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谷歌天价收购 | 商业智能,巨头们的下一个必争之地

《中国经济周刊》记者 谢玮 | 北京报道

《韩非子》说:“圣人见微以知萌,见端以知末。”意思是,从微小的苗头中能预见事物发展的趋势。

在大数据时代,数据分析让“见微知著”更加可能。比如,超市购物产生的客户积分数据,可以让超市了解客户需求并且购买更好的产品。医院体检产生的历史数据,可以帮助病人更好的“防病于未然”。

“见微知著”的价值,由数据分析市场的热度可见一斑。

6 月 6 日,谷歌宣布以 26 亿美元现金收购非上市的BI(Business Intelligence,商业智能)和数据分析公司 Looker。

短短数天后,又一家数据公司被以更高价格收购。6月11日,CRM(客户关系管理)巨头Salesforce宣布与数据分析平台Tableau达成收购协议。该收购以全股票交易方式来进行,交易价值约为 157 亿美元(不计入现金),成为 Salesforce 历史上最大的一笔收购案。

什么样的公司,值得谷歌、Salesforce等巨头花“天价”收购?

CRM巨头“迎娶”大数据独角兽

Tableau是一家交互式数据可视化软件公司,成立于2003年,主要创始人来自MIT(麻省理工学院)。该公司目前总部位于美国华盛顿州西雅图,专注于商业智能。

Tableau的产品包括关系数据库、在线分析处理多维数据集、云数据库和电子表格以生成图形类型的数据可视化。包括奈飞(Netflix)、亚马逊和华为在内的超过8.6万家公司和机构都是Tableau的客户,其2018 年营业收入为 11.55 亿美元。

Salesforce 是全球知名的 CRM公司,公司大部分收入也来自这项业务,其财报显示, 2018 财年全年收入为 132.8 亿美元。

对于这笔价值不菲的收购,“买卖”双方都十分乐观。Tableau 方面发言人表示,“与 Salesforce 合作将增强我们帮助世界各地人们查看和理解数据的能力”,“作为全球排名第一的 CRM 公司的一部分,Tableau 直观而强大的分析能力将使数百万人在整个组织中发现可操作的见解。”

Salesforce 联合首席执行官 Keith Block则表示:“数据是数字化转型的基础,通过对所有客户数据提供强大的可视化能力,tableau的加入将提升我们帮助客户实现成功的能力。”

收购Tableau是Salesforce有史以来最大的一笔交易,这笔交易预计将在今年第三季度完成,届时Tableau将作为独立子公司运营。

从业务发展上来看,这是一次具有想象空间的收购。借助Tableau的数据分析工具,Salesforce可以在不同的产品中集成数据分析功能,让商业智能贯穿于客户生产、销售、营销等等各个业务环节,从而帮助客户更好的管理客户关系,提升服务质量。

在此不到一周前,谷歌也宣布了以 26 亿美元收购大数据分析公司 Looker,收购完成后Looker将并入谷歌云部门。谷歌云CEO库里安在声明中称,收购Looker将为谷歌云的客户增加数据分析工具,帮助谷歌提供针对目标垂直行业的特定分析。

分析人士认为,谷歌和Salesforce的收购,都是其战略版图扩张的重要一步。

中国计算机学会会士、中国人民大学信息学院孟小峰教授向《中国经济周刊》记者表示,随着大数据以及人工智能向纵深发展,人们对智能分析的需求会越来越强烈。智能分析和传统的商业智能中的分析有所不同,它需要对多元异构数据具有更深度、更广泛的融合能力和知识提取能力,这不是过去统计意义上的简单分析。随着大数据应用进一步发展,各家公司对相关技术需求和布局将会越来越强烈。这也是促成各大公司对战略发展和大数据的应用进一步需求。因此,它们选择通过这样的布局有效提升自己,以便在整个大数据产业链上占据相对有利的地位。

