大數據概念在國內炒的過熱，落地大數據應用的產品並不多。原因一方面在於底層數據的非結構化存儲，數據挖掘技術難度大；另一方面在於數據挖掘多樣化模型建立的技術難度。從it時代到DT時代，大家都在談大數據概念而無法落地，而一旦系統應用到具體場景，完成大量非結構化的數據存儲和挖掘的工作，大數據領域可能是座金礦。
36氪近日獲悉，大數據應用公司明略數據已經完成B輪2億元人民幣融資，大數據應用作為一個剛剛興起的領域，這筆融資規模已經較為可觀。這輪融資由紅杉資本中國基金領投，分享投資、任子行(A股上市公司)和A輪投資人矽谷天堂共同參與，資金主要用於產品的優化和機器學習上的實踐。
公司的主要業務是對大規模的數據進行處理，比如數據治理、數據分析和數據關聯關係挖掘等。前期主要通過對公安、金融、稅務、工業等幾個領域進行定製化的數據服務。比如針對公安機構的需求，利用數據間的聯繫，尋找破案線索，完成對犯罪嫌疑人的甄別、布控及相關情報工作，金融系統則可運用在風控和金融風險預警上。
相對來說，對於大數據領域的應用挖掘很多還只能停留在結構化數據的處理，明略數據實現了不同資料庫的非結構化清洗和易購化處理，再進行分布式和關聯性的挖掘。
通過前期和各個領域服務的數據模型和業務沉澱，明略數據目前已經開發出相應的大數據存儲和挖掘系統，為企業提供平臺化的服務。主要三大產品分別是：MDP大數據安全平臺，DataInsight分布式大數據挖掘平臺，以及SCOPA大數據關聯關係挖掘系統。
其中MDP大數據安全平臺主要是幫助客戶存儲海量數據，並提供高性能計算框架，和細粒度權限控制的安全保障。大數據平臺目前已有不少開源系統，但在可用性上相對較低，而明略數據的大數據平臺，通過了工信部數據產品測試，實現平臺上數據的相對「高可用」。
分布式大數據挖掘平臺DataInsight，則提供對海量並行數據挖掘的功能，實現單機版應用場景中的可並行數據計算。SCOPA系統則是對於數據關聯關係的挖掘，對於顯性的數據進行隱形的挖掘。比如在公安領域，則可對犯罪的線索進行追蹤，幫助公安機關進行破案。在金融領域，則可實現對金融欺詐、內幕交易的預警等等。系統的價值在於對不同的應用場景，進行不同的功能輸出。
創始人吳明輝早先創業建立大數據監測系統「秒針」，在14年開始側重大數據挖掘業務拓展，並創立明略數據。
針對國內大數據的應用情況，吳明輝認為，目前政府和企業的數據大都還停留在非結構化的階段，企業或政府本身對數據的應用程度較低，但這正是公司的機會。明略數據通過對非結構的數據進行易構化處理，在不同的資料庫中，把數據進行整理和清洗，在進行挖掘和應用工作。
和美國大數據公司FBI的運用場景一樣，中國大數據的應用首先開始於公安系統。由於傳統的IT軟體和設備已經無法處理龐大的數據，而明略數據的需要做的，就是針對公安機關的不同部門和不同需求提供定製化的服務。據公司介紹，明略數據目前服務的公安機構有省市一級的，運算能力在PB級以上。
數據的安全性對於企業和機構尤為重要，明略數據在安全上的做法是：
1）服務模式上，主要通過企業的私有雲上做數據處理，並不會脫離物理領域；
2）在流程上，和企業籤訂保密協議，制定嚴格的保密制度，在具體的政府業務中，還需通過政審；
3）在技術上，主要通過對數據進行脫敏處理，數據的處理也可實現審計功能，所有的操作都可記錄下來。
在過去的兩年裡，明略數據業務覆蓋公安、金融、稅務、工業、精準營銷、數據互聯六大領域，目前的業務重點在於公安領域，並對這一領域的標杆客戶進行維護，未來向其他領域拓展。吳明輝告訴36氪，公安機關作為大數據運用難度最高的應用場景，在這一領域做到最大之一，其他的市場也將更有能力拓展。
在公共安全領域，明略數據主要和省市的公安和國安部門合作。這和美國的 Palantir 發展路徑似乎相似：先從公共安全領域切入，在做更多的業務拓展建立自己對這一領域的業務理解。未來也會對更多的行業標杆客戶進行業務實踐。當然，按照 Palantir 獨角獸級別的公司，這一領域的市場潛力仍然巨大。
目前國內的大數據挖掘領域的有九次方大數據，前者的市場估值也達到數十億元。業內預測，隨著IT時代到DT時代的轉換，大數據領域將迎來一個投資熱點。
明略數據團隊有300人，主要在技術領域，創始人吳明輝為北大計算機系背景，作為一個奧數保送北大的理科生，吳明輝是一個在數據領域的連續創業者，CTO馮是聰也在相關領域有多年經驗。