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      從可視化到AI能力服務,看海云數據如何征服百億政務市場

      TIME:2018-09-17
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      2013年成立,海云數據從可視化入場,之后不斷向分析、預測等上層需求延伸,以獲得更大市場份額。目前,海云數據主打政府領域,覆蓋公安、交通、消防以及大數據管理局等多個部門,并在公共安全領域形成了較高的競爭力。

      指導 | 凱文 李喆

      調研 | 李喆 崔可家

      撰寫 | 崔可家

      大數據時代到來,Hadoop、MPP架構的成熟讓企業有能力將數據存儲起來。然而,數據本身價值有限,真正寶貴的是其所隱藏的知識、經驗、關聯關系,如何挖掘數據價值,是市場迫切的需求。

      海云數據成立于2013年,以可視分析技術與AI技術服務市場,挖掘數據價值,深耕公安、交通、城市管理等行業多年,建立了較深的行業壁壘。

      從可視化到AI賦能平臺,圖易不斷靠近決策需求

      海云數據的核心產品是AI能力服務平臺圖易。

      成立之初,海云數據就已經推出圖易,主要用于新聞媒體業,但由于可視化市場門檻較低且天花板明顯,海云數據轉向可視分析。在這個過程中,圖易平臺也不斷更新,以滿足上層應用需求。

      圖易平臺在4.0版本時,開始支持關聯分析、多維分析以及空間分析,面向可視化分析需求,并在5.0版本中添加了機器學習、深度學習模塊,利用人工智能去幫助客戶解決決策段需求,同時推出一系列軟硬件產品,向客戶提供大數據一站式解決方案。

      2017年,海云數據發布圖易平臺6.0版本,推出了AI能力服務商業模式。這個版本中,客戶可以將圖易中的功能模塊組合,以完成自身業務系統的組建。

      除了圖易平臺以外,海云數據還在人工智能領域不斷投入,并于2017年發布唇語識別技術。

      在公安領域中,視頻數據的總量極大,但由于數據多來自于攝像頭,缺少音頻數據,因此所能傳遞的信息量驟減。海云數據發布的唇語識別技術旨在幫助公安行業激活視頻數據語義價值,最大化利用視頻數據。

      海云數據創始人馮一村表示,雖然目前有光線、側臉等問題沒有完全解決,但唇語識別準確率已經達到80%以上,距離商業化目標已經很接近。

      以可視化切入市場后,海云數據圖易平臺是沿著數據化、圖形化、圖譜化、知識化、決策化的路徑去發展的,不斷接近決策需求,獲取更大市場。同時,海云數據在行業內的產品也在不斷完善。

      以圖易為基礎,深入場景主打四條業務線

      在業務模式上,海云數據不直接提供圖易平臺產品,而是選擇了以圖易平臺為基礎,深耕行業,推出服務于各行業的產品。

      目前,海云數據的主要行業產品可以分為智警、智安、智航順、智城,延伸出公共安全、應急管理、未來出行以及數字城市四條業務線。服務政府客戶時,由于多以項目制進行,并且需要結合業務定制化開發相應功能,這就要求廠商深入理解業務場景。

      確定了可視分析為主要業務后,海云數據發現公安領域痛點最多、需求最強,所以選擇了公安為其突破口,并推出了智警、智安產品,服務于公安、消防、安監等部門,應用在指揮調度以及情報分析等場景。

      截至當前,智警已經可以覆蓋90%以上警種,并且相關行業應用達到300個,在公安數據分析領域中,海云數據已經建立了較高的行業競爭力。

      除此之外,交通、航天領域也是海云數據重點行業,以智航順產品服務客戶,應用在陸路交通、飛行調度等場景。

      由于航空領域信息化建設較完善,并且軟件供應商集中,可以快速復制,海云數據最初切入的是航空領域。例如,白云機場可視分析智能指揮決策系統是海云數據其中一個項目,幫助機場加強整體管控,統籌運行資源,并做為標桿向其他機場推廣。

