中證報專訪數據堂：專注數據 構建行業發展基石

　　2011年，數據堂成立的時候，大數據概念仍未明。五年后的今天，大數據產業在中國百花齊放，數據堂已經成為一家市值超過25億元的新三板公司，成為國內數據資源運營商中的排頭兵。

　　近日，數據堂CEO齊紅威接受中國證券報記者表示，未來大數據行業聚集效應會越來越強，吸附性很強，發展趨勢會類似電商行業。在大數據生態圈中，數據堂專注數據本身，定位于數據資源運營商，在整個行業中屬于基石企業。

　　定位數據資源運營商

　　中國證券報：大數據行業的生態圈是怎樣的?

　　齊紅威：2014年是大數據的商用元年，許多行業開始利用大數據真正地產生價值，現在很像電商井噴式發展前的2006年、2007年，市場培育已經完成，生態圈初具規模，商業模式逐漸成熟。價值萬億的大數據市場的大門已經打開。

　　目前，大數據生態圈劃分為云計算服務商、數據提供商、數據服務商和數據應用商四部分。其中，云計算服務商主要負責提供計算、存儲和帶寬等基礎能力;數據提供商則提供各種數據，包括政府大數據、行業大數據、互聯網大數據以及線下大數據等;數據服務商提供處理后的可應用的數據原料，給政府、行業等數據提供者提供統一服務，并利用自身的分析處理能力將大數據處理融合創造價值;數據應用商則利用經過初步處理的大數據開發各類應用，例如征信、個性化旅游和交通服務等。

　　對比國外發現，國外的大數據生態圈在數據應用層下面有服務器技術，例如圖像處理、語音處理;還有做基礎技術的，有流式計算、分布式計算;再往下就是云計算，做基礎架構的。整體上非常均勻，包括企業數量，每家企業的規模，上市公司的數量都很均勻。反觀國內的，主要集中在應用層，基礎層面就非常少了，產業鏈發展不均衡。

　　中國證券報：數據堂在大數據行業中的功能定位是怎樣的?

　　齊紅威：數據堂定位于數據資源運營商，在整個行業中屬于基石企業。一方面，數據堂通過合作、購買的方式，從各個領域的數據提供商那里獲取數據，然后將這些數據整合、融合起來，將產生1+ 1大于2的價值，實現數據增值;另一方面，通過對數據進行初步分析、過濾和分類，形成各種各樣的數據產品，滿足不同數據應用商的需求。因此，在大數據行業中，數據堂這樣的企業是大數據變現閉環形成的關鍵，起到關鍵支撐的重要作用。

　　打造數據領域中石化

　　中證報：數據堂的商業模式是怎樣的?

　　齊紅威：數據堂的商業模式可以形象地比喻成數據領域的中石化。我們通過各種渠道獲取大數據資源，就像中石化四處獲取原油;獲取數據后，通過篩選、去重、脫敏等技術手段處理，將數據標準化形成各種數據產品，就像中石油對原油進行提煉，生產出97號、93號等不同品質的成品油;最后，給客戶提供數據產品安全、方便、快捷的API接口服務，就像中石化建設加油站提供服務。雖然商業模式相同，但數據是可以無限復制的，石油卻是不可再生的，這就是數據運營的魅力所在。

　　中國證券報：數據堂數據來源的途徑有哪些?

　　齊紅威：一類是純線下數據，這類數據在現實世界中不是成規模存在的，需要一點點采集上來;第二類是行業數據，全國有3000多萬家企業，企業在經營過程中會產生很多數據，數據對于企業是副產品，我們與這些企業合作，去創造價值;第三類是政府數據，政府有獨特數據，我們現在也跟國家部委有合作。數據堂從成立以來，就是一個純內資公司，同時我們也是這一領域做得最好的公司，充分獲得政府機關的認可;第四類是互聯網數據，這部分數據是大家都能得到的，這些公開數據價值有限，噪音比較大。因此，我們的主要數據源是前三類。

　　中國證券報：數據堂數據資源優勢在哪里?

