开普云：从数据业务化走向业务智能化，国内领先的大数据服务商

随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不断提升，单纯的数据展现难以满足企业需求。大数据开始与业务场景结合，进入到业务决策阶段，即从机器形成数据报表或者数据报告，业务人员进行决策，转变为机器直接给出决策建议。这就是业务智能化。

当大数据行业从业务数据化走向业务智能化，拥有海量数据的开普云迎来了新的机会。

公司的大数据服务平台运用云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术，全方位、立体化地对全国政府网站、政务新媒体等内容数据进行采集、处理、存储和分析，为客户提供云监测、内容安全、云搜索等一系列大数据SaaS服务。

目前，公司已经构建了异地多点多线路的分布式采集集群，能够实现大规模、多形态内容数据的实时采集和分析，对全国400万政府网站栏目进行实时监测，监测频率从5分钟到24小时不等，每天网页采集更新总次数超过2亿次，积累了全面、准确和及时的政府网站内容数据。

同时，公司运用人工智能前沿的自然语言处理和深度学习技术对大规模文本内容进行实时处理和分析，加上闭环数据、场景(行业知识)的深度结合，使得其大数据业务逐渐走向智能化。

人工智能应用正逐渐进入场景为王的时代，知识驱动的认知智能的发展与场景结合得日益紧密。而开普云拥有领先的语义识别技术，成熟的图像和音视频处理能力，能够将语义智能赋能予公司全线产品、解决方案和在线大数据服务，最终应用于不同行业的众多业务场景中。

2.垂直行业的数据中台呈现寡头格局行业，开普云市场份额领先。

在政务大数据监测领域，开普云的市场份额遥遥领先。

2019年公司大数据服务的客户涵盖64.52%的省级政府、42.11%的国务院组成部门和直属机构以及43.71%的地级政府，市场占有率位列行业第一。

不出意外，开普云的市场占有率还将持续提升。原因在于，垂直行业的数据中台终将呈现寡头格局。

因为数据中台的能力最终由汇聚的数据种类和数量决定，并影响其承载的业务中台能力。同时，业务中台之上的业务系统产生的数据，也会持续反馈给数据中台。因此，数据中台的能力会越来越强，具备很强的马太效应。

这一特点在垂直行业中尤为突出。业务量越大，数据越多，系统的智能化程度会越高，反哺业务进一步增长。因此，头部企业承载业务的数据中台天然具备优势，能力会越来越强。

3.大数据业务想象力大，增长主要来自4个方面

公司大数据业务未来的增长点预期主要来自于：(1)大数据业务产品的丰富;(2)数据服务范围的扩张;(3)用户群体的增长;(4)数据类型的延展。

第一，大数据业务产品的丰富。目前开普云的大数据业务尚处于初级阶段，仅局限于监测和搜索业务，未来可以进行更多业务场景的延伸。

比如，通过数据采集能力，帮助政府健全舆情收集和回应机制。随着互联网技术的迅猛发展和信息传播方式的深刻变革，社会公众对政府工作知情、参与和监督意识不断增强，对各级行政机关依法公开政府信息、及时回应公众关切和正确引导舆情提出了更高要求。因此，在政策发布后，政府可通过开普云的政策舆情报告，明晰群众态度，进而提升治理能力。

第二，监测对象从政府自查扩展到全网监测。目前政府的大数据需求，仅局限于对自己网站的自查，但随着政策监管趋严，各级政府全网监测需求日益成熟。届时，开普云的大数据监测业务将由监测政府网站，向全网监测延伸。

第三，用户群体由政府用户覆盖至企业用户。当开普云在政府领域取得垄断地位后，可以将前期服务政府所积累的海量数据封装赋能企业用户，为其提供相关的政策推送。

第四，监测类型从文本检测过渡至音、视频监测。目前开普云仍主攻文本监测，尚未涉及到视频、音频监测。

从技术上讲，文本监测的难度远高于音、视频。目前文本监测的准确率不到92%，而后者基本能达到98%以上。这是因为文字属于认知类事物，学习难度高于感知类的音、视频。

但是音、视频对抓取、存储空间要求大，增加音、视频监测要增加服务器和带宽数量，而政府网站对音、视频监测需求并不大，因此在监测对象未形成规模时，贸然增加音、视频监测会造成投资回报率低。但未来客户拓展到企业领域后，该项业务完全可实现进一步延伸。

4.运营效率不断优化，营业利润率处于行业较高水平

上市以来持续高增长。招股书显示，2017-2019年，公司的收入分别为1.57亿、2.28亿和2.98亿，复合增长率达到37.8%，显著高于IT服务行业增速19%，体现出公司强劲的内生增长动力。

营业利润率处于行业高水平。从营业利润率(Operating Margin)上看，过去三年，开普云的营业利润率分别为26%、31%和30%。可比报告期内营业利润率均远远高于中软国际和埃森哲。

这得益于产品化带来的高毛利率和头部项目的标杆效应。

在毛利率方面，开普云通过产品化的方式，极大提升单个项目的标准化程度，使得其项目毛利率始终维持在高水平。其次，公司基于海量数据资源，衍生了毛利率极高的大数据服务业务，2017-2019年公司大数据业务的毛利率均在80%左右。

从综合毛利率来看，2017-2019年公司的综合毛利率分别为62.87%、60.36%和59.06%，高于行业平均水平。

另一方面，开普云从头部客户切入的打法，使公司在后续客户开拓上投入的资源大大减少。这一点可以从开普云的费用率变化情况体现。

2017-2019年，随着收入规模的增长，开普云的费用率从37.27%下降至29.5%，下降近7.77个百分点。

经营性现金流表现优异。2017-2019年公司的经营活动产生的现金流量净额分别为4391.25万元、5529.93万元和4889.26万元。其中，2017年开普云的现金流表现优于净利润。

究其原因，开普云采用了谨慎的收入确认政策，项目制业务收入确认时间严格以项目完成最终验收为准，而在此之前，开普云已经在项目实施过程的不同节点，收到了项目的部分款项。现金流在前，收入确认在后，现金流表现自然优于利润。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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