白劍波

智慧星光在成立短短4年半的時間里獲得了高速發(fā)展：2012年成立之后，正式簽約了100多個客戶，2013年增加到了200多個客戶，2014年我們的產品，特別是我們的數(shù)據(jù)能力得到了快速發(fā)展，客戶數(shù)達到800多個，這一數(shù)字在2015年達到1100多個，在平臺上，我們集聚了更多用戶使用我們提供的各種產品。

核心競爭力

智慧星光之所以能夠得到如此快速的發(fā)展，取決于我們一直堅持的兩個核心：第一是以客戶為核心。我們所做的是滿足和超越客戶對我們的希望。第二是以精準化信息服務為核心，我們的目的、使命，是以此為前提。同時堅持“四化”，即全面實現(xiàn)基礎化、智能化、標準化和可視化。

另外，智慧星光有兩個最核心的能力，第一是數(shù)據(jù)獲取能力或數(shù)據(jù)采集能力，特別是針對互聯(lián)網數(shù)據(jù)。我們每天能采集到的互聯(lián)網原創(chuàng)文章超過5000～6000萬篇，類型涵蓋互聯(lián)網上所有類型，包括新聞、論壇、微博、微信等。第二，是我們的處理能力。這個處理能力所采集的數(shù)據(jù)都以秒級的速度進行處理，同時分類打印標簽，以我們的方式放到數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，為前端的各個應用提供基礎，這是智慧星光的兩個核心能力。

結合兩個核心能力，我們?yōu)榭蛻籼峁└鞣N服務，包括提供最原始的原數(shù)據(jù)加工服務、輿情監(jiān)測服務、人物畫像等。目前，我們所有數(shù)據(jù)都保存在儲存系統(tǒng)里，積累了超過500億條的互聯(lián)網文本數(shù)據(jù)，超過6億網民的評論。原創(chuàng)數(shù)據(jù)以超過5000萬條的速度增長。

大數(shù)據(jù)融合實力

在大數(shù)據(jù)融合方面，我們也有自己的理解。我們通過五官去感覺外部世界，當我們的感官獲得了外部世界的信息之后，我們要將其進行匯總、融合，同時結合我們的經驗知識，對外部做一個判斷，判斷之后再決定采取什么行動，這是人類感知世界的過程。

在大數(shù)據(jù)時代，面對如此龐大、復雜的數(shù)據(jù)，我們該如何進行有效處理，有效融合？幫助我們的企業(yè)、組織機構，做出正確判斷，并且選擇一個正確的決定，從而采取更加有效的行動，這是做大數(shù)據(jù)融合的一些初衷和原因。

在做大數(shù)據(jù)融合時候，我們認為有三個數(shù)據(jù)來源，基本上分為三大類。第一類，企業(yè)或者是組織內部的數(shù)據(jù)；第二類，來自于外部互聯(lián)網的數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)量大，增長迅速，類型多；第三類，來自第三方的數(shù)據(jù)，包括一些行業(yè)統(tǒng)計、調研報告、數(shù)據(jù)交易中心等提供的數(shù)據(jù)。

那么，在應用層面，我們如何把這些不同的數(shù)據(jù)融合到一起、應用到不同行業(yè)中去呢？基本上分為兩大類型：第一個是政府的機構，包括一些提供公共服務的機構，如水電燃氣類型的公共服務部門；第二個是企業(yè)的用戶，可以看到在金融、電信、零售、電商、物流等各個行業(yè)里，大數(shù)據(jù)融合的應用需求是非常強烈的，我們已經看到了非常多的市場機會和行業(yè)需求。

大數(shù)據(jù)平臺服務

當前，智慧星光有一個大數(shù)據(jù)的平臺，可以針對多元的、異構數(shù)據(jù)進行有效的融合。這些融合的數(shù)據(jù)都包括什么呢？我們通過數(shù)據(jù)采集和分析的能力，將互聯(lián)網數(shù)據(jù)、企業(yè)內部數(shù)據(jù)、第三方的互聯(lián)網采集的數(shù)據(jù)，其他的數(shù)據(jù)源融合到星光搭建的平臺里，包括企業(yè)內部數(shù)據(jù)，包括企業(yè)的運營數(shù)據(jù)甚至自己采集的數(shù)據(jù)或者他所采購的第三方數(shù)據(jù)都可以放在平臺里面進行各種各樣的計算，如關聯(lián)的計算、關聯(lián)的檢索等等。

智慧星光搭建的平臺，從提供的功能和服務上包括信息的有效檢索。在數(shù)百億條數(shù)據(jù)里，我們根據(jù)用戶輸入的條件進行有效檢索，以不超過分鐘級的速度，就能夠有效檢索出提供用戶下載、滿足檢測級別用戶需求，并可以分布式存儲進行有效的擴展的數(shù)據(jù)，目前已經接近TB級的存儲能力，通過平行擴展可以突破更高的極限。

我們的引擎，把算法、引擎融合到大數(shù)據(jù)里面，讓我們的用戶可以使用大數(shù)據(jù)平臺模型去做各種有效運算，我們自己應用也是使用這些模型進行計算。

此外在互聯(lián)網的文本數(shù)據(jù)方面建立文本數(shù)據(jù)平臺。我們自己的產品也基于這個平臺交付，同時我們也有這個能力把數(shù)據(jù)提供給客戶。讓文本大數(shù)據(jù)給各行業(yè)發(fā)展帶來無限價值。比如，我們的合作伙伴可以通過API的方式或者數(shù)據(jù)下載的方式獲取，同時也提供采購的方式；此外，也支持創(chuàng)業(yè)，以參股的方式我們把數(shù)據(jù)提供給我們的創(chuàng)業(yè)伙伴。研究機構跟我們合作，共享我們的免費數(shù)據(jù)，共享我們的研究成果，這是我們數(shù)據(jù)平臺服務可對各方提供的。

新技術應用

在新技術使用上，我們不斷去嘗試，比如最近火熱的深度學習。深度學習在文本處理方面，特別是無監(jiān)督的自然語言理解上，可以幫助我們進行海量運行處理時更高效、更準確。例如，我們在數(shù)據(jù)監(jiān)測時，假如100條負面新聞，我們能監(jiān)測出97條，只有3條監(jiān)測失敗，這樣的準確性是很高的。

另外，我們通過大規(guī)模的知識圖譜可以構造有效的關聯(lián)分析，也可以在一些實體抽取之后再做關聯(lián)分析，幫助我們應用到各種各樣的大數(shù)據(jù)應用場景去，根據(jù)我們的算法引擎確定一些算法、模型。比如文本處理最基本的模型，包括我們各種各樣的基于關鍵詞匹配的模型、我們做的實體抽取的模型等等，這些都是我們基本的分析能力。憑借這些能力，公司已經與國內眾多行業(yè)領軍企業(yè)開展全面合作，（根據(jù)演講內容整理，未經本人審核）