?導(dǎo)讀

數(shù)據(jù)市場上逐漸形成三類玩家：第一類是數(shù)據(jù)源企業(yè)，包括數(shù)據(jù)生產(chǎn)和數(shù)據(jù)交易企業(yè)；第二類是工具，一些BI企業(yè)也可以劃分在這個維度里；第三類是咨詢以及相關(guān)服務(wù)。“基本上99%能夠分在這三類里面，”是崔曉波對當(dāng)下大數(shù)據(jù)市場的認(rèn)知。

近年來大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域正發(fā)生深刻的進(jìn)化，繼2016年橫空出世的阿爾法狗（AlphaGo）擊敗了圍棋世界冠軍李世石后，阿爾法元（AlphaGo Zero）又以100比0的戰(zhàn)績擊敗了阿爾法狗；另一重要事件是2018年3月科技獨(dú)角獸Palantir?Technologies 獲得美國軍方8.76 億美元合同。

以上事件可以說“數(shù)據(jù)智能”已經(jīng)發(fā)展到令人驚奇的階段，一方面阿爾法元（AlphaGo Zero）可能證明“智能”正在邁過“數(shù)據(jù)”的桎梏；另一方面大數(shù)據(jù)企業(yè)贏下大單，也從側(cè)面說明“數(shù)據(jù)智能”已經(jīng)能夠?qū)ΜF(xiàn)實世界產(chǎn)生重要影響。

回顧2011年TalkingData創(chuàng)始人兼CEO崔曉波決心在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)時，彼時對大數(shù)據(jù)的未來還只是判斷。“那時候最經(jīng)典的一個討論，我們幾個創(chuàng)始人認(rèn)為智能手機(jī)就是以后數(shù)據(jù)最重要的一個點，不僅能夠把線上跟線下的數(shù)據(jù)打通，而且是歷史上第一次人隨身攜一個測量儀，忠實地記錄人物線上所有的行為、線下所有的足跡，當(dāng)時我們都覺得機(jī)會來了。”慶幸的是，崔曉波賭對了。

隨后大數(shù)據(jù)企業(yè)也如雨后春筍一般成立起來，在此后發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)市場上逐漸形成三類玩家：第一類是數(shù)據(jù)源企業(yè)，包括數(shù)據(jù)生產(chǎn)和數(shù)據(jù)交易企業(yè)；第二類是工具，一些BI企業(yè)也可以劃分在這個維度里；第三類是咨詢以及相關(guān)服務(wù)。“基本上99%能夠分在這三類里面，”是崔曉波對當(dāng)下大數(shù)據(jù)市場的認(rèn)知。

經(jīng)過7年發(fā)展，崔曉波希望TalkingData突破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)源公司、數(shù)據(jù)軟件公司、咨詢公司模式，以“數(shù)據(jù)智能服務(wù)商”為定位，基于開放連接的理念構(gòu)建整合數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈各方資源的平臺生態(tài)。如果簡單一句話解釋TalkingData新商業(yè)模式，就是TalkingData希望自己不是上文提到三種模式囊括的99%玩家。

成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域1%的玩家，崔曉波在如何思考大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展和構(gòu)建TalkingData的明天？在崔曉波和億歐的交流過程中，他提到兩點認(rèn)知轉(zhuǎn)變：

第一是未來數(shù)據(jù)合作的核心是連接，而不是擁有

在崔曉波看來，數(shù)據(jù)擁有并不能解決大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用中的效果問題。比如單純的數(shù)據(jù)交易不是需求決定的市場行為，數(shù)據(jù)交易會造成數(shù)據(jù)量大但卻缺乏關(guān)鍵數(shù)據(jù)；另一方面是數(shù)據(jù)來源少，會造成數(shù)據(jù)偏差，比如對餐廳門店的第二天客流預(yù)測，如果有經(jīng)營數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)，惟獨(dú)缺少天氣數(shù)據(jù)，也會讓預(yù)測出來的結(jié)果不準(zhǔn)確。因此擁有多少數(shù)據(jù)不重要，關(guān)鍵的是能連接多少數(shù)據(jù)。

但數(shù)據(jù)因為涉及隱私保密、安全等緣由，所以數(shù)據(jù)的交易和流動都是十分謹(jǐn)慎的事情。為此TalkingData推出SDMK數(shù)據(jù)智能市場和SmartDP數(shù)據(jù)智能平臺解決數(shù)據(jù)的流動和應(yīng)用的問題。

SDMK數(shù)據(jù)智能市場接入各渠道數(shù)據(jù)源，打破各企業(yè)間的數(shù)據(jù)孤島，幫助企業(yè)連接更多的數(shù)據(jù)。SDMK數(shù)據(jù)智能市場一個非常核心的一個框架是OPAL（Open Algorithms），又名算法開放庫，“這個技術(shù)框架的核心是不流動數(shù)據(jù)，只流動算法?！睋?jù)悉這個由MIT連接科學(xué)研究所發(fā)起的項目，TalkingData是唯一一家參與的中國企業(yè)，在美國有VISA、IBM、NEC等等也在參與。

