如今，我們每個人都在談論“資料科學”，《哈佛商業評論》雜志甚至将資料科學家定義為“21世紀最性感的職業”。在這個大資料時代，究竟什麼是資料科學？資料科學家又究竟是怎樣的一群人？他們在創造着什麼令人着迷的東西？DT君将在2018年走訪50位來自各行各業的頂尖資料科學家，希望能讓你們了解這些神奇的人和他們的神秘事兒，為你們一窺資料科學的未來與未知。
1990年的一天，一位即将博士畢業的華人學生站在加州大學伯克利分校的薩瑟塔（Sather Tower）上向遠方眺望。這所出過近百位諾獎得主的頂尖學府的标志性建築于1914年建成，見證了近一個世紀的潮起潮落。而将同樣被見證的，還有20年後橫跨太平洋的一場大資料變革。
這是個滿城盡談大資料的時代，各種大資料的創業公司多如牛毛。
但如果時間倒轉回16年前，情況可就不同了。當時，美國網際網路泡沫（Dot-com Bubble）剛剛結束，劉強東的京東還在中關村做着光磁産品代理，馬雲還在構思一個叫做淘寶的個人網絡購物網站。
這時候要是有人說要在中國做一家資料公司，你會怎麼看？
有個人就這麼做了，而且理由是“我想辦的公司要和數學相關，除了資料挖掘想不到什麼更合适的”。
說出這話的是那個曾經站在薩瑟塔上的華人學生，他叫宣曉華，一個押對了這場中國大資料變革的人。
（圖檔說明：加州大學伯克利分校标志性建築薩瑟塔 | 圖檔來源：Hui Hui）
他2002年創立的華院資料，16年間，從幾人發展到近1000人，并且在公司體系内成功孵化了20多家各垂直領域的大資料創業公司。
在成立的前10年，公司沒有融資，卻成功度過了大資料的“萌芽期”。這背後，宣曉華是怎樣的一個人？華院又是怎樣的一家公司？
▍因為數學，愛上資料
上海中心城區東北角的楊浦五角場地區，一直以來都以高校衆多、創新氛圍濃厚著稱。12月初的一個午後，在離楊浦創新地标創智天地一路之隔的一幢大廈内，DT君見到了剛剛開完會的華院資料創始人宣曉華。他的另一個身份是中國工業和應用數學學會副理事長。
待人謙和、偶爾微笑、略帶浙江口音的國語，是他給DT君的第一印象。而在DT君接觸的華院幾位員工看來，低調、愛給員工講數學，則是宣曉華的另外兩個“标簽”。
宣曉華對數學的喜好，從小就開始了，後來一直延續到大學、碩士。再後來他又赴美國加州大學伯克利分校攻讀數學博士。這所名校曾經走出了國際數學大師、微分幾何之父、沃爾夫數學獎（數學界的諾貝爾獎）得主陳省身等華人數學家。
一切都順理成章，宣曉華走得原本是一條外人看來極為學術的路線，但因為在博士期間跟着導師接觸了相對偏向應用的計算數學（Computational Mathematics），跟美國工業界有了更多接觸，這條路線發生了轉變。
當時，計算數學雖然研究的主要是算法相關理論，與各種方程、算法打交道，但卻是當時美國工業界的大企業所迫切需要的。這門學科在電路仿真、航天航空、機械設計、金融等環節，都十分重要，在當時算是熱門的專業方向。
等到畢業後，宣曉華順利進入了當時如日中天的惠普公司，從事電路仿真方面的算法研究和大型軟體開發。
“當時惠普公司内部也有一些人在做類似資料分析的工作，但相對簡單。而我們做的事是怎麼樣通過計算，幫助工程師更快更好地做産品設計，有點像現在的機器學習中的一種底層的支撐。”宣曉華解釋道。
1997年中國香港回歸了祖國，在惠普工作了7年的宣曉華也做出了相同的決定——回國。
談及原因，宣曉華坦承，90年代中國蓬勃發展的形象已經讓他頗有感受。“當時，中國發展很快，我就想回去經曆一下，但說實話，在回國前其實并沒有什麼大的計劃。也許工作一段時間後，又回去（美國）了。”
在他看來，也許在惠普工作可以讓自己生活地很好，但卻少了些價值。“計算數學在美國的應用、電路仿真方面的人才相對較多，是個很成熟的領域。而在中國，這個領域一直很少人願意做。”
我們應該都聽說過百度李彥宏放棄美國的生活、被妻子逼回國創業的故事。
