(電子商務研究中心訊) 英國數(shù)據(jù)科學家維克托•邁爾•舍恩伯格曾在其著作《大數(shù)據(jù)時代》中提到，大數(shù)據(jù)最主要的功能之一就是預測：通過適當?shù)?a href='http://www.tgfeipin.com/zt/data/' target='_blank'>數(shù)據(jù)模型算法，發(fā)掘海量數(shù)據(jù)之間的潛在關系，最終得出準確的預測結果。
2013年美國North Dakota State University計算機博士畢業(yè)的顏鵬是位實戰(zhàn)派大數(shù)據(jù)專家。獵云網(wǎng)(微信：ilieyun)了解到，博士第二年時，他便在一家VR創(chuàng)業(yè)公司從事數(shù)據(jù)挖掘工作。畢業(yè)后到3M公司任職高級研究科學家，負責海量數(shù)據(jù)建模與分布式計算。
對比美國成熟的大數(shù)據(jù)行業(yè)，國內(nèi)的發(fā)展尚處于起步階段，諸多企業(yè)對大數(shù)據(jù)的認知僅停留在概念層面，提供大數(shù)據(jù)服務的公司水平也良莠不齊。這促使顏鵬希望做一家真正為企業(yè)和行業(yè)創(chuàng)造價值的大數(shù)據(jù)公司。期間經(jīng)過多次的考察籌備，去年12月6號他正式回國，和3M的同事丁圣超一起創(chuàng)辦“所問數(shù)據(jù)”，并且在今年初獲得九合創(chuàng)投的天使輪融資。
顏鵬認為，對于大多數(shù)企業(yè)來講，銷售成績的好壞直接決定著企業(yè)的命運，而服裝行業(yè)又正是銷售導向的典型代表。目前國內(nèi)的服裝銷售存在很大痛點：供應鏈與銷售脫節(jié)，企業(yè)主根據(jù)經(jīng)驗確定產(chǎn)量。這其中的風險在于，產(chǎn)品脫銷將產(chǎn)生高額臨時加工成本；產(chǎn)品滯銷則出現(xiàn)現(xiàn)金流周轉問題。
而所問數(shù)據(jù)以SaaS形式，通過分析海量數(shù)據(jù)，在前期預測某款產(chǎn)品的最終銷量，企業(yè)主根據(jù)預測結果進行生產(chǎn)備貨，用科學的數(shù)據(jù)決策代替以往“拍腦袋”經(jīng)驗決策，盡可能降低供應鏈管理過程中的資金成本風險。同時，如何打造一款爆賣產(chǎn)品進一步幫助企業(yè)拓展營收，所問數(shù)據(jù)也可以提供相應的解決方案。
另外，“自適應”與“自學習”也是其預測算法的兩大特點。所問數(shù)據(jù)可以自動選擇最優(yōu)算法進行預測，并且能基于上次的預測進行算法自我優(yōu)化。這讓用戶使用產(chǎn)品越久，就越能獲得更精準的預測結果。
據(jù)了解，自今年初上線以來，該產(chǎn)品暫時處于內(nèi)測階段，目前已服務幾家大型服裝品牌，另外有十幾家企業(yè)有采購意向。顏鵬表示，服裝行業(yè)供應鏈痛點由來已久，只是目前市場中沒有非常優(yōu)秀的解決方案。他透露，所問數(shù)據(jù)會在近期開放購買入口，屆時用戶將會看到完整的企業(yè)級銷售分析與預測解決方案。
把大數(shù)據(jù)預測商業(yè)化的初創(chuàng)企業(yè)還有EverString。該項目通過人工智能為企業(yè)預測潛在客戶。而所問數(shù)據(jù)則主要提供細化的產(chǎn)品銷量預測服務，這也是二者的最大不同。事實上，顏鵬內(nèi)心的對標企業(yè)是硅谷著名大數(shù)據(jù)公司Palantir，而后者在去年底完成新一輪融資后，估值已超過200億美元。
“服裝行業(yè)只是我們的切入點。未來我們希望讓所問數(shù)據(jù)的預測在更多的應用場景下實現(xiàn)。”顏鵬向獵云網(wǎng)表示。(來源：獵云網(wǎng)）
