他训练7万业务语义模版为企业清数据家底 让内部存量信息告别杂乱

◆王琤是地地道道的北京人，尽管在外企工作多年，说话间也会不经意露出几句北京土语。

文| 铅笔道 记者 罗正臣

►导语

“你知道我们为什么在光华路SOHO 3Q办公吗？因为这里离SK大厦不远。”

此前当王琤供职于CA Technologies，任ERwin产品线（一套可视化大数据建模系统）全球研发负责人时，他和团队就在国贸SK大厦办公。当他选择离职创立Datablau后，自然也将公司搬到了老地方。

去年10月，王琤带曾经的团队创立了Datablau，旗下主营产品为数据资产运营平台。中大型规模企业购买该系统后，Datablau会协助企业自动化梳理内部存量数据，并建立数据模型和数据标准，以治理和改善数据质量。

注: 王琤承诺文中数据无误，为其真实性负责，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。

从CA Technologies离职

王琤低头看了一眼新合同上的竞业协议，本来攥着的笔又放下了。他微笑着对HR说了一句“我再想想”， 随即走出了位于西溪湿地的阿里巴巴总部大楼 。

去年6月，杭州的夏日天气不算酷热 ，总有几丝凉风伴着西湖的潮气吹在路人脸上。王琤深呼了一口气冷静了下，转身给邀请他来入职的朋友打了一个电话，表示婉拒。

朋友听罢，火急火燎地从楼上飞奔至楼下，拉住王琤的手走进拐角咖啡馆，苦口婆心劝了他近两个小时。而王琤却认为，从CA离开后进入阿里的风险有些大，待遇挺好的，但只要签了竞业协议，将来创业可能就会走一些弯路，细想之下决定放弃（这份工作）。

出了咖啡厅，王琤用手机拨通了远在北京的合伙人朱金宝的电话，“阿里的合同我没签，咱们踏踏实实地去创业吧”。

此前，朱金宝任CA Technologies旗下ERwin系统 的总架构师，而他的直属上司正是CA技术开发部主任——王琤。王琤自2006年进入CA Technologies后，通过十年打拼坐上了Erwin产品线全球研发负责人的职位 。

ERwin本质是一套梳理企业内部存量大数据的平台。它可以为企业内数据建立关联，生成ER图数据模型，以便公司做出决策。其客户甚至有美国银行、AT&T、迪士尼等巨头。“那时系统主要是给大公司IT部门使用的，软件产品会帮他整理数据库中的字段和表，并告诉他们数据集之间的联系。”

◆Datablau后台使用界面

身处数据行业内，王琤也有幸结识到了同行业内一些朋友。与他们交换产品意见时，他发现大数据公司有一个难以解决的问题：谈单子只能靠讲故事。

以某大数据公司向医院提供底层大数据梳理服务为例，企业只能靠直觉和客户聊需求谈合作，对于客户内部到底有什么数据，复杂程度几何，可能一概不知，只得硬着头皮去做做看。“客户也只以尝鲜态度去合作，成单客单价往往低于50万元。”

这样的价格会让大公司陷入亏损状态。“一般传统大数据公司需要派遣5~10人团队去进驻客户企业，以完成数据梳理任务。但经常扎进去半年都不见得能讲出个一二三，原因就在于不熟悉企业的业务。低廉的客单价，并不足以覆盖公司运营成本。”

王琤思索，如果能够在从业务角度梳理企业存量数据，而不仅是利用Erwin处理IT信息，使之可以自适应分析公司存量数据和异构数据，便可以有效提升公司工作效率。“如果我们打通业务员与IT部门的沟通渠道，两者就可以更好的运用公司内部资源。”

为客户清家底

去年10月，王琤带着手下4人，一同从CA离职，创立了Datablau（北京蓝图明册科技有限公司）。而他们着手的第一方向是当时的热点，为客户企业完成内部数据准备（Data Preparation）业务。

4个月后，当产品研发完毕准备投入市场时，王琤跑客户时却吃了多次闭门羹，连曾经的业务伙伴都将他拒之门外。“此前多多少少有一些国内客户，想着大家坐下聊聊新产品（Datablau）是否能满足新需求。结果国企对数据准备帮IT部门提高效率的卖点并不买帐；私企又会因为各部门相互掣肘而使决策链条增长，一家都没谈下来。”

王琤发现，在没有教育好市场前，产品的推广周期会相对较长。于是今年3月后，团队对Datablau进行了2.0迭代。

新版Datablau是一个数据资产运营平台，它能帮助企业打通内部存量数据后，利用行业模型进行精准分析，为企业决策提供数据支持。以Datablau服务的某能源环保企业为例，Datablau可以用半天时间，通过开放API接口的方式在企业私有云上部署系统并扫描库中数据。扫描分析后，会告知决策部门资产种类，包括有多少垃圾站、有多少环卫车、有多少环卫工人，他们的工作效能比是多少等等。如此一来，王琤便可以为客户完成清家底的任务。

而单一完成数据准备工作，王琤认为并不符合中国国情。“数据准备系统曾是面向国外IT部门的专项工具，可提高业务员50%以上工作效率。但中国IT部门和研发部划界并不明朗，有时推给第三方外包服务，因此并不重视具体工作效率，所以我们也在陆续推出落地统筹方案等服务。”

“传统模式下，IT系统的抽取需要将探针放入系统，以检索有效数据。而我们是用算法连接不同数据库类型，并根据模板进行检索。”现阶段，Datablau已创建了一套拥有7万余业务语义模板的数据库，系统在操作时可进行同语义比对。“这就像在数据的海洋里面捞针，我们通过语义知识库了解到数据位置后，就可以准确找到航向并打捞起数据来。”

在传统模式下如一位业务员需要寻找某一张销售凭证单，需要向IT部索要资料，并自己手动完成查询各类表单任务。而采用Datablau后，业务员可无需向IT索要资料，便可自动查询出所用表单。

该项目于去年12月完成天使轮融资，投资方为中经合。王琤表示，下一轮融资将在三个月之后开启，现阶段正在以地推的形式寻找中大型B端客户。

/The End/

编辑 薛  婷 校对 吴晓宇

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