崔曉波簡介
崔曉波畢業於南開大學，曾先後擔任BEA亞太區電信技術中心總監和Oracle大中國區A&C技術總監。2011年，創立了TalkingData，將“數據改變企業決策，數據改善人類生活”作為公司願景，踐行“一切用數據說話”的原則，通過數據幫助客戶實現一切可實現的價值，成為客戶信賴的長期合作伙伴。
2010年，崔曉波和幾個朋友來到地壇公園，一邊曬太陽，一邊討論“創業”的事兒。
在這次創業之前，他身份很多元：包括黑客、程序員、連續創業者、國企處長、技術總監等等；在此之後 ，崔曉波用了七年的時間探索數據科學的商業道路，併成功打造了一個基於移動大數據分析的“獨角獸”公司。
代號為“CXB”的“病毒少年”
與很多數據科學家的起點一樣，崔曉波的數據之路也是從學生時代的計算機生涯開始的。
1993年，崔曉波考入了南開大學信管專業。中國九十年代的計算機大多還處於英特爾286、386的芯片時代，操作系統還是原始的OS2、DOS等，漏洞和Bug很多。當時與操作系統最直接相關的就是病毒了。很多學生為了完善操作系統的缺陷，開始研究病毒，進行一些“病毒攻防戰”，比如第一代大麻病毒、小球病毒、變性病毒等。
國內第一代的程序員們，大多都是從“病毒”做起，崔曉波也是其中之一。
（圖片說明：崔曉波在北京辦公室接受DT君專訪）
崔曉波回憶說，當時在他們系裡，一個計算機學生的最高榮譽，就是能夠被選中去“管理機房”。當時機房的管理團隊都是學校最一流的計算機高手，他們為了保護機房的電腦，設置了很多高級的加密算法，讓普通學生無法實現修改、刪除計算機文件等。
然而過了一段時間，機房的管理人員發現有人繞過了他們的保護，在系統裡留下了一段“CXB”的字符，頗有“到此一遊”的意思，這說明有人破解了機房的加密算法。“於是他們就不斷提高自己的加密算法難度，我就不斷接著去破解，這種攻防戰是最費腦筋的，但是也最有意思”。崔曉波回憶起當年的“病毒”攻防生涯，依然津津樂道。
在大學裡研究“病毒”的時候，崔曉波逐漸結識了王江民、求伯君、吳曉軍等中國最早的一批著名程序員們。其中，王江民的江民公司曾經發布了KV系列等中國最早的殺毒軟件，是中國計算機軟件領域的先行者。
一個有意思的小插曲是，早在90年代，崔曉波曾經就使用了一個數據科學的模型方法，破解了一款當時號稱“無法破解”的殺毒軟件：江民KV3000。只不過當時，他還沒有意識到自己使用的就是數據科學的方法。
“KV3000中設置了大量的反跟蹤陷阱，的確非常複雜，很難破譯。”崔曉波回憶說，當時KV3000出來後，四個月都沒有出現盜版，足以說明其複雜性。後來，崔曉波使用了一個模型的方法，恰好可以繞開那些邏輯陷阱，成功地進行了破解。
“我每破解完一個軟件，就會取一個名字。我當時把破解了的KV3000取名為KK13，幾天之後我去逛街，發現有人說KV3000被破解了！我很興奮，趕緊買了一個回來，結果看到名字是KK13。特別搞笑。”崔曉波笑著說。
由於在計算機系統上出色的表現，崔曉波剛畢業就被吳曉軍（DT君注：曉軍電腦創始人，其發明的2.13漢卡是中國最早的漢字系統之一。）挖到了一家國企任職。
為了“務實”而來，為了“理想”離開
九十年代末是中國第一波互聯網浪潮興起的原點。騰訊、阿里、新浪、網易等這些後來的互聯網大佬多是從98、99年開始起家，打造自己的互聯網商業帝國。
而在太平洋的另一岸，美國的互聯網也在經歷著歷史上最明媚的春天。這也吸引了很多優秀的中國程序員前去學習深造，尋找機會。
畢業了的崔曉波當時並沒有考慮太多這些所謂的大趨勢，來自新疆的他想法很實在——得先能在北京站住腳。“所以我就問了吳曉軍兩個問題：能解決北京戶口麼？能解決住房麼？吳曉軍說可以，我就來到了這家國企。當時真的沒有考慮太多，直到進來才發現，這是一個賣農藥和化肥的農產品公司，和數據、互聯網幾乎沒什麼關係。”
在那家公司裡，崔曉波更多是被看成一個“修電腦的”，而不是什麼互聯網人才，這讓一直很要強的他產生了一種強烈“要做事”的衝動。
