Taste Analytics汪晓宇:大数据分析的最终目标是“增强智能 ”
张晓军 张晓军

Taste Analytics汪晓宇:大数据分析的最终目标是“增强智能 ”

我们的产品设计、产品形态,都是最终要增强与客户对于这些产品的应用,对于数据分析的理解。

今年3月份,硅谷大数据公司Taste Analytics获得真格基金领投的Pre-A轮340万美元融资,公司估值1600万美元。Taste Analytics创始人汪晓宇称,本轮融资将主要用于中国市场拓展,加速国内运营团队的建立。 

汪晓宇在美国博士毕业后,选择了留校任教,做图象和数据的分析与可视化的研究工作,拥有深厚的学术积累。在看到美国众多企业对非结构化数据分析的强烈需求后,他放弃了教职工作,联合原可视化中心的博士和硕士精英们开始了创业。

“2013年时,我们曾经对60多家美国企业的高层进行访问,发现当时这方面的技术还比较落后,这就证明了在非结构化数据分析领域存在非常大的蓝海。国内现在在这一块的数据积淀相对较少,现有的数据绝大部分都是结构化的,而美国已经到三七分的比例。”汪晓宇告诉i黑马

Taste Analytics主要产品服务平台就是Signals,这是一个可以对企业日常经营状况做出智能分析的解决方案,有强大的非结构化文本数据的分析能力,包含数据采集,数据分析和可视化这三层服务,不仅可以分析传统的结构化数据,也可以分析包括中文在内的24种文字、语音等非结构化数据。

也就是说Taste Analytics 根据用户的用词、造句、行文方式来理解文字含义,通过对大范围的用户、上千万个消费点进行聚类分析,让企业深度了解到用户的真正建议。

“中国的广大企业也很需要我们的技术,我们不仅会对产品进行本土化的改良,而且也会让公司‘入乡随俗’。未来我们将以全新的姿态进入中国市场。”汪晓宇认为国内还是缺乏专业的数据分析人员,数据营运人员还是新兴的职业,若想在中国市场扎根还需要时间和努力,2016年Taste Analytics的工作重心会在中国建立包括业务销售、技术服务等在内的相关团队。

目前,Taste Analytics已经在国内完成了首批客户的开拓,慧晨咨询,艾瑞咨询、影子数据、深圳八爪鱼等公司都已与他们达成了合作,Taste Analytics将为这些公司提供分析和咨询服务,未来在服务平台中还将集成多个服务。

以下为i黑马对话Taste Analytics创始人、CEO汪晓宇:

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Taste Analytics创始人、CEO汪晓宇

i黑马:非结构化数据分析的机会具体体现在哪些方面,您能举例子讲讲吗?

汪晓宇:这个机会太多了,比如现在我们在政府做自动学习的舆情系统,可以理解分析社会动荡问题。或者放到疾病预防里面,给美国的CDC做疾病预防处理系统,通过从大量的社交网络把相关的疾病预防提取出来,然后看到有什么问题,让医患能够提前知道,去采取相对应的预防措施。

在企业里面的应用就更广泛了,企业内部员工满意度、企业外部客户对企业产品的满意度,包括社会对于企业市场推广的建议和反馈,企业和企业竞争对手的信息反馈,这些非结构化里面都是大大包含了这些数据,做这些数据分析需要很多的计算能力与建模的能力,这里面的机会还是很大的。

i黑马:那这些拥有大量非结构化的数据的公司会对我们开放吗?如果保证它们的数据安全?

 汪晓宇:我们不用他们对外开放,我们的系统可以部署到他们企业内部去的,所以所有数据都还存在他们企业内部,我们只是帮他们做数据的分析应用。你可以设想一下,我们的平台是一个BI(商业智能),这个平台实际上可以良好地嫁接在一个中间公司的位置。什叫中间的位置呢?就是既可上也可以下。

上游是我们很多的咨询公司,他们把我们的产品放入咨询项目中去,为客户提供相对应的数据分析价值,我们是不需要客户直接把数据提供出来。在下游,我们把数据提供商的数据放到我们平台做分析。所以我们上下游都是可以做下去的。

机遇在于,我们不会把自己局限在某一个领域里面,而是真正做一个横向、全网、全数据的一个分析平台。这个分析平台转化到企业里,相当于我们的企业可以进行私有部署,也可以进行加密云的部署,这样的话可以完全符合企业对于数据隐私、加密性的要求。

 i黑马:我们的数据分析现在有没有跟具体的行业结合起来,如何凸显在其中的价值?掌握数据源是否对做数据分析应用的公司很重要?

 汪晓宇:当你有数据分析能力,包括能够有能力跟客户直接进行对比的时候,可以把产品最终展现给客户的时候,客户本身能够看到价值,你的产品的意义就出现了,这是一个很直接的过程。数据源公司不是我们直接所在的行业领域的,换句话来讲,他们是我们行业领域的一部分。每一个企业,他们自己都有自己的数据存储(数据源),不会是我一定要从第三方拿到数据源才能给企业做项目,很多情况下反而不是这样子,很多情况下企业直接会让我们帮他们分析内部的数据。在这点的话,我觉得我们跟数据源公司之间的区别是很大的。

 i黑马:那么我们现在的盈利模式是怎样的?有没有多样化的变现方式?面对大型和小型客户在收费上有什么差别?

汪晓宇: 我们现在在中国的收费模式是人年来算的,就是一个人一个访问的年是多少钱,因为我们需要更多的企业来使用,降低企业使用的门槛,这是我们在中国收费的一个大纲、方向。我们有不同的收费模式,我们有企业级的授权,或者说我们有跟咨询公司做一些营销方案,对于市场的把握来讲,我们是相对比较灵活的。

对于不同企业收费的差别主要还是看我们的服务来给客户带来的价值。你的价值点在哪里,收费的额度在哪里,这些都是可以商榷的。

i黑马:去年是B2B爆发元年,大数据开始向各行各业渗透,您认为中国现在大数据处于一个什么样的阶段?

汪晓宇:我觉得现在国内的大数据属于井喷式的状态,但在这种情况下要保持冷静的态度,不是说所有的东西都是大数据,不是靠这个做噱头。我觉得大家最终是要做一份客户满意的产品出来,能够给客户解决他们实际跟数据产生的相关问题,或者说给他们一个提高效率的工具,这对于他们来说才是最有价值的过程,而不是做很多广告性的东西。在B2B业界,你的产品就是你的口碑,你的产品做得好在行业内就自然跟上了。

 i黑马:我们以后想做成一个什么样的平台?

汪晓宇:对于我们来说,我们提供给社会很重要的信息的话,我们想做的是数据分析型公司,我们所看重要的概念是“增强智能”,现在人工智能很火,但是你不要忘了,在一个企业里面使用你产品最后还是人。所以我希望我们的产品是以人为主。什么叫以人为主呢?我们的产品设计、产品形态,都是最终要增强与客户对于这些产品的应用,对于数据分析的理解,而不仅仅是做出一个非常酷炫的人工智能的东西。我们做的是真正把人作为整个数据分析的核心,来增强人对于数据的理解、分析和使用能力。

你可以想象一下我们的平台是什么,我们现在叫非结构化数据分析平台,但是非结构化数据可不光是说文本文字,那我们下一个阶段做视频,这块儿也在我们的产品发展蓝图上面。所以我们其实最终做到的是真正的非结构化的横向平台,把各个领域里面的人工智能分析结果,通过增强智能的方法,给人提供决策和提供数据,让他们能够成功,真正地受益,找到数据分析的价值所在,这个是我们今后要做出来的一个系统,是在我们现有平台上面一个延展的过程。

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