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从来没有哪个时代比当下更重视数据的价值。

若干年前，当我读完了被誉为「大数据商业应用第一人」的维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》时，真心感觉，一个新的时代来临了。

数据在现代的商业和社会体系里的作用将越来越重要，主要是基于四点基础：

越来越多的数据被记录。人的衣食住行娱医教，无不被记录；社会事件、新闻，无不被记录；城市的日常运行，无不被记录。

发达的互联网基础设施使得这些数据很容易被存储、查询、分享、挖掘。

数据的生态的建立。数据从采集到存储到分析到呈现，形成了完成的数据产业链。大量的企业和数据科学家投入其中，造就了生态的繁荣。

数据的价值已经被证明。比如亚马逊通过用户的浏览数据推荐商品，Netflix通过用户的观看记录来了解观众的偏好排出了《纸牌屋》这样惊艳的电视剧，而一些互联网金融公司更是通过用户的网络数据来建立自己的征信系统。

遗憾的是，在业界的讨论中，说的比较多的，还是偏向于私有的数据。私有数据的特点，是只是被少数机构所占有，即使是共享也是极小的范围内的共享，其他单位或个人无法获得。

对于数据的价值探讨中，公开数据很少提及。事实上，在现代商业和社会里，公开数据的价值是不可忽视的。

我们常见的公开数据，就有权威机构对公众开放的数据。比如说，政府公告，国家企业信用信息公示，法院判决，国家知识产权局公告，企业的发布的财报......

这些公开的数据有三个特点：

公平性：所有人都可以访问，从访问权限上并没有门槛，解决公平问题；

可持续性：任何时间都可查看，解决真实性问题；

可追溯性：可追溯来源，是来自于公示网站还是新闻报道等，解决权威度问题；

公开数据解决了信息不透明不对称的痛点，具有很高的价值。它的价值是私有数据无法替代的。

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在时代变革的门口，新的商业革命需要新的信用体系。在交易的过程中，信用的价值是无可估量的。银行因为信用而存在，消费者基于对品牌的信任而购买，淘宝因为解决了信用担保问题而消除了人们对于网购的疑虑。所有的这一切，都可以看到信用的力量。

新的信用体系就需要打通交易双方的信息渠道，尽可能的相互了解。人们因为未知而恐惧，因为了解而相信。

为了建立信任关系，往往都付出了不菲的代价，无论是货币成本还是时间成本。双方建立信任，当然有一种方式是通过中间人，如果双方都信任中间人的话。但是中间人的加入，带来交易的成本增加和效率的降低，如果能避免当然避免，能直接交易就直接交易。

在直接交易的情况下，获取对方信息成为一个刚需，也成为必不可少的一个环节。中国人做生意，都讲一个「知己知彼，百战不殆」。

公开的数据，提供了一个彼此了解的另一个渠道。公开数据是权威的，是容易被获得的。举例来说，公司的工商注册信息，知识产权信息，信用记录......通过这些数据的获取，不但数据可靠性高，而且效率高，节省了时间。

举个例子，我有个朋友是做白酒生意的。在一个饭局上，他遇到了某商人A，A看起来很豪爽，说自己是开超市的，在一个三线城市做得还有一定规模，而且这个牌子的白酒在当地卖得还不错，希望我朋友给他供货。我朋友曾经因为轻信别人吃过亏，这次变得精明了。他表面上答应了，回来做的第一件事是查这个供应商A的信息。

他首先在工商局的网站上找到了A的公司的注册信息，营业执照都没有问题，注册资本也和那人说的一样，看来可以，OK。然后，他上人民法院公告网查询，发现问题来了，A的公司曾经被供应商起诉拖欠货款，而且A败诉。接下来，继续到当地社保信息网上查，发现A的公司没有按时给员工交社保，被当地社保机构列入异常名单。然后，我的朋友就把A的联系方式删除了，而且多次拒接了A的电话。

为了营造良好的商业环境，我国近几年来十分重视公开数据的建设。举例来说：

国务院在2007年发布《中华人民共和国政府信息公开条例》，2008年5月1日起正式施行，中国政府信息公开的步伐随后不断加快。国家企业信用信息公示系统2014年线运行。公示的主要内容包括：市场主体的注册登记、许可审批、年度报告、行政处罚、抽查结果、经营异常状态等信息。

我国对于公开数据的推进，建立了公开数据价值发现的基础。

国家“千人计划”专家，天眼查创始人兼CEO 柳超博士在美国和中国从事多年大数据技术工作，熟悉中美两地的数据基础环境。他认为，在政府公开数据方面，中国的政府要比美国政府做得更实用，并且更有规划性、更有节奏感、更有执行力。

要更加充分的发挥公开数据的价值，就需要一种能力将这些数据进行整合和分析，得到更直观，更充分的信息，从而让用户获得可用性、易用性、高价值。

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很多年以前，看过郎咸平的一本书：《操纵》。

给我留下最深的印象倒不是那些庄家如何操纵股价，而是书中的庄家控股入股的公司关系图。那些图形象具体，一目了然。

一般来说，因为上市公司有信息披露的义务，所以关于上市公司的很多信息都是公开的，都是很容易查到。

然而，问题在于，对于很多人，甚至很多团队，一来是不见得有如此强大的挖掘能力，二来，时间上的不允许，毕竟挖掘出这些关联关系是非常耗时的。

如此一来，对于投资者或者监管机构来说，虽然公开数据都有，但是也不太容易发现这些关联关系，从而给了庄家以可乘之机。

郎咸平写这本书的时间大约是2004年，当时基本上都是靠人工去挖掘这些公开数据背后的关系。14年过去，公开数据获得更加便捷，而数据分析技术也取得了巨大的进步，基于计算机技术的数据挖掘能力已经远远超过当年的能力。

