DataCanvas數(shù)據科學平臺：永遠站在數(shù)據科學家的身后

大數(shù)據還是AI?隨著AI的風潮越來越盛，很多大數(shù)據企業(yè)也被歸為了AI陣營。“其實，大數(shù)據、AI，只是一種從市場角度的描述，從技術產業(yè)的角度來說，我們從始至終都是一家‘數(shù)據科學平臺提供商’，這一定位從未改變。”無論外界“風雨”如何變幻，九章云極始終不忘初心，矢志不渝。

還不是“喘口氣”的時候

俗話說，三年看老。作為一家創(chuàng)業(yè)企業(yè)，從技術迭代、市場營銷、未來戰(zhàn)略等不同維度綜合來看，通常三年是一個坎。已經安然度過這道坎，并且在2018年3月完成B輪近億元融資的九章云極是不是可以喘口氣了?

九章云極CEO方磊的危機意識還是很強的。他認為作為一家規(guī)模還不太大的成長型企業(yè)，變化甚至說動蕩是很正常的，還沒有資格說“過了生存的坎”。不過經過幾年的耕耘，現(xiàn)在的九章云極可以說在業(yè)務上有了一個底盤。企業(yè)現(xiàn)有的規(guī)模與增長與方磊想象中的還有差距，仍要不斷進取和積累。

當初，九章云極之所以采用DataCanvas作為公司的英文名稱是有深意的。Canvas意為畫布。DataCanvas希望為數(shù)據科學家這一新的職業(yè)人群提供機器學習分析和實時計算能力，實現(xiàn)快速協(xié)同開發(fā)，并提供模型管理和應用支持，讓企業(yè)在“數(shù)據畫布”之上展現(xiàn)業(yè)務變革的豐碩成果。

讓方磊感到欣慰的是，當初設定的為數(shù)據科學家服務的目標從沒動搖。2012年數(shù)據科學家這一新的職業(yè)已經出現(xiàn)，但是直到2017年，Gartner才給出了“數(shù)據科學平臺”的明確定義，而九章云極早在2013年便已窺得先機，早投入早布局。“為數(shù)據科學家提供優(yōu)質的建模服務。”方磊表示，“我們的服務對象沒有改變，業(yè)務方向也沒有改變，最大的變化是，我們的業(yè)務空間拓展得更大。”

都是為了降低人工智能應用門檻

數(shù)據科學家，多么“高大上”的稱謂。為這樣一群精英服務的九章云極所做的產品和業(yè)務也一定是“陽春白雪”?對于數(shù)據科學家這樣一個新的職業(yè)人群出現(xiàn)，方磊稱之為“古典主義的商業(yè)機會”。一個新的職業(yè)人群，必然需要新技術、新裝備、新工具進行武裝。九章云極就是為這樣一個新的職業(yè)人群提供必需的效率工具。在數(shù)學科學家和新的效率工具背后，我們看到的是業(yè)務重點從商業(yè)BI的可視化轉向了AI的模型化，這是一個巨大的轉變。但這是一個新的起點，而非終點。“我們?yōu)閿?shù)據分析提供商業(yè)化的完整的數(shù)據中臺解決方案，以及實施能力等。這是我們業(yè)務的一個自然延展。”方磊表示。

現(xiàn)在，很多大數(shù)據廠商經常掛在嘴邊的一句話是“降低人工智能應用門檻”，讓普通的業(yè)務人員也能像數(shù)據科學家那樣操作大數(shù)據分析工具，獲得分析結果。九章云極始終強調為數(shù)據科學家服好務，難道九章云極要背道而馳?

“降低人工智能應用門檻與為數(shù)據科學家服務并不是對立的。”方磊一語道破，“這就像是從不同的角度看一個市場蛋糕。同樣是降低應用門檻，只是我們選擇的切入點不同。數(shù)據科學家是一項新的職業(yè)，未來從業(yè)者會越來越多，傳統(tǒng)的數(shù)據分析師也會成長為數(shù)據科學家，他們都需要更加簡捷、高效的工具。降低應用門檻與為數(shù)據科學家服務，這是趨勢與具體落地的關系。”

其實，按技術水平的不同以及所從事的工作難易程度等可以將數(shù)據科學家進一步細化為平民數(shù)據科學家、一般數(shù)據科學家和核心數(shù)據科學家三類。平民數(shù)據科學家需要的是高度自動化的機器學習平臺和工具，一般數(shù)據科學家需要可以用鼠標拖拽等方式實現(xiàn)分析的高效工具，而作為最頂端的核心數(shù)據科學家，他們具有很強的編程能力，需要的是透明的開發(fā)環(huán)境。

不同的用戶需要個性化的工具。不過，作為數(shù)據科學平臺提供商的九章云極提供的是一輛“整車”，而不是一個個單一的功能。所謂整車，就是一個完整的平臺，它可以滿足不同客戶的需求。比如面向核心數(shù)據科學家，九章云極提供預置的模塊，可以支持開發(fā);同時，它也提供自動化的機器學習工具給平民數(shù)據科學家，在此基礎上，又能生成可配置的工作流，供一般數(shù)據科學家使用，而整個平臺是打通的。

