聚合大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用玩家 他們搞啥

近年來，大數(shù)據(jù)正日益成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，蘊藏著巨大的潛力和能量。在國家層面，發(fā)展大數(shù)據(jù)已成為提升競爭力的戰(zhàn)略選擇;在經(jīng)濟層面，發(fā)展大數(shù)據(jù)已成為打造新動能的關(guān)鍵要素;在行業(yè)層面，發(fā)展大數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要引擎;推動大數(shù)據(jù)發(fā)展已成為從政府到民間、從行業(yè)組織到企業(yè)機構(gòu)的社會共識。

在這樣的背景之下，2016年9月13-14日，國內(nèi)獨立第三方移動數(shù)據(jù)服務(wù)平臺TalkingData主辦的T112016暨TalkingData智能大數(shù)據(jù)峰會在北京中國大飯店召開。峰會以“智能數(shù)據(jù)生態(tài)”為主題，可見TalkingData正在通過企業(yè)聚合的方式，讓越來越多做大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的玩家入場。

的確，TalkingData帶領(lǐng)眾多玩家展示了移動大數(shù)據(jù)的魅力。并且公布了部分數(shù)據(jù)--其基于大數(shù)據(jù)分析、挖掘、應(yīng)用的DaaS業(yè)務(wù)收入，已經(jīng)占據(jù)其總營收的八成比重，公司已經(jīng)盈利，并有足夠現(xiàn)金流。隨著大數(shù)據(jù)服務(wù)的變現(xiàn)，他們即將聯(lián)合海外空間大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能公司。他們還想這筆生意越做越大。

聯(lián)合海外伙伴，數(shù)據(jù)分析能力開放共享

早前，TalkingData就以大數(shù)據(jù)經(jīng)營為增值點的服務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，通過與上下游企業(yè)合作，改變和創(chuàng)新了解市場的手段。在剛剛舉辦的T11峰會上，TalkingData宣布了其”海外技術(shù)戰(zhàn)略”，即通過與國外優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析型企業(yè)達成戰(zhàn)略合作，將核心技術(shù)引入中國，以共贏的方式，拓展國內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場。對此，TalkingData過去一年來還成立了專門的海外基金，用于投資硅谷先進數(shù)據(jù)分析與算法的相關(guān)公司。 TalkingData首席戰(zhàn)略官William Plumer在公開演講中提出，要基于全球頂尖技術(shù)打造一個大數(shù)據(jù)平臺，而目前對接的海外合作伙伴，囊括人工智能、商業(yè)智能，以及空間大數(shù)據(jù)分析等品類的公司。William認為，國內(nèi)外提供大數(shù)據(jù)技術(shù)的公司將基于市場拓展需要和資本力量迅速走向整合，以客戶需求為導(dǎo)向，共同直面大數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用的各項挑戰(zhàn)，才是當務(wù)之急。

TalkingData的海外創(chuàng)業(yè)公司伙伴如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)價值?

1.Sentience——基于機器學習的移動和駕駛行為畫像網(wǎng)站：http://www.sentiance.com

Sentiance 要做的，是基于智能手機和移動可穿戴設(shè)備等的傳感器數(shù)據(jù)，描繪出現(xiàn)實和實時的用戶畫像，服務(wù)于移動場景下的各種可想象和拓展的商業(yè)模型，這些豐富的用戶畫像，涵蓋了對個體流動性、通勤特征以及駕駛模式等多樣數(shù)據(jù)的建模和理解。 例如，各種方式的交通出行活動、個性化的移動畫像，以及熱力圖，這些都將借用其平臺的數(shù)據(jù)抽樣和特征提取算法，生成一些對應(yīng)的結(jié)構(gòu)視圖模型，如出行模型、用戶高頻造訪地點的模型，抑或是常見軌跡等。 此外，現(xiàn)今的移動設(shè)備多內(nèi)置加速計、陀螺儀等多樣的運動傳感器，結(jié)合這些數(shù)據(jù)，能夠衍生出更多詳細的、多層次的畫像模型，如復(fù)雜駕駛行為的分析、駕駛員評估等，這些畫像可以應(yīng)用在駕駛安全管理、UBI車險評估、汽車維修方案預(yù)估，以及個性化的司機駕駛引導(dǎo)和輔助等等現(xiàn)代駕駛服務(wù)場景中。

