FellowPlus和企查查數據打通，打算在這個領域一統江湖

大家都知道，炒股票有技術流，分析長線短線、漲跌幅、財報、現金流。

而投資人如何投公司，在大眾的眼裡似乎一直是一門玄學——非上市公司數據不公開，這要怎麼分析？

其實，在許多創投基金和風險投資基金所關注的一級資本市場里，專門有一些機構會從多重緯度搜集數據以「拼湊出」一個非上市公司的全貌。

比如看看一個公司一年在招聘網站上放了多少職位，這些職位都給多少錢；再比如看看一個產品在不同的應用市場下載量如何，口碑是否和下載量成正比；還比如看看一家公司的老闆、管理層有沒有開別的公司，是否對外投資過一些關聯的一些項目；是否註冊了新的域名，有可能意味著有新產品上線等等……

但是，比非上市公司更神秘的就是非上市公司的投資人了——一個土豪悄無聲息的拿了500萬，投了一個你從未聽說過的企業。除了天知，地知，被投企業和工商局知之外，誰也分析不出來這土豪究竟為什麼要投。

在「人肉」企業這個領域有兩家公司比較知名，對就是標題里的法拉數據（FellowPlus）和企查查。

前者主要是以企業的投融資數據為主軸來描繪一家公司的樣貌，而後者則是通過對接政府公開的工商系統來讓人方便的查詢一家企業的法人、地址、財報、占股比例等。除了VC、PE之外，在專門「人肉」公司的財經記者和科技媒體圈子裡，這兩家公司也享有盛名。

然後，法拉數據就打通了企查查，位的就是能讓你看清投資人的真面目。

根據法拉數據的官網顯示，法拉數據現在收錄的公司數量大約為30萬家，主要集中在互聯網、文化娛樂、新技術等領域的創業公司。這個數字其實放在全中國來看是一個非常小的數字，在2015年的時候中國每天新增公司就有1.16萬戶。在原本的數據廣度上，法拉數據其實是企查查的一個精準子集，它篩選出的是全國「投資人、記者和分析師想看的公司」。

你知道這是哪家公司的信息嗎？

那麼為什麼法拉數據會想要接入企查查呢？

因為在企查查的數據里，存在著真正有價值的「網狀關係」：

比如阿里巴巴和其它投資公司聯合投資了一家創業公司，為了實現「聯合投資」這個動作，阿里巴巴可能會和其它投資公司成立一家新的子公司——這家子公司本身只對單次投資行為有意義，它原本並不會出現在法拉數據的資料庫里。但通過引入企查查的工商信息，法拉數據可以直接將阿里巴巴、合投的其它投資機構和這家創業公司的網狀關係呈現出來。

不過，法拉數據挖掘出這些網狀關係並不是為了方便記者寫稿時找資料方便，甚至也不是為了給創業公司分出三六九等，而是為了向上推導出每個投資人的投資組合、策略和風格。

法拉數據COO王亮說：

「我們的客戶更多是專註在一級市場投資的LP（作者註：可簡單理解為基金中只出錢，不做決策的那些人），他們對數據緯度的要求是非常多的，視角也會不一樣。所以說我們除了工商以外還有很多其他數據，比如公司的行業分布、融資事件，背後的股東都有誰，股東會有什麼樣的投資行為，涉及到的投資人會有誰。如果是互聯網項目的話它的流量、媒體影響力分別是怎麼樣的，基於這些，我們還能挖掘出一些項目、投資機構的排名等等，這些才是FellowPlus最關注的。」

王亮說，為了能夠實分析投資人的目標，工商數據提供的維度依然不足。

但是可以通過工商信息去確定投資人/機構和企業的股權關係，帶到FellowPlus的項目庫裡面，將原本屬於被投項目的一些維度比如流量、行業、標籤、融資的情況，對應到對投資人的分析中去。

在王亮看來，法拉數據目前的用戶分為三類。第一類是剛剛提到的LP，你可以簡單的把他們理解為「投錢給投資人的人」。他們手握大量的資金，卻距離市場端最遠，而且他們所投的對象是投資人，在複雜程度上也遠超過行業和公司。他們很樂意為法拉數據提供的投資人分析服務付費。

第二類是投資人自己，由於法拉數據為了分析投資人而搜集了大量的行業和企業數據，投資人也可以通過法拉數據進行行業分析和標的分析。

第三類則是行業觀察者——寫稿的寫報告的，雖然少有付費，但他們基於法拉數據進行的觀察和分析在一定程度上能給法拉數據帶來有益的反饋。

王亮也談到，工商系統的數據基本是透明的，如果不與企查查合作法拉數據自己也能「抓到」。但是法拉數據更在意的是數據分析及其後續對創投圈所產生的價值，而不是數據源本身。所以在獲取更多數據源上，更傾向於以合作的方式實現。

除了工商該數據之外，法拉數據還在尋找一些能夠附著於投資人身上的數據維度，正在與第三方的獨立數據公司談合作。儘管法拉數據自身被定義為一家資料庫公司，但法拉數據卻並不認為自己與企查查以及其他數據公司是「競爭對手」

「因為我們並不是『賣數據』，而是通過各方向力量的組合與分配，讓創投圈的數據更加清晰。為投資決策提供數據驅動力，才是我們的目標。」王亮總結道。

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