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Sensors Data
多维数据挖掘分析，Sensors Data想成为企业发展的动力源
来源：猎云网（微信：ilieyun） 文/马凤仪
此前Sensors Data在猎云网公布了天使轮的融资消息后，据创始人桑文锋反馈，文章发布后几小时，就受到了诸多vc关注，其中不乏有投资界的大佬。
接下来将着重介绍下Sensors Data的业务模式。
大数据的本质是一种数据驱动的理念外加技术，在数据源体量一般的情况下，就算没有复杂的技术，也能实现一些效果，但要想对体量庞大的数据进行多维度深层挖掘，就会面临一些技术上的挑战。
桑文锋在百度做了八年的数据统计分析工作，今年4月出来创立了Sensors Data。
桑文锋认为，数据人才对于创业公司来说又稀又贵，并且数据分析类产品建构并不是一两个人短时间就能完成的，所以他带领他在百度共事多年的伙伴做了一款数据分析工具Sensors Analytics（神策分析），其目的就是想要为创业公司提供专业的数据分析服务。
除了分析工具之外，Sensors Data 依托团队以往的大数据领域的技术和项目经验，也对外提供相应的技术咨询服务。服务的技术方向包括：
1、海量数据下的数据处理平台、数据仓库等大数据基础设施的建设和维护；
2、数据打印、传输、存储、建模、应用等数据实时和批量处理流程的构建、维护和调优；
3、基于用户数据的数据智能应用，包括用户画像、个性化推荐、用户生存周期分析、作弊用户识别等；
4、工业大数据领域方面，工业传感器的数据采集、传输、存储，以及相应的应用，包括数据的多维分析与可视化以及故障预测和诊断等。
提供的服务的形式包括： 相应领域技术专家的专业咨询服务；相应领域技术人员的培训；项目技术方案的设计和评审，代码的review；系统的故障辅助分析和排查，性能调优。
桑文锋强调：“Sensors Analytics是一款纯粹的数据分析工具，不会占有用户的任何数据。”他们既可以向普通企业用户提供Cloud版，也可以为对数据安全有顾虑的企业用户提供私有部署版。需要强调的是，桑文锋在向笔者演示多维度交叉分析的过程时，其反应速度已达到秒级。
与Sensors Analytics对标的产品已经有很多，国外的GA（Google Analytics）、MixPanel；国内的百度统计、友盟等。GA主要是通过用户访问情况和网站使用情况帮助企业衡量销售与转换情况；MixPanel主要针对用户行为分析而非访问量。与Sensors Analytics相比GA等产品只能覆盖前端JS/APP SDK记录的数据，是无法覆盖服务端和业务数据库的数据；从分析能力来说，国内GA类的产品只具备宏观分析能力，企业使用时并不能驱动企业运营以及个性需求。
于是，为了让数据发挥最大价值，在Sensors Analytics数据分析工具的基础上，他们又推出了数据咨询服务，已组建专业的资深数据分析团队，提供配套大数据咨询服务，咨询服务分为多维分析指标体系建设、事件设计及实施指导、数据分析和决策指导，其收费标准是5000～8000元/小时。此外，技术服务方面的收费根据数据量及业务复杂度来计费，价格在2～20万元/年之间。目前服务客户多为电商和O2O类创业公司，其中包括爱鲜蜂、多盟、AcFun、快快鱼、PP租车、51Offer等。
Sensors Data的技术团队一共有12人，大多来自百度。核心创始人桑文锋、曹犟、刘耀洲、付力力均来自百度大数据部，创始人兼CEO桑文锋2007年加入百度，从2008年底开始组建并带领团队，从零实现了百度用户日志的大数据平台，覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎、数据可视化等。他曾带领团队打造的系统有：LSP日志统计平台、Logdata用户行为查询平台、User Profile Service 1.0、User Data Warehouse 1.0、Biglog平台、Minos日志传输系统、LS 2.0作业流调度系统、Wing计算引擎、OLAP Engine等。
据了解，Sensors Data正在积极筹备下一轮融资。
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Sensors Data
Sensors Data：源于百度的大数据分析技术 服务瞄准创业公司
对于投资人和创业者而言，大数据是个热门的融资标签。而早在在这个概念热起来之前，Sensors Data（神策）的创始人桑文峰已经在大数据领域有了长达7年的探索。
