数据猿专访 | 数据堂创始人兼CEO齐红威：惠泽民众，是数据价值最本质的体现
数据交易的方式是数据拥有者和需求者双方直接交易，但是这一点在实际操作中是不可能实现的。齐红威在接受记者采访时表示，数据银行是连接数据供给方与数据需求方的中间平台，能用多种数据整合出结果，让数据的价值实现真正的惠泽民众
来源：数据猿 记者：张艳飞 张叶
数据堂，作为国内一家知名大数据资源服务上市公司，一直致力于融合和盘活各类大数据资源，实现数据价值最大化，推动相关技术、应用和产业的创新。在现今人气爆棚的大数据市场上，数据堂以“专注数据，共享价值”的服务理念走出了自己的特色化之路。“外行看热闹，内行看门道”，那么数据堂的独特气质究竟源自哪里？
日前数据猿记者采访了数据堂创始人兼CEO齐红威，深度了解了数据堂的服务模式以及市场布局等情况。
“数据银行”专注于数据本身
“从理论上来说讲，数据交易的方式就是数据拥有者和需求者双方直接交易。但是，这一点在实际操作中不可能实现，因为会涉及原始数据的隐私安全、需求和供给不对等、单一数据价值有限三大难题。”齐红威表示，为了从根源上解决这些难题，让数据的价值真正能够惠泽民众，数据堂打造了数据银行服务模式。
在采访中，作为创始人兼CEO齐红威对数据堂的“数据银行”服务模式给出了最直白的定义：“数据堂是面粉加工厂，首先会拿到很多五谷杂粮，包括小麦、玉米、高粱等，即获取数据；然后将五谷杂粮加工成标准面粉，提供给客户以便其加工汉堡、披萨、面包等带有明显个体属性的食物。”也就是说，数据堂只提供面粉服务，并不涉及数据应用。这也是数据银行服务模式的精髓所在。
齐红威强调，经过五年的市场探索，数据堂总结出数据银行服务模式，认为这一模式是连接数据供给方与需求方的中间平台。根据数据需求方的应用诉求，数据堂会有针对性、全方位汇集数据，进行标准化处理形成数据资产，再以产品形式服务数据应用商。
他还以企业征信数据举例说明，在实际操作中，他们给用户的数据是整合之后的产品，是分析之后的结果。比如，数据堂把企业各层面的数据加工、处理整合到一起，然后对企业做简单的信用评分。这个分数是不可逆的，回不到原始数据的样子，如此一来，不仅避免了版权、隐私、安全等问题，还解决了一方提供原始数据、另一方却需要数据结果的问题。
虽然致力于打造国内最大数据银行，但数据堂并不是所有数据都会采集。据介绍，数据堂从宏观和微观两方面建立了数据采集标准，会分别遵
循“全、新、细、准”和“时、人、地、干”的标准。
数据共享大势所趋
面对当前数据市场存在的数据孤岛问题，齐红威认为，目前这一问题依旧不容乐观，但改善进度却十分喜人。很多数据拥有方都在逐步意识到数据的价值，并开始积极尝试开放。数据堂在这方面也已经与很多企业达成了深度合作，虽然不可能一步到位，但方向正确、发展迅速。
此外，齐红威还表示，数据的时效性在某些特定行业等同于价值，失去时效性，数据便没有了价值，但是，这并不意味着在其他行业这些数据也失去了价值。
因此，以数据开源应用的方式开放给其他需求方，形成对时效性数据的二次开发和利用，对深入挖掘数据价值至关重要。数据堂打造的数据银行，通过云服务和开源应用促进全社会数据资源的变现和增值，也是对数据孤岛问题根源性解决的全新尝试。
数据价值要多维度发掘
在大数据生态圈中，数据应用端控制着整个产业链的出口，数据应用市场决定数据生产和数据资源服务的发展，助力数据应用市场价值最大化。为了最大限度满足并发掘应用市场需求，数据堂在积极进行多维度数据价值的发掘，截至目前，已经在金融风控与征信、交通、人工智能、精准营销四大领域成熟布局。2016年，数据堂响应国家大数据战略趋势，已经与贵阳市政府、芜湖市政府就“数字生态城市”建设达成战略合作协议。
着眼现在，更要放眼未来。依托“数据银行”模式，齐红威透露，未来数据堂会将数据挖掘工作做得更到位，因为目前不少领域的数据价值发掘过于单一，直接导致了数据价值体现大打折扣，比如，稀土行业。要想确保数据价值的最大化，实现惠泽民众，多维度的数据价值发掘成为了必然之选。
此外，在深化现有领域的同时，数据堂也在积极拓展新领域。齐红威表示，随着产业的发展，行业数据应用的机会正在不断涌现，依托于自身丰富的数据资源积累优势，数据堂会前瞻性的布局一些潜力领域的数据挖掘，比如，物流、农业、教育、钢铁等行业都将是公司会重点关注的对象。
注：本文由数据猿记者张叶Yilia(微信：zhangye1209）整理发布
来源：数据猿