      此外,海云數據也在逐漸向軌道交通和高速公路領域延伸。

      同時,海云數據開拓了數字城市這條新業務線。近期,海云數據與貴州省大數據局合作,搭建了數據指揮綜合調度平臺,將數據資產化,方便管理和使用,并保障數據資產的安全。

      2018年2月,夏耘出任海云數據CEO,曾擔任一體化指揮調度技術國家工程實驗室主任,其背景可以更好的幫助海云數據開展在數字城市業務中的產品落地。

      在這四條業務線中,海云數據的主要收入依舊來自于服務最久的公共安全領域,之后依次為未來出行、應急管理以及數字城市。

      面向To-G市場,大客戶戰略幫助客戶拓展

      從海云數據的業務線可以看出,其產品主要面向政府市場。

      馮一村表示,海云數據在公安領域客戶已經覆蓋除黑龍江、青海以外的所有省份,在省市縣區四級單位都有部署經驗。

      根據國家統計局數據,2016年全國政府公共安全支出約為11000億元。根據各地公安部門財務支出信息并參考夏耘觀點,愛分析認為公共安全支出中信息化建設占比為5-6%左右,其中軟件支出在50-60%左右,并且大數據在軟件中的支出占比可以達到80-90%。

      綜上,整個公共安全市場中大數據軟件支出可達200-300億元左右。

      目前,海云數據在未來出行領域的客戶包括國內大型機場以及交通領域經費較為充足的沿海省市交投集團、交管局等。雖然2016年全國交通運輸領域投入超過10000億元,但是由于交通領域在信息化建設方面支出較少,整體市場成熟度較低,馮一村表示,交通領域大數據軟件支出約為公共安全領域的四分之一,因此推測交通市場規模在50-60億元左右。

      數字城市這項業務如今剛剛起步,客戶有貴陽、重慶等6座城市的大數據發展管理局。由于大數據管理業務處于早期,整體市場規模較難估算,但以貴州省大數據發展管理局為例,其2018年工業以及信息產業支出達到3億元,今后隨著各地大數據部門建設完成以及國家投入的增加,這項業務的市場也會快速增加。

      在大數據行業中,由于客單價高、市場規模巨大,政務領域一直是各廠商激烈爭奪的市場之一,但由于客戶總量較為固定,因此獲客能力直接決定著廠商在政務大數據市場中的競爭力。

      海云數據獲客以直銷為主,但由于其大客戶戰略,其銷售團隊的人數占比較少,總數不超過20人。馮一村也表示,目前切入市場時會主要瞄準省廳級單位,這樣在向下面的市區級單位輻射時會相對容易。

      由于提供的是行業產品,海云數據在切入行業都有標桿項目,并且海云數據與各省市政府部門已經建立了良好的合作關系,在獲客上有較大優勢,同時大客戶戰略對于今后海云數據的客群拓展也較為有利。

      研發團隊規模龐大,產品化率高

      2018年,海云數據的團隊人數為400人左右,其中研發團隊占比超過75%以上,包括圖易平臺開發團隊以及行業應用開發團隊。

      由于擁有較大規模的技術團隊,以及深刻的行業理解,馮一村認為,海云數據在各行業部署的產品作為通用產品,可復制內容可以達到90%以上,每個項目的定制化開發內容會控制在10%以內。

      在已經覆蓋的行業中,定制化新產品的部署周期根據復雜程度會在1天到3周內,拓展新行業時,會延長到1-1.5個月。

      未來,圖易仍會向平臺化產品發展,進一步強化圖易平臺功能,在今年會推出指令端新產品。并且,作為通用平臺,圖易的應用場景也可以向其他行業不斷拓展。

      場景理解能力以及獲客能力突出,后續發展可期

      愛分析從技術、產品、客群、場景和獲客等維度對海云數據進行評價。

      技術:平臺產品包括從底層數倉到上層深度學習算法應用,并自主研發AI唇語識別技術,雖然還未達到商業化標準,但識別率已達到較高水平,核心研發團隊人數超過100人,并與UCD有聯合重點實驗室,整體技術能力強。

      產品:擁有底層通用數據分析平臺圖易,并在所覆蓋的行業推出針對性產品,定制化需求基本可在2周內完成。在未覆蓋行業,需要1-1.5個月的定制化開發、部署時間。

      客群:重點服務To-G市場,包括公安、消防、交通以及政府,客單價多為近千萬級別,同時,客戶有較強的留存率和復購率,在營收增長中已有客戶的貢獻可以達到50%,客群質量優秀。

      場景:已在公安行業深耕多年,產品覆蓋90%以上的警種,相關行業應用超過300個,對于公安、消防領域的場景理解深入。

      獲客:主要通過直銷獲客,雖然銷售團隊人數較少,但與大部分省市級公安已建立聯系,并在多地政府中有標桿項目(貴陽大數據調度平臺等),向其他客戶拓展時會相對容易,整體獲客能力強。

      近期,愛分析對海云數據創始人馮一村、CEO夏耘、副總裁劉秋雯,以及售前技術支持部負責人葛學鋒進行了訪談,就海云數據的產品、經營策略,以及大數據行業發展趨勢做了深入交流,現將部分內容分享如下。

      以可視分析切入市場,主打政府客戶

      愛分析:從成立至今,海云數據的發展過程是怎樣的?

