2016年3月16日數據猿報道，本次大數據行業應用高峰論壇，正值數據六合實驗室成立一周年。數據六合實驗室旨在為有志于大數據的開發及應用的伯樂(高勢能有經驗的學者、成功人士和有耐心的資本財富)與千里馬(高動能敢于試錯勇于創新的青年、學生、創業者)提供交流分享共事共贏的平臺。平臺資源共享、風險共擔、求同存異、互通有無、取長補短、各從其類、同頻共振是數據六合實驗室的服務宗旨。

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現場將有數十位重量級嘉賓蒞臨分享大數據在商業運營及決策中的應用，并有精選的6個大數據領域的早期創業項目，現場展示產品及服務。誠邀企業高管、大數據技術專家、行業應用實踐者以及數據領域優秀創業者與會共商盛事。

以下是數據猿記者現場獨家專訪“GrowingIO創始人張溪夢”的內容實錄：

數據猿記者：行業中一直熱議的“大數據變現”問題，您怎么看?

張溪夢：其實不少公司在數據變現方面已嘗試很多年，比如用精細化的運營提高市場效率，增加銷售額，提供更好的用戶產品體驗，這都是數據的變現方式。另外，還有推薦系統，風險控制引擎等，變現的方法還是蠻多的。但會涉及到用戶隱私等問題，所以對數據還是一種狹義的理解與應用。

這兩年，國內也有一些數據交易平臺開始發展起來，利用移動數據規劃整個銀行，比如新的銀行網點在哪里建。還有來自廣告，市場營銷方面的嘗試，這也都是變現途徑，場景有很多。

數據猿記者：您剛也提到了大數據交易平臺，但數據交易不但會面臨隱私等問題，數據的定價也很難標準化，如果對數據無法標準定價，真正的大數據交易就很難實現，這樣的數據變現方式豈不會很難落地?

張溪夢：對，我個人認為在不侵犯用戶隱私的情況下，對用戶數據透明了以后，是能產生很多關聯價值，不過這個價值密度完全取決于應用場景，同樣數據應用在不同場景會產生不同的影響跟價值。但GrowingIO不是數據交易公司，只聽說目前是按照記錄數量、API、訪問次數來定價。最終可能是雙方之間談一個價格來實現數據交易，所以，目前沒有任何標準，也沒有任何規范，現在大家都還在摸索階段。

如果要把同樣的數據根據不同使用者的需求來動態定價暫時是不可行的，還是應該讓賣方把價格統一了比較好，否則買家無跡可尋，沒有固定的規則。但是我感覺這方面還是見仁見智的過程。

我知道，貴陽大數據交易所已成立一年多，但還在摸索階段。可實際上美國供應商在這方面已有多年經驗，中國才剛剛開始。

數據猿記者：除了政府成立大數據交易所之外，企業也在紛紛進入這個領域，你覺得用大數據交易平臺這種最直接的變現方式目前可行么?

張溪夢：因為我一直在企業做各種數據分析工作，所以我個人認為，數據交易本身有很多灰色地帶，會涉及到用戶隱私，如果把數據做的很抽象，很高維度，就可能獲取不到精準用戶，那數據價值就會拉低。如果你能得到特別精準的用戶，那又會涉及到隱私的問題，這一定要有完備的監管機制輔助才行。

另外一點，單純的交換數據本身產生不了太大的價值，我覺得還是得應該有商業應用場景，并能統一應用這些場景，純粹的數據交易平臺，價值真的不好說，反正大家都認為數據就是新時代的石油，反復從里面提煉價值又如何。

數據猿記者：未來，數據交易對GrowingIO可能會有怎樣的價值?

張溪夢：GrowingIO做的是精細化的數據分析平臺，不做任何數據交易生意，我們秉承的概念是“數據都是屬于客戶的”，我們100%保證用戶數據不會被任何第三方機構交易、變現，或者進一步提煉，這是我們公司商業模型決定的，我們只給它提供高級的數據分析產品和整套快速的商業分析框架。

在未來，我個人感覺第三方數據可以完善我們用戶的既有數據，除了能把自有的數據很好應用之外，第三方數據是一個很好的補充，這方面將會很有價值。

數據猿記者：GrowingIO現在主要做的事情是什么，未來想做的事情有哪些?

