数据堂CEO齐红威：专注数据 构建行业发展基石

伴随着大数据产业的快速发展，数据堂成长为一家市值超过25亿元的新三板公司，在国内数据资源运营商中走在前列。

数据堂CEO齐红威近日接受中国证券报记者专访时表示，未来大数据行业聚集效应将越来越强，发展趋势类似电商行业。在大数据生态圈中，数据堂专注数据本身，定位于数据资源运营商，在整个行业中属于基石企业。

变现闭环的关键

中国证券报记者：如何看待目前的大数据产业生态圈？

齐红威：2014年是大数据的商用元年，许多行业开始利用大数据产生价值。目前行业发展类似电商井喷式发展前的2006年、2007年，市场培育已经完成，生态圈初具规模，商业模式逐渐成熟。价值万亿元的大数据市场大门已经打开。

大数据生态圈主要划分为云计算服务商、数据提供商、数据服务商和数据应用商四个部分。其中，云计算服务商主要负责提供计算、存储和带宽等基础能力；数据提供商则提供各种数据，包括政务大数据、行业大数据、互联网大数据以及线下大数据等；数据服务商提供处理后的可应用数据原料，为政府、行业等提供服务，并利用自身的分析处理能力将大数据处理融合创造价值；数据应用商则利用经过初步处理后的大数据开发各类应用，例如征信、个性化旅游和交通服务等。

对比海外市场发展情况可以发现，其大数据生态圈在数据应用层下面有服务器技术，例如图像处理、语音处理；基础技术方面，有流式计算、分布式计算；再往下就是云计算，做基础架构。整体发展均匀，包括企业数量、企业规模、上市公司数量等。而国内市场主要集中在应用层，基础层面就涉及较少，产业链发展不均衡。

中国证券报记者：数据堂在大数据产业中如何定位？

齐红威：数据堂定位于数据资源运营商，在整个行业中属于基石企业。一方面，数据堂通过合作、购买的方式，从多个领域的数据提供商那里获取数据，然后将这些数据整合、融合，产生1+1大于2的价值，实现数据增值；另一方面，通过对数据进行初步分析、过滤和分类，形成各种数据产品，满足不同数据应用商的需求。在大数据行业中，数据堂这样的企业是大数据产业变现闭环形成的关键。

整合多种数据

中国证券报记者：数据堂采取怎样的商业模式？

齐红威：数据堂通过各种渠道获取大数据资源，通过筛选、去重、脱敏等技术手段处理，将数据标准化形成各种数据产品。这类似石化企业获取原油后进行提炼生产各种产品。形成数据产品后，再给客户提供安全、方便、快捷的API接口服务。数据可以无限复制，而石油不可再生，这就是数据运营的魅力所在。

中国证券报：数据堂的数据来源主要有哪些？

齐红威：一类是纯线下数据。这类数据存在于现实生活中，需要一点点采集；第二类是行业数据，全国有3000多万家企业，企业在经营过程中会产生很多数据。数据对于企业是副产品，这些企业与我们合作，可以创造价值；第三类是政务数据，政府有独特数据，我们与一些部委有合作。数据堂自成立以来一直是纯内资公司，且在这一领域做得最好，获得了政府相关部门的充分认可；第四类是互联网数据，这部分数据大家都能得到，这些公开数据价值有限，噪音比较大。我们的数据源主要是前三类。

中国证券报：数据堂的资源具备哪些优势？

齐红威：数据堂的资源优势在线下数据。虽然互联网数据的规模很大，但无用的信息很多。要想得到有价值的数据分析结果，单靠线上数据难以完成。而线下数据收集困难，需要花费大量的人工、时间和资本，才能完成一定量的积累，数据形成规模才能真正产生价值。这也在行业发展中形成了较高的门槛。

数据堂的线下数据主要体现在人工智能数据和行业数据。人工智能数据包括图像数据、语音数据和文本数据，这些数据量大，且在互联网上难以大规模获取。数据堂通过众包的方式，五年来共累计获得50万全球众客（信息采集员），从线下快速获取语音、图像、文本等数据。通过筛选、去重、脱敏等技术手段处理，将数据标准化，以数据包的形式出售给客户。我们在AI领域的数据可以应用到无人驾驶、人脸识别、智能家居、人机交互、安防监控、智能电商等领域。

2015年以来，我们开始布局行业数据。随着大数据价值逐渐凸显，应用不断落地，越来越多拥有数据源的企业与我们合作。目前，数据堂的数据涵盖科技、信用、交通和医疗等数十大领域，主要用于金融征信、精准营销和智慧交通等。

跨业整合、异业应用，是数据堂行业大数据产品一大特色。跨业整合就是将多个行业的数据整合在一起，并找出之间的关联，形成数据产品。以征信领域为例，仅靠基本身份信息无法评估信用，需要把在线交易等多种数据整合起来，才能评估个人信用。异业应用就是将一个行业的数据应用到另一个行业。比如，数据堂的高速公路数据可运用在保险、旅游等行业。

目前我们已整合约45000套数据，数据总规模超过2PB。

聚集效应增强

中国证券报记者：怎么看待大数据行业的发展趋势？

齐红威：未来大数据行业聚集效应会越来越强，发展路径类似电商行业。电商做的是平台，本身并没有产品。在大数据领域，拥有数据源的一方，通常数据种类单一，需要与更多领域结合才能发挥更大价值。数据获取是一方面，但更关键是如何整合，将数据源打通才能形成价值。

以电商行业为例，随着市场空间逐渐打开，2006年-2008年，涌现出很多电商，其中有很多是垂直电商、区域电商。经过几轮行业洗牌，行业不断整合，集中度也在不断提升。

大数据行业发展情况类似。现在出现很多大数据公司，包括综合的、垂直行业的，未来发展趋势会类似电商行业。

中国证券报：大数据行业面临哪些挑战？

齐红威：大数据行业面临的最大挑战类似互联网金融发展出现的问题。大数据属于慢工出细活的行业，有些企业热衷于“运作”,我担心的是一些不负责的企业可能毁了这个行业。大数据行业不能用原来“烧钱”的模式来发展，这个行业仅仅“烧钱”是烧不出来的。