      劉秋雯:我們是從2013年開始創業的,前兩年主要的業務偏向可視化方向,之后逐漸向行業內深入,做分析工作。

      在中國市場,可視化本身不會成為一個非常大的市場,因為這是一個非常淺層的應用,只有真正的深入到各個行業中,才能發現行業痛點,滿足客戶的需求。這也是我們今后要走的一條路。

      愛分析:大數據廠商中,海云數據的優勢是什么?

      劉秋雯:從大數據廠商分類來看,第一類是傳統軟件廠商,第二類就是2012年-2013年成立的大數據創新科技公司,還有一類就是皮包公司。

      相對于傳統軟件公司來說,我們的優勢就是沒有歷史包袱,并且我們會更懂大數據;相對于創新科技公司來說,我們會從業務中出發來做產品,是行業+AI的模式,更加貼近客戶。

      愛分析:海云數據的業務主要在哪些行業?

      馮一村:之前,海云數據主要布局在公安、交通行業,現在已經在這兩個行業中做的比較好,開始開辟新的賽道。

      現在,海云數據有四條業務線,分別是公共安全(公安)、未來出行(交通、航天)、數字城市(貴州大數據局)和應急管理(消防、質監),主要面向政府客戶。

      同時,之前用戶比較關心海云數據產品某一方面的功能,現在,海云數據更多的是將能力賦予客戶,幫助其完成不同場景下的業務。

      愛分析:技術能力已經不能構成壁壘?

      馮一村:是的,對于行業的理解才是更關鍵的,只有在一個行業中做的項目足夠多,才能深入的了解這個行業。

      深刻理解客戶需求,公安市場仍會相對分散

      愛分析:各業務線中,海云數據主要服務哪些客戶?

      馮一村:公安領域中,海云數據還沒有進入的省份就剩下青海、黑龍江;交通領域中,主要做沿海的省市,比如山東、江蘇等,因為這部分省市的預算比較多,客戶主要是交管局、道路運輸局等;數字城市方面,這個項目剛剛開始,如今有貴陽、重慶、青島等6個城市。

      愛分析:公安領域中,海云數據主要是與省市級單位進行合作嗎?

      馮一村:我們是省市縣區四級聯通部署,因為單做一個點,很難達到目的,公安本身就是一個體系,如果不能把體系覆蓋全面,很難真正賦能。

      公安領域,主要是打防管控四個方面,包括五個要素,人、地、事、物、組織,在我看來,公安需要的能力可以分為:事前情報能力,事中執行能力以及事后分析能力。

      前期情報能力主要包括對情報判定能力、對情報的分析能力、對情報轉向抓捕的能力。事中執行能力,主要為了增加執行過程中的抓捕效率。事后的分析是將一次案件中的知識沉淀為數據、模型,為了下一次的情報做準備。這是一個完整能力閉環。

      愛分析:海云數據的業務是將所有警種都覆蓋了嗎?

      馮一村:現在40多個警種中,我們有3-5個沒有覆蓋,平臺上公安相關的應用已經達到300個左右。

      愛分析:之前公安市場的集中度會比較低,以后會發生變化?

      馮一村:應該不會有變化,還會是一個分散的市場,因為這是公安領域本身屬性所決定,不會因為一個企業或者一群人的出現就發生改變。

      推動數字城市業務,搭建數據指揮綜合調度平臺

      愛分析:國內大數據行業發展情況如何?

      夏耘:最近幾年,大數據行業一直由技術引領,包括大數據分析、大數據模型、大數據算法,一般做大數據基礎技術的公司較多,隨著大數據國家戰略的形成,各個行業都開始做大數據。但是,大數據在行業中的應用落地并沒有特別好的方式。

      愛分析:今年,海云數據會向哪些方向發展?

      夏耘:今年,海云數據重點在大數據行業中做了以下幾件事情:

      第一,大數據業務化。與之前大數據應用的差別在于,以前是在業務中用到了一些大數據的技術,現在是將大數據獨立成為一項業務,將所有數據匯集,為其他業務服務。我們剛剛完成了重慶市公安局的大數據頂層設計,以后其他公安業務就是基于大數據環境下的公安業務了。

      第二,利用大數據賦能業務人員。建設賦能平臺,將所有信息化數據作為資源,生成能力,幫助業務人員更好的完成不同的工作。

      第三,建設大數據使用環境。我們目前與貴州大數據局合作,建設了政府數據綜合調度指揮平臺,對數據的使用狀態進行監測,幫助政府進行數據的調度。

      愛分析:為什么選擇與政府合作開發建設大數據平臺?

