伴随着信息技术的发展，大数据技术迅速成长，各种大数据企业也应运而生。然而，在利益催化之下，大数据一度生长，出现浮华泡沫。随着巨大行业负面的爆发，监管如期而至，洗牌来临。过去的几个月中，国内很多数据查询访问接口关停，数据产品停售，导致部分公司开始裁员，甚至有被调查的公司将大数据业务完全下架，退出市场。不少行业从业者判断：“行业90%的公司将被淘汰，大数据行业进入冰封时代。” 与一些公司的黯然退场不同，近日位于济南高新区齐鲁软件园的山东麦港数据系统有限公司，却接连收到多家国内外资本的青睐，正在酝酿新一轮投资。这是一家以数据中心为基础的行业大数据服务商。公司致力于成为国内领先的DaaS（数据即服务）服务商，并已在、交通、金融等行业实现大数据服务落地。 行业低迷下，麦港数据公司凭何受到资本方的青睐？与其他同类型企业相比，它在大数据技术与服务方面有何独特之处？在行业大数据应用的实践中，它又积累了什么样的和？为此，企业观察报记者走访了麦港数据公司，并对总经理张保国先生进行了专访。 成立麦港之前，张保国是一家传统科技公司的高管，一直围绕应用系统的开发与应用，为用户开展信息化建设工作。“2007年，为了让用户实现服务器整合，提高资源利用率，我们开始做数据中心虚拟化。”以此为基础，帮助用户规划建设云计算平台，进行应用系统的集中部署，并实现了数据库的归集。 在服务了大量以垂直大行业为主的用户，并帮助用户的应用实现云化之后，新的困惑却日渐涌上张保国的心头：数据库中有海量的历史沉淀数据和大量的实时业务数据，这些数据怎样提取得更快更准确？它们的关联逻辑是什么？有没有可能焕发更大的价值？于是，随着数据挖掘、分析和可视化技术的逐渐成熟，张保国和他的团队转向了数据的研究和应用。 2014年，“大数据”的概念开始在国内流行，张保国也赶上了第一波热潮——山东麦港数据系统有限公司在济南高新区齐鲁软件园成立，自此开始了行业大数据应用的征程。对于转型，张保国表示，“这既是外部技术发展的必然，也是内部用户业务需要的结果。” 公司成立初期，面对行业大数据爆发式的市场与旺盛的需求，麦港的业务也多元化发展，深入到多个行业当中。但经过了一年多的探索后，张保国发现，尽管市场宽阔，但在数据的应用过程中，不仅需要IT技术人才，还需要行业内的业务专家，只有技术和业务结合起来才能做好行业大数据，因而公司的数据服务能力难以支撑起市场上那么多行业的大数据服务需求。意识到这一点后，麦港开始重新审视市场，在对市场进行了细分后，逐渐把有限的资源聚焦于重点行业。 “我们选择行业有三个标准：一是有大量的现成数据；二是数据的利用率还不高；三是还没有为该行业提供数据服务的巨头形成。”张保国介绍道。后来，麦港数据以“顾问服务”模式切入到铁交通、农业农村这两个行业，拥有丰富的应用案例和较高的市场知名度，并已获得20余项专利及著作权，平台软件拥有自主知识产权。 2015年，张保国和他的团队开始了铁大数据的探索。“铁大数据包含多种应用，我们重点聚焦火车运行线中工务设备的故障预判。一条线上，所有钢枕的受损情况如何？哪里出现了安全隐患？这些都需要应用大数据来进行分析，帮助铁部门提高线运行安全、减少成本、延长设备使用寿命。” “大数据服务的第一步是咨询，只有全面了解用户数据、深入剖析用户业务，才能真正发掘出数据对于用户的价值。”为了了解业务逻辑，麦港的相关技术人员花了一年多的时间对设备运行情况进行了调研，很多驻扎在各地工务段的技术人员甚至跟着巡线工一起上线工作。据了解，一个老巡线工一天的巡护里程大约是20公里，而张保国介绍，在线实地调研过程中，“巡线工走了多远，我们的工作人员就走了多远。” 2017年2月，麦港数据的工作人员利用公司铁大数据系统，对济南铁局管辖区内的一条工务段进行数据分析时发现，该线动态质量分析数据出现了较大的浮动情况。