牢地基築高樓，美林數據在電力和製造業穩紮穩打

美林數據定位數據挖掘，以對應用場景的深刻理解和多樣化的解決方案，在電力和製造業經營多年。憑藉較強的獲客能力和客戶的高復購率，未來幾年依舊能有不錯發展。以此為基礎，逐步拓展新行業業務以尋求新的增長點具備可行性。

指導 | 凱文 李喆

調研 | 李喆 關蕾

撰寫 | 倪賢豪

美林數據成立於1998年，是重點面向工業領域的大數據產品和服務的解決方案提供商

2006年以前，美林數據的業務更多為企業信息化建設的傳統業務，如ERP、辦公自動化等。此後至2009年，美林開始在信息化的基礎上，重點做數據管理方面的業務。

2009-2013年，由於單純的統計分析和數據管理已經無法適應客戶的需求，美林數據開始轉型過渡，確立以數據挖掘為未來核心業務。在此階段，為提升研發能力和技術儲備，美林數據與西安交大開展了校企合作，在數據挖掘和分析等方面收穫頗豐。

2014年，為推動企業進一步發展，美林數據選擇掛牌新三板。截至目前，共完成三次定增，合計融資超過1.5億，參與股票認購的機構有達晨創投、上投摩根、潤信鼎泰資本、方向投資等。

深耕電力、製造行業，場景理解能力較強

當前，美林數據所提供的產品包括兩大核心平台，Tempo數據集成與管控平台、Tempo大數據分析平台。

其中，Tempo數據集成與管控平台解決的是企業數據資產管理的問題。Tempo大數據分析平台作為核心產品，主要實現數據分析、數據挖掘以及數據可視化等功能。

基於此產品，美林數據為所服務客戶提供多樣化的解決方案。

針對電力行業，美林數據推出的解決方案主要是基於電力行業的營銷、運檢、運監等場景，比如營銷數據分析、配網搶修故障數量預測分析、運營管控分析等方案。

而就製造業而言，美林數據推出的解決方案適用的場景則主要面向製造企業的產品研發、生產製造和維修服務等領域，比如：產品過程質量控制、供應鏈優化及預測等。

目前，美林數據在該兩大行業的營業收入已佔到總營收的近90%，對行業應用場景理解能力強，行業經驗上積累頗深。

抓住標杆客戶，加速產品化以替換項目制是發展方向

截止至2017年底，美林數據團隊人數共計400人左右。其中研發人員120人，項目實施人員200人左右，銷售人員在20人左右，其餘為行政人員等。

銷售模式以直銷為主。與此同時，美林數據注重與行業領導企業合作過程中的樣板案例打造，以此積累行業經驗及口碑，而在與大客戶做業務接洽過程中，憑藉產品線較寬的優勢，美林數據提供了定製化服務。

目前，美林數據在電力和製造業積累了一批標杆客戶，比如電力的國家電網、南方電網，軍工製造的中航工業、中國航天、中國兵器、中國航發、中船重工等，民用製造的青島海爾、長安汽車、北汽新能源等等。

盈利模式上，美林數據採取的是「產品+技術服務」的方式。前者主要是依託Tempo大數據平台，為客戶提供適用於客戶經營體系的產品，後者則是從行業需求出發，為客戶提供大數據業務相關諮詢服務和定製化項目開發。以上兩者為美林數據的重要盈利模式。

此外，面向行業客戶所提供的解決方案具體落實是通過項目實施的方式，以簽訂項目合同的方式收費。

然而，項目制實施的方式存在以下短板：回款周期長，進而帶來經營性現金流的短缺；向客戶提供的是服務，項目最終輸出的產品的所有權歸屬於客戶所有，這不利於美林數據後續基於產品所可能進行的二次開發。

也因為項目制實施中存在的諸多短板，在後續發展中加速產品化以取代項目制是題中應有之義。

評價模型：

愛分析從技術、客群、獲客、場景、產品等五個維度對美林數據加以評價：

技術：首先，美林數據在數據挖掘演算法上浸淫已久，支持絕大多數主流演算法並有所創新，其在L1/2稀疏迭代演算法、視覺聚類、稀疏時間序列等方向上較有優勢。其次，在技術儲備和升級的工作上較有成效，就數據採集、數據存儲與管理，以及數據挖掘等方面，積極開展校企合作，提升自身能力。

