TalkingData试水“按效果收费”，强调企业做大数据要有耐心

TalkingData成立于2011年9月，从移动数据统计平台起家，总部位于北京，上海设有分公司，并在美国硅谷，日本东京成立了办事处。官方对外公布的融资有，2013年的千万美元A轮融资（北极光领投），2014年的数千万美元的B轮融资（软银，MileStone领投）。

目前，TalkingData的估值已接近60亿元。

主要收入来自于解决方案

近日，36氪与TalkingData创始人兼CEO崔晓波进行了交流，他告知，2016年TalkingData将内部架构调整为三个事业部：第一个事业部是数据商业化单元（DCU），类似于传统咨询公司和软件公司，为客户提供基于数据的解决方案；第二个事业部叫数据交易单元（DTU）；第三个单元叫数据应用合作单元（DPU）。

在这些模块中，TalkingData目前的收入主要来自于给企业提供解决方案。客户多集中在金融、大零售、政府三个行业：相较而言，银行等金融客户的数据质量是最好的，并且决策者对数据的思维靠前，不过也会存在一些组织结构、工程方法的问题。其次是大零售行业，包括车、房产、零售连锁等领域，他们更多是在构建线上数据化的能力。最后是旅游局、公安等政府企业，他们需要用数据和人工智能的方法来解决人口普查、安检刑侦等具体项目。

进入企业初期的3个月，TalkingData第一步工程是整理数据，在50-100多种，包括离散度、差值等，第二步是聚合数据，根据企业的业务导向进行深加工，模型做出后落在人群上，最后是利用人群做市场调研、产品优化、营销等。总体下来，项目非标，实施周期在1年左右，大的项目需要10-20人。

崔晓波强调，企业此前做大数据大多缺乏耐心，3个月看不到成效就质疑，但其实一方数据的建立是一个漫长过程，所以TalkingData后来的项目周期一般都签署3年。此外，TalkingData正在尝试效果收费，更看中后期的阶梯形回报。

据悉，TalkingData在前几年招标时遇到的更多是创业公司，而现在是互联网巨头、或者埃森哲这类咨询公司。

不做应用层，只做底层

业内人士此前透露，TalkingData现在只做底层，不做应用层。对此，崔晓波解释，TalkingData的业务分三层，最下一层是数据集，包括结构化、非结构化数据，第二层是能力层，提供物体识别等基础能力，最上一层是基本算法，合作伙伴可以利用TalkingData的沙箱进行训练，但不能拿走客户的数据。TalkingData做的是原型验证的部分，而偏业务的应用会交给合作伙伴进行。

崔晓波认为，TalkingData更像硅谷的 Palantir。

并购和投资是增长的合理手段

过去一年，TalkingData通过旗下的大数据产业基金投资了20多家公司，包括竹间科技、云量、AIdriving、Ramble、Pathsense等，多分布在大数据以及AI行业。崔晓波透露，TalkingData曾与Turi谈判接近达成收购，后被苹果收购，现在变成苹果的机器学习部门；Kaggle也是谈了很久最后被谷歌收了。

“Oracle有45%的增长是来自投资并购，To B市场本来就是慢生意，自己做更慢，现在通过资本层面的并购和投资来促进增长，是合理手段，”崔晓波如是说。

据悉，TalkingData在核心客户处，每年有数千万交易额，保持2-3倍的年增长。由于是VIE架构，资方尚未对TalkingData的营收产生压力。

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《TalkingData升级移动观象台，强调大数据的落地》

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