所以，对于公开数据来说，完全可以借助于云计算的基础设施能力，借助于新的算法，运用机器学习，深度学习的技术，对数据进行聚合，建模，做深度分析，充分挖掘数据之间的关联关系，并且借助于新的生动的可视化技术呈现出来。

天眼查做的就是这样的事情。

在天眼查，可以查公司，查老板，查关系，无论是做生意，还是投资理财，还是求职，都可以上天眼查查一下。

除此之外，如果你是律师，或者公检法的工作人员，也可以通过天眼查来查你所关心的公司或者人。更有甚者，有些记者做调查，也运用到天眼查，借助于天眼查的公司关联关系，挖掘到很多内幕。

图示为天眼查的关系发现示例

在现代商业体系里，像天眼查这样的公司对于公开数据的价值发现，无疑是对于现代信用体系的建立具有很高的价值。它增加了商业的透明度，减少了信息的不对称，让诚信的公司能够快速的获取别人的信任，让不诚信的公司和不诚信的老板露出尾巴。

最重要的是，它通过减少信息的不对称，提高了整个社会的效率和公平性。帮助人们节约了人工做商业调查的时间，就是提高了效率；帮助人们快速的建立信任或者不信任的关系，也节省了时间，就是提高了效率；及时的发现不诚信的公司或者个人，及时止损，也是提高了效率。而公平，并不是指财富的公平，而是指信息的公平，减少了部分人利用信息不对称谋取暴利，扰乱市场秩序的行为。

从另一个方面看，根据博弈论「囚徒困境」，如果博弈的双方处于信息不对称的地位，处于人保护自己的本能，只能做出次优甚至双输的选择。而通过天眼查这样的呈现的公开数据，减少了信息不对称，对交易的双方而言，都是有利的，避免做次优或者双输的决定。

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凡是数据，都有一个可信度的问题。数据可信不可信，得从数据的传递链来看。

首先，是数据的源头，也就是数据的产生。对于由工商注册信息，企业征信信息，法院，社保等等这些权威机构提供的信息，可信度非常高。

其实，是数据的传递。数据传递过程中可能会失真，这种失真有三种可能性。一种是数据丢失，部分数据没有了，信息不全；另一种是数据被中途修改了；第三种是伪造的数据被插入进来。

要减少数据传递过程中的失真，也可以从这方面去做，比如保证所有的数据都可以溯源，知道数据是从什么时候从哪里拿到的。

做好了这些，公开数据的可信度还是非常高的，所以，无论是中国还是全球，公开数据都受到重视。在全球范围内，都不乏类似于天眼查这样的产品。

比如，美国的D&BHoovers.它覆盖了1.2亿+全球公司信息，数据维度有：公司资料、产业概况、竞争情况、行业讯息、联系信息、新闻资讯等。

再比如，英国的Duedil.它覆盖了英国以及爱尔兰私营企业的信息。它的数据维度有：注册信息、董事会成员、财务状况、公司位置、信用状态等；投资行为、名称变化以及财务报表等信息。

和天眼查相比，这两家有两个共同特点：

• 他们都是收费的；

• 他们都是面向企业，ToB的；

而天眼查的查询是免费的，部分增值功能是收费的，无论企业还是个人都可以查。

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天眼查这样的公开数据聚合和挖掘，对于用户而言，它的应用场景非常广泛：

从最上层的国家机关，监管机构需要很强的商业调查，从而洞察风险、预警风险。

其次是专业的商业调查机构，以KPMG（毕马威）这样的审计机构为例，其所需要与其水平相匹配的、专业的商业调查工具，确保其相关业务操作的合法合规性；

再其次是各种专业的尽职调查机构，比如律师事务所、会计师事务所，商业调查是其业务非常重要的版块；

还有媒体调查，一篇客观、详尽的报道离不开专业的商业调查； 

还有以销售拓客、合作伙伴筛选等涉及企业良性运转的商业调查需求；

最后，以工作求职为代表的个人需求，如何找靠谱工作、有前景的工作。

所以，商业安全是一个广泛的需求，前景必然广阔。

截止目前，天眼查已收录了全国超1.6亿+社会实体信息（含企业，事业单位，基金会，学校，律所等），包含上市信息、企业背景、企业发展、司法风险、经营风险、经营状况、知识产权等90多种数据维度。他们还有一个非常好的愿景：「人人都能用的商业安全工具」。

综上所述，天眼查基于真实可靠，大量的公开数据，运用网络技术，大数据技术，数据挖掘技术，机器学习技术，算法，给用户提供了多维度的数据，为现代商业体系信用和安全提供了保护机制。

公开数据的价值，也借助于天眼查得到了充分的发掘和利用。