值得一提的是，類似的商業(yè)模式在國內(nèi)也已經(jīng)開始發(fā)端，并被認為是智能交通的未來場景下極富潛力的趨勢型應(yīng)用，而Sentiance的優(yōu)勢，在于多傳感器的融合采集手段、優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽樣算法，以及基于機器學習的建模和精準識別等。

具體到技術(shù)和服務(wù)的提供上，可以總結(jié)如下。首先是通過專用的傳感器融合平臺，將實時環(huán)境感知的能力賦予B端客戶，如DMP(Data-Management Platform，數(shù)據(jù)管理平臺)、SME(Small and medium enterprises，中小企業(yè)信息平臺)，以及移動設(shè)備的應(yīng)用開發(fā)者等。 這樣的平臺允許企業(yè)基于此繪制自己獨特的用戶行為畫像，并向其中填充個性化的、可預(yù)測的情景感知服務(wù)。 Sentiance創(chuàng)立于2013年，成立之初即獲得65萬美元的種子輪融資。TalkingData的數(shù)據(jù)峰會上，Sentiance CTO通過視頻表達對切入中國市場的期望和信心，他們希望借助TalkingData在中國廣泛垂直的覆蓋，推進其解決方案和情景感知平臺的本地化落地。初期，他們將會把重點放在智能移動和保險業(yè)務(wù)中。

2.PathSense：性能上精雕細琢的LBS服務(wù)網(wǎng)站：https://pathsense.com/

PathSense是坐標加利福尼亞的一個10人創(chuàng)業(yè)團隊，他們致力于做傳感器軟件方面的專家。借助于SDK(三款面向安卓，一款面向IOS)，他們試圖使移動設(shè)備的定位更加精準、迅速，且耗電量低。值得一提的是，這其實是一個連續(xù)創(chuàng)業(yè)的故事，在PathSense之前，他們曾創(chuàng)立一家名為 “Trapster(電子狗)”的公司，但卻因困擾于GPS的高耗電量難題而作罷。幸運的是這個問題終于在今天得到了很好的解決。 細化開來，他們的業(yè)務(wù)包括為企業(yè)提供系統(tǒng)到系統(tǒng)、網(wǎng)對網(wǎng)的軟件服務(wù)，為移動設(shè)備提供地理圍欄、動作識別和高GPS定位精度等技術(shù)支持。地理圍欄，是目前基于移動設(shè)備的新型LBS技術(shù)，通過不斷優(yōu)化的定位算法描繪出虛擬的地理邊界，并以此為基礎(chǔ)拓展應(yīng)用場景，如家人定位、基于位置的廣告投放等，都需要地理圍欄技術(shù)的輔助。 “打造中國最好的地理圍欄”，這是PathSense在TalkingData數(shù)據(jù)大會提出的豪景，但這并非無據(jù)可依，在影響LBS技術(shù)的三大關(guān)鍵指標——定位速度、定位精度和耗電量上，PathSense用數(shù)據(jù)展示了自身的優(yōu)勢。 (1)定位速度和處理速度 PathSense展示的數(shù)據(jù)顯示，其定位處理速度是谷歌的2倍，這就是說減少了一半的定位延遲。而在動作識別方面，其處理速度則達到谷歌的6倍，即只花5秒就可以監(jiān)測到一個用戶是否在開車，而這個數(shù)字對谷歌來說是30秒。 (2)定位精度，尤其是城市定位服務(wù) 定位精度方面，PathSense聲稱其在高樓林立的大城市里依然能夠達到98%，比如紐約、舊金山和香港，而谷歌只能達到23%，蘋果則是73%。 這個數(shù)據(jù)來源于他們基于多源數(shù)據(jù)優(yōu)化的定位方案，即使用移動設(shè)備內(nèi)置的諸如陀螺儀、加速計、磁力計和其他種類傳感器，同時還結(jié)合路徑預(yù)判的算法進行位置追蹤。由于只在軟件激活的一瞬間進行GPS定位，而不是持續(xù)使用，他們能將電池能耗降至很低的水平，而精度卻往往更高。

