撰文：T客汇 杨丽 

海云数据近日宣布获得B轮融资，总计1亿元人民币，由IDG、盛景嘉成母基金领投，东方富海、上古资本跟投。本轮融资离2016年3月A轮1亿元人民币融资仅有不到一年半的时间，如今再次获得资本关注，无疑将其所代表的大数据产业再次推上风口。

海云数据创始人、CEO冯一村

 海云数据是国内提供大数据可视化和可视分析的解决方案服务商，业务涉及数据可视化制作、交互可视化系统集成，具体可应用在大数据分析与处理、智慧城市、互联网金融、地产营销等项目。

目前，海云数据成功的用户案例集中在航空、军事、公共安全、金融、能源、政府、医疗等领域。公开资料显示，自2013年成立以来，海云数据已服务30多家航空客户和数十家公安客户。

 海云数据“图易5”生态平台，包括图易、图易分析云、图易数据银行、图易 Hub 以及图易 AR 构成。也就是说，从数据的获取，数据的存储、处理和分析能力，再到数据的可视化，以及硬件产品的线下场景支撑，海云数据已开始全线部署。

 如图易可提供两款能力，一个是图像展示，另一个是对图像内容进行的可视分析，包括车辆识别、驾驶方向识别、车辆密度等信息，主要应用于交通领域等场景。

 根据爱分析近日公开的国内大数据企业估值TOP100名单中，海云数据估值已达10.5亿，随着B轮融资完成，海云数据估值有望继续上涨。预计今年实现2亿营收，T客汇认为主要有以下两点因素：

 一是大数据市场空间巨大，政府多项政策支撑，资本布局推动产业格局。

 从2013年到2017年，国家出台政策高频提及大数据或要求推动大数据发展。今年1月，《大数据产业发展规划（2016－2020年）》指出，2015年，我国信息产业收入达到17.1万亿元，其中软件和信息技术服务业实现软件业务收入4.3万亿元，同比增长15.7%。

 据不完全统计，截止目前有64家大数据创业企业获得了融资，总融资金额超过69亿人民币。其中获得上亿元融资的企业就有18家。相比2016年全年投融资规模已达到相同融资数量。

 大数据产业格局日趋明显，越来越多创新企业走向了B轮甚至C轮，包括数据分析在内的数据应用类企业已占半壁江山，金融、医疗、交通等行业化应用级综合解决方案商日渐成熟，而相比之下，数据库、数据存储等行业壁垒较高的企业仍占少数。

可以看到，海云数据从2013年成立到如今，已收获三轮超过2亿元人民币资金，透过其背后的持股名单，资本方对大数据市场呈持续追加态度，且有新资本方IDG的进入。IDG曾投资海致BDP和九次方，二者分别为商业智能BI和数据源挖掘领域的供应商，此次跟投海云数据，无疑反映出资本力量推动着整个大数据市场格局的发展。而借此机会，海云数据也将拥有更为完整的大数据生态合作伙伴。

 二是技术研发高投入与行业化应用，并布局大数据生态。据透露，海云数据很早实现盈利，自身发展速度较快，业绩预期将继续提升公司价值。

 冯一村曾提到：“可视化分为4个递进的阶段，数字可视化、数据可视化、可视分析和人工智能分析，未来可视分析将与人工智能深度结合。”

 从2016年12月开始，海云数据研发团队对唇语识别的核心技术及应用进行了探索，目前可以对中、英文语料进行识别，准确性已达到70%以上。尽管目前还未投入商业化使用，但在人工智能技术方面，海云数据将深入展开研发。

 同年，海云数据将总部落到两江新区，以重庆为中心，将北京作为产品中心，直面客户提供定制化服务，加之上海以及硅谷设立的研发中心，借此在亚太地区形成四点连线的布局。

 海云数据此次发布AI战略，“智慧城市AI产业路由器”战略，以及“双亿元AI扶持”计划，也是希望通过自身AI技术研发能力，联合合作伙伴共享大数据生态链上的红利。

凭借擅长的可视分析技术，结合在AI领域的技术探索，深耕垂直行业，布局生态链，海云数据的商业化打法值得肯定。

 T客汇认为，目前大数据仍处在发展的初期阶段，尽管在在数据分析和可视化领域，开源和计算能力的开放使其技术门槛降低，但创业公司难免遭遇内外部实践环境的挑战。

 一是数据“质”、“量”均不足。国内多数企业信息化基础薄弱，数据资源开放共享程度低，内部数据难以集成，又过于分散，外部数据获取成本高，且质量差，数据“量”与“质”均无法保证将很难将数据价值激活。

 二是难有优质订单。与阿里云这样的基于自身原有平台获取了大量用户行为数据的企业相比，一般创新厂商无法有丰富的数据源，只能从寻求垂直行业上的差异化竞争。如果专注公共安全等领域，一般厂商将很难接触到用户的核心数据，只能成为外围的咨询服务商，产品价值发挥有限。

 三是大数据技术仍存在诸多“硬伤”，如数据存储能力薄弱，数据分析缺乏合适的算法，在数据可视化方面又存在带宽与网络的限制。加之优秀人才的匮乏与后期难以预估的运维成本，企业用户难免对新技术的应用存在较多抵抗。

 此外，目前国内大数据产业的政策支撑体系尚不完善，如数据所有权、隐私权等涉及信息安全等法律红线的问题时，大数据供应商不由得会戴上这幅隐形的“枷锁”。

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