牛力
本报记者 滑明飞 上海报道
“在国内，大数据忽略了数据的准备阶段。”悦岚（上海）数据服务有限公司（以下简称“悦岚数据”）创始人、CEO牛力接受21世纪经济报道记者专访时表示，在国外，大数据的发展比较脚踏实地，通过一个个项目落地的方式推动，不管叫大数据还是数据整合，在各行业快速推广。
牛力认为，由于对数据准备阶段的忽略，国内大数据行业依然以概念炒作为主，大家都在关注大数据建模分析和应用，这对整个体系的搭建造成不良影响，因此无论在落地速度，还是范围方面，均相对落后。
2013年初，牛力在上海成立悦岚数据，专注通用型大数据应用研发，并提供完整的大数据解决方案。他自称早在2000年便进入大数据行业，2005年赴澳洲攻读博士，毕业后进入当地一家大数据咨询服务公司工作。
不同于大型互联网平台的大数据“自产自销”，作为一家独立的大数据创业公司，悦岚数据只提供工具和解决方案，为可以产生大数据的各个行业提供服务。目前，悦岚数据在智慧社区、智慧交通、科研、商业规划等多个领域已实现多个项目落地。
牛力表示， 目前，企业都意识到大数据的价值，但在推进过程中，也存在一些问题，比如客户需求非常不明确，“很多人找到我，只说有数据，不知道如何通过大数据做决策”。此外，部分传统企业的信息化水平比较落后，导致原始数据不足或缺失，而一些信息化水平较高的企业也存在数据孤岛的困境。
“两周内可生成模型”
《21世纪》：从大数据运用的整个流程来看，涉及数据采集、整合、存储、挖掘分析和应用等，悦岚数据的业务主要集中在哪些环节？
牛力：从原始数据采集、数据清洗整合到构建模型分析、形成可显示化结果，公司覆盖全产业链。通过一套软件，将整个流程体系搭建起来。
《21世纪》：悦岚数据的大数据产品和市场上一些同类公司的产品有何不同？
牛力：传统技术下，流程是分割的，由不同的公司提供的不同工具来完成每个环节，而悦岚数据的产品无需用户学习不同的工具使用，一个工具可以完成所有的事情。
更为关键的是，传统技术下，大数据快速变现能力差。不是大家没有意识到，而是当真正去推动项目的时候，没办法将数据快速变成商业价值。周期很长，一个项目可能做半年甚至一年才呈现出数据分析结果，但这个结果可能还不是客户想要的，或者客户的需求可能已经发生变化，因此使得客户认为大数据解决不了他们的问题，导致落地很困难。
比如采用Hadoop技术的公司，本身国内这方面的人才就少，组建团队需要时间，然后写代码、采集数据、建模等，都需要很长的时间，并且当需要重新调整模型时，又要耗费时间。而我们的产品则从需求出发，两周内便可以生成一个模型，形成报告。而一旦出现偏差，也能够快速调整，在下一个周期中及时改善，迭代进行。
这个很关键，因为传统企业的管理方式处于变化之中，没有一个固定的模式。
《21世纪》：目前做了哪些项目？怎么做的？
牛力：很多，比较典型的比如上海科学院项目和湖北的一个交通项目。上海科学院需要出一些分析报告，了解市场对新科技热点的态度。之前只能通过人工的方式完成，派人到各大网站搜索，采集数据，汇总成报告。现在用我们的技术，实时监控200多个外部网站和科学院的数据库，通过内外部数据的同时采集，然后进行加工处理，清洗掉噪音数据、有冲突的数据和非完整信息，保证数据质量；然后存储起来形成大数据中心；接下来会分类进行建模，评判一个人的情感取向，最后形成报告。
湖北的项目则是和交警部门合作，这个项目不关注外部数据，而是关注各个路口的车流量、车牌信息、行驶轨迹等，拿到这个数据后做很多事情，比如自动对出现异常情况的监控摄像头发出报警，以前是派人去看摄像头有无问题。
解决数据采集与信息孤岛
《21世纪》：你在国外待了7年，是否对比过国内和国外大数据产业的发展情况？
牛力：国外比较脚踏实地，概念炒作相对较少 ，我在澳洲待了七年多，媒体和政府没有更多的推广，而是从项目落地的方式去一步一步推动。不管叫大数据，还是数据整合，只要有需求就做，根据需求在各个行业全面推进。
国内很长一段时间则更多是概念，因此，大家都在关注建模分析 ，而忽略了数据准备阶段，对整个体系的搭建造成非常不良的影响，因此无论在落地速度，还是范围方面，均相对落后国外。
相同的是，首先都离不开技术，无论国内外，模式都差不多，同样要通过技术做一个完整的项目，而整合不同技术问题很大，过程很难。
《21世纪》：你认为国内大数据产业最近几年有没有什么变化？
牛力：国内认为2011年是大数据元年，国外则在2009年左右就已经有了。都只是一个概念，其实很多底层支撑技术不是最近几年才提出来的，比如数据统计，在五六十年代就有了；可视化概念在80年代就提出了，当时只是数据样本较少。现在出现了超大数据处理分析技术，一个互联网公司，1秒钟的访问日志就是几个G，所以新老技术结合，共同推动大数据的发展。