3.耗電量：如上面所介紹的，由于并非持續(xù)跟蹤GPS信號，PathSense的耗電量僅為谷歌的40%。 能夠看得出，PathSense的產(chǎn)品定位是對標谷歌和蘋果的，但他們并不是想與巨頭的服務(wù)保持一致，而是發(fā)揮小身材團隊的巧勁兒，更專注于性能、精準度和電池效率的提升。 3.GraphSQL網(wǎng)站：http://www.graphsql.com/company/

GraphSQL的核心技術(shù)，是從散亂、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中找到其所存在的內(nèi)在關(guān)系，并最終以關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖表的方式呈現(xiàn)。

這種數(shù)據(jù)挖掘與可視化的手段，讓希望從海量數(shù)據(jù)中洞察關(guān)聯(lián)，進而了解業(yè)務(wù)驅(qū)動因素的企業(yè)，提高他們的分析水平和效率。具體來說，GraphSQL適用于社交、興趣推薦服務(wù)場景的大數(shù)據(jù)挖掘，有關(guān)時間、位置、行為、人際關(guān)系等由用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，都可以借由GraphSQL挖掘有用的信息。

GraphSQL創(chuàng)立于2012年，團隊成員則來自Google、Teradata、IBM、SAP、Twiiter，還有大數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的各種學術(shù)界的專家。2013年企業(yè)獲得了255萬美元的種子投資，最新一筆未透露金額的融資發(fā)生在2016年2月。早在3年前，GraphSQL聯(lián)合創(chuàng)始人靳若明就指出，圖(Graph)數(shù)據(jù)挖掘于分析是一個重要的課題，其應(yīng)用前景將十分可觀。

4.Treasure Data：對接眾多大客戶的商業(yè)智能工具網(wǎng)站：https://www.treasuredata.com/ Treasure Data提供的，是端到端、全面管理的大數(shù)據(jù)云服務(wù)，這樣的模式是可靠而極簡的。這家成立于2011年的創(chuàng)業(yè)公司，從一開始，就將產(chǎn)品和服務(wù)定義為覆蓋數(shù)據(jù)采集、存儲，以及分析的完整化平臺服務(wù)，其收集多源數(shù)據(jù)，分門別類存儲，并提煉數(shù)據(jù)的意義，以供商業(yè)決策。 不同于傳統(tǒng)的云平臺數(shù)據(jù)服務(wù)，Treasure Data的特點是革新了大數(shù)據(jù)分析的交付模式和技術(shù)，系統(tǒng)中的各個部分均是可定制化的。這意味著用戶在將數(shù)據(jù)提交到另一個系統(tǒng)之前，不僅能看到數(shù)據(jù)并且可以進行分析，進而確保只發(fā)送那些相關(guān)性的數(shù)據(jù)。 自2011年成立之初，Treasure Data就獲得280萬美元的種子融資，而后財路平順，至今累計獲得7輪近5000萬美元的融資總額。13年，Treasure Data創(chuàng)始人兼CEO Yoshikawa曾表示，Treasure Data其實并不需要籌集資金，當時他們已經(jīng)擁有超80個客戶，每天對7000億行數(shù)據(jù)執(zhí)行大約20萬次的數(shù)據(jù)查詢。典型的客戶包括豐田、Facebook、雅虎和無印良品等。

