聚合大數據分析和應用玩家 他們搞啥

近年來，大數據正日益成為國家基礎性戰略資源，蘊藏著巨大的潛力和能量。在國家層面，發展大數據已成為提升競爭力的戰略選擇;在經濟層面，發展大數據已成為打造新動能的關鍵要素;在行業層面，發展大數據已成為驅動轉型發展的重要引擎;推動大數據發展已成為從政府到民間、從行業組織到企業機構的社會共識。

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

的確，TalkingData帶領眾多玩家展示了移動大數據的魅力。并且公布了部分數據--其基于大數據分析、挖掘、應用的DaaS業務收入，已經占據其總營收的八成比重，公司已經盈利，并有足夠現金流。隨著大數據服務的變現，他們即將聯合海外空間大數據與商業智能公司。他們還想這筆生意越做越大。

聯合海外伙伴，數據分析能力開放共享

早前，TalkingData就以大數據經營為增值點的服務戰略轉型，通過與上下游企業合作，改變和創新了解市場的手段。在剛剛舉辦的T11峰會上，TalkingData宣布了其”海外技術戰略”，即通過與國外優秀的數據分析型企業達成戰略合作，將核心技術引入中國，以共贏的方式，拓展國內的大數據應用市場。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據分析與算法的相關公司。 TalkingData首席戰略官William Plumer在公開演講中提出，要基于全球頂尖技術打造一個大數據平臺，而目前對接的海外合作伙伴，囊括人工智能、商業智能，以及空間大數據分析等品類的公司。William認為，國內外提供大數據技術的公司將基于市場拓展需要和資本力量迅速走向整合，以客戶需求為導向，共同直面大數據分析挖掘與應用的各項挑戰，才是當務之急。

TalkingData的海外創業公司伙伴如何玩轉大數據價值?

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

Sentiance 要做的，是基于智能手機和移動可穿戴設備等的傳感器數據，描繪出現實和實時的用戶畫像，服務于移動場景下的各種可想象和拓展的商業模型，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據的建模和理解。 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據抽樣和特征提取算法，生成一些對應的結構視圖模型，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，現今的移動設備多內置加速計、陀螺儀等多樣的運動傳感器，結合這些數據，能夠衍生出更多詳細的、多層次的畫像模型，如復雜駕駛行為的分析、駕駛員評估等，這些畫像可以應用在駕駛安全管理、UBI車險評估、汽車維修方案預估，以及個性化的司機駕駛引導和輔助等等現代駕駛服務場景中。

值得一提的是，類似的商業模式在國內也已經開始發端，并被認為是智能交通的未來場景下極富潛力的趨勢型應用，而Sentiance的優勢，在于多傳感器的融合采集手段、優化的數據抽樣算法，以及基于機器學習的建模和精準識別等。

具體到技術和服務的提供上，可以總結如下。首先是通過專用的傳感器融合平臺，將實時環境感知的能力賦予B端客戶，如DMP(Data-Management Platform，數據管理平臺)、SME(Small and medium enterprises，中小企業信息平臺)，以及移動設備的應用開發者等。 這樣的平臺允許企業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、可預測的情景感知服務。 Sentiance創立于2013年，成立之初即獲得65萬美元的種子輪融資。TalkingData的數據峰會上，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務中。

2.PathSense：性能上精雕細琢的LBS服務網站：https://pathsense.com/

PathSense是坐標加利福尼亞的一個10人創業團隊，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，這其實是一個連續創業的故事，在PathSense之前，他們曾創立一家名為 “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，他們的業務包括為企業提供系統到系統、網對網的軟件服務，為移動設備提供地理圍欄、動作識別和高GPS定位精度等技術支持。地理圍欄，是目前基于移動設備的新型LBS技術，通過不斷優化的定位算法描繪出虛擬的地理邊界，并以此為基礎拓展應用場景，如家人定位、基于位置的廣告投放等，都需要地理圍欄技術的輔助。 “打造中國最好的地理圍欄”，這是PathSense在TalkingData數據大會提出的豪景，但這并非無據可依，在影響LBS技術的三大關鍵指標——定位速度、定位精度和耗電量上，PathSense用數據展示了自身的優勢。 (1)定位速度和處理速度 PathSense展示的數據顯示，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秒就可以監測到一個用戶是否在開車，而這個數字對谷歌來說是30秒。 (2)定位精度，尤其是城市定位服務 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%。 這個數據來源于他們基于多源數據優化的定位方案，即使用移動設備內置的諸如陀螺儀、加速計、磁力計和其他種類傳感器，同時還結合路徑預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，由于并非持續跟蹤GPS信號，PathSense的耗電量僅為谷歌的40%。 能夠看得出，PathSense的產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保持一致，而是發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網站：http://www.graphsql.com/company/

GraphSQL的核心技術，是從散亂、復雜的數據中找到其所存在的內在關系，并最終以關系網絡圖表的方式呈現。

這種數據挖掘與可視化的手段，讓希望從海量數據中洞察關聯，進而了解業務驅動因素的企業，提高他們的分析水平和效率。具體來說，GraphSQL適用于社交、興趣推薦服務場景的大數據挖掘，有關時間、位置、行為、人際關系等由用戶產生的數據，都可以借由GraphSQL挖掘有用的信息。

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

4.Treasure Data：對接眾多大客戶的商業智能工具網站：https://www.treasuredata.com/ Treasure Data提供的，是端到端、全面管理的大數據云服務，這樣的模式是可靠而極簡的。這家成立于2011年的創業公司，從一開始，就將產品和服務定義為覆蓋數據采集、存儲，以及分析的完整化平臺服務，其收集多源數據，分門別類存儲，并提煉數據的意義，以供商業決策。 不同于傳統的云平臺數據服務，Treasure Data的特點是革新了大數據分析的交付模式和技術，系統中的各個部分均是可定制化的。這意味著用戶在將數據提交到另一個系統之前，不僅能看到數據并且可以進行分析，進而確保只發送那些相關性的數據。 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，當時他們已經擁有超80個客戶，每天對7000億行數據執行大約20萬次的數據查詢。典型的客戶包括豐田、Facebook、雅虎和無印良品等。

5.Dataiku網站：http://www.dataiku.com/solutions/

Dataiku是一家致力于把堆積于企業的各類原始數據利用起來，并將其進行價值轉化的商業智能服務公司?，F階段，Dataiku面向醫療健康、生物醫藥、零售與電商、金融與保險、公共事業、交通運輸等領域提供不同種類的大數據挖掘與分析服務，例如歷史數據的分析，數據管理，需求預測，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據，提供空間大數據分析服務。

Dataiku認為，盡管空間商業智能分析有著近百年的歷史，但運用現代化的空間算法手段還是一個相對較新穎的領域，因而在現有的大數據服務當中，空間化的分析手段是非常重要的組成部分。

創立于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，嚴肅的企業決策背后，是對更充滿趣味性的數據挖掘與分析的探討。

6. Sisense

網站：http://www.sisense.com/

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

感知，來自豐富移動設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境的信息，形成這種智能化的初級能力。數據顯示，平均一部手機，就包含有13~16款內置傳感器。識別，是在多品類的數據基礎上所做的分類。今天，語音識別、圖像識別，乃至個體姿態的識別，都在大規模發展。認知，無人駕駛汽車對復雜路況的判斷、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，一切都是源于數據的力量。