中国应该有优秀的BI公司

五年前，何春涛有了创业的念头。当时他还在美国一家数据分析公司做研发VP，他和团队获得了包括软件业“奥斯卡”Jolt奖、JAVA ONE奖和JDJ奖在内的多项大奖。尽管一直在美国工作，何春涛始终关注中国市场，他发现中国的数据分析市场潜力很大，而且在发生变化。

最初，只有企业IT部门会去做数据分析类的工作，随后业务部门也开始需要进行数据分析，但并不具备IT部门的编程能力，需要数据分析软件辅助，在市场需求带动下，BI与数据分析市场的客户群体在扩大。

当时，美国市场已经涌现出Tableau、Qlikview等知名商业智能公司，国内却是一片空白。何春涛认为，从种种宏观条件来看，中国IT企业已经逐步具备了领导国内软件市场的条件，但国内BI与数据分析市场缺少有实力的中国厂商，抱着这样的信念，何春涛于2012年创立了永洪科技。

完全自主研发的大数据分析平台

作为一家BI与数据分析服务商，永洪科技提供的服务并未局限于数据可视化展现业务，而是提供Yonghong Z-Suite一站式数据分析平台，包括自服务数据准备、探索式分析、深度分析、企业级管控。为了保证整个产品自主可控，永洪科技搭建数据基础平台时，没有选择使用Hadoop、Spark这些开源技术，而是选择了自主研发。几十人的研发团队耗时一年半，开发出了能满足数据存储和实现TB级以上数据的高性能计算、支持复杂分析的产品。永洪科技的独特技术优势，包括分布式计算、分布式存储、分布式通信、云计算、数据处理、数据展现等多项国际技术专利。这些技术优势为公司业务发展奠定了坚实的基础。

在此基础上，永洪科技一方面不断优化数据存储技术，提高数据存储、数据计算等性能，另一方面不断开发新功能，永洪科技重新定义了数据分析的流程——从IT驱动变革为业务驱动。传统厂商的IT驱动更加专注于企业级的数据管控、安全管控等，而业务驱动基于企业的业务需求，快速寻找答案，加速企业根据数据分析的结果做出及时应对策略。

永洪产品标准化程度较高，70%的客户可以直接使用产品。服务大型客户时需要进行二次开发，以满足其个性化需求，标准化产品与客户对接账户系统和第三方数据源。

针对不同行业，永洪科技会对标准化产品进行调整，不改变整个产品结构，而是应业务部门需求去增加具备行业属性的应用，使标准产品变成垂直行业产品，更好地满足行业客户的需求。

涉足金融、电信、政府、制造等行业，开始服务大型客户

最初永洪科技的产品主要面对中型企业，随着产品在性能、客户体验等方面的提升，永洪的客户群体中开始出现大型企业。目前涉足金融、电信、政府、制造、电力、教育、医疗、互联网等行业，服务的公司有三大运营商、国家电网、中国银联、中信银行、美的等大型企业，目前有500家合作伙伴，超过2,000家企业客户。

服务大型客户会给永洪科技提供各方面的益处：

一. 大型客户由于其数据量远远超过中小客户，需要购买更多的服务器以及配置更多的数据分析人员，也就是会产生更多的软件用户。大型项目客单价较中小型项目会高出不少，能够明显提升公司的利润水平。同时，大型客户的客户黏性更强，不会轻易更换服务商，续费意愿比中小型客户更强。

二. 大型客户面对的业务问题复杂度、难度更高，服务这类客户有助于提升永洪科技对复杂业务场景的服务能力，并根据其高性能要求快速提升产品性能指标。

进入业务扩展阶段，业务人员占比提高

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永洪科技团队有200多人，其中研发和服务团队各有60-70人，销售团队有40-50人。研发团队主要对产品负责，对基础平台、数据交互、深度分析进行研究开发。服务团队是产品与客户连接的桥梁，需要与客户沟通，开发产品的新功能，承担本地化部署等工作。目前永洪的销售模式除直销外，也逐步形成了几大区域的渠道营销。

何洪涛在调研中表示，永洪科技研发费用、营销费用以及管理费用支出基本相当，各占营业收入30%左右。

目前来看，永洪科技的研发人员占比不到50%，低于星环科技等大数据应用公司。研发费用占比与Tableau、Qlikview相近，占总收入的30%。研发人员占比低主要有两个原因：

一. 永洪科技对研发人员的要求较高，团队相信好的研发人员能创造比一般研发人员多几倍的价值，对研发人才求精胜于多。研发团队虽在不断扩充，但人员增长速度并不快；

二. 永洪科技已进入业务扩展阶段，开始布局各行业，需要大量的销售人员、咨询人员与客户进行对接和本地化部署工作，这部分人员的增速更快，使得研发团队的人员占比相应减少。

“私有部署+SaaS”收费模式，90%续费率

在永洪已完成的项目中，90%通过私有部署实现，SaaS部署占比相对较小。因为产品标准化程度高，根据项目的复杂程度，大部分私有部署周期在一周至一个月内即可完成，大型客户的私有部署需要两个月左右的时间，项目实施周期较短。