5.Dataiku網(wǎng)站：http://www.dataiku.com/solutions/

Dataiku是一家致力于把堆積于企業(yè)的各類原始數(shù)據(jù)利用起來，并將其進行價值轉(zhuǎn)化的商業(yè)智能服務(wù)公司?，F(xiàn)階段，Dataiku面向醫(yī)療健康、生物醫(yī)藥、零售與電商、金融與保險、公共事業(yè)、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域提供不同種類的大數(shù)據(jù)挖掘與分析服務(wù)，例如歷史數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)管理，需求預(yù)測，客戶分析等。與此同時，Dataiku還向特別針對具有地理空間屬性的數(shù)據(jù)，提供空間大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

Dataiku認為，盡管空間商業(yè)智能分析有著近百年的歷史，但運用現(xiàn)代化的空間算法手段還是一個相對較新穎的領(lǐng)域，因而在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)服務(wù)當中，空間化的分析手段是非常重要的組成部分。

創(chuàng)立于2013年2月的Dataiku公司，于2015年1月完成320萬元A輪融資。在Dataiku團隊看來，嚴肅的企業(yè)決策背后，是對更充滿趣味性的數(shù)據(jù)挖掘與分析的探討。

6. Sisense

網(wǎng)站：http://www.sisense.com/

Sisense同樣是一家將復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)精益化，并通過圖表、空間化數(shù)據(jù)表達等方式，為用戶提供可視化分析服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司。Sisense的分析工具能嵌入到用戶自己的軟件中，挖掘業(yè)務(wù)分析所需要的數(shù)據(jù)，并做以展現(xiàn)。目前，Sisense的業(yè)務(wù)覆蓋金融、政務(wù)、健康、零售、旅游等領(lǐng)域，已服務(wù)近50個國家和地區(qū)。 Sisense的歷史可以追溯到2000年，其創(chuàng)辦的初衷是希望讓數(shù)據(jù)分析更簡單流暢。在低調(diào)的技術(shù)沉淀過程中，Sisense有了自己的大數(shù)據(jù)分析與可視化引擎，并成功于2010年走向市場化，在紐約正式創(chuàng)辦了商業(yè)公司。Sisense最近的一筆5000萬美元D輪融資發(fā)生在2016年1月，公司建立至今，已累計籌得近1億美元融資。 數(shù)據(jù)智能“四境界”——感知，識別，認知，預(yù)測 智能化，這是今天聊得最多的一個詞。TalkingData CEO崔曉波在會上發(fā)表的演講中，提到了基于數(shù)據(jù)的人工智能認識世界的“四境界”，他們分別是——感知，識別，認知，預(yù)測。 在崔曉波看來，感知、識別、認知、預(yù)測，將是大數(shù)據(jù)分析挖掘人工智能化的四個主要標志。接下來，企業(yè)產(chǎn)生的商業(yè)價值，以及人從大數(shù)據(jù)中挖掘中汲取的智慧，將與人工智能技術(shù)的發(fā)展，成正相關(guān)關(guān)系。

感知，來自豐富移動設(shè)備所配備的各類傳感器，這些傳感器收集個體本身以及周邊環(huán)境的信息，形成這種智能化的初級能力。數(shù)據(jù)顯示，平均一部手機，就包含有13~16款內(nèi)置傳感器。識別，是在多品類的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上所做的分類。今天，語音識別、圖像識別，乃至個體姿態(tài)的識別，都在大規(guī)模發(fā)展。認知，無人駕駛汽車對復(fù)雜路況的判斷、人工智能診斷病情，都屬于認知的過程，但目前還處于一個早期階段。而預(yù)測，還離我們有很遠的距離。

人們利用幾十年的時間，讓機器學習和標記，這使我們今天對各種各樣的物體進行識別和理解。在崔曉波看來，不論人工智能未來到底有多聰明，一切都是源于數(shù)據(jù)的力量。