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爱分析数据智能高峰论坛将于4月23日
在北京举办，数澜科技创始人甘云锋
已确认出席，欢迎报名参加！
数据应用基础设施供应商
调研 | 李喆 崔可家 洪军 撰写| 洪军
市面上大部分数据分析公司，大都是面向企业业务问题的行业应用公司。但由于每个客户因其自身内部组织、产品架构、管理者理念不同，需求而大相径庭，并且他们对业务最终实施效果要求较高。因此在实际落地时，行业应用公司不仅需要投入了大量人力，而且效果也往往低于预期。
01
数据开发平台与资产管理平台
双轮驱动企业数据资产化
不同于业务数据分析公司，数澜科技致力于成为客户信赖的数据应用基础设施供应商。
2018年之前，数澜科技主要在打造数栖开发平台。该平台可以将企业的各类业务数据打通互联，实现不同数据的清洗、加工、存储。同时运用数学统计、机器学习、深度学习等技术构建企业的数据标签体系，可以应用到客群分析、精准营销、金融风控等各类不同场景。
虽然开发平台能够很好的整合和处理企业数据，但企业进行数据开发整合后，获取的是一套偏技术的数据体系，企业管理者和运营者不能直观地了解自有数据资产及应用价值，对自有资产价值和应用价值仍旧存有疑惑。
为此，数澜科技于2018年研发出了数栖资产平台，该平台可以将数栖开发平台整合后的数据直观展示与快速应用，能够将企业的数据资产直观展现。内容包括企业所拥有数据的标准、标签定义、调用方式、使用流程、效果评估等，使得企业内部人员可以更加方便的进行宏观理解及业务操作。
建立数据开发平台与资产管理平台的好处在于：
一是，平台可以自动帮助企业实现底层数据管理、中层客户画像、Mapping引擎，并让企业能够直观了解所拥有的数据资产，为业务决策提供有力支撑。
二是，企业可以借助平台提供的推荐引擎、分析引擎、风控引擎，在面向不同场景时，充分结合企业自身数据特点，快速打造不同的行业应用。如此一来，可以让数澜能更加专注于平台的研发与优化，而让企业能够高校快捷地进行业务数据开发。
三是，一旦平台成功落地于企业内部，企业可以基于数栖平台的技术支撑，创建属于企业的数据体系和数据服务体系，从而完成属于企业自身的业务应用构建。以此为基础，让数据全面赋能企业业务，帮助企业数字化运营。
爱分析认为，数澜科技以数据平台切入市场可以有效提高客户黏性，卡位优势明显，为后续提升LTV打下良好基础。
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02
步步为营
寻找平台实际落地场景
通过平台切入企业内部虽然大有裨益，但如何将平台切实可行地落地仍然困难重重。为此，数澜科技经过深思熟虑之后，最终选定地产、金融、零售等行业作为主攻方向，通过打造典型案例，并构建专业数据咨询团队，以此深度扎根企业。
首先，平台本身虽然没有行业选择，但是每个行业客户想要的是数据应用价值而不是数据平台本身，而数据应用都需要丰富的数据以及可商业化落地的场景作为支撑。为此，数澜科技选择从地产、金融、零售、政企等行业切入。以地产为例，现在的地产行业已经不再是简单的从政府批地，再进行工程化盖楼销售的单一模式，而是需要综合考虑旅游、教育、养老、商场等多业态建设，在这种场景下，跨业态数据运营将成为地产公司的重中之重。
其次，在确定领域之后，需要打造标杆客户提高行业影响力。为此，数澜科技在成立之初就签下了万科，深度挖掘业主海量投诉报修等实时行为数据，可建立事前预警机制，问题发生后提升响应速度与服务质量，帮助万科进行更好的管理和运营。在这之后，也顺利的拿下了方太、兴业银行、百果园、中信云网、时尚集团、温州检察院、喜茶、视源股份等多家行业头部企业和政府客户。
最后，在不同企业实际落地时，需要对不同企业的数据进行梳理，此时需要详细了解企业对数据处理时形形色色的需求。为此，数澜科技建立了大数据咨询团队，团队人员既了解平台技术又了解行业知识，因此在与企业客户沟通时，能够很快了解企业需求，制定基本框架。
目前在数据平台行业，数澜科技的主要竞争对手为阿里、网易等。由于数澜团队整体出身于阿里，且一直从事数据整合工作，因此相比于阿里等顶级互联网公司，数澜已经望其项背。在资源获取上，数澜通过与中科院自动化所、中奥科技等知名企业合作，在获客层面也和阿里等各有千秋。
近日，爱分析专访数澜科技创始合伙人付登坡，就数据智能发展趋势与数澜科技业务发展进行了深入交流，现摘取部分内容如下。
03
双平台助力企业
实现数据资产化
爱分析：数澜科技产品从2018年至今有哪些进展？
付登坡：数澜科技在2018年主要工作还是将大数据理念、经验、技术转变为产品。
公司成立之初，我们的产品以离线开发为主，现在数据开发平台已成为集离线开发、实时开发、算法开发于一体，且配合任务调度、任务发布、数据权限、生产运维、资源管控等完整的大数据平台产品。
另外，我们开发了一个新的平台——资产管理平台。它可以把数据开发平台所得到的结果直观展现，包括整个企业的数据源中有哪些标准数据、可以给哪些地方调用、以及怎样提供服务、服务带来了哪些价值。