来自百度系的创业团队
桑文峰曾就职于百度大数据部门，离职前是大数据部的技术经理。不仅是创始人，事实上Sensors Data目前团队12个人，有9个都曾经有过在百度工作的经历。按照流行的分法，Sensors Data应当属于百度系。
说起创立Sensors Data的原因，桑文峰表示他一直是一个做大数据的人，在2011、2012年的时候，大数据的概念火了，忽然发现掌握的技术竟然变得很有价值。
尽管从零到一是一个经常被人提起的话题，但对于桑文峰来说，创业这件事他拥有相当丰厚的基础，从一开始的Sensors Data让他更加对创业这件事更加有信心。这也是让他感到快乐的事情。“在键盘上敲程序的时候就好像在唱歌”，桑文峰用这句话来描述他创业的心情，说这句话的时候，桑文峰神采飞扬。
瞄准创业公司提供大数据分析工具
但创业也并不是有热情和有经验就能成功的事情。目前在做大数据的公司，比如友盟、百度统计、Talking Data 等，他们已有很大体量的数据积累，初创公司想要站住自己的地盘也并非易事。
而在桑文峰看来，除了热情，市场也在告诉他大数据的机会还在。
一是移动互联网的发展，大家上网时间长，产生了更多的用户数据，二是传感器的发展，例如Apple Watch可以采集用户的心率和运动数据，采集了更多的数据源。这就导致了即使一个创业公司，也拥有比较多的数据。
一方面大数据的理念让大家认识到了数据的重要性，但对于创业公司来说，想做数据分析需要负担的时间、人才成本都是高昂的。Sensors Data提供的是数据分析工具，来解决对大数据分析的需求。
基于对大数据的这些认识，以及考虑到市场的需求以及企业对数据的依赖性，Sensors Data目标用户主要是电商和O2O类创业公司。
数据安全 支持私有部署和Cloud版
数据安全上，不愿意把自己的核心数据放在第三方平台上的公司大有所在。 因此，Sensors Data针对互联网创业公司推出了深度数据分析产品SensorsAnalytics，支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建数据仓库基础。而这也是Sensors Data跟目前常见的大数据公司的最大的不同。
相比之下，有三个特点，一是提供私有部署和Cloud版，对数据安全比较顾虑的，可以选择私有部署，这样部署在客户自己的服务器上，数据根本不会出公司，这样就没了数据安全问题。二是提供灵活的多维分析，用户只要把维度接入进来，就可以进行实时的多维交叉分析，秒级响应。三是帮助客户搭建了底层的数据仓库。
产品9月25日上线至今，用户数量达到数百家，其中包括爱鲜蜂、多盟、AcFun、快快鱼、PP租车、51offer等，其收费标准是根据员工数量以及接入的数据量来计费，价格在2～20万元之间。（完）
来源：DoNnews（编辑 陈艳曲）
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大数据分析服务商神策网获线性、明势600万元人民币天使投资
来源：猎云网 （文/马凤仪）
专业于大数据分析服务，致力于帮助客户实现数据驱动的Sensors Data（神策网）创始人桑文锋向猎云网独家透露，Sensors Data于今年3月获得由线性资本和明势资本共同领投，以及薛蛮子跟投的600万人民币天使投资，于今年4月全部到账。需要强调的是，拿到天使融资的Sensors Data当时并未上线。
据了解，团队核心成员桑文锋，曹犟，刘耀洲，付力力均来自百度大数据部，从零构建了百度的日志分析大数据处理平台，有多年的大数据处理经验。这也是该产品还未上线就受到资本关注的原因之一。
Sensors Data针对互联网企业提供大数据分析产品和完整解决方案，以及针对传统企业提供大数据相关咨询和完整解决方案。目前，针对互联网创业公司推出了深度数据分析产品Sensors Analytics，支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建数据仓库基础。
考虑到市场的需求以及企业对数据的依赖性，该产品第一阶段的目标用户主要是电商和O2O类创业公司。产品9月25日上线至今，用户数量达到数百家，其中包括爱鲜蜂、多盟、AcFun、快快鱼、PP租车、51offer等，其收费标准是根据员工数量以及接入的数据量来计费，价格在2～20万元之间。