“从商业逻辑来看,BI与数据分析领域竞争格局非常激烈。各大巨头无论是通过内生性研发还是外延式并购,都必须获取这种数据分析能力。”海致网聚技术总监翟士丹向《中国经济周刊》分析称。

头部BI厂商成巨头必争之地

BI和数据分析业务正在成为新的战场。在这一领域,巨头们的收购相当频繁,甚至成为公司技术升级的常规选项。

华泰证券研报分析指出,早期BI以IBM、Oracle等数字化巨头的布局为主。早期代表性收购案例包括2007年Oracle以33亿美元收购Hyperion,2007年SAP以68亿美元收购Business Objects,2008年IBM以50亿美元收购Cognos等。这些BI厂商至今已逐步丧失竞争力。

近期Salesforce和谷歌纷纷收购BI厂商。云计算与企业业务结合产生大量运算和数据沉淀,这些沉淀的数据还需要通过BI转化为能够指导业务优化的决策建议并以可视化的方式进行直观呈现,才能打通闭环,实现数据价值。“因此,全球头部BI厂商成为云计算巨头在完成数据存储和数据处理布局之后的下一个必争之地。”

有分析指出,人工智能的进展在很大意义上是从原来的传统建模、制定规则到现今依赖于数据机器学习的根本转变。与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以进行深度机器学习。

在孟小峰看来,Tableau、Looker、Palantir等公司的核心技术在于具备了从纷繁复杂的数据源中提取有价值的数据,尤其能够提取、汇集有知识价值的数据,进而能够促使在此基础上所构建的AI的智能化应用得到有力支撑。否则这一轮AI无论炒得再热,也会成为无源之水,缺乏发展后劲。

“我想,这也是促使这些公司花这么大的价钱并购的原因,要把智能分析的相关技术能力买到手,促使应用向更深发展。”孟小峰表示。

以Palantir为例,这家公司最著名的案例是通过关联分析帮助美国情报机构获得本·拉登的相关线索。随后,Palantir将业务扩大到了反恐、金融、医疗等领域当中。

孟小峰进一步分析指出,这些技术的核心在于数据的融合和知识的融合,能够在纷繁复杂的数据中找到具有某种语义联系的实体及其关系,基于此构造出某个领域的大规模知识图谱(Knowledge Graph)。现在,所有的公司都在致力于寻求面向不同领域的知识图谱构建的相关技术。因为,只有具备这方面的能力,才能实现智能化应用。

“所以,从这一轮的收购当中可以看到,过去传统的企业智能所谓BI是去解决已知问题的分析,未来商业智能要解决的是对未知问题的分析,也就是解决预测问题。为此企业需要在其积累的数据生态中为新的业务模式创新快速构建有价值的数据驱动的管理决策知识图谱。具备数据融合和知识融合技术和体系的智能分析企业成为新的市场宠儿,这也是巨头收购背后的驱动力所在。”孟小峰向《中国经济周刊》记者表示,现在包括IBM、谷歌、微软在内的巨头,都在积累这方面的技术和实力,从而引导自身应用向纵深发展。

国内BI企业有其独特优势

“科技自立”的重要性愈加凸显。去年11月,美国商务部工业安全署(BIS)出台了一份针对关键技术和相关产品的出口管制框架,其中就包括可视化、自动分析算法、上下文感知计算在内的大数据分析技术。  

那么,在BI与数据分析的赛道上,中国的企业与Tableau、Palanir之间存在哪些差距?有没有自己的“独角兽”?

