數(shù)據分析公司“一面網絡” 獲1400萬元融資，專“啃”非結構化數(shù)據
徐寧 | 2016-09-07 10:40
【數(shù)據猿導讀】 由于互聯(lián)網的高速發(fā)展，用戶產生的行為數(shù)據越來越多。這些數(shù)據可以劃分為兩大類：一類信息能夠用數(shù)據或統(tǒng)一的結構加以表示，我們稱之為結構化數(shù)據，如數(shù)字、符號；而另一類信息無法用數(shù)字或統(tǒng)一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數(shù)據
今日，“一面網絡”正式對外宣布已獲得1400萬元的Pre-A輪融資，投資方為真格基金和聯(lián)想之星。此前，一面網絡于2014年成立時獲得了天使輪融資，投資方為個人。
由于互聯(lián)網的高速發(fā)展，用戶產生的行為數(shù)據越來越多。這些數(shù)據可以劃分為兩大類：一類信息能夠用數(shù)據或統(tǒng)一的結構加以表示，我們稱之為結構化數(shù)據，如數(shù)字、符號;而另一類信息無法用數(shù)字或統(tǒng)一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數(shù)據。結構化數(shù)據屬于非結構化數(shù)據，是非結構化數(shù)據的特例。但企業(yè)往往沒有能力處理這些數(shù)據，所以導致企業(yè)無法全面了解用戶的行為，浪費了行為數(shù)據的潛在價值。
“一面網絡”在做的事情類似于36氪此前報道的星圖數(shù)據，就是給企業(yè)輸出數(shù)據分析的能力。首先將企業(yè)內外部數(shù)據打通，然后通過機器深度學習，將任何有價值的非結構化數(shù)據進行清洗、處理、挖掘，最后再將分析結果形成圖像，可視化的呈現(xiàn)給用戶。
例如，現(xiàn)在的消費者都會在論壇、微博等各種渠道留下對企業(yè)的產品、品牌的反饋，但這些言論不會按照常規(guī)化的語序進行表達，里面大多夾雜新生詞匯、代名詞等，導致企業(yè)往往不能很好的理解這些反饋信息中的建議。“一面網絡”會通過網絡爬蟲抓取這些外部信息，然后再接入企業(yè)內部的數(shù)據，如ERP、物流系統(tǒng)等，以及線上各大電商平臺的訂單數(shù)據、評論等。最后給到商家的結果，類似于淘寶商品頁面中的評論，并且這些評價的維度都是可以自動生成的。
說到這里，我們容易聯(lián)想到36氪此前報道的硅谷大數(shù)據公司Taste Analytics，他們也是做非結構化數(shù)據處理，通過輿情監(jiān)控幫企業(yè)決策，并且同是真格投資的公司，在今年初完成了340萬美元的Pre-A輪融資。當問到兩者區(qū)別時，一面網絡CEO任棟霓表示，Taste Analytics更加側重非結構化數(shù)據的技術處理，而一面更側重于業(yè)務場景的應用，還包括訂單分析、每個環(huán)節(jié)的轉化數(shù)據等。
不過做語義分析，這里有一個不可避免的問題，同一個詞語在不用行業(yè)的中表達的意思往往不一樣，所以需要建立行業(yè)知識圖譜來對機器進行訓練，可是完善這個圖譜不是易事，Google、IBM都鋪了大量人力、時間在做，那么創(chuàng)業(yè)公司怎樣去做?對此，任棟霓告知，一面主要先談下行業(yè)的幾個標桿客戶，然后再通過大客戶建立知識圖譜，目前主要集中在消費品、寵物、食品、日化、酒、汽車等幾個行業(yè)。
其實，除了Taste Analytics，一面在做的用戶轉化分析，又讓人容易聯(lián)想到36氪此前報道的神策數(shù)據、GrowingIO等公司，任棟霓強調，神策數(shù)據等公司更多的是通過埋點來幫助企業(yè)實現(xiàn)用戶增長，主要是服務運營部門，面向那種有自己獨立網站的公司，而一面主打是后面的分析步驟，反饋于企業(yè)的銷售決策。
此外，一面現(xiàn)在的場景是來自售后，而很多做數(shù)據分析的公司都會做售前的銷售線索搜集，當問及是否會向前延伸時，任棟霓告知不會，因為銷售線索更適合2B的公司，而一面的客戶都是2C的，這是兩部分客群。
據悉，一面網絡的創(chuàng)始團隊脫身于快播的人工智能部門，公司目前有20多人，產品按照SaaS模式按月收取服務費，已于2015年實現(xiàn)盈虧平衡，本次融資主要是加大產品標準化的進度，以及組建市場和銷售團隊。
來源：36kr
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