今年6月，成立近7年的TalkingData在北京举办了首次战略发布会。TalkingData创始人兼CEO崔晓波谈及在这个时间点办发布会的原因时表示，“本次战略发布会其实是希望给外界传达目前TalkingData的战略核心以及重量级产品，同时也是让我们自己对于目标更加聚焦”。一直以来，外界对于这家大数据独角兽公司赞誉有加，却缺乏能准确描述形容这家公司的具体词汇。

秉承着新战略，TalkingData将以“开放、连接、安全、智能”为核心，着力探索中国大数据行业的发展新路径。崔晓波进一步解释说，TalkingData将突破传统的数据源公司、数据软件公司、咨询公司这三种模式，探索创新发展路径，以“数据智能服务商”为定位，基于开放连接的理念构建整合数据产业链各方资源的平台生态，这样才能集产业之力，真正实现“数据改变企业决策、数据改善人类生活”的初心和愿景。

TalkingData发展的这几年，也是大数据从新生概念到成为各行各业最核心的战略资源的一个过程。如今，大数据从自成一体的产业已经开始向各行各业延伸，成为推动行业发展的重要引擎。作为数据智能服务商，TalkingData在尝试回答如何让大数据更好地与各行业实际场景结合、如何更好地挖掘大数据商业价值这个问题。

聚焦：瞄准高频领域

和全新战略相配套的是业务经营层面的聚焦，金融、零售、营销、智慧城市这四个数据流动性强、相对高频的领域成为TalkingData目前最为关注的数据智能应用方向。

从进入行业到快速扩张再到收缩聚焦，TalkingData一直在根据不同阶段对数据的不同理解进行业务上的调整。2013年底、2014年初，TalkingData开始进入企业服务领域。此时，移动互联网风头正劲，传统企业大多在做移动化转型，基于APP成长起来的企业也不胜枚举。TalkingData感受到企业业务部门对数据的关注，开始做相关企业的私有化部署的工具和分析服务。2014年到2015年大举扩张，TalkingData的业务除覆盖金融、零售、互联网行业之外，还延伸到了地产、航旅、汽车等行业。

电子商务、移动支付、共享经济的发展使人们的衣食住行都迁移到线上，人们进行消费的同时创造了大量的数据，使数据服务公司有更大的发挥空间。但大数据应用是有周期的，每一个行业的周期不一样。例如零售业的服饰品类，核心的会员用户一年的购买频次是5到6次，而在房产、汽车领域，人们一辈子可能只进行一次消费。低频的消费产生的数据量是有限的，消费场景也是狭窄的，即使有再好的算法模型，大数据可发挥的空间也很小。“在低频消费的领域，行业客户要求非常直接，大数据主要的应用场景就是销售。”崔晓波表示。

金融、零售、营销、智慧城市这四个领域基本囊括了人们最主要的消费生活场景，数据量大、数据流动性高、场景丰富，这些有利因素的叠加，能为大数据的发展提供肥沃的生长土壤，让后续数据模型的构建、数据产品的打造、商业价值的实现周期变短，更加快速地培育出成熟可复用的数据智能应用。

创新：合作模式升级

在去年的“T11 2017暨TalkingData智能数据峰会”上，崔晓波提出TalkingData要做客户的成效伙伴，TalkingData的商业模型要以效果为导向，按效果来衡量。崔晓波表示，TalkingData致力于成为企业的合作伙伴，而不是企业的乙方。

成效合作是一种新的合作模式，对合作双方来说，需要新的合作思路相互配合。TalkingData会派出专门的运营团队去服务企业，帮助企业进行数字化转型，实现流程自动化，提升工作效率，减少企业人力成本的投入。而TalkingData选择能够进行成效合作的KA客户（Key Account）也需要满足三个条件：第一，一把手工程，企业最高级别的负责人亲自负责合作项目；第二，企业本身有比较好的数据基础；第三，合作落地能有明显的效果。

崔晓波指出，成效合作模式有很多种，只要最终能为企业创造价值、获得价值，而不仅仅是提供一个软件和服务，就都是成效合作。在和头部服装企业和连锁餐饮集团的合作过程中，TalkingData就采取不同的成效合作模式。头部服装企业的问题在于，线上收入要远远低于线下收入，品牌方想要平衡不同渠道带来的营收。TalkingData的团队直接深入到企业，全程参与数据系统的搭建、运营，实现数据和业务相结合、活动策划和流量相对接，二者最终达成按照线上销售收入的比例来进行分成的合作模式。在服务连锁餐饮集团的过程中，TalkingData则是和企业一起寻找业务增长点，再把所有的能力开放出来给其他的连锁企业进行复用。不同的合作模式殊途同归，都实现了成效合作。

“我依然认为，这个时代除了要有技术创新，商业模式的创新更重要。对于TalkingData来说，因为我们还是个创业公司，而且走了不同的路。如果和那些巨头去比就需要在商业模式上创新，对结果负责才能赢。但是我们也不是盲目的，不是说所有客户都能达成成效合作，我们会进行选择。”

崔晓波提到，TalkingData目前将行业客户分为三层，KA客户、PA客户与长尾客户。成效合作目前是TalkingData在与KA客户合作中重点探索的模式，无论是人员、技术还是相应的资源，投入都很大，实现周期会变长。而PA客户和长尾客户与KA客户形成平衡，TalkingData主要为前者提供标准化产品和服务，而后者，则是通过大量的SaaS和DaaS的服务去覆盖。

深化：数据产品化

分析出有价值的数据信息只是大数据应用的第一步，大数据企业更重要的是形成自己的产品。这对于后续形成稳定成熟的商业盈利模式和实现规模化都很重要。将数据模型和数据服务做成成体系的产品是TalkingData正在做的事情。

在6月的战略发布会上，TalkingData发布了面向零售领域线下品牌商的数据智能产品——智选，以及以准确、动态、及时、多维度为优势的移动大数据人口统计应用——“统计魔方”。同时， TalkingData营销领域的产品和数据服务也全面升级。

这些产品集中体现TalkingData在数据方面的理念。崔晓波指出，“数据的核心不是拥有而是连接”、“不流动数据，只流动算法”。数据市场不是物理化地集中在一起，数据最重要的是拥有连接能力。

 TalkingData和腾讯云联合推出的“智选”产品，第一次将两个大数据平台真正融合在一起。“智选”解决的是实体门店的选址、商圈经营等场景问题，为智慧零售及多元化线下产业提供帮助。在这个产品的研发中，TalkingData提供了人口模型、流量模型，腾讯云提供对选址模型很重要的相关数据，即100*100米网格的人口统计学信息。TalkingData和腾讯云将双方的数据通过安全框架做了连接，通过模型来实现数据价值的挖掘。“现在企业都将数据作为其重要的资产来对待，不会轻易向外进行输出，越来越重视数据价值的同时也越来越关注数据资产安全。所以我们也采用了安全的数据连接方式，来保障内控和合规。”崔晓波介绍说。

数据不流动意味着什么？数据都在拥有方各自的管理控制下。通过分布式算法框架，通过联合建模把能力聚集在一起产生价值。这种数据思维为企业开放合作、联合进行数据产品的研发提供了一种新思路。在企业越发注重数据安全的背景下，新的数据合作思路能为大数据的进一步发展提供方法论。