第一年私有部署的费用较高，第二年开始根据客户的服务器以及账号数量，收取一定的产品维护和更新费用。大型客户则是按项目进行收费，其中包括产品费用和服务费用等。 

据调研，2015年永洪科技的付费用户有2万多，今年到目前已有4万多的付费用户，客户续费率90%左右。

腾讯入股助力产品推广

今年7月，永洪科技完成了C轮2亿元融资，腾讯领投。永洪正处业务扩展阶段，腾讯入股势必会给永洪的产品推广提供很大帮助。

永洪科技竞争对手主要是Tableau、Qlikview等国外数据分析公司。Tableau、Qlikview积累了多年的数据分析经验，装机量较大。

相比之下，永洪科技优势在于更了解本土市场的客户需求，纯内资背景也有利于与大型客户开展合作。国内BI与数据分析领域竞争激烈，市场上还未出现一家占据优势地位的公司。永洪科技下一步战略主要是进一步提升行业服务能力，打造垂直行业应用产品和解决方案，使产品更具行业属性。

8000万营收预期，估值8-12亿

根据调研，永洪科技2015年营业收入在2,000-4,000万之间，付费用户为2万多，KA用户的收入占到总营收的一半。2016年上半年付费用户已经达到4万，KA用户实现200%的增长。对比Tableau过去三年营业收入，平均增速在70%以上，永洪科技的体量不足Tableau的三十分之一，营收增速应该会快于Tableau。

根据以上付费用户增速，对比Tableau增速，爱分析预测永洪科技2016年将实现营收150%至200%以上的增长，预计在6,000-10,000万之间。

Tableau市值40亿美元，按照2016年半年报同比30%的增速，预计2016年总收入在8-9亿美元，PS倍数在4-5倍。考虑到中美市场差异、营收体量差距，以及永洪用户增速、较高续费率等因素，给予永洪科技10-12X的PS倍数，估值区间为8-12亿元。

近期，爱分析与永洪科技CEO何春涛进行调研访谈，下面分享部分精彩内容。

Q：当时怎么考虑创立永洪科技？ 

A：第一，我们发现国内没有优秀的数据分析厂商，而国内数据分析市场潜力很大，未来肯定会超过美国；第二，我们发现这个市场在发生变化，最初是IT部门来做数据分析，现在渐渐变成了业务部门进行数据分析，服务对象发生了变化，就需要有一些新兴公司，国外已经涌现出了Tableau、Qlikview，中国也应该有新兴数据分析公司。因此，我们创立了永洪科技。

Q：公司是如何一步步发展到现在的规模？

A：从业务发展角度来看，可以分为产品研发阶段、早期市场验证阶段、主要服务中型企业阶段，到现在的开始服务大型企业。

从融资角度来看，13年底的天使轮艾瑞咨询、14年下半年的A轮经纬、15年下半年的B轮领投东方富海、16年7月的C轮腾讯领投。

从产品角度来看，13年下半年我们研发出第一个可以使用的产品，14年的时候我们的产品可以满足客户大部分需求，15年的时候产品可以给客户比较好体验，现在我们还在大数据、用户体验、深度分析等方面不断进行迭代更新。

Q：底层平台搭建使用的开源技术还是自己研发的？

A：我们没有使用Hadoop、Spark等开源技术，完全是自己研发的。一方面，Hadoop主要由俩家厂商Cloudera和Hortonworks控制，这两家在Hadoop项目委员会成员中占到70%，因此如果基于Hadoop来开发自己的平台，存在一定风险；另一方面，Hadoop本身没办法解决我们所需要面对的问题。

我们这个企业未来肯定要全球化的，必须要有一个自主可控的坚实基础。我们前一年半主要是在做数据交互层和数据存储层的工作。

Q：公司总共有多少人？研发团队和销售团队占比多少？

A：公司现在有200多人，其中研发团队有60-70人，客户服务团队有60-70人，剩下的是销售团队和运营团队。

Q：产品标准化程度如何？多长时间进行一次更新？

A:产品现在两三个多月进行一次小版本更新，半年会进行一次大版本更新。我们有70%的项目是不需要我们有任何人力投入的，剩下30%的部分需要产品与客户对接账户系统和第三方数据源，产品本身是100%标准化的，不需要进行二次开发。

Q：产品主要是通过云端实现，还是私有部署？

A：90%的都是私有部署，SaaS类占比很少。如果产品不需要与客户的其他系统对接，我们的服务都是一键式的，项目在一周以内完成。

Q：付费用户有多少？续费率大概多少？

A：去年付费用户有2万左右，今年付费用户有4万多，每年会保持200%以上的增长。以年为单位，续费率为90%左右。

Q：永洪涉足了金融、电信、咨询、互联网等领域，产品从一个行业迁移到另一行业时需要进行很大调整么？

A：我们的产品分为三个层次，第一层是标准化产品，第二层是垂直领域的产品，第三层是咨询、交付。我们的标准化产品是不做任何改变的，主要是在第二层和第三层会加上一些特定行业的应用。客户可以根据自身情况选择购买相应的产品。

Q：业务有涉及数据资产方面么？

A：我们完全不做数据资产这一块儿业务，这是我们的原则。我们只做数据分析技术，不碰数据源业务。如果客户有购买数据的需求，我们可以提供购买渠道，但我们自身不做数据交易业务。

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