宣曉華的故事則是另外一個版本：他是主動回的國，而且一開始也沒想過要創業。
直到在國内企業做了幾年技術總監後，2002年，宣曉華才下定決心牽頭做些事情。他們在上海創辦了華院資料，員工一開始隻有幾個人，辦公室也不大，但宣曉華卻始終覺得，資料這件事，有未來。
在創業之前，對于做什麼，他其實也有過思考，但想來想去，還是要符合兩點：一是要和數學有關，因為自己的專業是數學，這也是自己希望繼續從事的；二是要有市場。
當時能同時符合這兩點的選擇很窄，最直接的就是資料挖掘（Data Mining），既能用到算法，也有一定的市場。
“那時，網際網路還不算是一個資料的主要來源，但資訊化卻是很多企業都有了的。銀行、證券業的核心業務系統等，都會産生一些資料。”
（圖檔說明：宣曉華在一個簽約儀式上分享其對資料及人工智能的看法。）
宣曉華當時對中國大資料的未來很有信心。“我覺得資料量級趨勢是越來越大，不僅是公司裡面，在政府、企業、金融體系裡面，資料量越來越多。而這個時候，如果有一家公司能夠幫助企業把資料變成價值、增加收入，還能幫助決策，這樣的生意應該是可以做的。”
▍16年前為何無風來？
2002年，國内很少有人有大資料的意識。以現在的眼光看，當時要做一家資料公司肯定很難，但機會往往就在你認為最艱難的地方。
有資料意識的公司少，意味着你更不容易找到你的客戶。宣曉華找了兩個行業作為切入口，一個是金融，一個是電信。這兩個行業當時在國外已經有了相對成熟的資料挖掘經驗，而國内的企業也許會有通過資料分析服務于營銷、擴大市場佔有率的需求。
但進一步接觸後，宣曉華發現，當時的金融企業如銀行等，對資料的分析處理需求并不大，沒有這些“好像大家仍然活得很好”。而當時在國外，銀行對資料分析處理的意識已經很強烈了。
在服務過少量的金融客戶後，華院快速調整了業務方向，将主要突破口轉向電信行業，這一次，果然找對了路。
2000年之後，中國電信行業發展很快，這展現在使用者數的節節攀升。而其中，中國移動恰巧又是一家“好學”的公司，願意嘗試各種新的方法，最重要的是，這家公司也肯投入資金。這給華院這樣做資料分析的初創公司提供了很大的機會。
大的全國性業務難以拿下，那就從省級公司做起，“各個擊破”。新疆移動是華院的突破口，基于對方的内部經營分析系統留存的資料，做資料的整合分析，并分析使用者的消費行為、使用偏好等，進而給出營銷的具體建議。後來這樣的合作又擴充到幾乎所有的省級移動公司。
具體會給移動營運商提出哪些建議呢？宣曉華略有思索，回憶了兩個他覺得可能跟每個手機使用者都相關的業務：“比如會基于資料分析，向營運商提供資費套餐的建議，另外還推出了一種叫做“信用評分”的業務——也就是現在大家日常接觸到的話費授信額度。”
這樣的服務，華院一直做了7、8年。也正是靠着在電信行業的持續耕耘和穩定的業務來源，公司度過了大資料“萌芽期”，不僅穩定了下來，業務規模也越來越大，也開始進入新的業務領域，并且有能力孵化新的公司。
直到2010年，公司才真正意義上涉足第二個領域——電商。一來，當時中國電商開始起步，發展迅速，二來，曾經的移動業務也越來越不足以滿足公司發展的需求。
“電商和移動營運商不同，營運商可以一次性付100萬讓你做一個項目，但電商的付費能力相對較弱，可能隻是付幾萬塊錢。”對此華院有着不同的應對戰術。“你會發現這些電商商家的學習能力非常強，他們的競争非常激烈。是以隻要我們能推出好的解決方法，隻要能對他們的業務有意義，他們就會很樂意去使用。”宣曉華點出了電商商家的特點。
華院推了一些針對中小網商的資料分析産品服務，希望靠“長尾效應”在電商領域打開一片新天地。
不僅僅是電商，按照華院方面的資料，後來公司的業務陸續擴充到了金融、電信、醫療、零售、電商等多領域，到2016年，實施的各種項目總計已超過600個。
（ 圖檔說明：2012年，華院完成A輪融資，紅杉資本參與其中）