同時TalkingData在上面提供數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)工具、數(shù)據(jù)模型（預(yù)置了300多個在領(lǐng)域里面驗證的模型）以及數(shù)據(jù)應(yīng)用去承載落地，并提供統(tǒng)一計費(fèi)和計量的模塊。

SmartDP數(shù)據(jù)智能平臺是為各方開放提供面向業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用與服務(wù)?！巴ㄟ^SDMK實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合還不夠，從數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備到自動化特征工程、模型生產(chǎn)和管理探索、數(shù)據(jù)目錄的管理等還有很多過程?！盨martDP數(shù)據(jù)智能平臺正是為企業(yè)快速上線大數(shù)據(jù)應(yīng)用而開發(fā)的平臺。

SmartDP數(shù)據(jù)智能平臺還包括知識圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)等算法和模塊，TalkingData可以通過數(shù)據(jù)一鍵線性回歸處理數(shù)據(jù)和模塊拖曳的方式，迅速在企業(yè)的模型商店里面上架應(yīng)用。

第二是大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)該為效果負(fù)責(zé)，成效合作是未來趨勢

這個轉(zhuǎn)變源于崔曉波去美國參觀全球大數(shù)據(jù)標(biāo)的企業(yè)Palantir，崔曉波問Palatir的合伙人：“為什么你們的客戶愿意付那么多錢？”那個合伙人回答，一會我要去簽一個1億美金的單子，是一家石油采集企業(yè)希望利用大數(shù)據(jù)做地質(zhì)災(zāi)害和天氣預(yù)測的項目。他們花費(fèi)半年時間做出的模型，能夠提前20分鐘發(fā)出災(zāi)害預(yù)警，幫助油田在災(zāi)害發(fā)生前提前關(guān)閉油井，降低的損失是巨大的。“Palatir不是賣軟件不管結(jié)果或者出點子的咨詢模式，而是真的為效果服務(wù)，因此客戶愿意付出成本?！?/p>

崔曉波提到國內(nèi)企業(yè)也正在發(fā)生這種需求轉(zhuǎn)變，“大概2017年，大量的企業(yè)過來找我們說，現(xiàn)在有緊迫的轉(zhuǎn)型升級壓力，真的要把數(shù)據(jù)用起來了，但是他們最大的疑惑是大數(shù)據(jù)能不能產(chǎn)生實際效果?！?/p>

TalkingData的策略是把客戶分為幾層：第一層是KA（關(guān)鍵客戶），這一部分是可以考慮成效合作，因為投入的資源也很大，要確保成功率，要考量很多因素。第二類是叫PA，這類主要提供的是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品、標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。第三類是長尾的客戶，是用大量SaaS和DaaS的服務(wù)去覆蓋。

目前這種KA客戶在TalkingData內(nèi)部有10多家，每家的客單價都是千萬元以上?！皩A客戶我們完全傾向于成效合作，如果結(jié)果好就多分錢，結(jié)果不好可以少要錢，甚至承擔(dān)損失，因為我們覺得這就是未來?！?/p>

以TalkingData服務(wù)的客戶耐克為例，耐克是線上和線下獲客比例更占一半。耐克希望幫助他們提升線上的銷售成績。因此邀請TalkingData從數(shù)據(jù)系統(tǒng)的搭建、日常運(yùn)營中怎么分析數(shù)據(jù)，如何將數(shù)據(jù)應(yīng)用到業(yè)務(wù)中，甚至到活動的策劃、流量的對接，做出一整套產(chǎn)品方案。“當(dāng)時我們就提出來，TalkingData可以幫耐克增長線上銷售的比例，并按線上銷售收入的比例分成，他們也同意。這就是非常典型的成效合作。”

在構(gòu)建好以SDMK數(shù)據(jù)智能市場和SmartDP數(shù)據(jù)智能平臺為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)平臺，以及確定未來的商業(yè)模式后，崔曉波提到TalkingData會進(jìn)軍各個垂直領(lǐng)域，目前零售、營銷、金融和智慧城市是TalkingData重點聚焦的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用領(lǐng)域。同時TalkingData也發(fā)布針對這四個領(lǐng)域的產(chǎn)品，包括聯(lián)手騰訊云發(fā)布的面向線下品牌商的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品——智選、移動大數(shù)據(jù)人口統(tǒng)計應(yīng)用——“統(tǒng)計魔方”、品牌廣告價值分析平臺TalkingData Brand?Growth以及TalkingData金融科技產(chǎn)品。

就像SaaS領(lǐng)域?qū)?biāo)市值千億美金的Salesforce一樣，國內(nèi)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也在尋找誰是對標(biāo)百億美金估值的“Palatir”。目前超過獨(dú)角獸估值的TalkingData，盡管在某些方面學(xué)習(xí)Palatir，但是我們依舊能發(fā)現(xiàn)二者的不同。提出“人本數(shù)據(jù)”的TalkingData，認(rèn)為基于人的統(tǒng)計模型實際上會影響到上面所有的行業(yè)和商業(yè)，比如TalkingData的智慧城市也是基于人在城市的商業(yè)生活展開研究?？梢哉f，TalkingData正在走出一條和而不同的路，未來值得關(guān)注。

注：本文源自億歐網(wǎng)