泰伯網(wǎng)訊 前不久剛剛舉辦的T11智能數(shù)據(jù)峰會上,TalkingData攜眾多行業(yè)玩家再一次展示了移動大數(shù)據(jù)的魅力。會上,我們同時也從主辦方TalkingData得知,其基于大數(shù)據(jù)分析、挖掘、應(yīng)用的DaaS業(yè)務(wù)收入,已經(jīng)占據(jù)其總營收的八成比重,公司已經(jīng)盈利,并有足夠現(xiàn)金流。聯(lián)合海外空間大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能公司,他們還想把生意做大。
聯(lián)合海外伙伴,數(shù)據(jù)分析能力開放共享
過去在對TalkingData持續(xù)的關(guān)注中,泰伯網(wǎng)就曾報道過他們以大數(shù)據(jù)經(jīng)營為增值點的服務(wù)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,通過與上下游企業(yè)合作,改變和創(chuàng)新了了解市場的手段。而一直以來,尋覓更好的了解和分析大數(shù)據(jù)的方法,也是TalkingData所看重的事之一。
前不久剛剛舉辦的T11峰會上,TalkingData宣布了其”海外技術(shù)戰(zhàn)略”,即通過與國外優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析型企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略合作,將核心技術(shù)引入中國,以共贏的方式,拓展國內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)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(jìn)數(shù)據(jù)分析與算法的相關(guān)公司。
TalkingData首席戰(zhàn)略官William Plumer在公開演講中提出,要基于全球頂尖技術(shù)打造一個大數(shù)據(jù)平臺,而目前對接的海外合作伙伴,囊括人工智能、商業(yè)智能,以及空間大數(shù)據(jù)分析等品類的公司。William認(rèn)為,國內(nèi)外提供大數(shù)據(jù)技術(shù)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(dǎo)向,共同直面大數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用的各項挑戰(zhàn),才是當(dāng)務(wù)之急。
TalkingData的海外創(chuàng)業(yè)公司伙伴如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)價值?
1.Sentience——基于機器學(xué)習(xí)的移動和駕駛行為畫像
網(wǎng)站:http://www.sentiance.com
Sentiance 要做的,是基于智能手機和移動可穿戴設(shè)備等的傳感器數(shù)據(jù),描繪出現(xiàn)實和實時的用戶畫像,服務(wù)于移動場景下的各種可想象和拓展的商業(yè)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)抽樣和特征提取算法,生成一些對應(yīng)的結(jié)構(gòu)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(xiàn)今的移動設(shè)備多內(nèi)置加速計、陀螺儀等多樣的運動傳感器,結(jié)合這些數(shù)據(jù),能夠衍生出更多詳細(xì)的、多層次的畫像模型,如復(fù)雜駕駛行為的分析、駕駛員評估等,這些畫像可以應(yīng)用在駕駛安全管理、UBI車險評估、汽車維修方案預(yù)估,以及個性化的司機駕駛引導(dǎo)和輔助等等現(xiàn)代駕駛服務(wù)場景中。
值得一提的是,類似的商業(yè)模式在國內(nèi)也已經(jīng)開始發(fā)端,并被認(rèn)為是智能交通的未來場景下極富潛力的趨勢型應(yīng)用,而Sentiance的優(yōu)勢,在于多傳感器的融合采集手段、優(yōu)化的數(shù)據(jù)抽樣算法,以及基于機器學(xué)習(xí)的建模和精準(zhǔn)識別等。
具體到技術(shù)和服務(wù)的提供上,可以總結(jié)如下。首先是通過專用的傳感器融合平臺,將實時環(huán)境感知的能力賦予B端客戶,如DMP(Data-Management Platform,數(shù)據(jù)管理平臺)、SME(Small and medium enterprises,中小企業(yè)信息平臺),以及移動設(shè)備的應(yīng)用開發(fā)者等。
這樣的平臺允許企業(yè)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(yù)測的情景感知服務(wù)。
Sentiance創(chuàng)立于2013年,成立之初即獲得65萬美元的種子輪融資。TalkingData的數(shù)據(jù)峰會上,Sentiance CTO通過視頻表達(dá)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(jìn)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(yè)務(wù)中。
2.PathSense:性能上精雕細(xì)琢的LBS服務(wù)
