中证报专访数据堂：专注数据 构建行业发展基石

　　2011年，数据堂成立的时候，大数据概念仍未明。五年后的今天，大数据产业在中国百花齐放，数据堂已经成为一家市值超过25亿元的新三板公司，成为国内数据资源运营商中的排头兵。

　　近日，数据堂CEO齐红威接受中国证券报记者表示，未来大数据行业聚集效应会越来越强，吸附性很强，发展趋势会类似电商行业。在大数据生态圈中，数据堂专注数据本身，定位于数据资源运营商，在整个行业中属于基石企业。

　　定位数据资源运营商

　　中国证券报：大数据行业的生态圈是怎样的?

　　齐红威：2014年是大数据的商用元年，许多行业开始利用大数据真正地产生价值，现在很像电商井喷式发展前的2006年、2007年，市场培育已经完成，生态圈初具规模，商业模式逐渐成熟。价值万亿的大数据市场的大门已经打开。

　　目前，大数据生态圈划分为云计算服务商、数据提供商、数据服务商和数据应用商四部分。其中，云计算服务商主要负责提供计算、存储和带宽等基础能力;数据提供商则提供各种数据，包括政府大数据、行业大数据、互联网大数据以及线下大数据等;数据服务商提供处理后的可应用的数据原料，给政府、行业等数据提供者提供统一服务，并利用自身的分析处理能力将大数据处理融合创造价值;数据应用商则利用经过初步处理的大数据开发各类应用，例如征信、个性化旅游和交通服务等。

　　对比国外发现，国外的大数据生态圈在数据应用层下面有服务器技术，例如图像处理、语音处理;还有做基础技术的，有流式计算、分布式计算;再往下就是云计算，做基础架构的。整体上非常均匀，包括企业数量，每家企业的规模，上市公司的数量都很均匀。反观国内的，主要集中在应用层，基础层面就非常少了，产业链发展不均衡。

　　中国证券报：数据堂在大数据行业中的功能定位是怎样的?

　　齐红威：数据堂定位于数据资源运营商，在整个行业中属于基石企业。一方面，数据堂通过合作、购买的方式，从各个领域的数据提供商那里获取数据，然后将这些数据整合、融合起来，将产生1+ 1大于2的价值，实现数据增值;另一方面，通过对数据进行初步分析、过滤和分类，形成各种各样的数据产品，满足不同数据应用商的需求。因此，在大数据行业中，数据堂这样的企业是大数据变现闭环形成的关键，起到关键支撑的重要作用。

　　打造数据领域中石化

　　中证报：数据堂的商业模式是怎样的?

　　齐红威：数据堂的商业模式可以形象地比喻成数据领域的中石化。我们通过各种渠道获取大数据资源，就像中石化四处获取原油;获取数据后，通过筛选、去重、脱敏等技术手段处理，将数据标准化形成各种数据产品，就像中石油对原油进行提炼，生产出97号、93号等不同品质的成品油;最后，给客户提供数据产品安全、方便、快捷的API接口服务，就像中石化建设加油站提供服务。虽然商业模式相同，但数据是可以无限复制的，石油却是不可再生的，这就是数据运营的魅力所在。

　　中国证券报：数据堂数据来源的途径有哪些?

　　齐红威：一类是纯线下数据，这类数据在现实世界中不是成规模存在的，需要一点点采集上来;第二类是行业数据，全国有3000多万家企业，企业在经营过程中会产生很多数据，数据对于企业是副产品，我们与这些企业合作，去创造价值;第三类是政府数据，政府有独特数据，我们现在也跟国家部委有合作。数据堂从成立以来，就是一个纯内资公司，同时我们也是这一领域做得最好的公司，充分获得政府机关的认可;第四类是互联网数据，这部分数据是大家都能得到的，这些公开数据价值有限，噪音比较大。因此，我们的主要数据源是前三类。

　　中国证券报：数据堂数据资源优势在哪里?

　　齐红威：数据堂的数据资源优势在线下数据。虽然互联网数据的规模很大，但是里面无用的信息也很大，同时内容又很单一。在对事物进行分析的时候，单靠线上数据很难完成。而线下数据收集起来很难，需要花费大量的人工、时间和资本才能从无到有完成一定量的积累，这正是线下数据的价值。

　　数据堂的线下数据主要体现在人工智能数据和行业数据。人工智能数据包括图像数据、语音数据和文本数据，这些数据的量大，且在互联网上难以大规模获取。数据堂通过众包的方式，五年来共累计了50万全球众客(信息采集员)，可以线下快速获取语音、图像、文本等数据。然后，通过筛选，去重，脱敏等技术手段处理，将数据标准化，以数据包的形式出售给客户。我们在AI领域的数据可以应用到无人驾驶、人脸识别、智能家居、人机交互、安防监控、智能电商等领域。

　　从2015年开始，我们开始布局行业数据。由于大数据概念开始落地，有数据源的企业开始认识到数据价值，愿意合作了。目前，数据堂的数据涵盖了科技、信用、交通和医疗等数十大领域，主要用于金融征信、精准营销和智慧交通。

　　跨业整合、异业应用，是数据堂行业大数据产品一大特色。跨业整合就是将多个行业的数据整合在一起，并找出它们之间的关联，形成数据产品。比如：征信，光靠基本身份信息是无法评估信用的，需要把在线交易等多种数据整合起来，才能评估个人信用。异业应用就是将一个行业的数据应用到另一个行业上，而不服务本行业。比如，数据堂的高速公路数据不运用在交通行业，而是运用在保险、旅游等行业。

　　目前我们整合的数据，约有45000套，一套数据是可以解决用户一个需求，数据总规模超过2PB。

　　行业未来聚集效应加强

　　中国证券报：怎么看待大数据行业未来的发展趋势?

　　齐红威：未来大数据行业聚集效应会越来越强，吸附性很强，这种发展路径特别像电商。电商实际做的是平台，并没有任何产品。大数据行业的问题是有数据的一方，数据种类非常单一，需要和更多领域的结合才能发挥更大的价值。数据获取并非难事，关键是如何整合，将各个数据源打通，这才有价值。

　　以电商为例，从2003年-2005年，国内电商只有卓越和当当，大家也看不懂市场空间有多大。但到2006-2008年，涌现出很多电商，其中有很多是垂直电商、区域电商。经过几轮行业洗牌，已经基本发展成熟，能看出整个行业在进行最后整合，可能最后就剩下两家独大：B2B和B2C。

　　大数据行业也是类似，2011年我们刚开始做的时候，资本方也觉得市场空间不大。到现在出现很多大数据公司，有综合的、垂直行业的，我认为未来发展趋势会类似电商行业。

　　中国证券报：大数据行业面临哪些挑战?

　　齐红威：我个人觉得，大数据行业最大的挑战有点像互联网金融，有一些作恶的企业把这个行业毁了，这是我现在最担心的一件事。我们知道有一些企业是属于“运作”型的，或者是用非正规的手段做事情的，这些企业会把行业毁掉。大数据是一个慢工出细活的行业，不说百年，至少几十年这个行业的发展是没问题的，就怕出现个别这样的企业，最后导致政府对整个行业进行“一刀切”式整顿。

　　此外，大数据行业不能用原来2C的烧钱模式来做，2B模式下烧钱是烧不出来的。因为对我们的客户，补贴的意义不大。对数据堂来说，在数据源上会投入很大。数据相当于是我们的原材料，我们在原材料的购买和储备上要花很多钱。第二个要花钱的地方是人才引进，也就是研发。