[嵌入式] “二查”再开打：企查查控诉天眼查窃取数据

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近日，企查查官方微博发布《关于天眼查窃取数据的控诉》声明，并表示：“我们谢绝一切偷盗行为！目前我们已将相关数据信息取证，并同步进行司法诉讼，维护企查查的合法权益！希望天眼查为此致歉，还行业清朗风气！”随着一纸声明，企查查与天眼查的纷争再度闯入大众视野。

实际上，企查查与天眼查的纠纷由来已久，早在2018年，双方就因为“企查查”商标注册产生了争执，之后因广告语等宣传行为在法庭上唇枪舌剑，各执一词。

企查查和天眼查作为商业信息查询领域的头部企业，双方均在行业内取得了一定的市场认可度。面对激烈的商业信息查询市场竞争，双方都将对方看作自身的有力竞争者，都在积极布局业务拓展和抢占市场份额。据艾媒咨询数据显示，天眼查占据了72.4%的市场活跃用户，企查查则是17.6%。值得注意的是，除天眼查、企查查外，还有启信宝、爱企查、企信通、企洞察等多家公司也是该领域的重要玩家。

由此可见，商业信息查询赛道也可谓竞争激烈。随着政府对数据公开和社会诚信体系建设的深入，中国商业查询市场也将进一步扩大。

数据的挖掘和分析

面对“二查”争执不下的尴尬局面，笔者暂且不参与讨论，在此更关注它们背后的增长逻辑和底层技术。

随着商业信息查询行业的盈利模式逐渐明晰，其规模也呈现出稳定增长的态势。据艾媒咨询数据显示，随着用户使用需求的提升以及营销力度的加大，中国商业查询用户规模近年保持快速增长，2020年已达到4.79亿人，预计2022年将增至5.89亿。艾媒咨询分析师认为，在诚信社会建设推进背景下，商业查询行业发挥重要作用，且服务场景不断延展，未来的需求用户将继续增长。?

面对海量的数据，信息查询企业要对各类非结构化信息进行结构化抽取，把现实世界当中的每一个商业实体进行全面分析，把股权结构、经营状况、经营风险等信息投射到互联网上。例如，依托抽取的实体和关系，天眼查构建了一个实时更新的全维度多层商业图谱，每层表示一种单独的关系，例如投融资、招投标、司法诉讼等，每层单独进行嵌入后，进行多层图谱的对齐，以此可以学习到实体的精确向量表征，得到表征后可生发出多个落地场景。

与此同时，随着云计算及大数据技术的落地应用，商业信息查询平台能够更有效对公开数据信息进行深度挖掘和处理分析，为用户提供更多样化的服务。一直以来，商业信息查询平台主要通过为企业、政府等B端和G端机构提供定制服务，以及为C端个人用户提供进阶数据查询服务，但随着个人用户使用需求特点更加多样化，商业查询服务的场景也得以进一步延伸。艾媒咨询数据显示，除了判断企业合作风险(49.6%)、投资参考(45.8%)等商业化用途有较多使用外，求职、理财、消费等出于个人需求而使用的场景也逐渐占据更加重要的地位。在潜在的市场需求背后，其实也更考验信息查询平台的数据挖掘和分析能力。

技术驱动信息数字化

商业信息查询平台从现有的数据中识别有效、新颖和潜在有用的数据，通过对分散的数据进行深入分析来解决问题。数据规模海量、数据类型多样的特点让各商业查询平台对于数据的查询、分析与数据建模技术有了更高的要求。天眼查、企查查作为商业信息查询的头部企业，分别构建起了自己的核心技术。

天眼查依据ACID图数据库，能够更精准有效地为客户提供数据信息。

?ACID，是指在可靠数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所应该具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability），这是可靠数据库所应具备的几个特性。基于这些特性，能够通过完备的图数据库，将数据变成关系图谱，通过自然语言处理、统计学习等方法对公开数据、媒体舆情等信息进行深度挖掘和连接，构建出真实商业世界的数字映射系统。

天眼查创始人兼CEO柳超曾表示：“数据的价值在于链接，然而私有数据是存在数据孤岛的，只有公开数据才能规避这一问题，并通过链接、挖掘来产生更高的用户价值。”

反观企查查，建立了GPU大数据超算平台，通过NLP技术，构建起一定的技术壁垒。NLP技术作为人工智能中的关键技术，有助于打破人与机器之间的障碍，改善人机交流的效率和生产力。网络中大部分的数据都是非结构化的，例如文章、图片、音频、视频等，在非结构化数据中，文本的数量是最多的，虽然没有图片和视频占用的空间大，但是文本的信息量是最大的，为了能够分析和利用这些文本信息，就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。在这些技术的加持下，商业信息查询平台又进一步为企业、政府、消费者提供了更优质的服务。