在通过系统分析了数据浮动产生的原因后，麦港的大数据系统还做出了精准的故障预判，并及时向负责该线维修的部门发出了提醒信息。在此之前，铁部门设备安全状态的分析主要是靠人工完成。 张保国介绍，以前铁检修属于“状态修”，通常在问题发生以后才会进行处理，不仅耽误火车正常运行，一旦损坏成本的投入也十分巨大。而现在，通过把铁专家的经验和实际结合固化成分析模型，并整合分散在各个部门的铁设备安全状态数据，麦港已经实现了完全智能化的分析、预判，能够在故障发生前检测出潜藏的隐患，帮助铁部门及时进行，既大大延长了钢轨的使用寿命，又提高了火车运行的安全系数。 “针对铁运行的基础设备，公司通过建立分析模型，预测线基础设施状态变化趋势和演变规律，建立有效的预警机制，提供监测结果展现和智能化诊断预测，可有效评价设备运行及状态。”张保国向记者介绍，截至目前，麦港的铁大数据系统已经实现了设备运行状态查询及变化预测、设备病害预警及分析、运行安全监测及预判、自动化建立及大修计划等功能。 根据大数据分析结果，麦港铁大数据系统使铁线设备的更加智能化、精准化，将设备故障预判率提高了80%以上，同时也极大地延长了设备的使用寿命。张保国向记者做了一个数据比较：全国共有12万公里的钢轨，的钢轨大概是2000到3000公里，利用大数据应用能够延长钢轨3到6个月的使用寿命，对于铁部门来讲，一年下来光是更换成本就能节省近七分之一。 目前，麦港数据公司已被济南数创行动计划列为大数据重点扶持企业，并在济南铁局所属部分工务段部署使用，效果初显，这些地区线%，故障发生率也下降了40%。 与此同时，麦港也正在积极推进钢轨全生命周期管理体系的建设工作，以此打通数据之间的关联，做到数据互联互通，同时整合钢轨、扣件、轨枕、桥隧等数据，通过这些综合因素来做数据的分析与研判，增强预判结果的精准度，发掘出大数据潜藏的更多价值。张保国表示：“接下来，我们计划走出山东，把铁大数据系统推向更广阔的市场。” 今年来，几个大蒜主产区扩种面积剧增、产量上涨，大蒜价格持续走低，从2月底的13.55元，降到9月中旬的6.19元。大蒜行情萎靡，令蒜农、中间商、收储商和批发商等猝不及防。然而，随着大数据技术的发展，这种农产品的价格“赌博”游戏或将终结。 作为国内最早切入农业的大数据公司之一，早在2014年，麦港数据就开始了农业大数据领域的布局。选择农业，对张保国来说主要有两个原因：一是农业生产过程中本身就产生了大量的数据；二是这些数据蕴含的价值巨大。 “一个有经验的老农民，为什么能够估测出一亩地的大体产量来？这是因为他有一个几十年种地经验的‘大数据分析’。” 在农业领域的探索初期，为部门、农产品企业提供决策支持是麦港农业大数据服务的主要工作。过去，一些决策的制定基本上靠工作经验，就算拿数据作为依据，但受制于人工统计精准度的局限以及繁琐的层层，所得到的数据不仅时效性差且容易失真，对分析决策极为不便。 随着大数据技术的出现，将数据的汇集、分类、分析等步骤进行系统整合，并通过度、多角度的直观可视化分析，使得管理层的决策过程变得智能起来。“通过我们建立的统一数据管理平台，各种农业信息一目了然，极大提高了农业部门的工作效率，真正能把钱花在刀刃上。”张保国说。 随着大数据分析在农业领域应用的推进,张保国也渐渐发现，现在的客户已经不满足于被提供“农作物为什么遭受虫害、为什么减产”的分析。他们更关心的，是农作物的种植过程中什么时候还会灾害，以及之后产量甚至价格情况，以便及时进行防治和调整种植计划，这就需要大数据来进行预测和指导。 