“我當時看到了電子商務的可能性，於是就給領導寫了一個關於創辦農資交易網可行性報告。”雖然沒太明白他要做什麼，但是領導還是對崔曉波的想法提出了精神上的鼓勵，以及物質上的“不支持”——只可以用公司的名頭。於是，崔曉波就只能開始全部自己來。他為了創辦農資交易網站，寫了人生第一份BP（商業計劃書），然後找融資、談擔保、拉貨源等等。“最後還真在網站上賣出了一噸化肥！”崔曉波興奮地回憶說。
後來他還牽頭做了中國彩票網、中國企業網、棉花的交易系統等項目，是地地道道的連續創業者。這些項目大多取得了不錯的效果——二十多歲的他那時已經成為系統內最年輕的處長，處理過上千萬的投資交易，管理過幾家不同類型的公司，從某種角度來說，他已經取得了世俗意義上的成功。
但這時他心中“理想主義”火苗卻又在跳動了，最終，崔曉波還是選擇了離開。國企體制化的環境與互聯網“野蠻生長”的基因有著天然的衝突——“我覺得我不能一輩子呆在國企。”
崔曉波的離職當時還引起了一陣審計風波，因為大家不相信會有人放棄這麼好的工作環境和待遇，去做其他的事情。他回憶當初的情景時說到：“領導當時還打趣說：‘小崔你是不是經濟上有問題，你要老實交代啊’。”其實他當時只是覺得互聯網和數據能做更多的事情，而自己不該侷限於此。
離開國企後，崔曉波自降2/3的薪水，來到BEA System軟件公司從頭開始，一路從底層的合同工做起，到正式員工、管理崗，最後做到總監。BEA在2008年被Oracle收購，崔曉波也順理成章地進入了Oracle。
這段外企的工作經歷讓崔曉波對現代的經營企業有了更多的認識。用崔曉波的話說，BEA教會了他如何運營一個創業團隊，在Oracle則領悟到了如何把業務做大的秘訣。
一轉眼到了2010年，已經在IT屆摸爬滾打多年的他，再次逐漸開始思考創業的可能性。
理想主義的選擇
那時的崔曉波已經35歲了，是Oracle大中華區A&C部門技術總監，在外企過著光鮮平穩的金領生活。不過，這份平靜很快就被一塊叫做“數據”的石子打破，並在以後的時間裡不斷地在他的生命中泛起波瀾。
關於這次脫產創業，崔曉波一開始並沒有想太多。他從自己過往的經歷中，覺得看到了一個未來可能的新趨勢——數據，於是認為自己應該去做這件事兒。
他們在創業初期討論的話題非常理想主義，甚至“不接地氣”。不談市場、不聊客戶、不提需求等一切商業的基本元素，崔曉波每天就只思考一個問題：做數據到最後，究竟是在做什麼？
這有點像創業者版本的“人生三問”（雖然簡化成了一個問題）：我是誰？我從哪裡來？我要到哪裡去？——在崔曉波創業初期， 這種終極的創業哲學問題是最讓崔曉波最操心的事情。某種程度上，這源自於崔曉波自己性格中對於理想主義的偏好。
在崔曉波職業生涯的幾次選擇中，每當現實與內心想法產生衝突的時候，他總會選擇“唯心”一把。從開始做數據到現在，他會經常說到一種“數據信仰”，幾乎把這種唯心式偏好發揮到了極致。
不過，如果你把自己還原到2010年的場景中，你會自然地感覺這種天馬行空討論，並不會有什麼結果。彼時，“數據科學”在國內還不是一種顯學，沒有多少人留意它；互聯網世界還集中在Web端的流量爭搶中，3Q大戰激戰正酣；Nokia的功能機依然在手機市場上獨霸天下，佔據著中國市場將近50%的市場份額。
但是程序員出身的崔曉波，讓他在當時對數據行業做了兩個非常“務實”的判斷：第一，手機將不再只限於通話；第二，數據將在移動互聯網端產生爆發。
數據“獨角獸”
“2008年的時候，我曾經有一次加入騰訊的機會。Pony（馬化騰）當時跟我說了一句話，我印象非常深，雖然那個時候騰訊還沒有如今這麼大的規模，但他堅信：騰訊未來將改變人們的通信方式。”
崔曉波深以為然。雖然聽起來有點俗套，但他認為偉大的企業普遍都有一個宏遠的願景。他從“數據分析”這個核心商業點出發，最後為公司定下了兩個願景：數據改變企業決策，數據改善人類生活。他認為未來企業的決策方式一定會從“經驗性地拍腦袋”，轉變為“科學地看數據”，而且未來人類的生活，都將會因為數據而發生深刻的改變。
不過理想很豐滿，現實卻很骨感。在創業的幾年中，為了應對不斷變化的市場環境，崔曉波也帶領著公司幾度改變業務方向。
覆蓋手機端的移動互聯網大數據分析是崔曉波的起點。從最開始的數據分析工具、到後來企業級的定製化數據服務，再到聚焦於幾個垂直行業，做數據產品（數據集、數據模型和數據應用）。如今，TalkingData的月活躍用戶已經突破了7億，服務超過12萬款移動應用以及10萬多應用開發者，如今已經成為國內領先的獨立第三方數據智能服務商。
