数据猿对话聚合数据郭劼：数据只有在流通过程中被充分应用，价值才能最大化

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张叶 | 2016-08-15

【数据猿导读】作数据流通的中转站，聚合数据以API形式为互联网和移动互联网（企业和个人）开发人员提供了最好、最便捷的服务。有了聚合数据，开发者再也不用担心对各种类型数据的采集和程序编写工作了。

上图为：聚合数据技术总监郭劼

来源：数据猿记者：张叶

如果说软件开发者想做一款餐饮行业的软件，那么他们第一步要做的就是要获得有关餐饮行业的数据，不仅包括餐馆名字、地址等信息，还要有这家餐馆的特色菜名称、能不能刷卡消费、能不能停车等信息。那么问题来了，如果这些繁琐的数据采集和数据整理工作有人替他们完成，是不是软件开发工作会更容易开展呢？

带着这些疑问，数据猿记者与聚合数据技术总监郭劼进行了一次对话。

聚合数据是国内一家专业的基础数据服务商，是苏州新科兰德科技有限公司旗下品牌。公司于2010年2月创立，总部位于苏州工业园区，以API形式为互联网和移动互联网（企业和个人）开发人员提供基础数据服务。2016年初，公司在北京中关村设立分公司，致力于企业创新型数据服务。

可以说：“有了聚合数据，开发者再也不用担心对各种类型数据的采集和程序编写工作了”。

以下是数据猿记者与郭劼对话的整理内容：

数据猿：很多人认为聚合数据是一家数据汇集交易平台，您同意这种看法吗？

郭劼：

聚合数据的定位一直很明确，我们是一家基础数据服务商，以自有数据为基础，通过合作方的授权为开发者提供便捷的API以及其他标准化接入手段，让数据在连接、碰撞的过程中产生更大价值。

我们挖掘各种有价值的数据并进行分类，比如有日常生活、便民服务、休闲旅游、金融基金，还有开发服务类等类型的数据。目前我们已拥有上百个数据源，有的是通过合作获取，有的是通过技术手段对网上数据进行整理和清洗后获取，但这并不代表我们是单纯的数据汇集平台。

从业务发展到现阶段的情况来看，我们更像是数据流动过程中的连接点，数据提供商、企业和开发者都可能成为我们重要的合作伙伴。

数据猿：现在很多大数据企业，都热衷于通过数据交易快速实现数据价值的变现，但聚合数据却坚持做数据连接平台，为什么？

郭劼：

大数据的价值和能力在于它的多维度性，聚合数据平台提供的服务本质上是将数据提供商和企业应用联系在一起，让数据在平台上进行相互交汇和连接。我们希望通过这个平台的服务，减少企业开发人员或个人开发者的重复劳动，避免他们为实现各自业务场景而进行重复数据收集、清洗等工作。

事实上很多开发者在做软件开发时，对各类数据的需求非常大，如果自行采集和整理数据，不仅时间和资金的投入不菲，而且对个人开发者和早期企业开发人员来说效率也更低。聚合数据可以为广大开发者和企业提供快速、规范化的数据接入能力，而且聚合的数据还具有丰富、稳定、低成本的特点，能够让开发者和企业产品研发人员更专注于解决其核心业务问题，实现快速成长。

举例来说，像交通违章信息查询，需要对接全国各个省（市）级行政区域的交管部门，而且各地提供的数据格式、方式不一，如果自行洽谈采集，不但耗时耗力，还是极大的资源重复浪费。而聚合数据进行整合后，开发者和企业产品研发人员只需简单调用一个标准化接口即可查询到相关信息，节省的时间和人力资源就可以投入到对自身发展更为核心和重要的产品研发中去。

数据猿：在聚合数据的平台上，数据提供给企业或者个人开发者的时候，一部分是免费的，另一部分是明码标价。你们如何衡量数据价值，为数据定价？

郭劼：

本质上讲，数据的价值是通过流通和被应用的程度实现的。从这个角度来说，聚合数据目前是按照使用次数进行收费的，被使用次数越多，说明这些数据的应用面越广，被需要的程度也越高。定价需要考虑的因素还有很多，我们也会根据客户不同的接口需求提供定制化服务，例如根据用户调用的接口类型、接口数量、服务器带宽使用情况等制定相应的收费标准。

从另外一个角度来看，数据只有在流通和碰撞中才会产生更高价值。为了促进数据流动及价值体现，聚合数据开放了几十类可以免费调用的数据。如果我们的平台规模能做的更大，以后还会开放更多种类数据源。这部分免费数据就是希望有更多合作伙伴加入到我们的连接平台，最终期望数据在广泛的流动和使用中，体现真正的价值最大化。

数据猿：目前聚合数据能提供的产品和服务有哪些？

郭劼：

现在我们能提供的产品比较多，主要有两大类：

第一类是目前已经实现的，也是最基础的API接入服务，包括日常生活类、便民服务类、休闲旅游类、开发服务类、金融基金类等API接口。

第二类是我们想在接下来的数据连接过程中做的，即实现数据的增值服务。为实现这一目标，我们也在与一些合作伙伴开展合作。合作伙伴将他们的用户标签及专业类数据输出给我们，而我们将合作伙伴需要的数据开放给他们。当然，我们欢迎更多的合作伙伴参与进来，互补长短，聚合数据会努力把数据连接平台的角色做好，让数据发挥出真正的价值。

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