商业伙伴记者 张戈
北京天机数测数据科技有限公司（简称天机数据），一家典型的大数据企业，以《三体》式研发视角，重新解释了时空大数据的应用价值。数据不再是点、线、面，在增加了空间、时间维度后，数据间的关联价值已呈现出多维度提升。
何为时空数据？
殷晋，天机数据创始人兼董事长，如此解释时空数据理念：“时空数据较单纯业务数据更为复杂，增加了对空间维度、时间维度的思考和研发，实现了面向人、物、过程、事件在空间、时间、语义等方面的关联分析。”
这就是时空数据，但问题也由此而来。天机数据要实现时空大数据与传统大数据的融合分析，在技术实现上是个巨大的挑战。时空数据体量巨大，动辄达到PB级，而数据维度越多、关联分析也越为复杂，就要求天机数据具备“四高”的高密集数据存储能力、高并发访问能力、高性能计算能力、高密集应用能力。
三大平台
观察天机数据技术架构，其底层为“天机・数源”、“天机・数衍”、“天机・数相”三大平台。“天机・数源”是高密集、高性能数据采集平台；“天机・数衍”为自助式数据建模平台，基于此平台可实现面向应用场景的拖拽式快速建模；“天机・数相”为可视化分析平台，将大数据价值直观展示。
依托三大平台卓越的PB级实时数据采集、分析和管理能力，结合不同行业独特的时空数据应用场景，构成了天机数据的时空大数据解决方案。例如，在智慧气象领域，天机数据提供清洁能源智能选址、精细化预报、智慧台风轨迹追溯解决方案；在智慧国土领域，提供国土一张图、不动产登记、智能地质调查、智慧探矿、土地智能监测等解决方案；在智慧警务领域，提供犯罪预测、警务监督、轨迹追踪等解决方案。
举例说明，在“智慧台风”应用中，传统台风轨迹分析仅仅依靠卫星图片，很难做到准确的预测和及时的溯源。而基于时空大数据的理念，利用现代的大数据、人工智能等技术，可实现台风轨迹数据化，重现灾害溯源，再结合当地民生、经济大数据，就能准确预测此规模台风将产生何种破坏力、灾后重建的重点是什么。
苛刻的行业需求
由此可见，在大数据产业链中，天机数据的定位和价值更偏向应用侧。其具备数据采集、数据分析、数据建模、数据可视化能力，但更关注为用户提供特定应用场景的解决方案。
其实仔细分析，天机数据初期选择的几个重点行业，也颇有学问。在IT市场中，气象、国土、水利、公安均属细分行业，但从数据角度分析，以上领域又属“强数据”行业。首先，上述行业已经沉淀海量业务数据；其次，已经有非常迫切的大数据应用场景；第三，用户对大数据价值有清晰的认知。当然，也是由于以上因素，用户对大数据解决方案提供商和数据运营服务商的能力要求也相当“苛刻”。
商业模式
由此引出天机数据的商业模式，但在分析商业模式之前，可先列举其融资进度。2016年Q4，天机数据接受红杉、戈壁投资的1000万元种子轮融资；2017年Q1，天使轮融资500万元；2017年Q4，完成PreA 1520万融资。
应该说，天机数据的融资进度较快，PreA轮融资的完成，意味着天机数据的业务方向已经清晰，可以依此加速推进；也意味着资本方对天机数据技术验证、商业模式的认可。
具体分析。目前，天机数据的业务结构偏向行业应用侧，而非以平台产品直接切入市场。因为阿里、百度、腾讯、华为等IT巨头均已入局，未来平台型大数据企业必然会遭遇激烈的、甚至降维的市场竞争。而天机数据具有平台级数据处理能力，可以基于自身天机大数据平台对外提供服务，但也可与企业现有的第三方大数据平台整合，提供应用服务。
而另一方面，天机数据与传统IT行业方案商也有本质区别，产品研发存在巨大差异。传统IT方案商根据项目需求进行定制化解决方案开发，但以项目利润为导向的运营机制，往往不会持续投入资源进行底层平台和数据应用的深度研发。而天机数据的数次融资均用于产品研发投入，由此产生PB级与TB级、实时与非实时的数据分析、查询、处理能力的领先优势。“天机数据已形成‘数据专家+行业专家’的人才储备，但在运营上，天机数据可以与行业方案商进行合作，把我们的优势产品和技术输出给他们，一起满足用户的需求。”殷晋说。
从数据运维到数据运营
上面提到的主要是天机数据在产品、技术方面的差异化优势，也可称为数据运维能力，但基于发展，天机数据更看好数据运营服务。
数据运维服务是千亿级市场，但数据运营服务则是万亿级市场。以气象服务为例，目前，欧洲气象服务已经全部实现商业化，年产值达到2600亿美元，美国1600亿美元，日本100亿美元，而中国只有6亿美元。而根据“德尔菲气象定律”，企业气象投入产出比为1:98，即在气象信息上每投资1美元，便可产生98美元的经济回报。
“其实，如果仍基于行业既有数据进行管理、分析，则始终停留在传统信息化建设思路；而天机数据的运营服务思路，则要接入海量跨行业的共享数据。同时，天机数据还可将企业数据资产，演变为数据服务，并向第三方输出，帮助用户完成数据变现。”殷晋说。
由此，天机数据的业务模式已经较为清晰，深挖时空大数据行业痛点，以应用解决方案切入市场，持续提升产品平台能力，快速实现同行业解决方案复制，从而达到覆盖垂直领域的目的。同时，天机数据还以数据运营模式，长期服务用户，即实现从数据方案商，到数据运营商的角色转变。
举例说明，数据不仅是资源，更是资本，数据不可能直接售卖，但可以基于数据提供服务。依托气象大数据，天机数据可以通过数据服务，为清洁能源企业（风力发电厂、风电投资商、风电运营商）提供选址、建设、运维，乃至数据运营。同时，第三方行业服务商也可对接天机数据的大数据服务，为用户提供综合服务。
最后说一句，2017年底，天机数据已经基本实现收支平衡，对此，殷晋表示：“大数据企业可以依靠资本完成技术积累、商业模式验证，但必须依靠实际业务效果和成单，证明自身的商业价值，才能走向成功。”
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