笔者分别采访了线性资本的两位合伙人王淮和张川、以及明势资本创始人黄明明、薛蛮子的助理王坤亮等人，他们都表示，Sensors Data的团队是吸引他们投资的主要原因之一；另外，几位投资人都不约而同地谈到数据的发展趋势，其中线性资本创始人王淮表示：“数据系统是做产品和市场的眼睛，没有数据，做企业就是瞎子”；明势资本创始人黄明明也表示：“深层挖掘数据是未来企业精细化运营以及提高企业效率的关键。”
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Sensors Data面向中小企业提供私人定制方案，算是条蹊径么？
目前在做大数据的公司，比如友盟、百度统计、Talking Data 等，他们已有很大体量的数据积累，像 Talking Data 线上平台每天入口的数据就在 10 个 T 左右，初创公司想要颠覆并非易事。
但是现有的大数据工具基本为标准化产品，有着技术门槛高、上手成本高、和实际业务结合较差以及部署成本高，小公司用不起等特点。那么新创企业就可以根据以往这些产品的缺陷，来做更适合市场和客户的大数据分析工具和服务，也就是走个性定制的路子。
9月25日，Sensors Data公司（80%的人员来自百度大数据部门）正式发布一款用户行为数据分析产品，名为 Sensors Analytics，旨在服务于数据量较少的初创公司，主要针对已有 SaaS 统计服务公司存在的三方面痛点：
1.在数据源收集方面。大部分公司的做法都是在网站前端嵌一个 JS，或者在 APP 里面嵌一个 SDK 去采集客户端用户访问数据。其实有两类数据是没有采集到的，一个是数据库里面的数据，另一个则是服务端的数据。
这就会导致一些问题，比如说电商公司，需要将数据库的商品数据和用户行为结合起来分析，这些后端的数据利用前端是采集不到的，所以有些分析无法覆盖。这也是为什么一些企业用了第三方的数据统计软件，还需要有自己的数据团队去做分析。
2.在分析能力上，数据体量大的公司只能基于宏观指标进行分析，像地域、时间等通用维度。但例如 “来自于北京的年龄在 20-25 之间的女性用户最近一个月购买过 10 次的商品的，平均客单价在……” 这种多个维度组合在一起的深度分析方面就会有欠缺。
由于这类公司的数据太多了，又是标准化的产品，若想要增加一个维度指标，逻辑复杂性和计算量都会大大增加，需要投入的研发代价太大。
3.在数据安全方面，一些公司会担心自己的数据放在第三方平台是否安全。在国内的风险环境下，有一定规模的企业都希望自己做数据工作。
基于上述问题，Sensors Data做的改进如下：
1.Sensors Analytics 支持私有和公有云两种部署方式。私有部署就像 Oracle 软件的性质一样，可以部署在企业自己的服务器上，这样就解决了企业对于数据安全方面的担心。同时对那些相对信用第三方平台的企业，Sensors Analytics 也会提供云版本。
2.Sensors Analytics 对于企业任何一个维度的需求，都可以进行分析。因为对每一家企业，使用的是独立的一套分析产品，其实就是相当于 Sensors Analytics 对每个企业都做了私人定制。
Sensors Data的联合创始人&CEO 桑文锋认为，对于体量较小的创业公司来说，企业本身的数据以后足够支撑，不需要再扩大用户集合分析无关数据。
3.Sensors Analytics 是在帮客户建立专属的数据仓库，数据仓库不同于数据库。数据库是为了满足业务需求，很多人同时使用，每个人只会查很小一部分数据，所以数据库只保留当前的状态，来满足高并发的请求。而数据仓库是可以追溯历史状态的，通过数据仓库可以恢复到数据库里面的任何一个状态。
通过数据仓库这样累积的一段时间的数据，企业可以在此基础上做二次开发，省掉了准备数据的步骤。
关于数据仓库的概念，我质疑了其他公司是否有在做，桑文锋解释到，Talking Data 有一部分业务是针对银行开设的，像交易量、流水等，这种传统企业的数据仓库和 Sensors Analytics 是不一样的，Sensors Analytics 是在基于用户行为建模。另外，阿里公有云也有在做数据仓库，他们的定位是在 IaaS+PaaS，Sensors Analytics 是在做 PaaS+SaaS。
前期，Sensors Data的目标用户更侧重电商、O2O 领域的创业公司，因为对于这类公司来说，用户数据可以直接产生价值，并且这两类创业公司的数量也相对较多。目前，爱鲜蜂、一亩田、pp 租车、快快鱼、51offer 等多家创业公司使用，基本靠口碑传播。年服务费在 2 万到 20 万之间，根据公司员工数量和需要接入的数据量来收费。
来源：36氪 ，作者：徐宁
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