客群：所擁有客戶多為電力、製造領域的頭部客戶，如國家電網、南方電網、中航工業、中國航天、中國兵器、中國航發、海爾、北汽新能源等。這類大客戶的客單價高，復購率高，當前客單價在百萬級，大客戶如國家電網等均已保持了多年的深度合作。美林數據在客群方面有著較大優勢。

獲客：銷售模式以直銷為主，另外在傳統軟體業務上也積累了一批優質客群。銷售人數在20人左右，截至2016年底，銷售人員的人均產能達到了566萬元。獲客能力較強。

場景：行業經驗積累豐富，對於場景的理解能力較強。針對所布局的行業，挖掘的應用場景主要集中在電力領域的營銷、運檢、運監，製造領域的質量管控、供應鏈優化等。

產品：依託於Tempo數據集成與管控平台及Tempo大數據分析平台兩大核心產品，為客戶提供從數據採集處理到應用的全流程解決方案。產品體系較完善。但產品標準化率還需提升，目前交付的產品定製化內容過多，不利於規模複製。

未來可往新行業拓展，尋求新的增長空間

從營收情況來看，自2014年掛牌新三板以來，美林數據營業收入穩步提升，毛利率穩定在近60%。凈利潤率則穩定在20%左右。2017年上半年凈利潤率在11.74%，比2016年同期高出1.65%。鑒於電力及軍工業收入節點確認多在四季度，2017年度凈利潤率預計也會在20%以上。

然而，在營收節節攀高的表象下，美林數據的發展存在以下幾個挑戰，這決定了其需提早布局新行業，尋求新的增長點。

第一，回款周期較長的問題亟待解決。

從表2可以看出，近幾年回款時間過長這一問題並未得到很好的解決，相較於2014年，平均收現期由268天增至2016年的401天。相應地，經營性現金流短缺的問題也未得到緩解，除了與項目制本身帶來的回款周期長有關外，還因為所服務客戶多為電力及軍工業大客戶，這類客戶在投資預算審批及結算方式上的特殊性，亦導致回款速度受到限制。

第二，對於電力行業的依賴較重，且對國家電網的營收佔總營收比重過高。

根據美林數據估計，十三五期間，國家電網對於大數據的預算投入不低於5億元/年。考慮到十三五規劃持續至2020年，同時美林數據與國家電網的合作關係密切，相比於目前對國網每年數千萬元的營收，國家電網對美林數據而言還有營收增長空間可挖。

又由上文可知，電力行業的營收在總營收中佔比一直超過50%，而從近年美林數據的主要客戶來看，對最大客戶國家電網的銷售收入佔總營收比例超過了30%。2014-2016年美林數據對國家電網平均滲透率在6.72%，假定美林數據在國家電網的滲透率能達到15%～20%,則可預計其在2020年之前仍能保持較高增長。

但對單一客戶的過度依賴仍會給企業發展帶來不確定性，如十四五期間國家電網的大數據預算變化或客戶關係維護等，都是不確定性的誘因。

此外，在利潤空間上，美林數據當前近60%的毛利率已經很高，如表3，2014年來，營業成本穩定在40%左右，主要構成是項目制實施和諮詢服務過程中帶來的人力成本，以及研發隊伍的人力成本等。考慮到未來規模擴張，在這方面的成本開支難以避免，故在毛利率和營業成本方面尋求利潤的空間不是很大。

增速預測及估值：

營收增速上，考慮到美林數據在電力和製造業領域積累的較多大客戶具有高復購率的特點，並且主營業務構成與往年相比並未發生明顯變化。保守預計2017年、2018年營收增速也會在20%-30%左右。

基於美林數據在電力行業業務的穩定性，以及自身對於市場營銷和研發的投入力度的考慮，可比公司方面，選取了同類別工業軟體項目制提供商天澤信息、太極股份，三者都以項目實施為主。

如表4，考慮美林數據財務狀況，結合同行公司PE水平，給予PE區間15-17，估值區間在6-7億元。

近期，愛分析對美林數據董事會秘書王俊傑做了訪談，現將部分內容分享如下。

布局電力、製造業，圍繞數采和數據挖掘打造整體解決方案

愛分析：美林數據的產品都有哪些？

王俊傑：目前提供的核心產品有兩項：Tempo大數據分析平台與Tempo數據集成與管控平台。

大數據分析平台在接入客戶數據後，通過利用統計方法做分析以及數據挖掘方法建模，挖掘出對客戶有用的數據，最終以可視化的方式將所挖掘的知識提供給客戶，幫助企業從海量數據中發現規律，從而更好地決策。

