当印度创企QuanttaAnalytics

印度创企Quantta Analytics的目光已移向暗

暗中的信息量至少是表层络（Surface Web）的500倍。

暗（Deep Web）又被称为不可见、隐藏，是指不能被搜索引擎抓取，需要通过动态页技术访问的络资源。尽管我们日常当中可接触到的络信息已经是海量，实际上也不过是所有络信息的冰山一角。任何关键词的谷歌搜索都无法访问深层络，这些信息隐藏在密码和特殊访问软件背后，暗中的信息量至少是表层络（Surface Web）的500倍。

表层络的数据已经成就了大量成功的科技公司，暗的数据体量如此庞大，这部分数据如何挖掘和应用呢？

印度初创公司Quantta Analytics正是一家做暗数据（Dark data）挖掘、分析和应用的公司。截止到目前，已经有超过100家企业为Quantta Analytics的数据分析服务付费，包括印度国家银行、麦当劳、星巴克等。Auantta Analytics为金融、零售、酒店、医疗保健、能源和餐饮行业提供服务。

Quantta Analytics拥有一支约20人的团队，包括数学家、统2、配备拉伸附具（扣件抗滑实验、拉破坏实验、改变刚度实验）紧缩附具（底座抗压实验）可以完成相对实验计学家和工程师，来自哈佛大学、马里兰大学、密歇根大学、印度理工ACR发泡加工助剂 5.0~8.0大学、印度统计学院等。他们正在应用AI模型实时监测暗数据，并将数据与行为心理学结合，以预测用户行为。

Quantta Analytics创始人Ritesh Bawri以耐克为例，以说明暗数据如何帮助零售企业：比方说，该系统在现场演示贴标PLA快餐盒耐克在印度不同地方有200家商店，耐克向Quantta Analytics提供客户在店检查4、位移传感器的安装位置能否正确：由于设计的不同内的消费数据，如消费金额、消费明细、逗留时间等等，Quantta Analytics会添加耐克商店周边相关数据，为耐克反馈市场信息，例如他们可以告诉耐克在特定商店周围还有多少用户没有到店消费。

听起来似乎与其他大数据公司无疑，Quantta的特别之处在于他们不是通过爬虫抓取表层络信息，而是不断地接入深层络数据点，以获得与其他大数据公司不同的数据源。Ritesh Bawri介绍，Quantta的系统已经有600亿个数据点流入。

本质上Quantta Analutics还是家大数据挖掘和分析的公司，但我觉得有趣的是他们对接暗数据源的策略。这是一个数据源和建模能力双力齐驱的赛道，早期进入暗数据挖掘，是大数据公司建立差异化优势和竞争壁垒的好方法。