低，而且要有更强的紧迫感和使命感”，人大金仓总经理任总永杰用坚定有力的语气表达了人大金仓作为国产数据库第一品牌为国产数据库的崛起而不懈努力的坚定决心。

希望此次调查能够帮助国人更清楚地认识国产数据库产品，也祝愿国产数据库能够越走越远。

以上是我对于这个问题的解答，希望能够帮到大家。

你好很高兴能为你解答：首先说到国产数据库，我觉得很少有人用的。当然也包括我自己。但是对于国产数据库我还是有一定的了解，但是知道的不多。

1达梦数据库达梦数据库由达梦数据库有限公司开发

2OpenBASE由东软集团有限公司开发3OSCAR由北京神舟航天软件技术有限公司研发4KingbaseES由北京人大金仓信息技术有限公司研发5iBASE由北京国信贝斯软件有限公司研发等等一系列数据库在此我也就不一一列举了。总的来说，国产数据库的使用率并不是很高。在我看来国产数据库使用率不高的原因主要有：性能不是很稳定；品牌上不如主流数据库；国产数据库的宣传力度没有跟上；软件设计人员的一种传统思维方式等等。这些都是促使我们国产数据库使用率不高的因素。虽然国产数据库的品牌和成熟度和Oracle或Mysql、SQL2005相比还有一段距离但是我们迟早会要有我们自己的数据库，相信这也是大多数支持国产的设计人员所希望看到的

1南大通用GBASE数据库(GBase)

2金仓数据库(Kingbas

3达梦数据库(DM)

4OpenBASE

5神通数据库

目前主要使用的医药数据库分为两大类，一个是免费医药数据库，一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余，因此，全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。

先说免费医药数据库，大大小小的比较多，但真正用户量大，达到一定使用频率的，我们在此推荐三个最全面的：

①：DrugBank数据库，它是加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta）研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息，其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。

②：pharnexcloud，他目前是开放程度高的中文界面医药数据库，包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。

③：ClinicalTrials，它是一个基于网络的资源，为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护（NIH），美国国家医学图书馆提供的资源，探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注：所有资料及相关研究仅供参考，未取得相关政府机构评定。

免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性，毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。

商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理，还能分析药品全生命周期数据，竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等；除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息，做到实时调整战略方向，防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库（同时对比两个国外数据库）给大家一一列举。

药融云企业版Pharnexcloud

数据全面性：★★★★★

运营企业：药融云数字科技

上线时间：2020年

数据库数量：218个

产品组成：药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。

数据来源：各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。

数据特色：数据采集近80个主流国家，监控全球10万+医药数据信息源，数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。

增值服务：①专人对接需求，团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持，能加入他们药融圈生态链。

优点：全面覆盖医药领域全产业链各环节，数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。

缺点：相比较于全球顶尖的cortellis、informa等，pharnexcloud的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。

pharnexcloud医药数据库后来居上，进步很快，近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库，因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可，希望能保持这个进步速度。

药智

综合性推荐指数：★★★★☆

运营企业：重庆康洲数据

上线时间：2009年

产品组成：由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。

数据来源：地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。

数据库数量：172个

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。

优点：药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。

缺点：药品销售数据起步阶段暂不够成熟，全球数据相对量少。（药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重）。创新药物收录数量有待提高。

医药魔方

综合推荐指数：★★★★☆

运营企业：北京华彬立成

上线时间：2013年

数据库数量：49个

产品组成：资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。

数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。

产品亮点：资本透视和创新药物版块做得非常不错，在该领域都属于行业佼佼者。

收费：单价在国内偏高

优点：投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。

缺点：总体数据数量偏少，药物研发也只解读了3万多个药物，比较同类产品丢失部分功能版块，全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有，但十分封闭，无任何宣传，对其具体情况业内不了解。

医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积多的数据库之一，但其产品功能过于封闭，已成自己的围墙。

药渡

综合推荐指数：★★★☆

运营企业：药渡经纬信息科技

上线时间：2013年

数据库数量：132个

产品组成：由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。

数据来源：实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。

优点：其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联，层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。

缺点：目前没有药品销售数据，临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱，总体数据量在业内偏弱。

药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心，重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据，导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。

米内

综合推荐指数：★★★★☆

运营企业：广州标点医药信息

上线时间：2010年

数据库数量：72个

产品组成：药品销售（多层格局，医院、零售）、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成

产品特色：国内药品销售数据领头企业，其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础，分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。

优点：南方所背景，医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据，虽然业界还在争议电商数据可信度，但毕竟先走出了这一步。

缺点：全面性比较弱，销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低，版本一直没有大的进展。

米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一，但其它版块相对薄弱。

丁香园Insight

综合推荐指数：★★★☆

运营企业：杭州观澜网络

上线时间：2013年Insight（2006年总部）

产品组成：临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。

数据来源：内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。

产品特色：其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是好的，区别于同类产品。

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：与药智数据库大体一致。

优点：搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。

缺点：市场和销售相关数据涉及较少，全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标，在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作为老牌医药数据库的典型代表，背靠丁香园集团的大树，目前国内用户沉积多的数据库之一，但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚，影响了其总体优势。

上海医工院PDB

综合推荐指数：★★★

运营企业：上海数图健康医药科技

上线时间：2011年

数据库数量：31个

产品组成：分为药物综合和新药研发监测两个数据库；药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块；新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争，品种筛选分析五个版块。

数据来源：专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。

优点：工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖，审评、临床等数据有不错的关联展示；新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升；RAS医药处方分析系统具备一定独家性。

