数据“独角兽”是怎样炼成的 | 数据科学50人·崔晓波

2010年，崔晓波和几个朋友来到地坛公园，一边晒太阳，一边讨论“创业”的事儿。

在这次创业之前，他身份很多元：包括黑客、程序员、连续创业者、国企处长、技术总监等等；在此之后，崔晓波用了七年的时间探索数据科学的商业道路，并成功打造了一个基于移动大数据分析的“独角兽”公司。

代号为“CXB”的“病毒少年”

与很多数据科学家的起点一样，崔晓波的数据之路也是从学生时代的计算机生涯开始的。

1993年，崔晓波考入了南开大学信管专业。中国九十年代的计算机大多还处于英特尔286、386的芯片时代，操作系统还是原始的OS2、DOS等，漏洞和Bug很多。当时与操作系统最直接相关的就是病毒了。很多学生为了完善操作系统的缺陷，开始研究病毒，进行一些“病毒攻防战”，比如第一代大麻病毒、小球病毒、变性病毒等。

国内第一代的程序员们，大多都是从“病毒”做起，崔晓波也是其中之一。

崔晓波回忆说，当时在他们系里，一个计算机学生的最高荣誉，就是能够被选中去“管理机房”。当时机房的管理团队都是学校最一流的计算机高手，他们为了保护机房的电脑，设置了很多高级的加密算法，让普通学生无法实现修改、删除计算机文件等。

然而过了一段时间，机房的管理人员发现有人绕过了他们的保护，在系统里留下了一段“CXB”的字符，颇有“到此一游”的意思，这说明有人破解了机房的加密算法。“于是他们就不断提高自己的加密算法难度，我就不断接着去破解，这种攻防战是最费脑筋的，但是也最有意思”。崔晓波回忆起当年的“病毒”攻防生涯，依然津津乐道。

管理机房的同学发现每次升级，都无法阻止“CXB”这段字符出现在系统里。这个代号的实际意义并不难猜，很快，学长们就找到了崔晓波。凭借这个“病毒绝活”，他被邀请加入了机房的管理团队。

在大学里研究“病毒”的时候，崔晓波逐渐结识了王江民、求伯君、吴晓军等中国最早的一批著名程序员们。其中，王江民的江民公司曾经发布了KV系列等中国最早的杀毒软件，是中国计算机软件领域的先行者。

一个有意思的小插曲是，早在90年代，崔晓波曾经就使用了一个数据科学的模型方法，破解了一款当时号称“无法破解”的杀毒软件：江民KV3000。只不过当时，他还没有意识到自己使用的就是数据科学的方法。

“KV3000中设置了大量的反跟踪陷阱，的确非常复杂，很难破译。”崔晓波回忆说，当时KV3000出来后，四个月都没有出现盗版，足以说明其复杂性。后来，崔晓波使用了一个模型的方法，恰好可以绕开那些逻辑陷阱，成功地进行了破解。

“我每破解完一个软件，就会取一个名字。我当时把破解了的KV3000取名为KK13。几天之后我去逛街，发现有人说KV3000被破解了！我很兴奋，赶紧买了一个回来，结果看到名字是KK13。特别搞笑。”崔晓波笑着说。

由于在计算机系统上出色的表现，崔晓波刚毕业就被吴晓军（注：晓军电脑创始人，其发明的2.13汉卡是中国最早的汉字系统之一。）挖到了一家国企任职。

为了“务实”而来，为了“理想”离开

九十年代末是中国第一波互联网浪潮兴起的原点。腾讯、阿里、新浪、网易等这些后来的互联网大佬多是从98、99年开始起家，打造自己的互联网商业帝国。

而在太平洋的另一岸，美国的互联网也在经历着历史上最明媚的春天。这也吸引了很多优秀的中国程序员前去学习深造，寻找机会。

毕业了的崔晓波当时并没有考虑太多这些所谓的大趋势，来自新疆的他想法很实在——得先能在北京站住脚。“所以我就问了吴晓军两个问题：能解决北京户口么？能解决住房么？吴晓军说可以，我就来到了这家国企。当时真的没有考虑太多，直到进来才发现，这是一个卖农药和化肥的农产品公司，和数据、互联网几乎没什么关系。”

在那家公司里，崔晓波更多是被看成一个“修电脑的”，而不是什么互联网人才，这让一直很要强的他产生了一种强烈“要做事”的冲动。

“我当时看到了电子商务的可能性，于是就给领导写了一个关于创办农资交易网可行性报告。”虽然没太明白他要做什么，但是领导还是对崔晓波的想法提出了精神上的鼓励，以及物质上的“不支持”——只可以用公司的名头。于是，崔晓波就只能开始全部自己来。他为了创办农资交易网站，写了人生第一份BP（商业计划书），然后找融资、谈担保、拉货源等等。“最后还真在网站上卖出了一吨化肥！”崔晓波兴奋地回忆说。

