演化的产业资本：能对外融资，也是产业独角兽的“超级捕手”
06-17
今年的T11及TalkingData数据智能峰会因国庆比去年推迟了2个月，但依然挡不住寒冬。
里面热闹非凡。
从甲骨文起家的崔晓波（创始人、TalkingData CEO）带着浓浓的科技精英意识走上讲台。
“今年，无论是小公司还是大公司都很难。
明年，情况将不明朗。
”这是他的开场白，引起了在场很多企业家的共鸣。
崔晓波一改以往谈论大数据的风格，转而重点梳理新的业务场景和流量变现的新模式。
谈起李佳琦和电商直播，各种数值依然唾手可得。
他解读了IDEA（精准产品方法论），还发布了新版本的数据智能中台——SmartDP Fusion，这似乎正在将数据公司TalkingData推向实施场景的极限。
如果没有业务场景，就必须结合场景。
2016年，TalkingData提出了中间平台的概念。
为了保持中立立场，崔晓波强调不要制造情景。
但今年，他发现自己遇到了瓶颈。
“如果单纯追求技术创新，客观来讲，并不是中国科技企业不好，而是市场不成熟。
”崔晓波对甲骨文的经历感触颇深。
他提到，当美国客户提出项目时，会明确项目范围，并给出两份文件。
一种叫需求文档（明确整个项目的范围要求是什么），另一种是点对点的回应（针对这个项目的产品支持的技术点是什么）。
这样，在美国做了3-5个项目后，产品就会商业化。
解决方案将是标准的，需求也将是相似的。
中国的情况恰恰相反。
和美国同行业经营的企业，即使是规模特别大的标准行业，也会发现每个项目的需求都不一样，而且需求随时可能发生变化。
中国非常优秀的科技企业对于技术投入和创新非常热衷，但目前的情况是产品很难生产。
这是由行业现状决定的。
如果纯粹走技术创新的路，路会更长，但也不是不可能。
现在环境开始好转了，因为过去10年，各个行业都没有增长，所以大家都开始在股市上下功夫，开始看怎么做精细化运营，开始关注到技术。
但这条路还很长——崔晓波估计，至少还需要5-10年的探索。
TalkingData创始人和CEO崔晓波在中国，无论是科技公司还是科技公司，创新的道路注定与国外不同：必须走与业务融合的道路，所有能力都必须在业务场景中得到证明。
崔晓波强调，作为一家数据公司，其核心是拥有数据闭环，形成正反馈。
前面有业务场景，会不断验证算法或者模型对于业务是否有效。
只有通过反馈的闭环，才能让模型或者算法越来越准确。
。
“这是中国科技企业必须走的路，虽然没有业务场景，但一定要与业务场景结合起来。
”为此，TalkingData的投资策略也在发生变化：从投资国内外AI算法及应用公司（筑剑科技、云量、AIdrive、Ramble、Pathsense），到后来转向投资或孵化业务场景的数据公司（Maice、数锐科技、知树等）——他们比TalkingData本身更了解业务场景。
了解技术契合度。
对于数据中心，很多人可能还没有想清楚。
今年的T11大会上，崔晓波发布的IDEA（精准产品方法论）是一大亮点。
它可细分为识别、分析、设计、重构四大维度，由新产品SmartDP Fusion承载。
事实上，IDEA并不是TalkingData在今年提出的，而是在2008年。
不过客观地说，当时的TalkingData对于中国和台湾的事情还没有很深入的了解。
这与其“概念略超前于市场”的习惯有关。
。
现在之所以再次扩大，是因为时机已经成熟。
IDEA本身并不仅仅停留在方法论阶段，而是通过很多案例的实践总结出来的。
“现在，一是理论基础更加扎实了；二是这样的业务场景与技术结合有了大背景；三是我们有很多案例可以分享。
”崔晓波谈到了他们之前的探索碰壁的原因。
。
“我们发现有些数据中心产品没有业务场景就无法使用，因为数据中心必须在客户侧定义场景，将业务场景梳理清楚，然后对应数据中心的某种能力，比如数据科学能力、数据工程能力、数据安全能力等。
”雷锋网注意到，遇到这个问题的可能不仅仅是TalkingData，很多跟风推出中间平台的厂商都无法逃脱这样的瓶颈。
“很多公司现在都在提出中间平台，我们不喜欢完全脱离业务场景开发的中间平台。
”这也是TalkingData今年提出数据智能平台SmartDP Fusion的原因，以巩固对行业的理解和积累。
投入到系统和产品中，然后交付出去。
数据显示，新版数据智能中台SmartDP Fusion由全球智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分组成。
。
在数据中心逐渐成熟的基础上，融合了零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景。
这意味着TalkingData的平台将非常面向业务，将在经过业务测试并与业务融合后推出。
它与简单的数据中心有很大不同。
数字化转型有何难点？目前，TalkingData的产业布局主要集中在移动互联网、工业互联网和金融机构三大领域，投资与合作布局也基本围绕这几个方面。
无论是做数据融合还是算法，TalkingData都是较早进入工业互联网的公司之一。
关于数字化转型，崔晓波表示，他们已经做了很长时间，而且过程很艰难。
他发现工业互联网，或者说工业数字化转型的进程并没有想象中那么快。
总结起来，主要障碍有两个：1）概念问题。
想法很难改变。
数字化转型可以说是一个“顶级工程”。
如果没有公司高层领导的参与，基本上很难实施。
即使参加，仍然需要毅力和毅力。
需要3-5年时间才能看到效果，对业务的影响将会凸显。
2）数据流通问题。
一方面，企业之间的数据共享不是收益，而是成本。
需要集成测试，没有业务评估模型不容易推广；另一方面，政府拥有大量数据，善于应用数据的企业却很难获取政府数据。
能够获取这些数据的企业在数据应用和业务场景方面的能力有限，这就构成了矛盾。
解决数据流通问题将是一个长期的过程。
为了克服这些障碍，TalkingData在T11上宣布扩大了朋友圈： 1）政府方面，TalkingData正式宣布华中研发总部和全国交付总部落户武汉光谷，并将开展工作与武汉市政府推动数据创新应用，共同打造行业领军企业； 2）金融方面，北京大学光华管理学院、百行征信、TalkingData联合成立的信用数据分析与应用联合实验室发布成果，解读大数据时代信用信息领域的前沿问题。
3）企业方面，TalkingData与京东云、Arkie在智慧城市、智慧营销等领域深化合作，发挥各自优势，打造数据智能的产业生态共同体。
看得出来TalkingData也在改变自己的判断和打法。
在人口红利演化为数据红利的当前和未来时代，数据智能仍是中场之战，火热进行中，后AI时代即将到来。
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