網(wǎng)站:https://pathsense.com/

PathSense是坐標(biāo)加利福尼亞的一個10人創(chuàng)業(yè)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(shè)備的定位更加精準(zhǔn)、迅速,且耗電量低。值得一提的是,這其實是一個連續(xù)創(chuàng)業(yè)的故事,在PathSense之前,他們曾創(chuàng)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(xì)化開來,他們的業(yè)務(wù)包括為企業(yè)提供系統(tǒng)到系統(tǒng)、網(wǎng)對網(wǎng)的軟件服務(wù),為移動設(shè)備提供地理圍欄、動作識別和高GPS定位精度等技術(shù)支持。地理圍欄,是目前基于移動設(shè)備的新型LBS技術(shù),通過不斷優(yōu)化的定位算法描繪出虛擬的地理邊界,并以此為基礎(chǔ)拓展應(yīng)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(shù)的輔助。
“打造中國最好的地理圍欄”,這是PathSense在TalkingData數(shù)據(jù)大會提出的豪景,但這并非無據(jù)可依,在影響LBS技術(shù)的三大關(guān)鍵指標(biāo)——定位速度、定位精度和耗電量上,PathSense用數(shù)據(jù)展示了自身的優(yōu)勢。
(1)定位速度和處理速度
PathSense展示的數(shù)據(jù)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(dá)到谷歌的6倍,即只花5秒就可以監(jiān)測到一個用戶是否在開車,而這個數(shù)字對谷歌來說是30秒。
(2)定位精度,尤其是城市定位服務(wù)
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(dá)到98%,比如紐約、舊金山和香港,而谷歌只能達(dá)到23%,蘋果則是73%。
這個數(shù)據(jù)來源于他們基于多源數(shù)據(jù)優(yōu)化的定位方案,即使用移動設(shè)備內(nèi)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(jié)合路徑預(yù)判的算法進(jìn)行位置追蹤。由于只在軟件激活的一瞬間進(jìn)行GPS定位,而不是持續(xù)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(xù)跟蹤GPS信號,PathSense的耗電量僅為谷歌的40%。
能夠看得出,PathSense的產(chǎn)品定位是對標(biāo)谷歌和蘋果的,但他們并不是想與巨頭的服務(wù)保持一致,而是發(fā)揮小身材團隊的巧勁兒,更專注于性能、精準(zhǔn)度和電池效率的提升。
3.GraphSQL
網(wǎng)站:http://www.graphsql.com/company/
GraphSQL的核心技術(shù),是從散亂、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中找到其所存在的內(nèi)在關(guān)系,并最終以關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖表的方式呈現(xiàn)。
這種數(shù)據(jù)挖掘與可視化的手段,讓希望從海量數(shù)據(jù)中洞察關(guān)聯(lián),進(jìn)而了解業(yè)務(wù)驅(qū)動因素的企業(yè),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(wù)場景的大數(shù)據(jù)挖掘,有關(guān)時間、位置、行為、人際關(guān)系等由用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù),都可以借由GraphSQL挖掘有用的信息。
GraphSQL創(chuàng)立于2012年,團隊成員則來自Google、Teradata、IBM、SAP、Twiiter,還有大數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的各種學(xué)術(shù)界的專家。2013年企業(yè)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(fā)生在2016年2月。早在3年前,GraphSQL聯(lián)合創(chuàng)始人靳若明就指出,圖(Graph)數(shù)據(jù)挖掘于分析是一個重要的課題,其應(yīng)用前景將十分可觀。
4.Treasure Data:對接眾多大客戶的商業(yè)智能工具
網(wǎng)站:https://www.treasuredata.com/
Treasure Data提供的,是端到端、全面管理的大數(shù)據(jù)云服務(wù),這樣的模式是可靠而極簡的。這家成立于2011年的創(chuàng)業(yè)公司,從一開始,就將產(chǎn)品和服務(wù)定義為覆蓋數(shù)據(jù)采集、存儲,以及分析的完整化平臺服務(wù),其收集多源數(shù)據(jù),分門別類存儲,并提煉數(shù)據(jù)的意義,以供商業(yè)決策。
