本文节选自2015年5月《芭莎男士.商业版》王牌团队栏目，如需转载请注明出处。
导语：人人都在谈论大数据，但不少人根本不清楚大数据到底是什么。而在移动互联网时代，一家名叫TalkingData的创业公司已经将数据的采集和处理变成一笔大生意，如今有90%以上的游戏行业和银行行业都在用他们的数据统计分析和广告监测等服务。你很难想象，他们的创始人是4个分别遭遇不同中年危机的70后。他们如何打造一家B2B领域的明星创业公司？
崔晓波，连续创业者玩转数据
崔晓波1997年大学毕业后，正赶上中国互联网时代的第一个泡沫时期，他记得那会儿拿钱很容易，它试水了几个B2B和B2C的项目，比如中国企业网、中国彩票网和融资网，此后又先后加入一家后来被甲骨文收购的外企，以及创业公司巴别塔。
这么多年的沉浮，他学到了几样东西，首先，找到一件较适合自己干的事儿很重要，“我们的背景是做数据挖掘和数值运算，因此才考虑做一个大数据公司。”其次团队很重要，崔晓波在外企呆的几年就是去学习其精细的系统化管理，并也结识了几个志同道合的好兄弟。
“我们几个背景差不多，都在外企做事，碰到瓶颈，有一颗想去改变，想去创业的心。“崔晓波告诉《芭莎男士.商业版》。2011年，崔晓波召集了这些老同事，他们中既有技术天才，也有销售精英，还有非常善于运营的管理者， TalkingData由此成立。
如果让崔晓波去总结的话，他习惯于将创业第一年定义为摸索期，这一年公司为移动开发者提供数据统计分析工具。第二年公司开始进入金融、银行等垂直领域。第三年，崔晓波意识到，移动互联网提供了大量数据，但这种数据都没有被利用。传统行业特别需要这种数据优化经营思路。
从始至终，崔晓波对于TalkingData的定位就是一个数据平台，这个平台分为三部分，数据采集、数据的加工、处理和数据商业化。
同学们对崔晓波的评价是拥有极准的战略眼光，这或许得益于他多年的围棋爱好，作为围棋五段选手，他曾代表省队参加比赛，差点儿当了专业棋手。“围棋带给我的是思考方式，永远是看大局和冷静的思考。我也逐渐摸索出公司的门道，TalkingData作为数据平台，将一直做裁判员，不是运动员。”崔晓波笃定地说。
徐懿，细心的“看门”人
徐懿最初负责开发者服务这一块业务，目前他的工作中心逐渐转到运营中来。徐懿上任后的第一件大事是，2013年成功地帮公司在游戏行业推动游戏AARRR模型。外企出身的他们沿袭了一套固有思路，AARRR模型的白皮书，覆盖了所有行业媒体，并在所有游戏行业展会中大量发放。该白皮书后来被业内人士评为游戏运营的入门教材。
目前而言，公司的产品线整体分为三块，第一条大线是开发者服务。开发者服务有三大产品：针对APP和游戏行业的统计分析，以及广告监测，前两者免费，后者收费；第二条产品线是数据平台部，对数据进行处理加工，让数据产生价值；第三条产品线是数据商业化，目前还处在探索阶段，已经在金融行业得到了不错的应用。
蒋奇，火锅店老板的翻身之仗
几年前，30多岁的蒋奇辞去一家光电子公司的工作，创业开了几家连锁餐厅，火锅生意蒸蒸日上之际，朋友建议他饭店的事儿可以到此为止了，你的人生应该去做点更有前瞻性的事业。
当创业之际，崔晓波为蒋奇规划好了角色，这个擅长于销售和商务的男人将为TalkingData拓展金融等传统行业的客户。金融行业的客户不请自来。2012年年底，平安找上门来，希望使用TalkingData的统计分析服务。由于不想将数据放在云端，TalkingData将云端的分析平台转换成企业版的软件，为平安做了第一套移动统计分析平台。平安为TalkingData带来了近百万的收入。此后，招商银行掌上生活APP也提出同样的需求。蒋奇当时还没料到，掌上生活将成为他们最经典的案例之一。
TalkingData和掌上生活的合作可以分为三阶段：第一阶段是TalkingData帮它建立移动APP统计分析平台。第二阶段是TalkingData在帮助招商银行建立第一方DMP，用于管理招行的各种数据，并基于数据提供更高级的应用模式。第三阶段是咨询和跨界。
时至今日，TalkingData已经覆盖了近95%的银行群体，80%的证券客户，70%的保险用户。未来。蒋奇的重点是全面进入传统领域。
黄洋成，采集数据是个专业活儿
在TalkingData的几个创始人里面，黄洋成和崔晓波的渊源最久，曾经一起创业，一起共职甲骨文，又一起出走。如今在东直门枢纽大厦6层几百平的办公区里，他们俩人的工位位于最中间并排放在一起。
在公司里，黄洋成是一个特殊的存在，他被同事们视为技术大神，只需要做一件事——让数据流动。
“我们一直想做是，怎么让数据更好地流动起来，数据的流动就是交换，动起来之后才能有用，同时还得让数据用好。从目前阶段来看，真正让数据流动起来会有很多门槛。因此，我们现在还是集中于让数据在内部流动、利用起来。”黄洋成总结道。
这个特殊的团队对数据有自己的看法，这或许能够一部分地解释他们的成功。数据最大的价值在于数据的流动。就像当初的贸易流动一样，假如数据能够更好地流动起来，数据产生的价值可能会大到影响整个世界。
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