數據作為企業的一項重要資產越來越被重視，而在對數據進行分析之前，需要做大量的數據抽取、處理、整合工作。這個準備工作是個臟活累活，卻非常關鍵。

上規模的企業往往有上百個業務系統、數據庫，以及成千上萬份表單，數據環境十分復雜。不同IT廠商的數據技術、設計思路不同，導致每個數據集獨立存在，無法互通。以前，企業關注的主要是業務，只要系統穩定不宕機就行了。而大數據時代，數據只有流通、碰撞才能產生價值。企業如果想進行數據關聯性分析，需要業務人員和IT人員一起，根據需求對數據進行對應、分類，并編寫腳本進行提取和關聯。如果溝通不暢導致提取的數據不準確，還得重新開發。Gartner曾指出，這項工作往往要花費企業80%的時間。

36氪近日接觸的Datablau，主要針對這個問題，為企業提供用戶數據管理方案，通過技術手段將數據的IT屬性和業務屬性相融合，節省企業人工開發、整合、溝通的時間。公司今年2月宣布完成數百萬元天使輪融資，投資方是跨境投資機構美國中經合集團。

企業存量數據的總量代表大數據，但此前其各個業務的數據集彼此獨立。如果企業想了解不同系統間的數據整合在一起能產生什么價值，必須將按照業務邏輯重新拉通。

Datablau充當的就是數據科學家的角色，既有IT知識，又了解企業業務。Datablau會先了解企業有哪些存量數據，再從不同數據庫，將不同結構的客戶、內部流程、運營等數據進行抽取并脫敏，通過預定義標簽以及企業的自有概念，將數據按標簽梳理歸類，產生數據資產目錄和面向業務數據虛擬集。

Datablau主要針對大型客戶做私有云部署。企業安裝部署Datablau后（一般3~5小時），IT人員將各數據源與平臺對接，自動獲取或手動設置存量/增量數據模型后，系統就能自動進行數據梳理工作，按照業務概念將數據分類歸檔。

與Datablau類似的，國外有Trifacta、Paxata、Tamr等。不過，數據準備在美國已比較成熟，中國市場接受程度普遍還不高。原因是，盡管數據準備是大數據分析的必經之路，但短期并不能給企業帶來直觀的效果。據王錚估計，目前國內有足夠能力用好這套技術的不超過1000家企業。他也在探索適合中國市場的商業模式，同時不放棄國際市場。國內一些數據分析公司，如GrowingIO、神策數據、諸葛IO等，主要是針對用戶行為數據，Datablau主要是按照業務邏輯拉通企業的存量大數據，更偏后端。

Datablau于2016年投入研發，目前1.0版本已經發布，試用客戶包括eBay、國家電網、北大智慧城市等。

團隊方面，目前共10人，主要是技術和銷售。創始人王錚2005年北京大學畢業，曾任ERwin全球研發負責人、CA技術開發部主任，在數據建模領域有10年經驗；CTO朱金寶是前ERwin總架構師，10年ERwin研發經驗；首席咨詢顧問劉晨擁有IT行業12年以上、數據治理領域8年以上從業經驗；首席科學家丁貴廣是清華大學軟件學院副教授、清華大學軟件學院副院長、博士。

數據作為企業的一項重要資產越來越被重視，而在對數據進行分析之前，需要做大量的數據抽取、處理、整合工作。這個準備工作是個臟活累活，卻非常關鍵。

上規模的企業往往有上百個業務系統、數據庫，以及成千上萬份表單，數據環境十分復雜。不同IT廠商的數據技術、設計思路不同，導致每個數據集獨立存在，無法互通。以前，企業關注的主要是業務，只要系統穩定不宕機就行了。而大數據時代，數據只有流通、碰撞才能產生價值。企業如果想進行數據關聯性分析，需要業務人員和IT人員一起，根據需求對數據進行對應、分類，并編寫腳本進行提取和關聯。如果溝通不暢導致提取的數據不準確，還得重新開發。Gartner曾指出，這項工作往往要花費企業80%的時間。

36氪近日接觸的Datablau，主要針對這個問題，為企業提供用戶數據管理方案，通過技術手段將數據的IT屬性和業務屬性相融合，節省企業人工開發、整合、溝通的時間。公司今年2月宣布完成數百萬元天使輪融資，投資方是跨境投資機構美國中經合集團。

企業存量數據的總量代表大數據，但此前其各個業務的數據集彼此獨立。如果企業想了解不同系統間的數據整合在一起能產生什么價值，必須將按照業務邏輯重新拉通。

Datablau充當的就是數據科學家的角色，既有IT知識，又了解企業業務。Datablau會先了解企業有哪些存量數據，再從不同數據庫，將不同結構的客戶、內部流程、運營等數據進行抽取并脫敏，通過預定義標簽以及企業的自有概念，將數據按標簽梳理歸類，產生數據資產目錄和面向業務數據虛擬集。

Datablau主要針對大型客戶做私有云部署。企業安裝部署Datablau后（一般3~5小時），IT人員將各數據源與平臺對接，自動獲取或手動設置存量/增量數據模型后，系統就能自動進行數據梳理工作，按照業務概念將數據分類歸檔。

與Datablau類似的，國外有Trifacta、Paxata、Tamr等。不過，數據準備在美國已比較成熟，中國市場接受程度普遍還不高。原因是，盡管數據準備是大數據分析的必經之路，但短期并不能給企業帶來直觀的效果。據王錚估計，目前國內有足夠能力用好這套技術的不超過1000家企業。他也在探索適合中國市場的商業模式，同時不放棄國際市場。國內一些數據分析公司，如GrowingIO、神策數據、諸葛IO等，主要是針對用戶行為數據，Datablau主要是按照業務邏輯拉通企業的存量大數據，更偏后端。

Datablau于2016年投入研發，目前1.0版本已經發布，試用客戶包括eBay、國家電網、北大智慧城市等。

團隊方面，目前共10人，主要是技術和銷售。創始人王錚2005年北京大學畢業，曾任ERwin全球研發負責人、CA技術開發部主任，在數據建模領域有10年經驗；CTO朱金寶是前ERwin總架構師，10年ERwin研發經驗；首席咨詢顧問劉晨擁有IT行業12年以上、數據治理領域8年以上從業經驗；首席科學家丁貴廣是清華大學軟件學院副教授、清華大學軟件學院副院長、博士。