后来他还牵头做了中国彩票网、中国企业网、棉花的交易系统等项目，是地地道道的连续创业者。这些项目大多取得了不错的效果——二十多岁的他那时已经成为系统内最年轻的处长，处理过上千万的投资交易，管理过几家不同类型的公司，从某种角度来说，他已经取得了世俗意义上的成功。

但这时他心中“理想主义”火苗却又在跳动了，最终，崔晓波还是选择了离开。国企体制化的环境与互联网“野蛮生长”的基因有着天然的冲突——“我觉得我不能一辈子呆在国企。”

崔晓波的离职当时还引起了一阵审计风波，因为大家不相信会有人放弃这么好的工作环境和待遇，去做其他的事情。他回忆当初的情景时说到：“领导当时还打趣说：‘小崔你是不是经济上有问题，你要老实交代啊’。”其实他当时只是觉得互联网和数据能做更多的事情，而自己不该局限于此。

离开国企后，崔晓波自降2/3的薪水，来到BEA System软件公司从头开始，一路从底层的合同工做起，到正式员工、管理岗，最后做到总监。BEA在2008年被Oracle收购，崔晓波也顺理成章地进入了Oracle。

这段外企的工作经历让崔晓波对现代的经营企业有了更多的认识。用崔晓波的话说，BEA教会了他如何运营一个创业团队，在Oracle则领悟到了如何把业务做大的秘诀。

一转眼到了2010年，已经在IT届摸爬滚打多年的他，再次逐渐开始思考创业的可能性。

理想主义的选择

那时的崔晓波已经35岁了，是Oracle大中华区A&C部门技术总监，在外企过着光鲜平稳的金领生活。不过，这份平静很快就被一块叫做“数据”的石子打破，并在以后的时间里不断地在他的生命中泛起波澜。

关于这次脱产创业，崔晓波一开始并没有想太多。他从自己过往的经历中，觉得看到了一个未来可能的新趋势——数据，于是认为自己应该去做这件事儿。

他们在创业初期讨论的话题非常理想主义，甚至“不接地气”。不谈市场、不聊客户、不提需求等一切商业的基本元素，崔晓波每天就只思考一个问题：做数据到最后，究竟是在做什么？

这有点像创业者版本的“人生三问”（虽然简化成了一个问题）：我是谁？我从哪里来？我要到哪里去？——在崔晓波创业初期， 这种终极的创业哲学问题是最让崔晓波最操心的事情。某种程度上，这源自于崔晓波自己性格中对于理想主义的偏好。

在崔晓波职业生涯的几次选择中，每当现实与内心想法产生冲突的时候，他总会选择“唯心”一把。从开始做数据到现在，他会经常说到一种“数据信仰”，几乎把这种唯心式偏好发挥到了极致。

不过，如果你把自己还原到2010年的场景中，你会自然地感觉这种天马行空讨论，并不会有什么结果。彼时，“数据科学”在国内还不是一种显学，没有多少人留意它；互联网世界还集中在Web端的流量争抢中，3Q大战激战正酣；Nokia的功能机依然在手机市场上独霸天下，占据着中国市场将近50%的市场份额。

但是程序员出身的崔晓波，让他在当时对数据行业做了两个非常“务实”的判断：第一，手机将不再只限于通话；第二，数据将在移动互联网端产生爆发。

数据“独角兽”

“2008年的时候，我曾经有一次加入腾讯的机会。Pony（马化腾）当时跟我说了一句话，我印象非常深，虽然那个时候腾讯还没有如今这么大的规模，但他坚信：腾讯未来将改变人们的通信方式。”

崔晓波深以为然。虽然听起来有点俗套，但他认为伟大的企业普遍都有一个宏远的愿景。他从“数据分析”这个核心商业点出发，最后为公司定下了两个愿景：数据改变企业决策，数据改善人类生活。他认为未来企业的决策方式一定会从“经验性地拍脑袋”，转变为“科学地看数据”，而且未来人类的生活，都将会因为数据而发生深刻的改变。

不过理想很丰满，现实却很骨感。在创业的几年中，为了应对不断变化的市场环境，崔晓波也带领着公司几度改变业务方向。

覆盖手机端的移动互联网大数据分析是崔晓波的起点。从最开始的数据分析工具、到后来企业级的定制化数据服务，再到聚焦于几个垂直行业，做数据产品（数据集、数据模型和数据应用）。如今，TalkingData的月活跃用户已经突破了7亿，服务超过12万款移动应用以及10万多应用开发者，如今已经成为国内领先的第三方数据智能服务商。

如果仅仅是做数据分析，崔晓波并不是最早的一批先行者。百度等一批手握流量的企业其实早就开始了这方面的业务探索，但是很多公司为了流量和短期的变现，逐渐将数据分析与营销、广告等业务打包在一起，很难发挥出数据分析的客观性价值。于是崔晓波决定从侧面切入——“专注地做数据”。不推销、不打包，坚持第三方独立，崔晓波选择的落脚点，为自己的业务积累下了一批批忠实客户和良好的业界口碑。