張溪夢：我們現在核心關注是網站、APP等互聯網客戶，開發了一套獨有的數據收集技術。

以往如果要分析用戶怎么使用網站，要收集地點等信息需要工程師部署代碼進去才可以。現在我們開發的技術可以自動獲取這些信息，然后自動形成一套完全動態的實時流程處理方法，讓客戶很快能看到運營效率。以往需要十幾人的團隊幾個小時才能做的事情，如今幾分鐘就能實現。

其次是幫助企業精細化運營，就是如何用最小的代價獲取***的增長，同時在最短的時間內獲取增長。比如說客戶上了一個新產品，希望在產品上線一小時之內就能確定這個產品用戶好不好，喜不喜歡，存在什么問題，我們就能實時幫助客戶優化流程，促進產品體驗。

未來，希望也能把用戶其它緯度的基礎信息綜合起來交叉分析好，而不局限在用戶的網站或網絡行為，因為用戶整體畫像跨了不同的平臺，跨不同的地點，我們以后希望做這方面的工作。

真實的用戶不止使用手機，還用PC電腦，平板電腦，甚至看過很多報紙、雜志、戶外廣告，如果這些數據也能進來一起分析應用，以后就能更好更全面地完善用戶體驗。

大小數據的結合也是未來的發力點，大數據更多涵蓋用戶整體的細節行為，而小數據看到的是交易行為，交易行為含金量很高，相互補充價值將會更高。

數據猿記者：GrowingIO的核心競爭力是技術嗎?

張溪夢：我們核心競爭力有兩點，***是數據處理的技術，我們現在能做到非常實時，非常快的處理，中間不需要很多工程師浪費時間，比傳統方法快很多，傳統是T+1，隔天才能算出結果。

第二個核心競爭力就是我們的分析能力，包括我們聯合創始人在內的團隊都擁有資深的分析背景，我覺得數據本身還是要把里面的價值分析出來，同時指導業務才有更加的價值，這方面我們公司還是具備一定的經驗的，我們希望把這種經驗產品化以后能給很多企業帶來增長的價值。

數據猿記者：“大數據+”跟“互聯網+”的概念一樣，最重要的目的就是調動傳統產業的力量。可以認為，大數據未來***的應用價值跟前景就是在傳統產業嗎?

張溪夢：我覺得這個是100%的，“互聯網+”就是要用互聯網的概念，把傳統線下業務和線上業務做各種整合提高效率，這當中的核心問題還是因為資源配置不平均，運營效率不完善，新的互聯網思維跟方式能通過信息手段，把很多不均衡的資源配置變得更平衡，讓更多的人享受到好處。

傳統企業不像互聯網企業一樣會使用很多技術，但互聯網技術的應用能產生規模化效應，能一下覆蓋到幾千萬幾億人，這是效率問題。傳統企業可能即使花很多錢也只能做到幾十萬人，這還沒有考慮時間問題。

現在，大數據的核心就是要讓每個人都能得到好處。傳統企業不可能針對哪一個用戶，大家都一樣，今天我們有了數據以后，每個用戶我們都能做到區別對待，給用戶最貼心，最定制化的服務，這樣的服務才會產生更大的價值，也能讓企業獲得***的回報。我覺得是這個概念，未來還是蠻正面的，政府也很支持，這是一件很好的事。

數據猿記者：我們在采訪前上海證券交易所總裁兼CTO白碩的時候，他也分享了大數據在傳統證券、銀行、保險等金融領域的應用價值，這些傳統行業擁有的數據量以及用戶規模一點都不比互聯網企業少!

張溪夢：我個人認為，銀行、保險等金融行業做過的各種風控，統計學模型，就是最早應用各種數據技術的行為，就是大數據最開始被應用的垂直行業。

首先，這些行業的用戶量大，未來小額貸款的業務就比以往更好做，銀行通過大數據的方法，可以解決以往人力沒法解決的問題。比如說，以前一個人想貸5 萬塊錢，銀行是不可能貸款給他的。因為對銀行來說業務效率太低，人數要求太多，***盈利也不高，所以銀行不會做這種業務。但現在就能用大數據的方式迅速對接金融經理進行評估給予貸款，這樣就可以進一步把銀行的剩余資源有效投放給申請貸款的小額用戶。

美國現在發展很快，很多創業型公司把長尾用戶通過大數據手段拉到銀行平臺，幾萬美金的貸款，通過在線模型幾分鐘就能迅速把貸款批掉，而以往即使去銀行的各個辦事處簽很多單子，反復確認過，也不一定會批貸款。實際上有很多需求還是供求之間關系的平衡，大數據方法可以很快解決這個問題。

在中國，阿里巴巴集團旗下螞蟻金服通過芝麻信用平臺，利用大數據的能力也能在幾分鐘之內把貸款批給用戶，但傳統銀行可能會考慮是否合規、各種政策以及系統架構跟數據框架等問題，要落地實現起來還需要點時間，但也在通過各種數據平臺的整合，迅速往這個方向在走，否則銀行在未來面對競爭的時候就會失去優勢，你也知道，現在螞蟻金服就是中國***交易量的第三方金融平臺了。