明略数据成立于2014年，最初做大数据平台开发，继而转型垂直行业大数据应用，并于2017年成为行业人工智能先行者。
明略数据首个涉足的垂直行业是公共安全，以刑侦场景切入，主打公安大数据情报分析系统。随即将业务拓展至金融和工业领域。
2016年，明略数据订单收入过亿元，每年以100%-200%增速快速成长。爱分析认为，明略数据在2017年实现平衡或将盈利。
明略数据定位是大数据整体解决方案供应商，通过数据分析平台和软件，为垂直客户提供定制化解决方案。
至2017年6月，明略数据公布了3个产品：MDP数据工程大数据存储与管理平台、DataInsight知识构建与管理平台、以及SCOPA图谱数据库及数据关系关联挖掘产品。
SCOPA是其核心产品，旨在海量、多维数据之间进行分析挖掘，集成了上百种通用规则，覆盖全部数据处理环节。其底层引擎可通用于多行业，上层可支持行业定制化场景开发。
目前，明略数据以定制化的业务模式为主，业务咨询属性更强。多数项目中，其3个产品以行业解决方案的形式打包呈现，单一产品在实际项目中的产品属性不强。在不同行业中，明略数据选择的场景却有相似之处。
公共安全领域是明略数据的业务重点，目前场景类软件工具中，信息研判分析发展较为完善，有效支撑一线执法办案，助力科技警力。明略数据较早涉足，先发优势明显，目前和20多个省、市级公安部门取得合作，涉及刑侦、技侦、网安等警种。
在金融领域，明略数据选择反欺诈、风控场景切入，支持实时接入和查询功能，通过数据分析可视化产品实现灵活交互。但目前金融Fintech领域竞争激烈，并不是相对优质的市场。
在工业领域，明略数据从轨道交通行业的运维数据切入，主营核心业务是故障诊断和预测。相比之下，运营商的数据分析需求强于制造商。日后，与运营商合作将是其在工业领域的主要增长点。
与金融、工业不同，公共安全信息化领域属于相对封闭的市场，传统IT供应商资源强势，但公安系统的数据分析需求空前旺盛，软件投入规模大且趋势明显，但现存技术力量开发能力有限，市场需要新技术玩家入场。
由此，爱分析认为从当下至未来数年，公安大数据是大数据行业应用的优质市场。相比之下，公安大数据亦是明略数据最聚焦的市场，其重要程度可见一斑。
公安大数据产业链与公安信息化产业链保持一致，上游包括硬件和软件供应商，下游采购方以公安系统为主，以及酒店、娱乐场所等公安系统要求信息采集的企业。
硬件供应商一部分以华为、浪潮为代表，提供大型服务器和储存设备；一部分以海康威视、东方网力为代表，提供视频摄像头、指纹识别器等终端信息采集设备。
软件供应商提供平台和工具软件，一部分是做MIS系统出身的地方软件集成商，如深圳天源迪科；一部分是以新技术切入的软件公司，以明略数据、商汤、海云等为代表。
市场规模层面，公安大数据切的是智慧城市及平安城市信息化系统建设部分。
业务流程上，明略数据的多数项目从大数据平台建设开始，包括定制化数据清洗梳理工作。值得注意的是，垂直行业应用大量公用部分来自于行业数据库梳理工作。第二步，在平台上开发业务场景应用，对数据进行分析处理，构建行业知识图谱，做产品化封装。
大体上，人工智能分为感知、认知和执行三部分。目前，感知层产品发展的较为成熟，以传感器、摄像头、探针为代表，通常图像识别、结合自然语言识别等AI技术，商汤、旷视、科大讯飞等为代表。
认知层相对较难，技术门槛更高。认知层涉及计算机深度学习、机器推理、知识图谱建立、关联关系挖掘等AI技术。
明略数据的积累多在认知层面，涉足的垂直行业知识图谱仍在打磨完善。值得注意的是，公安知识图谱在金融里具有很高的参考价值，如风险排查、关联关系交易等场景。