“从目前现实的角度来看,在这个层面,我不认为中国企业和国外的企业有多么大的差距。”孟小峰直言,技术的生长来源于坚实深厚的应用基础,后者又源自于坚实深厚的数据深度和广度。从中国移动互联网和整个互联网发展态势来看,我们在很多应用方面不输国外,甚至在某些领域,我们的应用创新能力和应用的深厚度是远超于国外的。

他进一步分析指出,我们有着更大的样本采集对象,可以积累更广的数据范畴,从而有着更好的实验场、更坚实的需求驱动。近年来,国内产生的智能化的分析工具或者企业是不输国外的,这与操作系统、数据库时代与国外的差距可谓是天壤之别。

现实中,像tableau这样的公司在国内市场表现未必最佳。今年年初,在招商银行云BI平台招标中,海致星图力压Tableau等国内外竞品,中标近千万元。

“智能分析跟本地化还是有一定的关系。比如,tableau在美国市场基础上和应用需求下所开发的产品,对中国客户摸得并不是太透。”孟小峰直言,本土企业需要跟应用摸爬滚打在一起,摸透需求的本质,才能开发出有针对性的技术,“从这个角度上说我觉得国内(企业)还是有优势。”

“海致,就是指海量数据,极致分析。”翟士丹向《中国经济周刊》记者介绍,“ 海致最初对标Tableau开展BI产品BDP的持续研发,在实现了与Tableau一样便捷的数据接入分析和可视化分享的基础上,率先在行业内实现了SaaS模式的大数据BI服务体系,并逐步加强了数据建模和知识图谱等配套数据分析工具。”

据介绍,海致定位于大数据为企业赋能,经过四年发展,已经形成海致BDP、金融大数据(海致星图)及警务大数据(海致网聚)三条产品线,分别针对通用领域和垂直行业的数据分析需求。BDP重点提供通用的大数据分析平台产品,剩下两个产品线则扎根于金融、公安两大领域。

不过,翟士丹直言,在满足了3000余家大中小型企业客户,特别是进入金融、公安这样的超大头部行业客户之后,海致开始摸索在便捷的Tableau通用分析平台和复杂的Palantir专业分析平台之间的兼顾之道,力求更加深入行业数据底层,为客户挖掘更专业更易懂的数据价值。

“让数据可以被看见、被看懂、被利用。”翟士丹表示。

他坦言,海致专注于公安领域其实源于一个“机缘”。2017年,有位民警使用了海致SaaS个人免费版,发现其数据快速的接入清洗和便捷的可视化分析,非常适用于公安数据分析场景,立即联系了公司与当地公安部门进行了交流,并在短时间内推动了第一个公安系统的落地部署。自此,海致产品仅用两年时间就在全国14个省60多个地市的公安机关开展了大数据应用的深度合作。

他向《中国经济周刊》记者进一步阐述,目前海致通过与全国公安客户合作,利用海致BDP警务数据分析平台建立了500多个的违法犯罪分析模型,涉及刑侦、治安、禁毒、经侦、人口、出入境等多个领域,实现了对上述领域内违法犯罪人员身份、行为、关系特征的精准刻画,同时结合海致知识图谱所能提供的千万级“点”(对象)、百亿级“边”(关系)数据知识体系,逐步形成了海致特有的数据分析中台体系,为客户在公安打防管控工作中提供了强有力的数据分析支撑,这其中既有涉及华中一百多家违法企业案值高达数百亿的特大税案侦破,也有通过一个模型在西北某省会城市一晚行动抓获300余名违法犯罪人员的专项整治;既有华东国内知名大都会商业旅游地标新年夜精准的大人流预测,也有服务于华南省会城市出入境办证服务特定人群、特定地域的科学划定。上述的成果不但推动了公安机关城市公共安全管理服务能力的提升,也更加坚定了海致从智能商务向智能警务延申发展的决心和信心。

在孟小峰看来,随着云计算、大数据、人工智能等技术不断发展,5G等IT基础设施的成熟,特别是5G推动下的万物互联之下,人们获取数据的能力会越来越强,描述现实世界、世间万物的能力越来越强。由此,人们对于万物互联场景下,事物之间、实体之间、人和人以及设备和设备之间语义分析的需求会越来越强烈,市场的前景将是爆炸性的。随着数据的爆炸性增长,人们对新型的商业智能的分析手段和工具的需求会越来越强烈。

编辑 | 贺    诗

编审 | 张    伟


(网络编辑:周琦)
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