在系统业务数据的支撑下，麦港基于农业地理信息GIS地图，通过数据管理平台，能够直观查询展现各地各产区的土壤墒情、重点农作物指标、农产品价格行情、病虫害监测预警等信息，并定期发布农业信息数据报告，甚至通过农产品动态变化趋势及市场预测，指导精细农业生产。这种农业信息“一张图”的展现，为上层业务应用提供数据服务的同时，也向相关人员提供决策支持，真正做到了业务数据的“可知、可视、可控、可评”。 接下来，麦港将在现有农业大数据基础上建立数据的关联性，通过对大数据的精准分析，有望解决“蒜你狠”等农产品价格坐过山车的问题。张保国表示，价格预判是一个复杂的过程，任何一个额外因素都可能改变真实的价格。“我们已经和很多农业部门展开合作，建立价格数据库，希望通过大数据分析，消除额外因素的干扰，未来能够对农业产品的价格进行精确的预判。” “我们的转型之既有经验也有教训，但更多的是思考。”今年年初，张保国到某新成立的大数据企业参观时发现，尽管该公司数据丰富、设备齐全，光是服务器就摆满了一间会议室大小的屋子。但当张保国对于这些数据的用处提出询问时，对方却给出了“还没想好”的回答。 信息爆炸的时代带来了大数据的生长，以上情形也是当前许多大数据企业的真实写照。而对张保国来说，“挖掘数据应用点”一直是他探索行业大数据的方，“海量数据是‘大的数据’，数据有了价值才是大数据。”也就是说，大数据一定要有应用场景，没有实际价值的大数据都是无用的。 在张保国看来，大数据的市场巨大，可以“养活”无数的大数据企业，而要在如此宽广市场中求得发展，企业则需要再谋一个细分领域作为自己的“绝活”。在行业大数据领域，很多行业的数据专业性很强。尤其是行业大数据的建设，因为每个行业的数据质量、业务逻辑、数据价值点各不相同，没有一个成熟模型是可以完全跨行业使用的。 因此，张保国，做行业大数据，涉及行业不宜过多。“面对广阔的市场，大数据企业必须作出取舍。不要总以为占据的行业越多越有利，只有在一个行业里深耕，才能扎扎实实地把一个行业做透做好。毕竟，有舍才有得。” 对于商业模式，张保国也有着自己的思考。行业大数据服务的周期很长，除了前期的业务咨询、具体实施以外，后期数据平台的运维也非常重要。过去一般信息技术企业的系统集成制对于行业大数据而言，显然已经不适合。DaaS（Data as a service）“数据即服务”的，结合业务实践中的经验累积，麦港开辟出“运营服务”的行业大数据商业新模式，前期免费负责大数据系统整体建设和运维，待大数据带来价值后，再由用户按年支付服务费用。 “服务制的经营方式把投资回报期拉得很长，在很多人看来加剧了企业的风险。可一旦深入某个细分领域，切实通过数据为企业带来便利以后，这个产业很容易会反过来形成依赖。”张保国透露，未来在商业模式的探索上，麦港或将借鉴合同能源管理的模式，通过大数据技术帮助客户节省的投入成本，从中按比例进行分成，以此作为数据服务的支付费用，从而实现利益共享。 “中国的行业大数据应用还处于初级阶段，它的发展不可能一蹴而就，要有耐心。”张保国告诉记者，就大数据的发展而言，中国还是一块尚未进行精细开垦的“大田”。当前，信息化建设投入不足，国内企业信息化程度较低，大数据行业也还未形成产业规模。高端人才的缺失、产业的不完善以及配套政策落后等问题都是大数据企业在发展过程中难以忽视的难题。如何才能冲破这些难题的？张保国认为，答案应该还是在对“数据应用点”的挖掘当中。 “数据是时间沉淀下来的，对于数据我一直心怀。”谈及自己每日都要打交道的数据，张保国如是说。对于企业未来发展，麦港目前还没有拓展业务范围的计划，未来很长的一段时期，张保国还将带领他的团队继续深耕农业与铁这两大行业大数据，通过技术上的创新、经营模式上的探索，发掘大数据中更多的价值，促使企业获得更多盈利。“我们已经做好了打持久战的准备。” 推荐：
|