由此分析，同行业应用中，明略数据的解决方案可复制性强。不同行业之间，基础工具产品化率高。爱分析认为，在产品和技术实力上明略数据实力不容小觑。
标杆效应的纵深打法，新壶旧酒的拓展战略
明略数据切入行业的打法简洁明快。标杆客户拿下后，迅速完成定制化行业产品，再复制拓展。通过先发优势和项目积累，技术壁垒产生于数据处理能力。
初期数个项目以驻场科学家形式为主，人力成本高，商业模式重。但随着行业客户逐渐增多，行业产品随场景丰富而不断完善，驻场需求将逐渐减小，当下略重的商业模式正逐步减轻。
六个维度评价明略数据，资源是短板
爱分析从赛道、团队、技术/产品、资源、运营、创新能力等六个维度对明略数据做出评价。
明略数据在技术/产品、创新能力上表现突出。所开发的3款产品在数据分析层面相辅相成，相比之下，是大数据应用中技术门槛较高的环节。此外，其行业解决方案可复制性强，产品化率稳步提升，新行业拓展方案落地能力强，综合技术实力优秀。
赛道层面，行业应用是大数据最终变现的部分，是客户最直观获取收益的环节。明略数据涉足的公安、金融、工业领域，都是大数据分析需求强烈的行业，且市场规模大，资金投入趋势明显。另外，明略数据是产业链的行业工具类软件供应商，相比其他角色，更具发展潜力。
团队方面，公司整体规模330人，其中2/3是研发。创始人吴明辉是大数据专家，也是公司的灵魂人物。核心高管中，四位曾任职NEC，整体解决方案和管理咨询经验丰富，有力支撑其当下的定制化商业模式，团队实力给予肯定。
资源上，明略数据于2016年完成B轮2亿人民币融资。其资方以风投资本为主，缺少实体企业资本。销售模式上，公安、金融业务以直销为主，工业借助轨道交通业务切入。明略数据为客户提供PaaS软件加模型算法，并不拥有数据资源。总体评价，资源是其短板。
运营层面，明略数据服务标杆客户经验丰富，客户多数为政府和大型企业。在涉足的三个领域，客单价多在数百万规模，呈现低频次、高客单价、高人力成本的特点。目前研发费用仍是主要成本，约占60%。
2016年，明略数据交付数十个项目，确认营收近1亿元，半数来自公安业务。预计2017年，项目数量将破百，确认营收在2亿元左右。
经过我们测算，明略数据的盈亏平衡点约为2亿元，预计或将在今年实现利润。相比之下，运营是对未来发展判断存疑较大的地方，取决于未来产品化率、公司战略等多方因素。爱分析认为其运营能力在未来仍有上升空间。
==
知识图谱
知识图谱本质上是一种语义网络，图中的结点代表实体(entity)或者概念(concept)，边代表实体/概念之间的各种语义关系。Palantir在图一中使用的就是知识图谱的技术，其中嫌疑犯、车、手机等都节点属于知识图谱中的实体，而边就是实体之间的关系。知识图谱允许用户搜索引擎知道的所有事物、人物或者地方，而且能够显示查询的实时信息。知识图谱技术表征了公安大数据的本质语义关联，比传统的关系型数据库更加自由多样化，更适合于公安的办案。
团队在公安大数据方面的主要工作包括情报抽取、自动脱敏、分类、聚类、特征挖掘、关联挖掘等工作。情报抽取主要从文本表述中抽取各类案情要素，如嫌疑人姓名、身份证、性别、案由等;自动脱敏技术是将敏感信息自动替换，脱敏后的信息无法追溯到具体的个人，不再涉及公民隐私，而公安部门可以根据脱敏的对照库，实现信息还原。下图是我们利用公安某局脱敏后的15万数据自动生成的毒品、诈骗、盗窃三类警情的宏观可视化特征画像。
==
==
==
==
==
