2B領域天然就有一個問題，它的成長周期是相對緩慢的，不像2C公司那樣，可以瞬間爆發。

2015年成立的達觀數據，在今年1月，獲得了真格基金領投的1000萬人民幣天使輪融資。而這家公司所做的事情，主要是應用大數據分析和智能推薦技術，為客戶提供搜索性能優化、用戶畫像和精準營銷推薦。

達觀數據的創始人陳運文，在復旦大學就讀博士期間就愛好研究機器算法，畢業后，陳運文曾擔任騰訊文學高級總監、盛大文學首席數據官，率領團隊在過去幾年多次獲得ACM國際數據挖掘競賽的冠亞軍。達觀數據現在的團隊30多人中，核心成員也大多來自騰訊、盛大、百度的數據業務中心，有著豐富的大數據實踐經驗。

而創辦達觀數據，對于陳運文而言，更多地是想要“跟上時代的機遇”。之前業內對大數據的討論雖然熱烈，但在陳運文看來，大多還是浮于表面。“很多理解還僅僅停留在報表上面。大家一說到大數據，直接想到的就是畫圖表，看整體走勢。但從這兩年開始，越來越多的公司開始不滿足于看圖表，而是開始應用數據分析來提升自己的經營業績。”陳運文說。而隨著人工智能、深度學習等的快速發展，大數據應用也逐步得到發展。在陳運文看來，大數據領域創業的最好時代，已經到來。

陳運文創辦的達觀數據，就是要將創始團隊在百度、騰訊、盛大積累起來的數據挖掘的經驗和技術能力，應用到中小互聯網創業公司中去。達觀數據的個性化推薦系統，對用戶的行為數據進行挖掘，對用戶有針對性地推薦其感興趣的內容，提高用戶體驗，增加產品轉化率。同時，達觀數據也為企業客戶提供更完善的搜索優化，如關鍵字補全、自動糾錯、相關搜索等。同時，還可以進行數據采集和分析，對用戶行為作出預測。

陳運文對i黑馬形容了達觀數據在新媒體領域的具體應用場景：“比如個性化推薦媒體，能夠讓每個用戶登錄一個平臺，不管是公眾號、APP還是網站，每個人看的內容都是不一樣的。現在媒體每天都在新生成大量的內容，我們需要預測每個用戶今天最希望看到哪些內容。我們會從海量的內容當中，通過人工智能技術挑選出最符合用戶要求的內容，然后推送給他。”

陳運文介紹，這可以提升網站每個用戶的停留時間、點擊次數，以及用戶的滿意度等，幫助網站提升收益。“我們通過人工智能，建立機器學習系統，承擔原來人工的工作，依據今天的計算機水平和海量數據，能夠做到更準確的預測，而且成本比人工低。”陳運文說。

目前，達觀數據主要為中小型互聯網公司提供服務，企業客戶主要以新媒體、電商、視頻、金融等類型的公司為主。陳運文表示，已經超超3萬家新媒體客戶，使用了達觀數據的產品和服務。

　　以下為i黑馬對話達觀數據創始人、CEO陳運文：

i黑馬：現在的用戶主要針對什么行業與規模的公司？

陳運文：我們現在才剛起步，針對的企業規模以中型企業為主。它們對數據挖掘有滿強烈的需求，也愿意為此付費，同時又解放了自己研發的人力和時間、精力。

現在達觀服務的企業包括新媒體、大量的傳統媒體，以及各種視頻網站、招聘網站等，它們都有個性化推薦、用戶行為監測的需求。我們提供專業的技術服務，能夠幫助他們通過大數據預測來提升經營業績和自動化的水平。

i黑馬：在具體業務上是怎么操作的？

陳運文：數據預測本質上是人工智能的一個系統，它通過計算機模擬人來做預測。比如現在像今日頭條這樣個性化推薦的媒體發展非常快，因為每天媒體都有新生成大量的內容，但用戶口味是各不相同的，需要預測每個用戶最希望的是看到是什么。

