科技谷：從航空領域入手，這家公司要做大數據行業的「今日頭條」|創業

據報道，2016 年僅京津冀三地大數據企業數量就高達 875 家，與 2009 年的 350 家相比翻番有餘。毫無疑問，大數據與人工智慧已經成為創投皇冠上的明珠，備受創業者與投資人的關注和追逐。然而，在行業一片繁榮的背後，大浪淘沙的洗牌或隨時來臨，最後能夠存活下來的，只有那些為自己構建了強大壁壘的企業。

據了解，大數據企業主要有兩大難點，一是如何拿到所需的相關行業大數據資源，二是拿到大數據之後如何建模並對數據進行分析。目前眾多數據資源其實都被政府或大企業壟斷，一般創業企業很難接觸得到，而建模則不僅考驗團隊的邏輯思維能力，更需要其對行業要有較深的理解。

然而，這兩大難點對 科技谷而言，似乎都已經不再是難點了。而且企業一旦攻克了這兩個難題，反而會成為企業最大的競爭壁壘。

助力航企提升非航收入，拿下航企壟斷數據

據科技谷創始人陳思恩介紹，目前航空信息化程度非常高，積累了大量的數據，但實際上這些蘊藏著巨大價值的海量內部數據目前大部分的利用率都非常低。究其原因，主要還是在於傳統航空企業缺乏大數據分析能力，他們還受困於：

• 如何整合各類孤立的乘客信息？航企大部分數據處於各自分散、孤立的狀態，缺乏有效的相互連接和處理。
• 如何實現旅客分類及價值評估？傳統的資料庫只處理交易數據，如訂票、購票等數據，而業務數據以外的行為日誌、互聯網社交和輿情等數據沒有加以利用。
• 如何篩選高頻、高價值的商務類旅客？
• 如何挖掘海量數據中的商業與業務價值？傳統技術不能針對特定群體提供精準個性化的旅客方案以提升品牌影響力和客戶忠誠度。

為此，科技谷特意研發了 Smart 大數據平台和 Insight 數據洞察工具，協同滿足航空公司整合孤立的旅客信息、利用行為數據、提供精準個性化營銷的實際需求。

其中 Smart 大數據平台類似於市面上雲平台，主要起到了包括數據存儲、數據整合、數據分析與處理等作用，是一項可部署在雲平台或物理機集群上的企業級軟體，可幫助航空企業統一儲存並整合孤立的乘客信息。

而 Insight 數據洞察工具則是科技谷最核心的產品，該工具基於 spark 分布式計算框架建立了豐富的機器學習演算法庫及用戶業務模型，只要輸入相關的業務數據、文本數據等，可以完成基於場景分析數據實體的畫像、基於行為分析數據實體的日誌、基於關係分析數據實體的關係網路等任務。

具體在航空領域，科技谷通過收集旅行目的地、下單時間、機票折扣、旅客年齡等數據，並結合互聯網社交和輿情數據等，即可刻畫旅客用戶畫像，實現對旅客的分類和深度認知；而旅客關係網路圖譜的建立，則可進一步展現旅客的影響力和重要性，為航空公司的營銷及競爭決策提供依據，從而大幅提升用戶體驗、客戶滿意度和用戶忠實度。

當然，除了技術上能夠解決航空公司的痛點之外，科技谷之所以能夠拿到航企的大數據，還有一定的「市場」的因素。「我十多年的央企工作背景使科技谷能夠對政府和國企的需求深刻了解，從而更容易接到政府和國企的訂單。」陳思恩表示。據了解，光在民航領域，目前科技谷的合作方就包括南方航空、廣東省機場集團、廣州白雲機場股份公司、中國民航總局等。

打造大數據行業的「今日頭條」

據了解，目前科技谷的業務重心還是在於航空領域。但陳思恩卻並不想將自己局限在一個小領域內，他認為 Insight 數據洞察工具應該還有更大的應用市場，他希望將科技谷打造成為一個類似今日頭條的聚合平台，將 Insight 數據洞察工具的分析能力開放給需要的企業。

陳思恩告訴動點科技，Insight 構建了一些通用的模型，而合作夥伴也會建立針對具體行業的模型庫，因此，一旦新的客戶要來使用科技谷的平台，Insight 內置的 AI 系統便會根據場景的相似度為新來的客戶推薦最合適的模型。而且科技谷還提供用戶模型訓練和數據分析的入口，不斷修正和優化模型，為用戶解決業務存在的痛點。而新客戶對模型的修正與優化則又增加了系統蘊含的模型的豐富性，有助於解決其他行業問題。

眾所周知，不同的行業與應用場景往往所需的模型都是不一樣的，反過來說就是一個模型往往只能解決一個問題。但科技谷的野心就不一樣了，他們正在試圖建立一個能夠解決所有問題的萬能鑰匙。

當然，想法很好，但如何在系統不並完善的情況下吸引前期客戶呢？而且陳思恩還告訴動點科技，Insight 數據洞察工具的收費大概是每年四五百萬的樣子，這比客戶自己做一個針對本行業的大數據分析工具的成本要低。對此，陳思恩表示，「我們可以為客戶節省時間與精力，客戶只需要關心業務上的事兒就好了。」

最後，融資方面，科技谷目前已獲得匯銀資本，星河互聯的投資，2017 年將進行 A+輪投資，重點鋪市場和渠道，開發潛在市場。

題圖來自 123rf

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