他清洗企业日志寻规律 数据图表显商业决策依据 80%试用客户留存

◆ 开数科技创始人熊梓锴

文| 铅笔道 记者 汪晨

►导语

在罗兰贝格咨询公司、Bayer医药集团做战略管理等工作时，熊梓锴需要查询、分析大量企业内部文档、数据，并整合海量的外部数据。但它们不仅难收集，且大多结构多样、杂乱无章，难寻规律。

2016年3月，他与剑桥校友Samuel Lee创立开数科技，以自然语言分析处理等技术为基础开发工具，自动分析企业非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息），挖掘其中价值。

9月，开数科技推出“朗录”日志管理 SaaS 系统，收集、分析各类系统日志后，提供商业智能分析、IT 运维分析等功能，供企业 IT 运维人员、管理者查看。

目前，多家客户付费试用该系统，试用客户留存率约有80%。

注: 本文根据采访录音整理，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。

已是凌晨四点，办公室内，熊梓锴托着下巴盯着Excel 表格，期待着鼠标图案从沙漏变为指针，计算出结果。然而每隔几分钟，他都要调整参数再次计算，如此往复。

过往做战略管理工作中他发现：企业留存的数据、文本档案大多杂乱无章，大多属于非结构化数据，单靠人力很难从中寻找到规律。即使数据有一定结构，它们也极为庞大，常用的计算工具例如Excel难以胜任。

和同行业的朋友聊天，熊梓锴发现，这类现象十分普遍。展开思考后，他有此设想：如果有一款软件能整合所有数据来源，并直接分析出想要的结果，省去繁复的步骤。“如果有，那企业付费的意愿肯定很高”。

2015年冬，机场附近的酒店，熊梓锴见到了他的剑桥校友Samuel Lee。在麻省理工大学的 AI 实验室 CSAIL，Samuel Lee曾运用人工智能技术分析非结构化数据。

过去十余年间，两人经常的讨论该技术的原理与应用场景。

熊梓锴认为，经过深度学习，自然语言识别处理技术能从文字中提取语义，语义积累能够形成知识图谱。“就像一个人读了大量资料后，做出一套有系统逻辑的笔记，而大家都能看懂，还能查看细节的知识点。”

在他看来，这一技术是解决问题的钥匙。经过技术处理后，企业员工更容易从杂乱无章的企业数据、文档中寻找规律，做出决策，“非结构化数据也不再被抛弃，而能够被人所用”。

当晚他们决定创立开数科技，将这一技术应用在企业大数据领域，提供一套软件，分析企业非结构化数据。

但他们需要寻找切入点。企业数据类型众多，“机器可能只知道每个字的意思，但每句话的含义不一定了解”。而企业的需求十分庞杂，如何选择？

两人从各行各业挑选数十人交谈后发现，物联网服务器的日志数据多，且类型介于半结构化和非结构化之间，“以我们的技术能力能够应对”。他们决定从物联网服务器数据入手，开发服务器日志管理平台。

2016年9月，开数科技推出“朗录”SaaS 系统。花费5分钟设置后，系统自动清洗、分析服务器日志，并生成多张图表，供企业 IT 运维人员查看。“如果需要查看特定日志，几秒内能从百亿条数据中搜索到。”

◆“朗录”系统界面截图及技术说明

目前，已有多家种子用户参与试用。试用后，约有80%的客户留存付费，按照流量多寡计算费用，一年支付一次。

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编辑   薛  婷    校对   杨雨晨