他致力于大數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)A輪融資一億

　　海云數(shù)據(jù)將迎來它的第三個年頭。前幾天，兩位高管加入了他們：匯冠股份證券事務總監(jiān)滿水平、智聯(lián)招聘前金牌面試官童年，分別擔任董事會秘書、人力資源總監(jiān)兩職位。用海云數(shù)據(jù)創(chuàng)始人馮一村的話說，公司已經(jīng)完成了從0到1，現(xiàn)在團隊正在向專業(yè)化發(fā)展，要實現(xiàn)的是商業(yè)上1到100的過程。

　　海云數(shù)據(jù)未成立之前，馮一村還在新華社及新京報任職，做媒體近十年。三年時間，海云數(shù)據(jù)接連獲得三輪融資，受到比爾蓋茨稱贊，數(shù)據(jù)產品出現(xiàn)在克強總理的辦公室屏幕上，從0到1，創(chuàng)業(yè)的節(jié)點還是要從“一場大病”說起。

　　三度轉型，可視分析是價值鏈最高部分

　　2012年6月，馮一村被告知得了不治之癥，離死亡只有一線的距離?！爱敃r腦子一片空白，沒心思想別的事情?！碑敃r還在新京報的他請了3個月的假，對外稱自己“不想工作了”。

　　像電視劇里的情節(jié)一樣，最終馮一村被確定為誤診，虛驚一場。經(jīng)歷過“生死”的他開始信佛，看淡一切：“這算是自己的門檻，邁過去就邁過去了?！被氐叫戮﹫螅T一村已沒有心思工作，離職準備自己做些事情。

　　雖然還沒想好自己要做些什么，但馮已經(jīng)決定，終極目標是為了賺錢。他許愿：集個人能力積攢盡可能多的財富，然后以佛法的名義捐出去。

　　來北京十年，馮一村有些積蓄，琢磨著如果生意做砸了，把錢花光就回重慶教書，給自己留條后路。海量創(chuàng)始人郝璽龍得知后，為了支持他，給了20萬作為公司種子資金。拿到第一筆投資，媒體出身的馮一村找來當時在硅谷負責產品研發(fā)的朋友，開始著手組建技術團隊做數(shù)據(jù)新聞。雖然馮認為，數(shù)據(jù)新聞是以后必然的發(fā)展方向，但他很快遇到了天花板：只為媒體服務的話市場太小。馮一村認識到這一點，很快轉型為為企業(yè)服務的數(shù)據(jù)可視化，并進入微軟加速器。

　　創(chuàng)業(yè)第一年，20萬還沒用完，公司已經(jīng)開始盈利。

　　數(shù)據(jù)新聞和數(shù)據(jù)可視化大體邏輯相通，但隨著眼界提高，馮一村發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)可視分析才是數(shù)據(jù)價值鏈條最高的部分?！翱梢暬傅氖墙y(tǒng)計數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，而可視數(shù)據(jù)分析更關心過程數(shù)據(jù)語言的表達，真實數(shù)據(jù)表達出來的狀態(tài)，幫助用戶基于業(yè)務的場景去真實找到一些分析應用。”可視分析要根據(jù)用戶的實際應用場景去分析實際痛點需求，給予一套可視分析的結果，為結果來負責。

　　大數(shù)據(jù)變現(xiàn)只有通過應用落地

　　海云數(shù)據(jù)的基礎產品為圖易，它可以幫助企業(yè)快速部署具有行業(yè)屬性的大數(shù)據(jù)分析與決策能力，挖掘出大數(shù)據(jù)模型的商業(yè)潛力。圖易可在任意行業(yè)延展，與行業(yè)結合，它就成為了一個平臺，形成定制化的解決方案。但并不是每個行業(yè)都可以應用，目前，海云數(shù)據(jù)注重于公安、政府、快消、航空航天行業(yè)，安全、能源、醫(yī)療等有涉及，服務過世界500強公司中的78家。馮一村告訴獵云網(wǎng)，符合數(shù)據(jù)可視分析的行業(yè)有以下幾個特征：

　　1.信息化程度高，有一些行業(yè)的基礎信息化尚沒有實現(xiàn)，比如農業(yè)無法轉向數(shù)據(jù)層面，更別說數(shù)據(jù)分析。但馮一村承認，海云在金融、通信等高度信息化的行業(yè)涉及較少?！拔覀兿氲谋容^清楚，目前我們公司只有不到200人，不能算一個大的團隊。但是足夠我們在公安和航空行業(yè)，發(fā)現(xiàn)客戶的一些痛點，做一些實際的工作。如果攤子鋪得太大，不能為客戶提供價值，資源不夠用，產品無法更新迭代，我們存在的意義也就沒有了。”馮一村這樣告訴獵云網(wǎng)。

　　2.可快速復制，航空公司、公安行業(yè)的行業(yè)痛點一致性比較強，便于形成統(tǒng)一的產品去植入。

　　以針對公安行業(yè)的“智警”產品舉例，公安部門在抓捕犯罪嫌疑人的時候，海云數(shù)據(jù)需要幫助政府部門判斷其行為軌跡。從A攝像頭到B攝像頭有500米距離，假如犯罪嫌疑人在這段距離里面走了30分鐘，有兩種可能性：攝像頭沒有采集到嫌疑人數(shù)據(jù)，或者嫌疑人在中間又做了壞事。這時就要加入其它信息，比如手機GPS地理位置、電話記錄等等，展開重點的異常行為排查。