數據集成與管控平台的推出，則是因為在與客戶接觸過程中發現，很多客戶，尤其是製造業客戶，業務系統較多，其數據基礎參差不齊，存在很多數據孤島。那麼在實現數據分析及數據挖掘之前，數據的清洗和治理反而成為了當務之急。為此，我們開發了數據集成與管控平台。這兩個平台是美林數據目前的核心產品，也是基礎產品。

在上述兩個平台的基礎上，我們也開發出了一些相對標準化的行業應用，比如用戶竊電行為識別系統、產品質量缺陷識別系統、證券客戶策略分析平台等。

愛分析：產品的交付形態是怎樣的？

王俊傑：交付形態主要有兩種。一種是分析產品交付，或基於美林產品的定製化產品交付；另外一種是以諮詢服務項目交付方式。

愛分析：美林數據布局了哪幾個行業？

王俊傑：布局的行業主要是電力、軍工和商用製造業以及金融業。目前客戶大多屬於電力、軍工及製造業的大型企業。金融行業尚在探索，目前也積累了一些銀行及券商客戶。

愛分析：美林數據的產品有哪些應用場景？

王俊傑：電力行業主要的應用場景集中在營銷、運檢、運監等方面。

製造業的主要的應用場景集中在質量管控方面，比如汽車零部件缺陷檢測，電梯的預測性維護等。美林數據的製造業客戶大多在行業內市場地位較高，相較於營銷，更注重質量問題。因此，在產品設計、生產、加工、組裝、銷售等整個業務鏈條中的某環節，我們會從質量管控出發，針對具體環節做優化。

愛分析：諸如運檢、運監等電力行業的業務，對於電力專業知識有所要求，對此美林數據是如何應對的？

王俊傑：美林數據早期從事的電力及製造行業信息化建設的業務，在多年來開展行業專業系統和數據中心集成類項目的建設過程中，積累了大量的業務知識。

我們配備有專門的業務分析師崗位，在目前美林開展的數據分析項目中，業務分析師持續會深入了解客戶業務。

另外在行業理解和業務能力儲備方面，美林數據一方面持續引入具備相關行業背景的業務人才，另一方面也跟相關知名高校的專業領域開展合作，如跟西工大在航空領域的合作，跟西交大在電氣工程專業的合作。

愛分析：關於校企合作，與西安交大的合作持續了多久？

王俊傑：公司是在2010年與西安交大聯合成立的交大美林數據挖掘研發中心，最初簽的5年的合作協議，中心在數據建模、理論研究及大數據人才儲備方面均有較大的收穫。

另外在2016年，美林數據參股了河南中原大數據研究院（河南省生產力促進中心發起成立），通過研究院與西安交大一起承接大數據演算法與工程國家實驗室項目，又以另一種方式繼續開展了校企合作。

愛分析：關於未來幾年的戰略，美林數據是如何考量的？

王俊傑：首先還是在各細分領域把基礎夯實，持續積累行業經驗。在此基礎上如果有機會再去考慮創業板上市的機會，把企業做大做強。其次在戰略方向上，未來希望往數據運營方向轉型。

市場處於初級階段，市場進入者正是蓄力發展之時

愛分析：除了美林數據，都有哪些大數據企業在與國家電網開展合作？

王俊傑：目前參與國家電網大數據應用的企業主要包括幾大類：第一類是國家電網體系內單位，如南瑞集團下屬的南瑞信通、國網信息通信產業集團下屬的中電普華和福建億力。第二類是體系外單位，比如東軟、朗新科技、美林數據、佰聆數據、東方國信、中軟等。

相比體系內的單位，美林數據具備大數據前沿技術的先發優勢和以及創新能力；而相對於體系外的這些公司，美林的優勢應該主要體現在我們的行業業務經驗更為豐富，並具備綜合的業務和大數據融合能力。

愛分析：國網完成數字化改造預計需要多少投入？

王俊傑：國網在數字化改造方面是持續的投入，採取的是按年預算的方式做投資，據美林數據內部測算，不包括硬體，僅在大數據平台及其應用場景方面的投入，國網總部及各省公司的投資每年應該不低於5億元。整個數字化方面的投入應該每年會有上百億的投資。