不同于傳統(tǒng)的云平臺數(shù)據(jù)服務(wù),Treasure Data的特點是革新了大數(shù)據(jù)分析的交付模式和技術(shù),系統(tǒng)中的各個部分均是可定制化的。這意味著用戶在將數(shù)據(jù)提交到另一個系統(tǒng)之前,不僅能看到數(shù)據(jù)并且可以進(jìn)行分析,進(jìn)而確保只發(fā)送那些相關(guān)性的數(shù)據(jù)。
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(chuàng)始人兼CEO Yoshikawa曾表示,Treasure Data其實并不需要籌集資金,當(dāng)時他們已經(jīng)擁有超80個客戶,每天對7000億行數(shù)據(jù)執(zhí)行大約20萬次的數(shù)據(jù)查詢。典型的客戶包括豐田、Facebook、雅虎和無印良品等。
5.Dataiku
網(wǎng)站:http://www.dataiku.com/solutions/
Dataiku是一家致力于把堆積于企業(yè)的各類原始數(shù)據(jù)利用起來,并將其進(jìn)行價值轉(zhuǎn)化的商業(yè)智能服務(wù)公司。現(xiàn)階段,Dataiku面向醫(yī)療健康、生物醫(yī)藥、零售與電商、金融與保險、公共事業(yè)、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域提供不同種類的大數(shù)據(jù)挖掘與分析服務(wù),例如歷史數(shù)據(jù)的分析,數(shù)據(jù)管理,需求預(yù)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(shù)據(jù),提供空間大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。
Dataiku認(rèn)為,盡管空間商業(yè)智能分析有著近百年的歷史,但運用現(xiàn)代化的空間算法手段還是一個相對較新穎的領(lǐng)域,因而在現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)服務(wù)當(dāng)中,空間化的分析手段是非常重要的組成部分。
創(chuàng)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(yán)肅的企業(yè)決策背后,是對更充滿趣味性的數(shù)據(jù)挖掘與分析的探討。
6. Sisense
網(wǎng)站:http://www.sisense.com/
Sisense同樣是一家將復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)精益化,并通過圖表、空間化數(shù)據(jù)表達(dá)等方式,為用戶提供可視化分析服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司。Sisense的分析工具能嵌入到用戶自己的軟件中,挖掘業(yè)務(wù)分析所需要的數(shù)據(jù),并做以展現(xiàn)。目前,Sisense的業(yè)務(wù)覆蓋金融、政務(wù)、健康、零售、旅游等領(lǐng)域,已服務(wù)近50個國家和地區(qū)。
Sisense的歷史可以追溯到2000年,其創(chuàng)辦的初衷是希望讓數(shù)據(jù)分析更簡單流暢。在低調(diào)的技術(shù)沉淀過程中,Sisense有了自己的大數(shù)據(jù)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(chuàng)辦了商業(yè)公司。Sisense最近的一筆5000萬美元D輪融資發(fā)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(shù)據(jù)智能“四境界”——感知,識別,認(rèn)知,預(yù)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(fā)表的演講中,提到了基于數(shù)據(jù)的人工智能認(rèn)識世界的“四境界”,他們分別是——感知,識別,認(rèn)知,預(yù)測。
在崔曉波看來,感知、識別、認(rèn)知、預(yù)測,將是大數(shù)據(jù)分析挖掘人工智能化的四個主要標(biāo)志。接下來,企業(yè)產(chǎn)生的商業(yè)價值,以及人從大數(shù)據(jù)中挖掘中汲取的智慧,將與人工智能技術(shù)的發(fā)展,成正相關(guān)關(guān)系。
感知,來自豐富移動設(shè)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(huán)境的信息,形成這種智能化的初級能力。數(shù)據(jù)顯示,平均一部手機,就包含有13~16款內(nèi)置傳感器。識別,是在多品類的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上所做的分類。今天,語音識別、圖像識別,乃至個體姿態(tài)的識別,都在大規(guī)模發(fā)展。認(rèn)知,無人駕駛汽車對復(fù)雜路況的判斷、人工智能診斷病情,都屬于認(rèn)知的過程,但目前還處于一個早期階段。而預(yù)測,還離我們有很遠(yuǎn)的距離。
人們利用幾十年的時間,讓機器學(xué)習(xí)和標(biāo)記,這使我們今天對各種各樣的物體進(jìn)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(shù)據(jù)的力量。(文丨泰伯網(wǎng) 思佳 啟臨)
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