放弃美国高校博导身份,选择在硅谷创业,只因有颗“不安分”的心

【数据猿导读】 创业是在悬崖外面吊根绳往下跳,要是没有这个跳的决心就不要做这件事

放弃美国高校博导身份,选择在硅谷创业,只因有颗“不安分”的心

图丨Stratifyd创始人兼CEO 汪晓宇

来源:数据猿  作者:王满华

今年,34岁的汪晓宇已经是两个孩子的父亲了,一个是他两岁的小女儿,另一个就是Stratifyd。每当谈到Stratifyd,汪晓宇的脸上充满着自豪。

Stratifyd成立于2014年1月,是一家做非结构化数据分析的美国创业公司,其大数据智能分析平台兼具实时交互、图像可视化、非结构化数据和结构化数据的分析能力,可以帮助各种规模的企业快速、科学、精准地定位客户、员工,以及市场中的海量文本反馈信息,洞察其商业价值,提升企业的经济效益。

事实上,Stratifyd的诞生源于汪晓宇在30岁时做出的一个“冒险”决定。

一切都源于内心的“不安分”

汪晓宇,本科毕业于北京邮电大学。在校期间,仅用三年时间修满全部学分,第四年来到摩托罗拉中国做全职工作,跨国大公司开放式的交流风格,刺激着他的思路与思维方式,并让其萌生了一种想出去“看一看”的念头。于是,他在大学毕业之后选择赴美留学。

“我从来不是一个学霸型的人,只是喜欢动手,喜欢冒险,喜欢交流。”汪晓宇曾对记者这样评价自己,而他本人的经历也的确把“冒险”和“不安分”表现的淋漓尽致。

来到美国之后,汪晓宇很快获得北卡罗来纳大学(UNC)博士学位,在28岁的时候成为全美五大图像可视化中心之一的北卡罗来纳大学(UNC)夏洛特图像可视化中心副主任。

生活看似已经进入正轨,然而汪晓宇却迎来了新的苦恼。在科研的过程中,他看到了美国企业对于非结构化数据分析领域的强烈需求,但当时的工作性质决定了他无法见证最终价值的呈现。

“在企业里面工作,或是做研究教授,更多做的都是从0到1的工作,你把你的研究成果创造出来,交付给别人,但根本看不到别人是怎么用的。” 于是,汪晓宇在30岁那年放弃了美国高校的教职工作,创立了Stratifyd。“我希望自己花这么多心血做出来的东西,能够亲自看到它发挥出更大的价值。”

创业是在悬崖外面吊根绳往下跳

每一次创业背后都不乏辛酸的过往,按汪晓宇的话说就是:“创业是在悬崖外面吊根绳往下跳,要是没有这个跳的决心就不要做这件事。”

2014年初,Stratifyd刚刚成立,准备大展拳脚的汪晓宇迎来了第一个大客户,一家美国规模较大的家居零售商。 “负责那个项目的是一位美国白人,一开始用的都还挺好。但是有一天早上,我的导师给我发了一封信,说他对你的评价特别差。其中有一句话让我特别不爽,说‘我不相信一个中国人能够做好英语的自然语言分析。’当时的心理落差是非常大的。” 汪晓宇回忆道。

而这件事情的发生也更加坚定了汪晓宇想要做好企业,让更多美国人看到中国人是能做好自然语言的决心。

更名Stratifyd,AI是公司发展的终极目标

Stratifyd最早是一家名为Taste Analytics的硅谷创业公司,于今年正式更名为“斯图飞腾Stratifyd”。同时,其定位也从一家“数据驱动的可视化分析公司”改为“人工智能(AI)数据分析服务商”。汪晓宇认为,“AI+商业化”是企业发展的基础,同时,AI本身也是一个终极目标,每一个人、每一家公司所做的事情只是在为这个目标添砖加瓦。

Stratifyd的大数据智能分析平台最核心的技术就是人工智能,无论面对哪个行业的客户,机器都可以依靠自动学习,将客户所需的关键信息抽取出来进行分析。

简单说,Stratifyd大数据智能分析平台包含三个层次:

最下面一层是数据接入层,各种来源的数据,无论是公司内部的数据,还是社交媒体上的数据都可以轻松输入;

中间层是人工智能分析层;

最上面一层是展示层,可根据用户的需要将分析结果以客户指定的方式输出,比如仪表盘或是直接推送到手机上。

目前,Stratifyd已经获得了十几家全球 500 强企业的青睐,并在2016年达到了300%的增长速度,预测在2017将达到至少500%的增长。

中美对比:中国拥有更大的发展空间

谈到中美数据分析的发展,汪晓宇也有自己的一套见解,“我认为从AI跟大数据的角度来说,中国相较美国拥有更大的市场空间。因为追根究底大数据是要把人线上化,那么哪里的市场最大?当然是人多的地方,中国拥有14亿人口,它的发展空间是非常巨大的。”

此外,汪晓宇也总结了中美数据分析市场的三个不同点:

首先,与美国相比,国内的“互联网化”并没有完全渗透到企业中。在国内没有中型企业,要么是小型企业,他们每天思考的是怎么生存;要么是大型、头部企业,因此对于企业级厂商来说,要做的就是寻找那些头部的客户来扩大自身市场。而在美国,三种类型的企业都有,每一个级别都有矿可挖,这是企业性质上的区别。

其次,企业数据化完备程度的区别。国内还有很多企业没有完成信息化、数字化的过程,更不要提后面的数据分析、价值化。目前中国的创业企业普遍面临的问题就是数据来源少,反馈体系不完全,在这方面,美国的信息就相对比较开放。

再者就是企业用户需求的不同。在美国,企业里有数据科学家,他们愿意通过不同的工具和平台,最大化地发挥自身能力和价值。而在国内,如果你只是卖一个工具化的平台给企业,企业其实并不买账,他们需要的是一个一体化的解决方案。

汪晓宇&Stratifyd的诗和远方

虽然中美市场存在差异,但企业终究是要用产品说话。对Stratifyd充满信心的汪晓宇也为记者描述了他心中的诗和远方:“从本质上来讲,Stratifyd是一家产品性的公司。但我们的目标是要把AI认知做出来。目前,我们所能做到的是对人群的认知,未来我们希望能够做到对个人的认知和理解,这是我们从产品线上需要发展的方向。

从整个战略格局来讲,我们想将底层原来没有被大家重视和挖掘的非结构化数据给到企业和个人,帮助他们创造出更多的产品价值。我们的“远方”,是要把AI训练得像自己的孩子一样,能够彻底将人搞懂。”(文/王满华)

注:2017年大数据分析公司Stratifyd宣布完成A轮700万美元融资,由腾讯领投、真格基金、心元资本、Fusion Fund(NewGen Capital)共同投资

来源:数据猿

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