2010年成立时，数据堂叫西普在线软件，创立人是王建。当时，齐红威在NEC中国研究院带领团队做数据挖掘的工作。

2011年，齐红威加入数据堂，并逐步负责数据堂的运营和管理工作。王建逐步将自己的股份转给齐红威，自己专心去做西普教育。2013年，西普在线正式改名为数据堂。同年，齐红威成为数据堂的第一大股东和实际控制人。

2014年底，数据堂登录新三板，成为新三板第一家大数据公司。

主打数据资产业务

近三年，数据业务都是数据堂主要的收入来源。一般来说，做数据的公司要么是有大量数据的大型企业，如电信运营商、BAT这样的超大互联网公司，要么就是与这些大型企业有合作关系，将这些数据源汇聚起来，提供标准化API接口，如聚合数据等公司。

数据堂则另辟蹊径，利用智能手机的高普及度，以众包的形式采集数据。通过众客堂等APP软件，发布数据采集任务，让APP用户上传语音、图片等信息。数据堂将这些数据收集后，再对其进行整理、清洗，沉淀成自己的数据源，完成原始的数据积累。

这些数据源可以直接出售，也可以与其他途径得来的数据进行汇总分类，形成不同种类的数据库，租售给有特定需求的公司。

大客户依赖较大

数据堂对于大客户的依赖较大，近三年前五客户占比都在50%以上，这主要是因为数据堂的众包数据主要面对大客户。像百度这样的公司需要大量原始数据来支持其人工智能技术研发，数据堂根据其要求发布相关的任务，收集相应的数据，再将收集到的数据卖给大型客户。

随着营业收入的增加，数据堂对大客户的依赖有所降低，不过与成熟公司相比，比例仍然很高。众包数据作为数据堂最重要的数据源，目前主要为大型企业提供数据服务，这与下游行业现状有较大关系。

众包平台主要获取的是语音、图像、文本数据，这类数据的需求方是人工智能类公司。小企业不会在数据源上投入太多资金，因此，众包平台的客户多数为大型企业，如百度、三星、华为等公司。这使得数据堂短期内很难摆脱对大客户的依赖。

数据服务毛利率不高

数据堂近三年增速很快，特别是2015年实现270%增速，业务的毛利率一直保持在50%左右，这主要是因为通过众包形式获得的数据是存在着一定的采集费用，这部分费用很难通过技术发展而减少。

通过众包形式来采集数据，使数据获取成本降低，但是数据质量也参差不齐，同时与场景结合程度非常低。即使数据堂对采集到的数据进行清洗、整理，数据质量仍然不高，这也制约毛利率的提升。

未来发展与人工智能行业关系密切

数据堂2015年前五大客户中有四家（百度、商汤科技、三星、华为）从事人工智能业务的研发工作。因此，人工智能是数据堂的主要下游行业，目前这一领域刚刚兴起。

根据艾瑞的统计，2015年中国人工智能市场规模为12亿，预计2020年将达到91亿。随着人工智能市场的兴起，对数据源的需求也会越来越大。目前来看，数据堂作为数据采集领域的领先企业，会最先享受到行业发展的红利。

另一方面，随着技术发展，通过终端设备采集到的数据源会越来越多，例如智能家电领域，通过遥控器上的接收器获得语音数据，这类数据与场景结合非常紧密，质量高于众包形式采集到的数据，这对数据堂的业务会形成较大冲击。

除了人工智能领域，数据堂也开始涉足金融征信、智慧交通、政府等领域，但是从以往的业务构成来看，数据堂鲜有与大型企业合作、提供解决方案服务的业务，这使得数据堂不太容易拿到高质量数据源，目前数据源主要依赖于互联网爬取和第三方数据提供商。

这种提供API接口的服务，与聚合数据的业务有相像之处，但是聚合数据切入这一市场要早于数据堂，业务也更加成熟，数据堂在这一领域同样会面临较大挑战。

对标Premise Data，业务模式相同，面对市场不同

美国公司Premise Data同样在做数据众包采集业务，只不过他们采集的是经济类数据。Premise Data通过32个国家2.5万名兼职人员，以拍照等形式采集各种商品的价格以及货源情况。他们将这些数据进行整理后，打包卖给金融机构、政府部门。

目前Premise Data的客户分布在25个国家，著名金融信息服务商彭博也是他们的客户之一。通过这种方式采集到数据，往往能早于政府部门发现商品的价格变动，而且准确度更高。

Premise Data在2015年9月完成5000万美金的C轮融资，当时彭博预计其2015年的营收为1000万美金。

2016年预计营收增速100%，估值区间13-16亿

2015年数据堂实现270%的营收增速，考虑人工智能领域的快速发展、数据堂积极布局金融征信、政府等领域以及销售团队的投入建设，预计2016年仍然可以保持80%至100%的增长，2016年预计营收区间为1.2至1.4亿人民币。

考虑到数据堂的营收增速、众包数据采集行业的领先地位以及对标公司Premise Data的估值，给予数据堂10-12倍的PS倍数，估值区间为13-16亿人民币。

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