我們通過大數據技術從海量的內容中幫客戶挑選出適合的內容，以前這是要靠有經驗的編輯運營來將信息分類、標注，然后挑選、預測。現在可以運用計算機替代人工，為每個用戶挑完全不一樣的東西，大大提升網站中每個用戶的停留時間、點擊次數、用戶的滿意度等，可以很好的幫助網站提升收益。

i黑馬：現在達觀數據的收費模式是什么樣的？

陳運文：我們用的是標準的SaaS收費方式，對于企業用戶按照月份來收取技術服務費。客戶可以免費接入我們的系統，如果效果滿意，就開始按月付費。收費之中我們會不斷升級算法、優化模型，用戶使用的時間越久，效果就越好。

現在我們對體量較小的新媒體是實行免費的，對于較大的公司，根據其數據規模大小實行收費，主要以不同的運算成本來定價。

i黑馬：不同行業的用戶會有定制化的需求嗎？

陳運文：會有，實際上怎么樣把握定制化和標準化是一個非常考驗我們系統架構的問題。我們現在在做系統研發時，會把它做成像樂高積木一樣，以一些非常基礎的算法模塊作為基本的需求曲線，當客戶有不同需求的時，我們就幫他利用這些需求曲線搭建成一個他們所需要的大數據挖掘系統。這樣的好處就是，所有的系統和應用都是模塊化的，但是不同的搭建方法可以滿足個性化的定制化的需求，同時可以減輕我們開發的負擔。

i黑馬：對于技術創業者來說，創業最大的難點和優勢是什么？

陳運文：我覺得，我們最大的難點是需要補足在市場運營和銷售這塊的短板，因為通常來說技術創者者不太擅長這些領域。最大的優勢就是技術創業者天生有比較高的技術門檻，這和O2O行業尤其不一樣，能夠真正拿出來PK的隊伍比較少，這樣的話整個行業就不容易變成紅海競爭狀態。我們也希望真正懂這個行業、對這個行業有深入體會的創業者能夠一起來做這件事情。

i黑馬：我們發現，現在的大數據創業者中，從大公司出來的高管和技術人員較多，這是否也是未來的技術型創業的趨勢？

陳運文：技術創業本身是一件門檻特別高的事情。如果要想從事大數據創業，你需要在之前做過大規模的數據挖掘與分析工作，只有在大公司有這樣的機會讓你接觸到真正海量的數據，這樣就會把很多有心無力的創業者擋在門外。

第二點，在大公司你能看到，大數據會真正運用到哪些地方，給企業帶來哪些實實在在的價值。對于我來說，通過搜索推薦，能夠看到大數據對BAT等公司業績的巨大提升。我覺得，大量的中國的企業也完全能夠用類似的技術思路，看到這些應用系統的價值，來提升他們的經營業績。這也是我決定出來創業的原因之一。

i黑馬：大數據創業已經走向垂直行業化了嗎？

陳運文：國內的數據比較碎，每家企業掌握的數據基本上沒法互聯互通，所以，如果做一個大而全的數據平臺，天然就會遇到數據割裂的問題，這是比較難跨越的。所以我們現在看到，很多大數據平臺是從具體某一個行業甚至某一個企業入手。但是未來隨著很多數據交易平臺逐步發展起來，政府在數據互聯互通方面能力的增強，會有更多的數據交叉融合，大數據運用可以做的越來越大。

i黑馬：中國的大數據產業目前處于什么樣的發展階段？

陳運文：其實大數據應用在大型公司，不管是中國的BAT還是美國的Facebook，都已經很成熟了，只不過是這些公司對外的標簽不是大數據公司而已。現在大數據創業公司更多是2B的，但2B領域天然就有一個問題，它的成長周期是相對緩慢的，不像2C公司那樣，可以瞬間爆發。但是我覺得2B公司只要把技術做的扎實，服務到位，會得到逐步的成長，未來也會越做越順。