      葛學峰:首先,80%的社會信息數據都在政府手中,但是讓這些數據發揮價值會面臨很多難題,主要有下面這幾點:

      第一,政治信息是具有保密性以及敏感性的,不能隨意進行共享、交換。

      第二,數據的不可控性太大,數據具有不可擦除的性質,并且可以復制,當發生交換后,不能保證這些數據的唯一性。

      第三,對于數據的追溯很難,不能精準的知道數據被哪些人使用,用途是什么。

      愛分析:貴州數據指揮綜合調度平臺項目主要應用場景有哪些?

      夏耘:我們在這個項目中提供的是環境監測,里面包括共享、交換數據資產,還有數據治理、監測、運營以及調度等,是一個基礎平臺產品。

      愛分析:數據指揮綜合調度平臺項目有什么創新點?

      葛學鋒:第一,機制的創新,大數據并不是政府的標配,數據局本身就是一個創新機構,通過我們這個平臺,將數據局的職能更加明確了。

      第二,業務的創新,我們將數據資產化了,政府可以將數據當作一種資產去管理,保證了安全性,并且其他的業務也可以在這些數據資產上來做,形成了一種大數據業務模式。

      第三,技術上的創新,包括云計算以及微服務等。

      愛分析:數據指揮綜合調度平臺項目與海云數據之前業務是否有關聯?

      夏耘:本質是沒變的。

      第一,可視化沒變,我們還是利用自身的可視技術來做這個平臺,再加入了更深層次的數據挖掘,將數據本身的內在邏輯展現出來。

      第二,指揮調度的模式沒變,海云數據之前的產品包括智警、智航順等,都是做指揮調度的。指揮調度本身是對一件事情的分析判斷以及處理,所以我們在做數據指揮調度平臺的時候,整個業務邏輯并沒有改變。

      研發團隊占比高,未來繼續開拓圖易行業應用場景

      愛分析:目前,海云數據的團隊規模怎么樣?

      劉秋雯:現在大概有400人團隊,其中80%左右是技術類員工,包括產品研發、項目實施、頂層設計以及一些咨詢售前人員,核心研發團隊大概有100多人左右。銷售團隊人數不多,因為我們是大客戶銷售模式,總銷售團隊不到20人。

      愛分析:對于在硅谷的研發團隊,海云數據是怎么定位的?

      劉秋雯:我們現在研發團隊在硅谷、北京、南京、重慶都有,目前把硅谷的研發團隊定位在一個先進技術的橋頭堡,整個團隊大概有4-5個人,但是跟UCD大學有一個聯合重點實驗室。

      愛分析:主要獲客方式是什么?

      馮一村:直銷為主,很少通過渠道。

      劉秋雯:經過五年發展建設,我們已經取得了很多相關資質,當然還有一些資質我們不具備,這時候我們會找一個合作伙伴,但是在合作項目中,客戶還是會和我們直接對接。

      愛分析:一般情況下,海云數據的項目周期是多長時間?

      馮一村:我們現在的產品化率比較高,定制化內容會控制在10%以內,所以如果是簡單的產品,一般1-2天就可以完成,如果比較復雜,會需要2-3周的時間。

      在開拓新行業時,這個周期會延長到1-1.5個月。

      愛分析:在項目實施過程中,數據治理的工作也是由海云數據來負責嗎?

      馮一村:數據治理一般是通過合作伙伴一起完成,因為這部分工作本身價值比較低,同時需要大量的人力。

      愛分析:您認為大數據、AI公司的天花板在哪里?

      馮一村:我認為,這個天花板馬上就會出現,公司自身業務需要不斷進化,才能不斷接觸更大的市場。

      海云數據最初是以可視化進入公安領域的,但是可視化只是一個敲門磚,之后沿著數據化、圖形化、圖譜化、知識化、決策化這個路線去發展。因為在商業市場中,誰能更接近決策,誰就能占領更大的市場。

      愛分析:海云數據下一步的發展戰略是什么?

      馮一村:尋找圖易可以應用的行業、場景。在我心中,圖易就是一個跨行業通用型產品,但是由于每個行業的屬性完全不同,客戶的痛點也不同,所以從圖易到行業應用還是需要一個過程。

      (文章來源:今日頭條)

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