一般而言，創業公司對外部資金的渴求往往都十分強烈。但在華院資料的發展過程中，有一點值得一提：成立的前10年内，公司沒有對外融過資。
直到2012年，才有紅杉資本的A輪資金注入。
對此，宣曉華的回答很直接：“公司成立後的前些年也沒有人太關注資料這個領域，我們也沒有去積極找投資。”
“另一方面...”宣曉華稍有停頓，這也是他态度嚴謹的一面，“是自己對外部投資也有一些顧慮，拿了别人的錢，對方肯定希望你發展得很快，但我們當時覺得，并沒有那麼多的行業願意接受資料相關的産品服務。”
在DT君看來，圍繞自己興趣，不盲從接受外部資本的“指揮”，而是堅持自己的發展方向，這些特質和宣曉華的個性不無關系。
即便是公司規模越做越大、并且有了外部資本的助力，宣曉華對公司的發展仍舊有着堅持，并且做了一些獨特的嘗試。
2014年，華院資料開始深度孵化垂直領域的大資料公司，除了為創業者提供方向、資金、輔導外，華院顧問和技術團隊也參與孵化，與創業者探索商業模式和新技術。
到目前為止，在這套模式下，公司已經成功孵化了華院分析、杭州數雲、數尊等近20多家大資料應用公司，涉足網際網路金融、醫療、風控征信、智能教育、時尚文化等多個領域。
“這種模式可以說是我們獨創的，是一種新的企業管理模式，過去傳統的企業内部大多都是事業部的形式，我們打破了這種模式，采用的是成立許多獨立的公司，這是一種新的企業生态。”宣曉華曾經接受媒體采訪時如此說道。
▍下一步：資料+智能
在交談中，宣曉華毫不掩飾自己的數學情結。在他看來，數學本身是一個非常基礎的學科，也是更深層次的應用的基礎。包括人工智能等，都離不開基礎的算法理論支撐。
（圖檔說明：宣曉華在中英開放資料與大資料論壇上演講）
他這樣想，也這麼做了。
他跟自己博士時的導師史蒂文·斯梅爾（Stephen Smale，1996年美國國家科學獎、數學菲爾茲獎和沃爾夫獎得主）合作，發起成立了斯梅爾數學和計算研究院（Smale Institute of Mathematics and Computation）。
研究院研究的是偏基礎理論的課題，但也是相對長遠的。“雖然是基礎的研究，不一定有經濟上的效益，但也許未來有一天，就可能在特定領域孵化出新的業務。”他補充道：“做這件事更多還是自己的興趣，我也希望我自己的員工能夠在做技術開發的同時，也能接觸一些更長遠的研究。”
（圖檔說明：宣曉華（左）與導師史蒂文·斯梅爾（中），後者是1966年菲爾茲獎及2007年沃爾夫獎得主。）
一方面是加強基礎的研究，另一方面則是在最前沿的領域謀求突破。
宣曉華表示，“資料+智能”會是公司未來最重要的方向。目前，公司已開始着力研發一些相對前沿的産品，比如分維（Fra＋）智能畫像引擎，通過小資料輸入，跨學科模型智能分析，刻畫立體的人，這已在金融、保險、營銷廣告、HR等領域實作應用。
另外，公司還開發了一款叫做華院智影的産品。這是一套基于人工智能的醫學影像輔助診斷系統，目前已和上海的一些知名醫院如上海胸科醫院、仁濟醫院等有了合作，希望能幫助醫生提升決策效率。
在宣曉華看來，如果人工智能技術真的能做到大規模的應用，那麼無疑是頗有意義的一件事。
他也表示，公司還将持續推動孵化生态的發展，孵化出更多垂直行業應用的大資料、人工智能方面的創新公司。
回顧過去16年在大資料挖掘和人工智能領域的經驗，宣曉華覺得，大資料是一種思維和方法，要有量化的思維。但是，資料有時候不夠成熟，在必要時候還需要加入人的判斷。
這不是他第一次提出這樣的思考，他進一步解釋：“我們不應該老是去關注到底有多少資料，大資料不是目标，怎麼樣去分析應用，讓決策更好、做事更有效率、世界更美好才是目标。換句話說，也就是更加智能。”
文 | 胡世龍 ： [email protected]
題圖 | 視覺中國
▍關于資料科學50人
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