“剛開始有些客戶不相信，但是他們觀察了兩年後，發現我們真是這樣，只專注於數據這一件事兒，不參與其他推廣活動。有些客戶的業務，也真的因為引入了數據分析而實現了快速增長，例如遊戲、金融等行業。”
後來，當業務高速發展的時候，他們也走過一些彎路，比如佈局DSP廣告。“我們花了很大的精力和財力投入到DSP（Demand-Side Platform，需求方平臺）廣告的業務上，希望幫助廣告主優化廣告效果，但是忙活了很久都沒有什麼效果。”崔曉波最後認識到，這是因為國內的廣告流量數據被汙染得非常嚴重，以至於無法進行有效分析預測。平臺主並不希望讓自己的流量公開透明，從而影響財路，這使得整個行業的保護主義盛行。這也讓崔曉波意識到第三方平臺的侷限性——如果平臺的數據不真實，那麼流量分析就是沒有價值的。
創業初期，崔曉波的公司基本模仿了BEA時期的創業模式，非常高效；後來隨著規模的擴大，他逐漸將在Oracle時期學到的渠道管理方法，移植了進來，通過打造數據生態的方式，拓展自己的數據源，優化產品和服務。
到2017年底，在各大媒體評的報告中，他的公司以超過10億美元的估值成長為國內數據分析領域領先的“獨角獸”企業。
以人為本的數據科學
2016年AlphaGo與李世石的圍棋大戰，可以稱得上是數據科學世界的里程碑事件。由於這次比賽後，AI（人工智能）話題開始發生井噴式的增長，正式引發了2017年全球的AI產業熱潮。
作為業餘圍棋五段選手，崔曉波和聶衛平老先生一起解說了李世石與AlphaGo當年的第三場比賽。“看完第三場後的第一感受就是絕望”，崔曉波說，“人類最好的棋手，在AI面前一點機會都沒有，AI一步都不會下錯。”
崔曉波認為，AlphaGo當時所展示出的AI技能主要在三個方面：價值網絡、策略網絡和蒙特卡洛搜索樹搜索，其中蒙特卡洛樹搜索是這次AI浪潮的核心。但是經歷了一年多的發展，AI在其他行業的應用，並沒有向人展示出類似在圍棋領域足夠的震撼。崔曉波說；“AI的本質只有一個，就是幫人做決定，但是除了在特定的諸如圍棋等領域，AI還不能夠達到比人更好的決策水平。”
所以，與其研究AI如何幫人做決定，崔曉波認為當下更實際的是，不如利用數據科學研究“人”本身究竟是如何做決定的。他受到MIT的人類動力實驗室的啟發，在公司成立了一個“人本實驗室”，把數據科學與社會學、心理學等人文科學結合起來，研究人心裡的內在動機和社會行為。
“目前，大部分商業數據公司主要是通過數據，觀察人的活動行為，進而判斷人的特點，作出相應的商業決策，並不關心人心理做決策的真正原因和動機。”崔曉波認為，人本實驗室就是為了彌補這一點，讓數據科學更加“以人為本”。“在數據時代，人的心智也在發生急劇的變化，這是我們做這個實驗室的初衷”，崔曉波說到。
2017年底，崔曉波的人本實驗室團隊，用機器學習等數據科學的方法，重新對北京城市的人群做了一次分類。由於工業化和城市化的影響，傳統的城市人群會根據階層劃分，在城市中形成多箇中心化的網絡佈局，例如北京的金融街、CBD、某某學區等，這直接影響了城市規劃和資源分配方式。
當崔曉波用時空大數據重新觀察北京的人群時，他發現了一種基於時空摺疊的新的分類方法。由於人們的作息時間、生活方式不同，有些傳統意義上應該是某一階層的人群，其實在生活中完全沒有交集——他們都在國貿出現，但是永遠碰不到——這就會讓一個城市缺乏活力，影響資源的分配效益。數據科學給出了七種人群劃分，然後，他們再用社會科學的方法去解讀、驗證它。
只有瞭解數據，又瞭解人的行為模式和動機，才能夠進行更好的用數據改善人類生活。這可能是未來數據科學，離我們普通人最近的樣子。
在採訪的最後，崔曉波總結自己，是一個數據科學領域裡“務實的理想主義者”。這聽起來有點矛盾，不過，縱觀他的職業生涯，他對人對事總是“很實在”，對自己對未來卻又充滿“理想”。在虛實之間，他似乎總能找到一種奇妙的平衡狀態，踐行著自己的數據科學之道。
注：
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