　　齊紅威：數據堂的數據資源優勢在線下數據。雖然互聯網數據的規模很大，但是里面無用的信息也很大，同時內容又很單一。在對事物進行分析的時候，單靠線上數據很難完成。而線下數據收集起來很難，需要花費大量的人工、時間和資本才能從無到有完成一定量的積累，這正是線下數據的價值。

　　數據堂的線下數據主要體現在人工智能數據和行業數據。人工智能數據包括圖像數據、語音數據和文本數據，這些數據的量大，且在互聯網上難以大規模獲取。數據堂通過眾包的方式，五年來共累計了50萬全球眾客(信息采集員)，可以線下快速獲取語音、圖像、文本等數據。然后，通過篩選，去重，脫敏等技術手段處理，將數據標準化，以數據包的形式出售給客戶。我們在AI領域的數據可以應用到無人駕駛、人臉識別、智能家居、人機交互、安防監控、智能電商等領域。

　　從2015年開始，我們開始布局行業數據。由于大數據概念開始落地，有數據源的企業開始認識到數據價值，愿意合作了。目前，數據堂的數據涵蓋了科技、信用、交通和醫療等數十大領域，主要用于金融征信、精準營銷和智慧交通。

　　跨業整合、異業應用，是數據堂行業大數據產品一大特色。跨業整合就是將多個行業的數據整合在一起，并找出它們之間的關聯，形成數據產品。比如：征信，光靠基本身份信息是無法評估信用的，需要把在線交易等多種數據整合起來，才能評估個人信用。異業應用就是將一個行業的數據應用到另一個行業上，而不服務本行業。比如，數據堂的高速公路數據不運用在交通行業，而是運用在保險、旅游等行業。

　　目前我們整合的數據，約有45000套，一套數據是可以解決用戶一個需求，數據總規模超過2PB。

　　行業未來聚集效應加強

　　中國證券報：怎么看待大數據行業未來的發展趨勢?

　　齊紅威：未來大數據行業聚集效應會越來越強，吸附性很強，這種發展路徑特別像電商。電商實際做的是平臺，并沒有任何產品。大數據行業的問題是有數據的一方，數據種類非常單一，需要和更多領域的結合才能發揮更大的價值。數據獲取并非難事，關鍵是如何整合，將各個數據源打通，這才有價值。

　　以電商為例，從2003年-2005年，國內電商只有卓越和當當，大家也看不懂市場空間有多大。但到2006-2008年，涌現出很多電商，其中有很多是垂直電商、區域電商。經過幾輪行業洗牌，已經基本發展成熟，能看出整個行業在進行最后整合，可能最后就剩下兩家獨大：B2B和B2C。

　　大數據行業也是類似，2011年我們剛開始做的時候，資本方也覺得市場空間不大。到現在出現很多大數據公司，有綜合的、垂直行業的，我認為未來發展趨勢會類似電商行業。

　　中國證券報：大數據行業面臨哪些挑戰?

　　齊紅威：我個人覺得，大數據行業最大的挑戰有點像互聯網金融，有一些作惡的企業把這個行業毀了，這是我現在最擔心的一件事。我們知道有一些企業是屬于“運作”型的，或者是用非正規的手段做事情的，這些企業會把行業毀掉。大數據是一個慢工出細活的行業，不說百年，至少幾十年這個行業的發展是沒問題的，就怕出現個別這樣的企業，最后導致政府對整個行業進行“一刀切”式整頓。

　　此外，大數據行業不能用原來2C的燒錢模式來做，2B模式下燒錢是燒不出來的。因為對我們的客戶，補貼的意義不大。對數據堂來說，在數據源上會投入很大。數據相當于是我們的原材料，我們在原材料的購買和儲備上要花很多錢。第二個要花錢的地方是人才引進，也就是研發。