大数据概念在国内炒的过热，落地大数据应用的产品并不多。原因一方面在于底层数据的非结构化存储，数据挖掘技术难度大；另一方面在于数据挖掘多样化模型建立的技术难度。从IT时代到DT时代，大家都在谈大数据概念而无法落地，而一旦系统应用到具体场景，完成大量非结构化的数据存储和挖掘的工作，大数据领域可能是座金矿。

36氪近日获悉，大数据应用公司明略数据已经完成B轮2亿元人民币融资，大数据应用作为一个刚刚兴起的领域，这笔融资规模已经较为可观。这轮融资由红杉资本中国基金领投，分享投资、任子行(A股上市公司)和A轮投资人硅谷天堂共同参与，资金主要用于产品的优化和机器学习上的实践。

公司的主要业务是对大规模的数据进行处理，比如数据治理、数据分析和数据关联关系挖掘等。前期主要通过对公安、金融、税务、工业等几个领域进行定制化的数据服务。比如针对公安机构的需求，利用数据间的联系，寻找破案线索，完成对犯罪嫌疑人的甄别、布控及相关情报工作，金融系统则可运用在风控和金融风险预警上。

相对来说，对于大数据领域的应用挖掘很多还只能停留在结构化数据的处理，明略数据实现了不同数据库的非结构化清洗和易购化处理，再进行分布式和关联性的挖掘。

通过前期和各个领域服务的数据模型和业务沉淀，明略数据目前已经开发出相应的大数据存储和挖掘系统，为企业提供平台化的服务。主要三大产品分别是：MDP大数据安全平台，DataInsight分布式大数据挖掘平台，以及SCOPA大数据关联关系挖掘系统。

其中MDP大数据安全平台主要是帮助客户存储海量数据，并提供高性能计算框架，和细粒度权限控制的安全保障。大数据平台目前已有不少开源系统，但在可用性上相对较低，而明略数据的大数据平台，通过了工信部数据产品测试，实现平台上数据的相对“高可用”。

分布式大数据挖掘平台DataInsight，则提供对海量并行数据挖掘的功能，实现单机版应用场景中的可并行数据计算。SCOPA系统则是对于数据关联关系的挖掘，对于显性的数据进行隐形的挖掘。比如在公安领域，则可对犯罪的线索进行追踪，帮助公安机关进行破案。在金融领域，则可实现对金融欺诈、内幕交易的预警等等。系统的价值在于对不同的应用场景，进行不同的功能输出。

创始人吴明辉早先创业建立大数据监测系统“秒针”，在14年开始侧重大数据挖掘业务拓展，并创立明略数据。

针对国内大数据的应用情况，吴明辉认为，目前政府和企业的数据大都还停留在非结构化的阶段，企业或政府本身对数据的应用程度较低，但这正是公司的机会。明略数据通过对非结构的数据进行易构化处理，在不同的数据库中，把数据进行整理和清洗，在进行挖掘和应用工作。

和美国大数据公司FBI的运用场景一样，中国大数据的应用首先开始于公安系统。由于传统的IT软件和设备已经无法处理庞大的数据，而明略数据的需要做的，就是针对公安机关的不同部门和不同需求提供定制化的服务。据公司介绍，明略数据目前服务的公安机构有省市一级的，运算能力在PB级以上。

数据的安全性对于企业和机构尤为重要，明略数据在安全上的做法是：

  1）服务模式上，主要通过企业的私有云上做数据处理，并不会脱离物理领域；

  2）在流程上，和企业签订保密协议，制定严格的保密制度，在具体的政府业务中，还需通过政审；

  3）在技术上，主要通过对数据进行脱敏处理，数据的处理也可实现审计功能，所有的操作都可记录下来。

在过去的两年里，明略数据业务覆盖公安、金融、税务、工业、精准营销、数据互联六大领域，目前的业务重点在于公安领域，并对这一领域的标杆客户进行维护，未来向其他领域拓展。吴明辉告诉36氪，公安机关作为大数据运用难度最高的应用场景，在这一领域做到最大之一，其他的市场也将更有能力拓展。

在公共安全领域，明略数据主要和省市的公安和国安部门合作。这和美国的 Palantir 发展路径似乎相似：先从公共安全领域切入，在做更多的业务拓展建立自己对这一领域的业务理解。未来也会对更多的行业标杆客户进行业务实践。当然，按照 Palantir 独角兽级别的公司，这一领域的市场潜力仍然巨大。

目前国内的大数据挖掘领域的有九次方大数据，前者的市场估值也达到数十亿元。业内预测，随着IT时代到DT时代的转换，大数据领域将迎来一个投资热点。

明略数据团队有300人，主要在技术领域，创始人吴明辉为北大计算机系背景，作为一个奥数保送北大的理科生，吴明辉是一个在数据领域的连续创业者，CTO冯是聪也在相关领域有多年经验。