TalkingData的正直“心態”

張帥

從端產品到服務，需要大數據作為基礎，然而在BAT的擁抱下，第三方數據服務商喜憂參半。喜的是BAT帶起來了技術的風口，但提到技術投資領域，憂便從中來，逐漸呈現出兩極分化：要么面臨錢荒、要么享受著BAT的無限扶持。

T11 2018暨TalkingData數據智能峰會如期在京舉辦，作為一個“資深”第三方數據智能服務商，TalkingData在產品和服務中，著重分了三大板塊，數據應用、數據平臺以及咨詢服務。從營銷到統計分析、運營分析等技術項目，到平臺再到咨詢，TalkingData戰略、產品、行業模式、人才培養等方面已形成一定規模，至今已與多個數據生態、軟件與技術公司有過深刻的合作。

而本次的TalkingData大會，兼首席執行官崔曉波則已“突破”為題，先后從多個方面進行了最新戰略與發展情況進行了深入的解讀。

TalkingData的“突破”

紅杉中國專家合伙人車品覺在會中表示，其實在沒有大數據之前，數據已經被人使用驅動，而到了1999年、1998年就已經對大量數據有過處理。2010年到2013年，人們則已能夠透過數據來為商業帶來改變。車品覺是一位資深的數據分析師，從匯豐銀行到微軟再到支付寶，他的經歷為所在的企業帶來了豐碩的成果，如今車品覺其實也是TalkingData的智囊團、董事會顧問團的成員。相對而言，TalkingData的其他顧問Eric Rosenblum、楊德斌、 Gordon Orr也同樣有著豐富的技術經驗，也正因此才是TalkingData能夠“突破”的關鍵點。

TalkingData的“突破”主要源于三個方面：一、數據智能平臺升級為2.0，基于數據管理、數據工程以及數據科學的核心能力之后，又加上了安全、連接、共享三大核心內容。如今六大核心能力的數據智能2.0，可以通過數據連接，打破僵局進而匹配身份、映射。其次作為能夠連接的數據，則保證了數據不同，通過算法流動解決數據安全問題。最后數據聚合可以共享在所打造的中臺重復利用；二、與騰訊云深度的行業合作，在基礎設施上，憑借雙方的數據能力，通過互聯網做了數據關聯，從而合作打造了垂直場景的智選。除了智選還與京東云合作的一站式服務智贏、與電信合作所構建的小蝸牛整體營銷云等；三、TalkingData合作伙伴的共創計劃——百靈計劃。在接下來的一百天里將會開放數據能力以及算力，形成各種各樣的計算資源，然后給合作伙伴。

當然，作為企業的核心力量，人才必不可少，TalkingData的梧桐計劃則會針對北美頂尖高校舉辦三屆，項目輻射了近1萬人，線上申請了千人北美頂級學校的學生，通過選拔將會有近百名學員進入TalkingData，讓學生實戰并給予雙向選擇的職業未來，以賦能更多、更加扎實的企業。

TalkingData開放的合作模式

如今的TalkingData更多的是選擇與合作伙伴共創大數據生態，這也證實了TalkingData對于互聯網公司之間的戰役有了改觀。而今也說明了互聯網之間的廣告、電商等基本格局已定，其戰場也不分線上或者線下，“我們選擇合作伙伴的標準也特別簡單——誰真的愿意開放數據，愿意給實體產業賦能，就去和誰合作。綜合來看，京東在數據開放上走的是最好的，這是我們選擇與京東合作的原因，TalkingData是一家創業公司，需要迅速整合線上的資源和能力。”

事實上，針對如今的企業環境，崔曉波坦率表示大會的內容，始終在探索兩個方面的問題，如何給客戶創造價值以及如何證明商業模式是成立的。并通過中國軟件行業舉例，說明為何沒有超過百億美元的軟件公司存在，美國卻有多個千億美金的軟件公司。這個行業現狀在崔曉波看來，首先的問題的是美國公司更愿意與別人合作，如果沒有維持一個商業模式和毛利，那么就會逐步降低毛利和加劇服務耗損。其次指明B2B企業本身業務增長也需要合作，才是投資和并購來完成快速擴張。

反映在大數據領域，因為阿里和騰訊都在做自己的平臺，但始終是圍繞著自己的產品特點來服務。“但是TalkingData相對開放的更徹底，我們說自己沒有生態，因為我們沒有運營場景，所以一方面對接合作伙伴客戶的應用以及解決方案、場景問題，另外則是實現數據供應。”通過開放，以及與合作伙伴共贏的方式，可能正是崔曉波七年前創業時，所想的如何將數據做到極致的問題。時至今日，真正的大數據公司應該是一個正直的心態，來面臨市場，而這個階段或許對于TalkingData來說非常的重要。

結語

有人說大數據可能被人們過度神化了，因為有一個有趣的現象：一個城市的文明程度可以從其廁所的衛生程度所反映出來。但是知道今天，大數據無法解釋這背后的原因，究竟是城市發達了廁所自然就干凈，還是廁所干凈了會促進城市的發展。其實，這層意思過度扭曲了大數據的作用，畢竟該技術不是為了解釋人們客觀的認識，而是直接的解決商業間的運營模式不是嗎？而如何提升數據分析能力，如何將數據與人的心理、行為聯系不才是預測的神秘和魅力所在。

不過，單項的選擇封閉式的數據始終無法進一步的擴展大數據的能力，當然TalkingData的模式也并非適用。但是萬物的發展始終是一個過程，究其好與壞還需要時間的考慮，那么在接下來的一段時間里，TalkingData開放的模式會帶來怎樣的改變，可能只有通過時間的考驗來說明結果。