重构与破局：和鲸科技CEO范向伟怎么用数据撬动资本的力量？

在范向伟看来，现在几乎所有的商业问题都在变成数据问题，未来企业将更加依赖强大且专业的数据团队。

“我们在做一件狠心的事儿，这是一个从少数人想法开始，一点点获得更多人认可的过程。”这是采访中范向伟说的第一句话，语速稍快但却坚定。聊过之后我们发现，黑框眼镜下是一个热血且冷静的灵魂。范向伟是80后，如今也是一个三岁孩子的父亲，他的另一个身份是数据科学平台——和鲸科技的创始人&CEO。

“高质量数据人才的短缺、专业数据科学平台的缺失，大部分的企业和个人，都还不能够利用数据+算法的手段来服务于企业经营的调研、生产、营销等各个环节。”这是范向伟创办和鲸（前身为科赛网）的初衷，在他看来现在几乎所有的商业问题都在变成数据问题，未来企业将更加依赖强大且专业的数据团队，加速自身的数据化转型。

如今，科赛网已正式更名升级为“和鲸科技”，也印证了范向伟在大数据及人工智能领域专注于为全行业提供数据化服务的野心。

社区+竞赛只是和鲸的第一步

时间拉回到2015年，彼时的范向伟正与创始团队备战他们的第一个项目“ 智慧校园开放数据大赛”，和鲸社区（前身为科赛社区）作为此时SODA大赛的在线信息管理平台，支撑了全球范围内3000名选手的在线报名与组队，以及505分作品的上传提交与在线评审，通过网络化和信息化大大提高了大型科技赛事的管理效率。

这场比赛让范向伟实现了他想法的第一个小闭环，并结识了很多优秀的参赛者。他们的作品远远超出了很多专家及评委的预期，同时让范向伟意识到，中国这一代的年轻人其实已经足够聪明且见多识广了，但是却没有足够多的空间和舞台去展现他们的价值和才华，而这个平台又有别于抖音或Youtube这种普通意义上展示创造性的平台，它是基于大量专业知识与技术从而激发数据科学家们创造性的平台，具有很高的技术壁垒，这在国内市场是极度缺乏的。

另一方面，一个合格的数据人才除了3000+小时的核心学时包括 数学、统计、计算机、概率等最难的课程之外，还需要至少1000个小时的真实项目经验，才能够正确定义问题、定义方法、产出结果。但是我们目前的教育体系培养出来的一个理工科的计算机系、数学系的毕业生的有效实训时间还不够100小时，许多学过的知识还处于库存的状态，无法在业务场景中实现应用。

此时的和鲸并不能承载范向伟心中所期，一切还只是开始。

社区+工具加速数据科学商业化进程

在第一个小闭环之后范向伟的团队也一炮打响，成了当红“炸子鸡”并获得了上海市经信委的委托，拿到承办上海创新应用大赛SODA的机会，于2015年8月落地了国内第一次真正意义上的开放式数据商业化比赛。一时间，众多业界资本纷纷抛出橄榄枝，范向伟便从众多投资方中挑选了一个有技术背景的投资人，走上了商业化之路。

然而范向伟的商业化之路并不好走，当时的主流市场都是在通过做数据科学社区提供数据竞赛服务或是招聘、猎头的业务。在他看来，科赛网需要从一个偏社区活动产品变成一个更高技术含量的工具型产品，必须自主研发一款数据协作工具Kescilab（和鲸数据科学平台），才能更好的为之后商业模式奠定基础。

当然他的这一想法也遭遇到了当时投资人的不理解，这意味着将近一年要投入大量的时间与资金近乎无产出，这在当时其实也很难让大部分没有技术背景的投资方认可，此时的工具研发进度已完成了80%左右，如果没有后续资金注入，很可能会前功尽弃。创始团队也在这个过程中产生严重分歧，直接导致了一位核心骨干的出走，这在当时对范向伟的挑战是巨大的，但他坚信这是一条更艰难但更正确的道路。

事实也证明他的选择是对的。如今的Kescilab（和鲸数据科学平台）是目前国内用户人数最多的数据科学SaaS平台，满足数据科学家、人工智能工程师、商业分析师等数据工作者在线完成分类、建模、分析、可视化、结果输出等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助企业、高校、科研机构开展工业级数据科学应用与人工智能研发。目前清华大学、北京大学、中国人民大学、上海交通大学、浙江大学等知名院校已采用K-Lab进行数据科学与人工智能的教学与实训平台。

就在范向伟团队全力研发Kescilab（和鲸数据科学平台）的时候，范向伟在机缘巧合下经过朋友介绍，结识了后来的PreA轮的投资方线性资本和10Fund，这两家都是专注大数据+AI方向投资机构，不仅有资金上的支持，更重要的是专业的经营管理上的支持，给了范向伟很大的信心以及市场、行业资源上的帮助，让他和团队有足够的精力去研发完善数据科学协作工具Kescilab，有时间去规划更难、更远的事情。

有了资本助推之后，社区+工具的完善加速了范向伟商业化之路的进程。

算法众包加持，解决实际业务问题

在解决了社区和工具之后范向伟发现了第三个问题，大部分的企业和个人，都未能实现利用数据+算法的手段来服务于的企业经营的调研、生产、营销等各个环节。企业内部专业的数据人才稀缺，使得单位时间工作成本居高不下，自建团队又耗时过长，内沟通效率低下，技术迭代困难，限制了企业内部的创造力，直接导致了业务试错成本高。

和鲸的算法众包更能解决企业的实际业务问题。在逐步成长为国内最大的独立第三方数据人才社区，并且拥有自主研发的在线数据分析及AI开发协作工具Kescilab（和鲸数据科学平台）之后，推出了数据科学众包业务。在这里，聚集了国内顶尖的数据科学人才，大幅提升了数据化转型效率；引入专业服务，规避了企业潜在的技术及管理风险；大幅降低了企业成本，高性价比实现业务的创新升级。服务了包括中国联通、中国平安、招商银行、腾讯、百度、携程、IBM、华为、南京市政府在内的一批顶尖客户。

目前，从国有大型银行、独角兽科技公司、制造业上市公司、国内顶尖高校，都在寻求数据化、智能化转型，都在开始寻找与和鲸的合作。我们看到这个趋势才刚刚开始，因为数据潜力、人才潜力的释放也才刚刚开始，和鲸还可以做的更好，社会也需要和鲸做的更好。

范向伟表示，要把数据资源给利用好，用产品和技术的力量去帮助更多的人是非常大的挑战，也是一件很酷、很有趣的事情。作为一个三岁孩子的父亲他也期望自己和团队能如孩童般吸收不断变换的知识与技能，迅速成长。