国内在2011年的时候关注概念，很少人思考如何落地，不知道如何将各类技术整合在一起形成落地方案。现在像我们这样的公司则开始实现技术融合，让概念落地到各个行业中。
而从市场角度看，也有很大变化，我们近几年做市场调研，发现发生了翻天覆地的变化，很多行业都在推项目，两三年之内，业务量快速增长。
《21世纪》：互联网和大数据有天然优势，那么传统行业如何去和大数据结合？
牛力：巧妇难为无米之炊，传统行业和互联网一样，没有有效数据都做不了大数据。只是互联网通过IT系统的商业模式，自然实时获取数据。
传统企业则要分为两类来看，信息化水平较高的行业，比如电信和金融都非常好了，但存在“孤岛”问题；另一类行业和企业则正处于信息化建设过程中，比如商超，你是会员，刷一下卡，商超就可以采集到数据，而非会员的数据则获取不到。
因此，对第一类公司，要解决孤岛问题，打通企业内部各个孤立的系统，实现数据共享。我们目前就是把不同系统中的数据采集、整合、存储以形成统一的大数据中心。而第二类公司当然首先是搭建起完整的信息系统，解决数据采集问题。
《21世纪》：传统行业在做这些的过程中，你有什么建议？
牛力：传统行业拥抱大数据的前提就是完成信息化、数字化的过程，并且要有新的思维，构建分析型的信息系统，不要搞那么多信息孤岛。以前，企业做信息化系统，只是解决业务流程的问题，不考虑以后的分析，现在做信息系统的建设就要考虑采集哪些数据，如何设计数据结构类型，全面规划信息化建设。
不同的行业改造的方式和过程也不同，比如商超，有些开始布局WIFI，即使不是会员，也可以获取部分用户数据。
大数据时代 ，对信息系统还是有要求的，应该考虑得更长远一些。巨头公司有钱可以自己搭建；小型微型企业也希望做大数据，比如餐饮店，自己搞系统成本很大，那就可以通过云的方式实现，由我们这样的公司去采集相关数据，进行分析形成报告，通过云的方式推送给他们。
投资者要有泡沫辨别
《21世纪》：大数据在国内的落地过程中可能遇到哪些问题？
牛力：客户需求不明确，非常不明确，很多人找到我只说有数据，不知道如何通过大数据做决策。另外两大难点在于数据的整合和业务认知。
现在提大数据，很多人有一个错误的理解，认为大数据就是建模分析，其实这是一个老技术，就是一个统计软件分析一下，建模就出来了。
建模的前提必须是数据没问题，如果有问题，结果肯定有问题，因此，前期数据准备非常重要。而这个过程中，技术最具挑战性，比如你有数据库，包括网络的数据、非网络的数据，类型不同，存储的地方、格式、结构非常复杂，如何整合到一起，形成统一的大数据中心，这项工作在整个过程中占到80%的时间和其他资源成本。
另一方面，因为大数据项目涉及不同行业，如何对不同行业去建模，需要对行业进行深入了解，否则建模很难。
《21世纪》：你认为目前国内的大数据生态是什么样的？还有哪些创业机会？
牛力：可以简单分为几类：1、纯数据公司，通过各种方式搜集行业数据，以售卖数据为主要盈利方式，这类在大数据概念之前就存在了；2、针对不同行业推出产品和解决方案的公司，比如医疗健康行业的手机应用，由消费产生数据；3、咨询服务公司，本身没有技术产品，但有行业经验，利用数据工具做咨询服务 。我们是第四类，做工具的，是基础核心工具的开发厂商。
相对而言，第一类有时间壁垒，后来者很难超越；第二类虽然是一个新的模式，但大部分通过开源技术去做，壁垒不高；第三类有业务知识壁垒，而我们这类公司则有很高的技术壁垒。
《21世纪》：目前像IBM、英特尔这样的巨头也在推动其大数据业务，悦岚数据如何和巨头竞争？
牛力：不同的策略和技术路线。巨头们是一个复合体，以服务为主，背后有强大的产品线，覆盖数据库、中间件、大数据处理和报表可视化等全产业链，但他们将这些服务打散到不同产品里，让客户单独去买，每个都要付费。而我们则是做产品的公司，通过一套产品搞定所有问题，而服务类公司和我们是合作关系。
悦岚数据的主要商业模式是和咨询服务类公司合作，1、咨询公司为客户做分析时需要我们的工具；2、他们也可以作为代理商向企业推荐我们的产品；3、因为咨询类公司在业务方面比较专业，可以为我们提供很多帮助，比如模型的搭建。
《21世纪》：资本目前对大数据创业公司是一个什么样的态度？
牛力：资本的关注度不是一般的大，但相对国外的疯狂，国内的投资人比较谨慎。
资本都看清楚了未来趋势，这个毋庸置疑，IBM、英特尔等都在大量投资相关的创业公司，国内资本也在密切关注。但由于环境不同，国内投资者需要有一个辨别的过程，一些公司只是做了一个硬件，加几套软件就号称大数据一体机，泡沫很大，资本需要时间吹掉一些泡沫才能落地。而从标的类型上看，以投资技术公司为主。
作者：滑明飞