　　針對航空的應用divA同理。馮一村告訴獵云網(wǎng)，每一個行業(yè)都有一個實際對應的業(yè)務場景。海云數(shù)據(jù)在公安行業(yè)內，不僅解決了刑偵部門的問題，也解決了科信部門、情報部門、經(jīng)偵方面的問題。但是全部警種接近40個，業(yè)務不可能完全覆蓋，只是針對行業(yè)下的某些細分環(huán)節(jié)，如航空領域解決的是空乘指揮調度、快消解決財務KPI問題?！耙粋€好的、有效的分析，一定是基于實際的業(yè)務程序傳來?！?/span>

　　“數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)是兩個概念。”馮一村告訴獵云網(wǎng)，他認為數(shù)據(jù)在中國的市場上發(fā)展前景一定非常巨大，但不一定每項數(shù)據(jù)都可以叫做大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)現(xiàn)在是一個非常虛的名詞，很多東西都歸類在里面，所以很難認知大數(shù)據(jù)這個概念能走多遠。

　　怎樣才能算得上真正的大數(shù)據(jù)？首先，對數(shù)據(jù)的認知能力到了一個層級之后，才談得上是大數(shù)據(jù)。美國在信息化的基礎上建設大數(shù)據(jù)，并且能夠應用。而國內有些行業(yè)與地區(qū)信息化工作還沒有完成，數(shù)據(jù)處于孤島狀態(tài)，需要云平臺的搭建?！八栽谀壳暗拇髷?shù)據(jù)時代，云計算廠商比較成功。但就我個人理解，云計算離大數(shù)據(jù)還有段距離。只是解決數(shù)據(jù)的處理和治理，并不是應用。數(shù)據(jù)不應用的話沒有價值，變現(xiàn)途徑也只有通過應用落地?！瘪T一村表示，海云的核心價值在于產品，海云把所有的技術力量全部都積累在圖易這

　　款產品里面，在行業(yè)內這也是海云數(shù)據(jù)目前主要的商業(yè)模式。去年，海云數(shù)據(jù)年銷售額為千萬級，比起第一年翻了十倍。今年，海云數(shù)據(jù)希望繼續(xù)以十倍增長。

　　海云數(shù)據(jù)為機場服務示意圖 投資不要高預期

　　在微軟孵化器期間，海云數(shù)據(jù)拿到了300萬天使。

　　“當時有很多基金找到我們，我們選擇了華創(chuàng)盛景。一是他對海云的認知更準確，二是他對我們的預期沒有太高。”

　　馮一村向獵云網(wǎng)表示，當時很多投資人給他們的預期過高，做出一些不切合實際的新要求。本來天使輪的融資，海云至少可以在出讓同樣股份的時候拿至少1000萬。

　　“創(chuàng)業(yè)團隊一定會遇到自己的困難的。我們希望在遇到困難的時候，投資人愿意繼續(xù)追加資金，而不是在一開始對你期望特別高，給了你一大筆錢。最后一看，你滿足不了他的期望，他覺得這個團隊能力不行什么的，鬧得很不愉快。最后在你真正需要別人幫助的時候，反而沒有人來幫助你了。所以我們希望真正理解我們的業(yè)務，理解B2B業(yè)務的投資人來跟我們站在一起?！?/span>

　　和海云數(shù)據(jù)同時創(chuàng)業(yè)的某創(chuàng)業(yè)團隊，天使輪拿到了接近3000萬的融資，是海云的十倍。但現(xiàn)在在市場上，這家公司的名字已經(jīng)看不到了?！跋霟X，永遠都是燒不完的。最重要的還是幫助客戶真正地創(chuàng)造出價值，遵守商業(yè)的規(guī)則，這才是我們創(chuàng)業(yè)中最重要的一個路徑?！?/span>

　　之后的Pre-A輪比較順暢，1500萬元來自東方富海。對于海云來說，東方富海屬于非常嚴格的財務型資本，另一方面，東方富海在B2B行業(yè)投資過很多公司，對企業(yè)服務的生意很了解。今年3月，海云數(shù)據(jù)正式獲得A輪一億元融資，同樣是華創(chuàng)盛景創(chuàng)始人李漢生主導的基金上古資本領投，Pre-A輪機構東方富海跟投。

　　從創(chuàng)業(yè)直到現(xiàn)在，海云數(shù)據(jù)始終保持在80%-85%的員工為技術人員。A輪的資金主要為了在硅谷建立研發(fā)中心，并且和UC Davis馬匡六的可視分析部門聯(lián)合成立實驗室，在一些關鍵領域，比如大規(guī)模數(shù)據(jù)可視交互方面進行研究。

　　馮一村反復提到，數(shù)據(jù)可視分析已經(jīng)不是一個技術難題，而是需要學術界與工業(yè)界共同面對的難題?！叭绻讶蚩茖W技術比作金字塔，塔尖毫無疑問是人工智能，是機器與機器之間的學習。下一個層級就是可視分析，是人與機器之間的學習。在機器學習之前沒有完全實現(xiàn)的情況下，人機之間的數(shù)據(jù)交互就變成科學界最難的部分。而我們始終相信，科學價值越大，商業(yè)價值越大。對我們而言，在研發(fā)上的投入，是不會嫌多的?！?/span>

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