36氪首发 | 做数据驱动型BI产品，「DataHunter」获数千万元A轮融资

DataHunter正式对外宣布已于2017年9月获得数千万元A轮融资，由Ventech China（银泰资本）投资。此前，公司在2017年初获得过数百万元天使轮融资，由松禾资本投资。

DataHunter是一家数据可视化公司。创始人兼CEO程凯征将公司在做的事情概括为三部分：第一块是数据可视化大屏解决方案Data MAX，属于人被动获取数据；第二部分是数据可视化分析平台Data Analytics，是一套简单工具，帮助人主动挖掘数据价值，相比较神策从用户行为切入，Data Analytics更加关注传统行业、生产流通等业务场景；第三部分则是人工智能、算法相关，帮企业做库存预测、销售预测、生产线调优等。

例如，DataHunter有一个快消品客户，生产过程中，面粉进来后加水和面再加工，之前是统一定量加水，但原材料的含水量其实是不同的，还会受天气影响，导致成本质量不一。DataHunter的解决方案是，通过机器学习建模，帮企业调整生产过程中的参数，这样生产出成品相对口感一致。

很多工控系统也能实现类似效果，程凯征强调，工控系统更多是完成了数据采集、存储，但DataHunter可以实现跟生产线、销售等其他业务的配合调优。

“不过，不同行业差异还是挺大的，需要针对不同的场景出解决方案，”程凯征如是说，现在DataHunter主要在工业制造、消费品、媒体等行业拓展。

在BI这个赛道，国外有 Domo （Domo累计获得超6亿美元的融资）、Power BI 、Tableau、Looker（Looker 2017年获得了8150万美元新融资）等，国内有永洪、海致 BDP、帆软等。普遍的一个感知是，国内的BI更倾向于图像化的Excel。

对此，程凯征认为：“国内上一代的BI，是IT驱动型产品，即企业IT人员先定义业务流程，然后根据业务人员需要的KPI指标建模，做定向数据采集。而DataHunter属于新一代的BI产品，思路是数据驱动，先把所有的数据都采集到，然后进行挖掘分析，在国外也叫做‘探索性分析’——并不确定最后产出的结果怎样，这种方式对数据的兼容性会比较好，由业务人员主导数据发现企业问题。”

据悉，DataHunter支持SaaS和独立部署两种业务模式，客单价在10万元以上。

程凯征还透露，在竞标过程中，会遇到Power BI 、Tableau比较多。企业主决策的核心主要围绕产品能不能提升效率、降低成本、带来更大业务收益进行，以及实际实施过程中，业务人员使用的复杂程度来评价。

DataHunter注册于2014年，总部设在北京，在上海、深圳、成都都有分支机构。创始人兼职CEO程凯征有17年IT及企业市场服务经验，是连续创业者。目前员工总数60余人，团队核心来自IBM、Oracle、SAP等公司。已经先后与TalkingData、中国移动、青云QingCloud、星环科技、智慧足迹等达成了战略合作协议，并服务了人民日报、万达集团、三一重工、上海地铁、国家电网、TalkingData、猎聘等企业。

本轮融资资金将用于产品研发、团队扩张、以及销售开拓（该公司正在招募销售经理、BD、高级算法工程师、数据分析师、前端工程师等人才，可发送简历至hr@datahunter.cn）。

• 附DataHunter服务案例：

案例1：基于三一集团树根互联云平台，DataHunter为其打造了四块涵盖产品全生命周期管理的数据可视化大屏，分别展现了三一集团智能工厂、工程机械指数、大数据研发以及全球服务能力。

案例2：为人民日报打造“中央厨房”指挥中心，人民日报社中央厨房利用数据技术，可以将内容生产，内容制作，内容传播无缝整合起来，用数据来驱动新闻媒体的业务。整体项目涉及13个内容及业务模块，集中进行数据、内容展示。

案例3：为国网山西省电力公司打造数据可视化大屏，展现主题主要分为主网业务指标、配网业务指标，以及考核指标三大类业务内容，涉及相关指标百余个。

案例4：人民出版社“党员小书包”项目，通过对现有党员学习和党建工作的痛点分析，DataHunter 主要为“党员小书包”定制研发了三大模块，包括内容分析、机构画像以及个人画像。