“刚开始有些客户不相信，但是他们观察了两年后，发现我们真是这样，只专注于数据这一件事儿，不参与其他推广活动。有些客户的业务，也真的因为引入了数据分析而实现了快速增长，例如游戏、金融等行业。”

后来，当业务高速发展的时候，他们也走过一些弯路，比如布局DSP广告（Demand-Side Platform，需求方平台）。“我们花了很大的精力和财力投入到DSP广告的业务上，希望帮助广告主优化广告效果，但是忙活了很久都没有什么效果。”崔晓波最后认识到，这是因为国内的广告流量数据被污染得非常严重，以至于无法进行有效分析预测。平台主并不希望让自己的流量公开透明，从而影响财路，这使得整个行业的保护主义盛行。这也让崔晓波意识到第三方平台的局限性——如果平台的数据不真实，那么流量分析就是没有价值的。

创业初期，崔晓波的公司基本模仿了BEA时期的创业模式，非常高效；后来随着规模的扩大，他逐渐将在Oracle时期学到的渠道管理方法，移植了进来，通过打造数据生态的方式，拓展自己的数据源，优化产品和服务。

到2017年，他的公司以超过10亿美元的估值成长为国内数据分析领域领先的“独角兽”企业。

以人为本的数据科学

2016年AlphaGo与李世石的围棋大战，可以称得上是数据科学世界的里程碑事件。由于这次比赛后，AI（人工智能）话题开始发生井喷式的增长，正式引发了2017年全球的AI产业热潮。

作为业余围棋五段选手，崔晓波和聂卫平老先生一起解说了李世石与AlphaGo当年的第三场比赛。“看完第三场后的第一感受就是绝望”，崔晓波说，“人类最好的棋手，在AI面前一点机会都没有，AI一步都不会下错。”

崔晓波认为，AlphaGo当时所展示出的AI技能主要在三个方面：价值网络、策略网络和蒙特卡洛搜索树搜索，其中蒙特卡洛树搜索是这次AI浪潮的核心。但是经历了一年多的发展，AI在其他行业的应用，并没有向人展示出类似在围棋领域足够的震撼。崔晓波说；“AI的本质只有一个，就是帮人做决定，但是除了在特定的诸如围棋等领域，AI还不能够达到比人更好的决策水平。”

所以，与其研究AI如何帮人做决定，崔晓波认为当下更实际的是，不如利用数据科学研究“人”本身究竟是如何做决定的。他受到MIT的人类动力实验室的启发，在公司成立了一个“人本实验室”，把数据科学与社会学、心理学等人文科学结合起来，研究人心里的内在动机和社会行为。

“目前，大部分商业数据公司主要是通过数据，观察人的活动行为，进而判断人的特点，作出相应的商业决策，并不关心人心理做决策的真正原因和动机。”崔晓波认为，人本实验室就是为了弥补这一点，让数据科学更加“以人为本”。“在数据时代，人的心智也在发生急剧的变化，这是我们做这个实验室的初衷”，崔晓波说到。

2017年底，崔晓波的人本实验室团队，用机器学习等数据科学的方法，重新对北京城市的人群做了一次分类。由于工业化和城市化的影响，传统的城市人群会根据阶层划分，在城市中形成多个中心化的网络布局，例如北京的金融街、CBD、某某学区等，这直接影响了城市规划和资源分配方式。

当崔晓波用时空大数据重新观察北京的人群时，他发现了一种基于时空折叠的新的分类方法。由于人们的作息时间、生活方式不同，有些传统意义上应该是某一阶层的人群，其实在生活中完全没有交集——他们都在国贸出现，但是永远碰不到——这就会让一个城市缺乏活力，影响资源的分配效益。数据科学给出了七种人群划分，然后，他们再用社会科学的方法去解读、验证它。

只有了解数据，又了解人的行为模式和动机，才能够进行更好的用数据改善人类生活。这可能是未来数据科学，离我们普通人最近的样子。

在采访的最后，崔晓波总结自己，是一个数据科学领域里“务实的理想主义者”。这听起来有点矛盾，不过，纵观他的职业生涯，他对人对事总是“很实在”，对自己对未来却又充满“理想”。在虚实之间，他似乎总能找到一种奇妙的平衡状态，践行着自己的数据科学之道。

数据侠门派

崔晓波，北京腾云天下科技有限公司（TalkingData）创始人&CEO。崔晓波毕业于南开大学，曾先后担任BEA亚太区电信技术中心总监和Oracle大中国区A&C技术总监。2011年，创立了TalkingData，将“数据改变企业决策，数据改善人类生活”作为公司愿景，践行“一切用数据说话”的原则，通过数据帮助客户实现一切可实现的价值，成为客户信赖的长期合作伙伴。

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