英國數據科學家維克托 邁爾 舍恩伯格曾在其著作《大數據時代》中提到，大數據最主要的功能之一就是預測：通過適當的數據模型算法，發掘海量數據之間的潛在關系，最終得出準確的預測結果。

2013年美國North Dakota State University計算機博士畢業的顏鵬是位實戰派大數據專家。獵云網（微信：ilieyun）了解到，博士第二年時，他便在一家VR創業公司從事數據挖掘工作。畢業后到3M公司任職高級研究科學家，負責海量數據建模與分布式計算。

對比美國成熟的大數據行業，國內的發展尚處于起步階段，諸多企業對大數據的認知僅停留在概念層面，提供大數據服務的公司水平也良莠不齊。這促使顏鵬希望做一家真正為企業和行業創造價值的大數據公司。期間經過多次的考察籌備，去年12月6號他正式回國，和3M的同事丁圣超一起創辦“所問數據”，并且在今年初獲得九合創投的天使輪融資。

顏鵬認為，對于大多數企業來講，銷售成績的好壞直接決定著企業的命運，而服裝行業又正是銷售導向的典型代表。目前國內的服裝銷售存在很大痛點：供應鏈與銷售脫節，企業主根據經驗確定產量。這其中的風險在于，產品脫銷將產生高額臨時加工成本；產品滯銷則出現現金流周轉問題。

而所問數據以SaaS形式，通過分析海量數據，在前期預測某款產品的最終銷量，企業主根據預測結果進行生產備貨，用科學的數據決策代替以往“拍腦袋”經驗決策，盡可能降低供應鏈管理過程中的資金成本風險。同時，如何打造一款爆賣產品進一步幫助企業拓展營收，所問數據也可以提供相應的解決方案。

另外，“自適應”與“自學習”也是其預測算法的兩大特點。所問數據可以自動選擇最優算法進行預測，并且能基于上次的預測進行算法自我優化。這讓用戶使用產品越久，就越能獲得更精準的預測結果。

據了解，自今年初上線以來，該產品暫時處于內測階段，目前已服務幾家大型服裝品牌，另外有十幾家企業有采購意向。顏鵬表示，服裝行業供應鏈痛點由來已久，只是目前市場中沒有非常優秀的解決方案。他透露，所問數據會在近期開放購買入口，屆時用戶將會看到完整的企業級銷售分析與預測解決方案。

把大數據預測商業化的初創企業還有EverString。該項目通過人工智能為企業預測潛在客戶。而所問數據則主要提供細化的產品銷量預測服務，這也是二者的最大不同。事實上，顏鵬內心的對標企業是硅谷著名大數據公司Palantir，而后者在去年底完成新一輪融資后，估值已超過200億美元。

“服裝行業只是我們的切入點。未來我們希望讓所問數據的預測在更多的應用場景下實現。”顏鵬向獵云網表示。