DataHunter程凱征：企業(yè)“數據意識”逐步覺(jué)醒，一切業(yè)務(wù)都將會(huì )數據化

DataHunter以“可視化”切入大數據賽道，但并沒(méi)有止步于“可視化”。

“大數據賽道還是存在一些門(mén)檻的，并不是所有人都能夠理解數據。”

提及大數據創(chuàng )業(yè)，DataHunter創(chuàng )始人兼CEO程凱征這樣說(shuō)到。他表示，數據涉及維度、度量、統計等方法，只有充分把握數據理論基礎、理解數據才能把對應的工具和服務(wù)做好，也因此，“進(jìn)入大數據賽道的玩家有，但并不是很多，想要把產(chǎn)品做好，要花費相當大量的時(shí)間和精力。”

圖 | DataHunter創(chuàng )始人兼CEO程凱征

企業(yè)數字化轉型才剛剛開(kāi)始，第一層需求是“看到”數據

數字化轉型，這已經(jīng)成為擺在國內大中小企業(yè)面前的一道必選項。上至政策推動(dòng)，下至本身業(yè)務(wù)需求，都要求企業(yè)將數據進(jìn)行聚合與分析，真正用起來(lái)。

簡(jiǎn)單來(lái)講，“所謂的數據轉型，就是企業(yè)在內部將數據用起來(lái)，用數據來(lái)指導整個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策、支撐整體管理。”程凱征說(shuō)到，“在這一個(gè)大方向上，就需要很多的數據工具、數據產(chǎn)品來(lái)提供對應的支撐，這就是我們看到的一個(gè)大趨勢。”

看到這一趨勢后，程凱征就開(kāi)始動(dòng)起來(lái)，與創(chuàng )始團隊的伙伴一起于2016年成立了現在的DataHunter，一腳踏入大數據創(chuàng )業(yè)賽道。

我們可以注意到，大數據賽道還有很多分支，而DataHunter最初選擇的切入點(diǎn)為“可視化”。之所以選擇這一細分方向，是因為在程凱征看來(lái)，就數字化轉型需求層面，國內企業(yè)的第一層需求是“看到當前的數據和業(yè)務(wù)狀況”，“基于這一基本判斷，我們決定從‘可視化’切入市場(chǎng)。”

圍繞國內企業(yè)的數字化轉型，程凱征向鎂客網(wǎng)表示，許多企業(yè)在近兩年才漸漸開(kāi)始覺(jué)醒，意識到要用數據對公司和業(yè)務(wù)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)管理，實(shí)現效率的優(yōu)化和提升。

“之前那些年，企業(yè)的中心在于在各自賽道‘跑馬圈地’，而在近兩年，市場(chǎng)瓜分和分配已經(jīng)基本結束，接下來(lái)的競爭會(huì )越來(lái)越激烈，所以很多企業(yè)開(kāi)始往回收，對內部管理進(jìn)行優(yōu)化，這個(gè)時(shí)候才真正迎來(lái)企業(yè)數字化轉型的風(fēng)口。”

產(chǎn)品為主，服務(wù)為輔，定位數據軟件產(chǎn)品和服務(wù)提供商

前面也提到，企業(yè)在近兩年才意識到數據對公司和業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)管理的重要性，這也反映出他們此前并沒(méi)有很關(guān)注數據，從而導致很多企業(yè)的數據基礎是較差的。“這是國內企業(yè)的一個(gè)通病，譬如很多企業(yè)在內部并沒(méi)有一套標準化的業(yè)務(wù)系統，甚至還在通過(guò)Excel進(jìn)行數據的匯總、分析等等。”

對于大數據廠(chǎng)商而言，企業(yè)數據基礎差，也對他們提出了更高的要求。

程凱征表示，國外企業(yè)大多擁有較好的數據基礎，對數據的理解也要好很多，更多時(shí)候是直接向服務(wù)商購買(mǎi)產(chǎn)品，后者不需要提供額外的服務(wù)，相比之下，國內客戶(hù)還沒(méi)有達到這個(gè)水平，“這是我們遇到的最大困難、最實(shí)際的情況。”

面對這一情況，DataHunter在進(jìn)入市場(chǎng)的時(shí)候，除了給企業(yè)提供標準化的產(chǎn)品，還會(huì )提供對應的服務(wù)，以幫助企業(yè)將不同的數據整理好，并梳理出相應的指標，“這是我們?yōu)榱诉m應國內客戶(hù)狀況，而去提供的額外服務(wù)。”

此外我們也注意到，雖然從“可視化”切入大數據賽道，但是DataHunter并沒(méi)有拘泥于這一小塊天地，而是以“可視化”為源頭，形成了一個(gè)大數據產(chǎn)品矩陣。

當前除了數據可視化大屏展示工具Data MAX外，DataHunter另外還研發(fā)了兩款產(chǎn)品，分別是業(yè)務(wù)驅動(dòng)型BI工具Data Analytics，以及敏捷型數據中臺Data Formula，覆蓋了數據采集整合、加工處理、中臺建設以及智能應用等各個(gè)環(huán)節，滿(mǎn)足了企業(yè)數字化轉型的整體需求。

其中，與其他一些大數據企業(yè)不一樣，DataHunter目前并沒(méi)有將AI技術(shù)打造成一個(gè)標準化的產(chǎn)品，以提供給客戶(hù)。至于原因，“在沒(méi)有建立數據基礎的情況下，很多AI的場(chǎng)景是沒(méi)有辦法去實(shí)施的。”

談及客戶(hù)群體，程凱征對鎂客網(wǎng)表示，公司給予產(chǎn)品的定位是“通用數據工具”，也因此在具體行業(yè)落地上并沒(méi)有固定的限制，“所以我們行業(yè)客戶(hù)群體的跨度還是比較大的，覆蓋金融、政府、地產(chǎn)，以及一些傳統型制造企業(yè)。”同時(shí)他也說(shuō)到，正是因為產(chǎn)品的通用性，因而最終這一產(chǎn)品將會(huì )覆蓋所有行業(yè)。

最后

目前，DataHunter已經(jīng)成為了蘇州人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新中心的第一期校友企業(yè)。據了解，蘇州人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新中心是微軟創(chuàng )新賦能暨生態(tài)加速計劃在全球落地的首個(gè)項目，聚焦以人工智能為引領(lǐng)新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，在全國范圍內進(jìn)行統一招募和遴選，每年加速15-20個(gè)加速項目，扶持50個(gè)創(chuàng )業(yè)扶持項目。

當前，依賴(lài)產(chǎn)品、銷(xiāo)售和服務(wù)三駕馬車(chē)，DataHunter已經(jīng)樹(shù)立了自己的行業(yè)競爭優(yōu)勢。對于今年的走向，DataHunter也有著(zhù)一個(gè)清晰的規劃，包括推動(dòng)產(chǎn)品進(jìn)一步智能化、打造更多標桿客戶(hù)，以及通過(guò)產(chǎn)品賦能更多行業(yè)合作伙伴等等。

就在今年5月份，DataHunter完成了由Singtel Innov8領(lǐng)投的B輪融資。而通過(guò)對程凱征的采訪(fǎng)，鎂客網(wǎng)也了解到了DataHunter針對融資的一套自我路數，“我們一直處于小步快跑的模式，一直也在接觸各種各樣的機構和投資人，因此融資方面也一直沒(méi)有停下過(guò)腳步。”

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