目前，行业中没有其他的资产管理平台出现。数澜有了开发平台和资产管理平台之后，在整个大数据行业中，产品属于领先地位。数澜的数据资产管理平台已经在部分公司落地使用，这为我们后期推广打下基础。
爱分析：数澜科技的数据开发平台与资产管理平台差别在哪里
付登坡：数据开发平台更偏技术，帮助企业把沉淀的数据进行加工，为他们提供更好的业务服务，主要面向技术人员。数据开发平台虽然会把数据进行加工、整合、管理，但业务人员不能直观理解。
资产管理平台更偏向于业务呈现，管理者或运营者可以看到自己有哪些资产、拥有哪些数据能力。通过平台把资产能力呈现出来，让业务人员可以更加直观理解，并在上面直接操作。
爱分析：企业是必须同时采购两个平台
付登坡：不是，不同企业不一样，有些客户有开发能力或想培养团队开发能力，他们就会单独采购数据开发平台。
爱分析：在数澜科技的数据资产管理平台的上层应用开发，是数澜科技提供还是企业自己开发？
付登坡：目前还是数澜提供一站式服务为主，数澜不仅提供平台也提供应用的落地实施。数澜的重点是把两套平台打造成熟。我们的优势是对数据的认知、大数据技术以及技术转化为产品的能力，后续，我们希望与更多的友商一起合作，打造更多的上层应用典型案例。
04
布局多个行业
数据资产管理是核心
爱分析：数澜科技现在主要服务哪些行业？
付登坡：数澜作为平台技术公司，能服务于每个行业。但会重点深耕金融、零售、地产、政府行业。
金融行业因为他们对数据诉求非常强烈；零售行业的客户在选品、选址、客户分群都需要不同数据作为支撑；地产行业的企业现在已经不是简单拿地买房，而是需要考虑旅游、教育、养老、商场等多业态建设，这就需要跨业态数据运营作为支撑；最后，政府行业客户数据充足且需要做各类数据整合。
爱分析：数澜在金融行业是做哪些场景的落地？
付登坡：我们现在主要落地场景是营销、运营。例如证券客户需要做客户唤醒，银行客户做信用卡的营销。用户精准画像驱动精准运营是金融客户迫切需要的。
爱分析：不同行业数据标签的方法论是一样的吗？
付登坡：方法论是相似的，但是有些行业的数据量较少，打的标签可能准确率不高。
爱分析：零售行业是做一些选品的预测和分析吗？数据来源是线上还是线下？
付登坡：零售行业会做选品的预测和分析。现在零售客户都有自己的APP、小程序、线下门店，我们会把线上线下数据打通，为他们提供数据服务。数澜自己没有数据，数据都是由企业提供。
爱分析：零售行业会提供物流管理和供应链管理服务吗？
付登坡：会的，主要是物流的管理服务，供应链的管理服务相对较少。
爱分析：数澜科技认为哪类行业客户会比较容易推进？
付登坡：有数据且有明确数据应用场景的需求的客户，目前看公安、金融等较容易推进。譬如公安大数据，因为公安领域是真正需要大数据服务，而且公安容易获取到需要的各领域数据，国内有很多服务商已经帮公安做大数据，我们也有很多的合作伙伴，他们用我们的平台为公安提供服务。
05
平台型数据公司的发展机会
爱分析：数澜的核心竞争优势是什么？
付登坡：我们团队出身互联网大数据团队，在这个领域有多年经验与技术储备，本来就是从事这个行业的研究，所以可以快速了解客户的意图。我们在进行数据标签时也与其他公司标注的不一样，我们会基于过往沉淀的客户最佳实践，融入一些对于行业的理解。
爱分析：数澜科技认为行业应用公司和平台数据公司谁会更加容易在企业中扩展？
付登坡：从业务数据切入，本身会比较难。企业客户要看实际效果，所以业务数据公司每个项目都要做出效果，做的非常累。我们是走技术平台路线，虽然我们的产品比他们重，但是业务模式比他们轻。我们希望通过平台工具可以把场景培养出来，然后让用户自己在平台上进行操作，实现数据的资产化、服务化。
至于哪类公司更容易扩展取决于客户自身战略。大数据技术就像企业内功一样，如果企业内部具有一些功底，那么做每个场景都会得心应手，我们提供的更高层战略平台就符合他们的需求。此外，某些业务数据公司试图在三个月之内把项目做好，这种短平快的方式很难取得很好的效果。
06
未来，数据平台
将会是企业重点建设方向
爱分析：除了客户需求，还有哪些因素会驱动大数据行业快速发展？
付登坡：行业快速发展有三方面因素：一是政府引导。政府是推动大数据发展的重要引导者；二是企业，很多企业在大数据平台建设时不遗余力；三是由于市场竞争力越来越大，所以企业需要更精细化运作。
我们预测2019年，政府和大企业会陆陆续续开始进行数据中台建设，到了2020年，中小企业也要开始建设。
爱分析：数澜科技认为大数据行业哪些领域会快速发展？
付登坡：我们认为一个是地产行业，他们现在都需要进行多业态数据整合。另一个是工业，现在工业客户采购大量传感器，传感器数量增多的话，就会有更多的数据产生，进行数据整合的需求就会更强烈。
爱分析：数澜科技认为在大数据行业，未来会是细分赛道有头部公司出现，还是整个行业会出来头部公司？
付登坡：我们认为整个行业会出一些服务商，他们会定义行业平台标准，但在大的细分赛道也会有几家头部企业产生。
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