根据麦肯锡的数据，2018年大数据科学家的缺口在14至19万之间，对懂得利用大数据决策的分析师和经理岗位缺口达到150万。因此，数据科学家和数据工程师已经成为一个新的工种，中大型企业都将建立自己的大数据分析团队。程序员有GitHub，设计师有AutoCAD，普通员工有Slack，数据科学家和数据工程师也应该有自己的协作办公平台，帮助他们更好地建模分析，同时让管理层更好地认知到每个人的进展。

九章云极创始人、CEO方磊曾在微软Bing工作多年，他发现Bing内部800多个数据工程师在一个名为Aether的系统上协作，整个团队运转井然有序，不会因为人员变动使得研发成果流失。于是，方磊决定回国建立这样一个大数据基础平台服务企业客户，2013年，北京九章云极科技有限公司于北京成立。

客户服务方面，九章云极现阶段主要为金融、旅游、教育、交通等行业提供完整的大数据产品以及解决方案。金融行业如银行、保险等是九章云极主要服务对象，这类客户基本已经组建独立的大数据部门，当其数据分析团队超过10人时，协作办公和管理的需求就会产生，更需要九章云极的产品。业务上，九章云极基于平台开发了大量行业应用模块，同时增加了偏前端产品，为客户提供实时处理系统，使后端模型能够对接交易环节。

因为限于自身IT能力较弱，中国企业客户更愿意接受端到端的解决方案，单纯平台型产品很难促使他们付费。开发行业应用模块的目的主要是证明这个平台的价值，同时这类行业模块有助于提升客单价。而实时处理系统则是进一步与客户业务结合，主要是替代原本数据仓库的部分业务，弥补传统数据仓库处理数据缓慢的不足。九章云极依赖其数据科学平台建立壁垒，而并非仅仅依靠技术建立护城河。先发优势使得九章云极在前期可以获取不少行业客户，基于这个平台可以沉淀大量行业应用场景，这些场景可以被封装成产品，成为九章云极未来主要收入来源。

近期，爱分析对方磊进行了访谈，他阐述了九章云极现有的业务模式、未来战略规划，以及他对大数据基础平台领域的看法，现将精彩内容分享。

爱分析：创建九章云极的初衷是什么？

方磊：博士毕业后，我先去了微软的Azure，后来换到了Bing。我在Bing先后担任过数据科学家与数据工程师。当时，微软内部系统Aether给了我很大启发。Bing的800多个数据工程师可在同一个平台同时进行各种数据分析、提交任务等工作，这个平台含一万多个模块和几十万个项目，并具有可管理性、可高速运行、以及资源调配、提高工作效率等诸多功能。我决定自己设计这样一个超大协作运行管理平台，提供给其他的企业使用，这是我创业的初衷。当时没有特别明确的定义，今年Gartner把它称为数据科学平台（Data Science Platform）。数据科学家现在已经成为一个工种，需要一套为这些人服务的软件，类似GitHub、Slack。

爱分析：DataCanvas智能数据平台是不是类似BI产品？

方磊：BI可能是更轻量型的产品，我们的产品会更重，更全面。DataCanvas智能数据平台除了能看到BI看到的分析结果，还可以看到Dashboard。假设一个所有存款沉淀分析的应用场景，从不同数仓里面抓取了很多报表，这其中每一步都可以看到，包括这个分析流程是什么时间运行的，运行了哪些数据，产生的结果被谁使用了……如此，领导层可视可控、透明地管理整个分析平台。