数据分析公司“一面网络” 获1400万元融资

　　近日，“一面网络”正式对外宣布已获得1400万元的Pre-A轮融资，投资方为真格基金和联想之星。此前，一面网络于2014年成立时获得了天使轮融资，投资方为个人。

　　由于互联网的高速发展，用户产生的行为数据越来越多。这些数据可以划分为两大类：一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。但企业往往没有能力处理这些数据，所以导致企业无法全面了解用户的行为，浪费了行为数据的潜在价值。

　　“一面网络”在做的事情类似于36氪此前报道的星图数据，就是给企业输出数据分析的能力。首先将企业内外部数据打通，然后通过机器深度学习，将任何有价值的非结构化数据进行清洗、处理、挖掘，最后再将分析结果形成图像，可视化的呈现给用户。

　　例如，现在的消费者都会在论坛、微博等各种渠道留下对企业的产品、品牌的反馈，但这些言论不会按照常规化的语序进行表达，里面大多夹杂新生词汇、代名词等，导致企业往往不能很好的理解这些反馈信息中的建议。“一面网络”会通过网络爬虫抓取这些外部信息，然后再接入企业内部的数据，如ERP、物流系统等，以及线上各大电商平台的订单数据、评论等。最后给到商家的结果，类似于淘宝商品页面中的评论，并且这些评价的维度都是可以自动生成的。

　　说到这里，我们容易联想到36氪此前报道的硅谷大数据公司Taste Analytics，他们也是做非结构化数据处理，通过舆情监控帮企业决策，并且同是真格投资的公司，在今年初完成了340万美元的Pre-A轮融资。当问到两者区别时，一面网络CEO任栋霓表示，Taste Analytics更加侧重非结构化数据的技术处理，而一面更侧重于业务场景的应用，还包括订单分析、每个环节的转化数据等。

　　不过做语义分析，这里有一个不可避免的问题，同一个词语在不用行业的中表达的意思往往不一样，所以需要建立行业知识图谱来对机器进行训练，可是完善这个图谱不是易事，Google、IBM都铺了大量人力、时间在做，那么创业公司怎样去做?对此，任栋霓告知，一面主要先谈下行业的几个标杆客户，然后再通过大客户建立知识图谱，目前主要集中在消费品、宠物、食品、日化、酒、汽车等几个行业。

　　其实，除了Taste Analytics，一面在做的用户转化分析，又让人容易联想到36氪此前报道的神策数据、GrowingIO等公司，任栋霓强调，神策数据等公司更多的是通过埋点来帮助企业实现用户增长，主要是服务运营部门，面向那种有自己独立网站的公司，而一面主打是后面的分析步骤，反馈于企业的销售决策。

　　此外，一面现在的场景是来自售后，而很多做数据分析的公司都会做售前的销售线索搜集，当问及是否会向前延伸时，任栋霓告知不会，因为销售线索更适合2B的公司，而一面的客户都是2C的，这是两部分客群。

　　据悉，一面网络的创始团队脱身于快播的人工智能部门，公司目前有20多人，产品按照SaaS模式按月收取服务费，已于2015年实现盈亏平衡，本次融资主要是加大产品标准化的进度，以及组建市场和销售团队。