缺点：数据全面性相对不高，部分工业类数据更新较慢，UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一，全球药物研发数据采集处于起步阶段，也许是底层架构设计问题单开了一个CPM（新药研发监测数据库）导致其部分关联性较差。

科睿唯安cortellis

综合推荐指数：★★★★☆

产品组成：Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块，主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成；

数据来源：各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。

检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和informa数据库基本一致，只是样式展示风格不一样。

优点:  在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。

缺点:  缺少系统化药品销售数据，对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误，缺少中国药监局等数据分析。

cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一，因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。

英富曼Informa

综合推荐指数：★★★☆

产品组成：Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。

数据来源：各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。

检索方式、功能点、底层数据架构：这三个维度和cortellis数据库基本一致，只是样式展示风格不一样，更符合国人使用习惯。

优点：可以综合计算药物批准通过率，数据更新历史记录，在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。

缺点：没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读，中国企业管线跟踪滞后；

Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一，其Pharmaprojects版块Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得多，因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低，目前在国内主要客户人群为高校为主。

一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评，2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色，可以根据自身情况供您选择。

目录

- 数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

- NoSQL数据库的进一步分类

- OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

- 数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

- 开源数据库 vs 商业数据库

- 数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

最近由于时间原因我写东西少了，在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行，没资格在这个领域品头论足，而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣，同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

可能本文比较适合普及性阅读，让数据库领域资深的朋友见笑了：）

数据库分类维度：关系型/非关系型、交易型/分析型

首先是分类维度，上图中的纵轴分类为Relational Database（关系型数据库，RDBMS）和Nonrelational Database （非关系型数据库，NoSQL），横轴的分类为Operational（交易型，即OLTP）和Analytical（分析型，即OLAP）。

按照习惯我们先看关系型数据库，左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix，也包括开源领域流行的MySQL（MariaDB是它的一个分支）、PostgreSQL，还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比较有意思的是，SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处，不要忘了SAP还收购了Sybase，尽管后者今天不够风光了，而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza（已宣布停止支持），来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机，它上面运行的也是Oracle数据库，其最初设计用途是OLAP，而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP，算是一个跨界产品吧。

再来看非关系型数据库，左下角的交易型产品中，有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等；右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks（这2家已并购），Bigtable（来自Google，Hadoop中的HBase是它的开源实现）、Elasticsearch等。

显然非关系型数据库的分类要更加复杂，产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

NoSQL数据库的进一步分类

上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store（基于文档的存储）、Key-Value Store（键值存储）、Graph-based（图数据库）、Time Series（时序数据库），以及Wide Cloumn-based Store（宽列式存储）。

我们再来看下每个细分类别中的产品：

文档存储 ：MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存储 ：Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

图数据库 ：Neo4j等

时序数据库 ：InfluxDB等

WideCloumn ：DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型数据库 ：支持上面不只一种类别特性的NoSQL，比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市场规模：关系型数据库仍占营收大头

上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类，其中深蓝色部分的关系型数据库（RDBMS，在这里不统计数据挖掘/分析型数据库）占据80%以上的市场。

Dynamic Database（DDMS，动态数据库管理系统，同样不统计Hadoop）就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小（但发展势头看好），我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研，而不买商业产品有关。

而遵循IDC的统计分类，在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义，参见下面这段文字：

数据库市场份额：云服务和新兴厂商主导NoSQL

请注意，这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一，随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

代表非关系型数据库的DDMS分类中（这里同样加入Hadoop等），云服务和新兴厂商成为了主导，微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS，这2家一共占据超过50%的市场，接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks（二者加起来13%）。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”，在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品，InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库（以前也是运行在Power小机上比较多）。我就知道这些，余下的就不瞎写了。

开源数据库 vs 商业数据库

按照流行度来看，开源数据库从2013年到现在一直呈现增长，已经快要追上商业数据库了。

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达605%，而上表中从这列往左的分类都是开源占优：

Wide Cloumn：开源占比818%；

时序数据库：开源占比807%；

文档存储：开源占比800%；

Key-Value存储：开源占比722%；

图数据库：开源占比684%；

搜索引擎：开源占比653%

按照开源License的授权模式，上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL，在互联网行业用户较多；而PostgreSQL属于BSD授权，国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

数据库三大阵营：传统厂商和云服务提供商

前面在讨论市场份额时，我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP，在这里William Blair将他们归为第一阵营。

随着云平台的不断兴起，AWS、Azure和GCP（Google Cloud Platform）组成了另一个阵营，在国外分析师的眼里还没有BAT，就像有的朋友所说，国内互联网巨头更多是自身业务导向的，在本土发展公有云还有些优势，短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。（当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才）

第三个阵容就是规模小一些，但比较专注的数据库玩家。

接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容，看看具体的数据库产品都有哪些。

甲骨文的产品，我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

IBM DB2也是一个庞大的家族，除了传统针对小型机、x86（好像用的人不多）、z/OS大型机和for i的版本之外，如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇，可惜这个产品发展似乎不太理想。

微软除了看家的SQL Server之外，在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA，之前从Sybase收购来的ASE（Adaptive Server Enterprise）和IQ似乎没有之前发展好了。

在云服务提供商数据库的3巨头中，微软有SQL Server的先天优势，甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner（也有非关系型特性），至于它们具体好在哪里我就不装内行了：）

非关系型数据库则是Amazon全面开花，这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远，Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点，而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主，毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

最后这张DB-Engines的排行榜，相信许多朋友都不陌生，今年3月已经不是最新的数据，在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时，都会有国内数据库专家撰写点评。

以上是我周末的学习笔记，班门弄斧，希望对大家有帮助。

参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

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