愛分析：工業大數據領域，近些年越來越多的玩家開始切入，其中不乏工業巨頭、互聯網公司，以及新入場的工業大數據公司，您怎麼看待這一現象？未來的競爭格局會如何變化？

王俊傑：在工業大數據領域，未來可能會在某些細分領域出現壟斷性的企業，比如雲基礎設施領域，AWS、Azure、阿里等玩家份額都不低。但要在整個行業里出現壟斷性企業或格局，難度還是比較大的。

當前在應用層，入場的各企業體量都比較小，還不能構成真正的競爭。各企業都還在砌牆圈地，並未到兩軍對壘的階段，直接競爭的機會並不多。

至於諸如GE等工業巨頭，我們認為其在中國還有個本土化的過程，打法上也需要調整，最後也是需要美林數據等專註於工業外部應用的廠商一起合作。

愛分析：工業大數據領域的行業壁壘有哪些？

王俊傑：主要是兩方面的能力。一個是技術的積累。市場先入者在技術積累上會有一定的優勢，無論是對於主流技術的掌握程度，還是具體的行業演算法上。很多演算法都是通過大量的客戶實際場景訓練而來。另一個是對於上下遊資源的整合能力，擁有數據資源整合優勢的企業相對新進入企業或者潛在進入企業的優勢也比較明顯。

愛分析：限制數據分析和數據挖掘領域發展的因素有什麼？

王俊傑：這個影響因素應該是多方面的。最核心的來講，不管是數據分析還是數據挖掘，都需要依託於大數據的基礎設施的普及完善。如果客戶在基礎設施上還不具備，那麼數據分析和數據挖掘也就無從談起了。

從目前市場情況來看，中小企業在數據採集和存儲這一塊差距還比較大，還需要繼續提升，所以對於數據分析和數據挖掘的接受也還需要一個過程。

客單價高、持續購買意願強，大企業客群對營收助力最大

愛分析：從財報看，南瑞（Nari）是美林數據的最大客戶，採取的是什麼合作方式？

王俊傑：南瑞（Nari）是國網電科院的全資企業。在我們與國網的合作中，南瑞是做的整包，鑒於美林具備相對專業的大數據技術，和南瑞合作採取的是大數據業務專項分包的方式進行合作。

愛分析：目前客群定位還是以大企業為主？

王俊傑：是的。大企業客戶的訂單利潤率較高，並且其應用大數據的意願也較高，而小客戶的開拓上更多還是需要藉助於工業雲，這方面還沒有那麼成熟。從收入來源看，美林數據70%左右的收入都來自於大客戶。

愛分析：客單價一般在什麼價位？

王俊傑：100-200萬的較多，民用的項目則在30～40萬左右。

愛分析：通常情況下，施工周期用時多久？

王俊傑：客單價較低（50萬元左右）的項目，一般配置4-5人團隊，以快速部署實施應用為主，周期在2-3月左右；客單價在100萬元以上的項目，一般配置7-8人團隊。施工周期通常在6個月左右。此外也有些大型項目會因為數據採集及建模等多方面原因耗費更長時間，甚至達到數年之久。

愛分析：產品售出後，後續有無升級維護的需求？

王俊傑：有的。升級維護的需求主要可以分為三類：

一、產品的擴容。有的客戶購買產品後是以試點的形式使用，那麼後期就有將其擴容到整個企業的需求。

二、功能的升級。不少客戶在體驗過數據分析帶來的幫助後，往往會產生黏性，會有對準確性及新功能等方面的需求。美林數據會在這些方面提供幫助，比如在數據採集的側重點等方面提供指導。

三、產品系統穩定性等方面的維護。

愛分析：考慮到所採取的付款方式，回款周期較長的問題如何解決？

王俊傑：美林數據當前服務的客戶較多為電力、軍工及製造業的大型企業。受制於此類客戶投資預算審批及結算方式的影響，回款周期確實較長。但由於此類客戶多為國有大型企業，償付能力強，壞賬情況還沒出現過。

為解決回款周期較長的問題，美林數據目前採取的措施主要是加強應收回款力度，豐富融資方式與渠道。但更重要的還是把盤子做大，從結構上降低此類業務所佔的比重。

愛分析：團隊人數如何？研發人員佔比情況如何？

王俊傑：目前總人數在400人左右。研發人員可以分為兩類，從事基礎平台研發和各事業部內的行業解決方案研發，總數在120人左右。從事產品現場交付的人員則有200人左右。