【51CTO.com原創稿件】正如奇點大學執行總裁Kian Gohar所言，信息正在呈指數級爆發，其中計算能力、人工智能、傳感器、機器人、交互模式、大眾化應用的聚合技術等，除了為世界范圍內數據的增長帶來指數級飛躍外，并深刻改變著每個行業。在此大背景下，TalkingData ***執行官崔曉波也應時強調TalkingData未來的愿景是通過數據改變企業決策、改善人類生活，同時注重AI等技術創新和實踐，致力于用數據驅動商業。

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我們不止步于數據分析

如今市面上有很多做數據分析的公司，提及TalkingData在數據分析方面的優勢，產品副總裁閆輝表示，盡管TalkingData是以數據分析“起家”的，但數據分析這條業務線只是公司一條子產品線，目前的主營產品集中在SmartDP(智能數據平臺)。據筆者理解，TalkingData憑借平臺配備數據原料為垂直業務域做貢獻，這一點還是與其他單純的數據分析公司有很大區別。“從公司初衷來說，我們原本就不是想做一個簡單的業務分析，所以會選擇將技術做的更深沉一些，而不是單單垂直到一個簡短的分析業務線，想與時俱進就不可能一直停留在單一的層面上。”閆輝補充道。

提到SmartDP，據記者了解TalkingData已經形成一套以“智能數據平臺(SmartDP)”為主的完整數據應用體系，構筑了一套以數據商業化平臺、數據服務平臺及數據合作平臺為核心的數據生態。覆蓋超過50億的獨立智能設備，服務12萬多款移動應用和10萬多名應用開發者。智能數據平臺定位是什么?是基于智能數據應用，探索商業價值的平臺，不單單是一個技術平臺，所以平臺的高效運轉需要擁有數據管理、數據工程、數據科學等技術與能力。

智能平臺需要多種技術能力的收集與釋放，那TalkingData目前技術重點以及應用重點都有哪些呢?據CTO 肖文峰介紹，如今來看一方面還是需要側重采集數據方面的技術關注與提升;另一方面將技術和數據應用到客戶實際場景中來解決問題。這方面比較大的挑戰在于，想盡量從成本角度，通過技術提升降低成本，將產品或者解決方案通用化;另外一方面，客戶雖然有的同屬一個行業范疇，但數據屬性存在差異，質量也大不相同，再加上一些個性化的因素，很難用一套通用的解決方案解決所有問題。肖文峰總結道，如何解決個性化的需求和通用化的技術抽象，這對TalkingData來說是很大的挑戰，同時也是如今大數據行業絕大多數技術公司需要面臨和解決的普遍問題，目前來講還是很難看到一套技術方案解決所有問題的趨向。

側重數據源 是熱點也是未來

據筆者了解，TalkingData最基礎的數據源來自于幾條產品線上提供給開發者的SaaS型服務，通過提供分析業務的服務來完成數據交換最初的形態。閆輝說：“歷史上，我們運行過這樣一個業務，給移動App 做業務數據以及運營數據的分析去觀察業務動態。憑借這個業務，我們交換來一些開發者經營的基礎數據，并且在安全協議上、許可協議上通過用戶授權給開發者獲得了這塊數據的擁有權。這樣來看所有數據的擁有權都集中在個人，我們擁有了數據的使用權，模式逐漸演化成真正偏數據交換方面的協作。”

筆者認為，TalkingData會提供技術件，SDK去協助客戶，幫助收集或者采集數據，經過用戶的授權后，這個數據再經由技術服務去收集，并且需要幫助加工獲得一些更深層的信息，這樣就和開發者產生了直接的聯系。在推介一些業務的同時，客戶不會憑借服務做移動端的分析，而是集成采集器，獲取這些數據后，代理加工成各種各樣可用的標簽，都是以一種服務交換到一群數據使用權的過程。積累到一定的數據，這些數據會推動和其他合作伙伴的交換或者交易，去獲取更大量、持續積累起來的數據源。

TalkingData在AI領域的數據源一直也是備受關注，TalkingData聯合創始人黃洋成表示，AI方面的數據源主要集中在兩個方面，一個是通過投資和合作，例如竹間。據了解，竹間以前是微軟小冰的團隊，更多關注自然語言處理相關的領域;中聯關注ADAS和智能駕駛這個方向。“這方面同時還有很多合作伙伴，包括高通以及海外伙伴，我們會把AI的能力以服務或者SDK的方式開放出來，既是能力的輸出同時也是一些數據反饋的渠道。

說到熱點，TalkingData還是會看好數據源這方面，隨著法律法規會越來越清晰明確，對數據源的態度也會越來越開放，會通過更信任的方式交換更多的數據源，讓數據源組合更多業務場景封裝成更高層的數據服務輸出，TalkingData在這個方向上選擇去持續投入并作為重點之一，例如開發智能數據服務商城，完成對于潛力和能量的積累。此外，TalkingData表示會持續看好人工智能、機器學習，數據處理上的應用等，盡管不是嶄新的技術，但有助于發展，對于平臺的研發也需要繼續跟進。

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