“當前，我們最主要的客戶來自金融領域。他們在數(shù)據分析方面具有相對較強的能力。九章云極的“整車戰(zhàn)略”是全面覆蓋降低門檻到高端需求的。目前的市場上，我們從自動機器學習和降低門檻的市場需求入手，但同時高端功能和特性也是我們的強大優(yōu)勢。”方磊說。

數(shù)據科學平臺是AI變革的核心驅動力

AI時代到來后，數(shù)據建模成了必需品，這也直接刺激了相關的產品采購需求。作為廠商，九章云極生逢其時，看到了更大的市場需求，以及數(shù)據科學平臺普及的美好前景。

AI經過60多年的發(fā)展，期間有過幾次泡沫，今天我們終于看到了AI普及的曙光。但是不可否認，我們仍處于AI普及應用的早期階段。方磊表示，數(shù)據科學平臺是AI變革的核心驅動力。九章云極的階段性目標是，推動模型的生產化，讓數(shù)據科學家能夠更快地建模，更好地使用模型。

“AI是人們追求的方向，但是用戶最關注的是還是業(yè)務價值，即借助數(shù)據平臺和建模能力，能否帶來業(yè)務的變革和增長。”方磊舉例說，“銀行客戶最關心的是能夠新開多少張信用卡，能否完成KPI指標。當然，大數(shù)據、AI等是必須掌握的技術趨勢和動向，這對于客戶以后評估投入回報是非常重要的因素。”

方磊戲稱九章云極是“數(shù)據的寄生蟲”，除了優(yōu)勢的金融領域以外，向全行業(yè)拓展勢在必行。而隨著5G時代的到來，傳感器數(shù)據分析會是一個巨大的市場機會。九章云極已經在該領域布局，并且擁有了一批頭部客戶。

九章云極的長遠目標是成為一家平臺型企業(yè)。但是提供一個平臺談何容易，從哪里出發(fā)，選擇什么樣的路徑都是學問，也是嚴峻的考驗。九章云極以產品為驅動，以工具為滲透，致力于成為國內領先的數(shù)據科學平臺提供商，為金融、交通、運營商、互聯(lián)網等各行業(yè)客戶提供數(shù)據分析能力、實時能力和AI能力的建設。

2018年對于九章云極來說是收獲之年：一方面，需求側機會大漲，銷售機會增加;另一方面，九章云極服務客戶的廣度和深度都在擴大，產品交付周期平均減少30%，產品線更加豐富，并實現(xiàn)了快速迭代。

更大的“藍海”

除了繼續(xù)服務不斷擴大和成熟的數(shù)據科學家隊伍以外，九章云極看到了更大的“藍海”，即從工具切入，實現(xiàn)模型的生產化，讓建模走入生產環(huán)境，成為“一等公民”。未來，企業(yè)的每一項業(yè)務可能都會涉及數(shù)據分析，比如每一項金融交易發(fā)生前都要經過數(shù)據分析和檢測。“企業(yè)在完成了從工具到平臺的過渡后，模型生產化勢在必行。數(shù)據建模是最重要的抓手。”方磊表示。

隨著云計算逐步深入人心，數(shù)據在云中進行分析也成為一種新的流行。在公有云更發(fā)達的國外市場，這一趨勢更加明顯。但從當前的主流情況看，大多數(shù)的分析還是在本地數(shù)據中心完成，這主要是出于數(shù)據監(jiān)管和行業(yè)規(guī)范的要求。“即便是在云中進行數(shù)據分析，也不是普通意義上的SaaS模式，更多是采用專屬云。 ”方磊舉例說，“我們?yōu)槊绹韫鹊目蛻籼峁┰粕蠑?shù)據分析服務，客戶就是自己采購的虛擬機。說到底，客戶還是愿意將數(shù)據掌握在自己手里。”

如今，邊緣云越來越熱，數(shù)據在哪里產生就在哪里處理和分析的呼聲也越來越高。在端側進行分析，比如典型的交通卡口的車牌識別，清楚的圖像就可以在本地進行快速處理，而難于處理的圖像可以傳到云上進行識別。端云結合，由系統(tǒng)智能地決定在哪里進行處理是最優(yōu)化的，這是未來的趨勢。從數(shù)據分析的角度來說，需要的是一個透明的分析層，只解決與分析有關的問題，而底層的設備、數(shù)據到底在端還是云上，分析人員完全不用操心。方磊介紹說，目前九章云極雖然沒有一個所謂的邊緣分析產品，但是有可以應用于邊緣設備上的模型。

九章云極的官網引用了方磊曾經發(fā)給員工的郵件中的一段話：“我們每個九章云極人都如同20歲的少年，保持好奇、天真和相信。因為好奇，我們可以投入學習去探索未知;因為天真，我們不理會別人告訴我們的不可以，敢于擁抱不確定性，最終成為一個相信自己并且也可以讓伙伴信任的人。”

這段話道出了九章云極成長的源動力。“我不想在公司做了十年以后，以過來人的姿態(tài)告訴別人，哪些是不可以改變的;我希望在十年后告訴別人，這十年我們改變了什么。”方磊如是說。永遠朝氣蓬勃，保持好奇、探索，這就是九章云極的DNA。這才是一家公司邁溝過坎的真正秘訣所在。

文|郭濤

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