年数澜科技已基本完成平台搭建。步入年，数澜科技将重心放在了地产、政企、新零售三大行业的业务拓展上。纵观近两年发展，数澜科技在技术、获客等方面都有着不错的优势，但同时也面临着行业竞争未来趋于激烈，需加速业务拓展的挑战。

指导

凯文李喆

调研

李喆倪贤豪

撰写

倪贤豪

数澜科技是一家充满着阿里味儿的企业，其创始团队多数出身于阿里大数据相关部门，行事风格上带着浓郁的阿里风格。凭借阿里任职期间与大数据的亲密接触，在帮助企业把数据用起来这件事上，数澜科技有着自己的理解。

万科物业的项目是数澜科技成立后的第一个大客户订单，对此，数澜团队投注了大量的时间和精力。从年年中到年底，数澜科技花了足足半年时间帮助万科完成了大数据平台的铺设，对数据进行了打通整合，并基于场景的理解优化了现有业务流程。

通过与万科的合作，数澜科技积累了平台搭建的经验。这些经验也在其后与其他客户的合作中得到了进一步的固化和提升。

进入年，数澜科技正式推进平台化战略，致力于帮助企业构建完整的大数据平台。这一年数澜科技的主要工作便据此展开，为多家客户完成了数据平台的部署，如地产行业的万科、建发，政企行业的杭州城市数据运营公司、北京经济与信息化委员会，新零售的方太、海贝等。

同年底，“数栖”平台基本成型。整体发展迈入新阶段。

年，数澜科技将正式开始市场布局，重点拓展地产、新零售和政企等行业。

对于数栖平台在地产、新零售和政企等领域的应用，数澜科技将其归结为“采–研–定–行-优”五步。其中，第四步“行”可视具体行业、具体场景而有所变化。

以精准营销为例。“采”，对应的是帮助客户将其散落在各个渠道的数据加以打通、互联；“研”，则包括给数据打标签及绘制用户画像；“定”，根据不同标签和画像对消费者做划分，以此制定营销策略；“行”，包括触达、投放，及各类客户服务，而在其他场景，如精准扶贫，“行”对应的是扶贫措施的实施等；“优”，就是从营销策略实施效果出发，做出优化。

在数澜科技的定义里，“采”和“研”对应的是数据资产化，也就是通过DataMapping（数据映射）技术将各类数据打通互联，以及利用数据统计、深度学习、模式识别等技术构建标签体系、绘制用户画像等操作，从而实现数据到数据资产的转化。这部分能力集成在数据交换平台和数据开发平台上。

“定”、“行”、“优”，则是在数据资产的基础上，客户可通过借助数栖平台提供的推荐引擎、分析引擎、风控引擎等对特定的人群、合适的应用场景，提供各类数据服务，并能基于效果做到优化。这部分对应的是数据业务化，其能力集成在数据应用平台上。

数澜科技正是基于以上逻辑，自下而上地为企业构筑起从数据资产化到数据业务化的全方位能力。

从上述描述可以看出，数澜科技对于数据资产化和数据业务化格外看重，这两大理念贯穿了整个业务流程。

数澜科技合伙人兼参谋长武凯认为，地产、政企等行业的客户对于这两者的强烈需求正是数澜科技等大数据公司的巨大机遇。谁能为企业打造数据资产以服务于其业务开展，谁便能在大数据浪潮中脱颖而出。

与同行业玩家相比，数澜科技在数据资产化上有着明显的优势。这与创始团队过往的经历密切相关。

在创建数澜科技之前，创始团队多数都供职于阿里数据平台事业部，是阿里和数据打交道最多的一批人，有着娴熟的数据运用能力。

在阿里期间，创始人甘云锋，花名风剑，曾是阿里数据资产化负责人。通过用户数据连接及资产化项目，甘云锋带领团队将阿里数十个事业部的数据做了打通和关联，并加工生成数千个的标签，为后期的用户画像以及精准运营打下了很好的基础。

这一整套标签化的数据，后来也成为了阿里集团最重要的数据资产，使得阿里具备了“比消费者还了解消费者”的能力。风剑带领的这支团队在服务集团其他数百个业务场景积累了丰富实战经验，使得数澜团队在刚成立时，就已经较同行厂商有着较强的优势。

通过为企业打造优质的数据资产，数澜科技能够帮助企业围绕场景更高效地实现数据业务化。同时，这种自下而上完成数据资产化及业务化的平台型打法，虽然模式较重，但一旦拿下客户，对于客户而言，转移成本将拔高，对于竞争对手也就形成了一定的进入壁垒。这能帮助数澜科技在所切行业中的业务拓展中，占据更有利的位置。

在核心竞争力和壁垒的打造上，平台型打法确实有着独特的优势。但这类打法同时也存在着业务规模化复制能力较差的弱点。

在目前的业务流程中，基于数据资产，对于不同应用场景的数据服务的提供，并不是完全自动化的，而是需要经客户业务团队与数据分析团队沟通后，在平台上借助各类引擎完成模型构建及与业务的融合等。这些都使得数澜科技在系统部署中消耗了不少人力。

对此，推出更多SaaS产品以提高产品化程度，成为数澜科技今后快速规模化、快速获客的优先考虑方向。

在这方向，数澜科技已经做了不少探索。已在前文提及的贸数、域见两款产品，便是针对商场客流经营、商业地产运营等场景所做的产品化成果。这两款产品，是将数据平台应用层对于应用场景的解决方案予以结构化、产品化，从而为客户提供快捷高效的数据服务。比如域见，现已能为地产业客户提供选址分析、案场导购、智慧物业等全方位的运营服务。

技术：创始团队阿里系出身，有着多年的Data-Mapping、Data-Profile等方面的技术积累.在数据管理等方面有较大优势。

产品：产品体系完整，覆盖数据预处理、建模、评估到数据服务全过程。但产品化率还有提升空间，对业务规模复制有一定影响。

客群：定位地产、新零售及政企行业大客户。市场空间大，对于数据服务的付费意愿强，客单价高。

获客：销售10多人，直销获客为主。包括地产等垂直行业的负责人在内，创始团队里多人有着资深营销/销售经验。在各布局行业内均已拿到几家标杆客户，如万科、方太、海贝、一呼百应等。标杆客户获取能力较优秀。

场景：与平台型打法的其他大数据厂商相似。对于场景的理解，现阶段主要体现在与客户业务人员就流程的有序沟通及随后的需求满足上，且目前已就地产和新零售形成一些标准模块，对于通用性场景的理解能力较强。

近期，爱分析专访数澜科技合伙人兼参谋长武凯，以下为部分内容分享。

爱分析：如何理解数澜科技的数栖数据平台？

武凯：整个可以分为三块：交换、开发和应用。

数据交换平台，可以对接海量、多源、异构的数据，将散落在各处的数据孤岛打通，转换同步到平台上。

数据开发平台，可简单理解为打标签。数据同步到平台后，我们通此平台生成数据标签，这是数据资产最核心的部分。

数据应用平台，指根据业务场景，将数据标签等转化为数据服务，最终封装为API接口。在应用平台完成与业务流程的融合。

爱分析：数据采集上，数栖平台与第一方DMP有哪些区别？

武凯：第一方DMP采集的数据，更多的还是网站上的用户行为数据，针对的是广告行为。从数据量来看，采集的是整个交易额占比5%的数据。

数栖平台则是从客户底层，如客户服务系统、订单系统等去采集数据，接入了客户全部业务系统的数据，而不仅是客户