大數據第一股數據堂最近出事了。
讀懂新三板研究員從某知情人士處得知，因洩露客戶隱私，數據堂的高管和業務人員被警方帶走調查，多條數據線業務處於停擺狀態。
要知道，在大數據的風口下，一年零三個月前，數據堂剛剛完成一筆2.4億元的融資；公司市值曾高達21億。
但最近這家公司確實有諸多不順：公司2016年虧損高達1600萬元；這幾個月，股價開啟一路下跌模式，市值縮水至7億元。
一、高管被抓，市值從21億跌到7億
“公司一位VP級別的高管、五名業務人員都被警方帶走調查，多條數據業務線也處於停擺狀態”，讀懂新三板研究員從某知情人士處得知，原因是數據堂給一家理財營銷公司，提供了大量涉及用戶隱私的數據。
另一位知情人士告訴讀懂新三板研究員，“數據堂涉及的隱私數據多了去了，之前公司發了郵件，要求所有員工封口，據我所知，合夥人×××確實被帶走了，公司未公告的事太多太多了”。
5月26日上午，讀懂新三板研究員前往數據堂，對於“高管被調查，多條業務線停止，為何不公告”的問題，該公司公關表示，“還沒有出最終的結果，不會那麼快” 。
“一本財經”報道稱，“目前，人已經放出來了，但數據堂的多條業務線停滯。”
數據堂算得上是新三板的“明星公司”，因為身處大數據的風口，估值也是“步步高昇”。
數據堂前身為2010年8月成立的西普在線，創始人為公司現在的第二大股東王建。曾任NEC中國研究院信息處理研究部長的齊紅威，2011年出資10萬元加入公司，開始負責日常經營工作。
經過多次增資、股權轉讓，2013年9月，公司正式改名為數據堂，齊紅威也成為了數據堂的第一大股東和實際控制人，王建退居二線。
2014年底，齊紅威帶領公司登陸新三板，開始了開掛的人生。
即使那時候數據堂只是利用數據，以相對附加值較低的方式進行商業化運作，2015年營收6000多萬元，淨利潤580多萬元，但2016年市值已一度高達21億元。《收入34萬估值47億，新三板七大估值神話亮瞎眼》
數據堂乾的是大數據生意，還早早有了自己的商業模式並且變了現。公司的高管團隊也是一加分項，創始人及核心團隊來自斯坦福、NEC、騰訊、華為等知名高校、互聯網和高科技公司。
數據堂最近一次融資完成於去年2月18日，以27.84元/股的價格融資2.4億元，其中東方證券共斥資7000萬元認購，其中近3000元認購107.75萬股做市庫存股，另4000萬元的額度由其全資子公司東方創投和東方資管認購。定增之後有一次權益分派，每10股轉增了13股。
但今年年報披露時，這樣一家被寄予厚望的公司，卻交上一份難看的成績單：虧損1687.10萬元。
讀懂新三板研究員從某市場人士處得知，在2016年報發佈之前，數據堂曾對公司的主要機構股東和做市商表示，2016年將會有一個很好的淨利潤。年報公佈後，令人大跌眼鏡。
公司股價今年也開始逐漸下跌，尤其是從4月份開始，下坡趨勢明顯。5月24日，收盤價為4.72元/股，市值跌得只剩7億元。
要知道，數據堂在2016年1月開始採取做市交易，去年1月至3月期間，股價一路上漲，從10多元漲到20多元，市值曾高達21億。
面對如今的股價，有對數據堂進行過調研的投資者表示：直接原因是股東拋售，背後原因是公司經營有問題。他透露這家公司的運營團隊能力不強，管理層和入股的機構都過於畫餅投機，主營業績爆發式增長機會不大因為聰明用錯了地方。“未來市值管理操縱股價機會大，投機可以，投資就算了。”
而另一市場專業人士分析稱，這是一家主做靜態數據的互聯網服務公司，所謂靜態數據是指基本保持穩定的數據，比如一個單位的名稱、員工信息、系統參數等。而動態數據是常常變化，直接反映事務過程的數據，比如網站訪問量、在線人數、日銷售額等。相比之下，靜態數據的利潤可能不會太高。
“數據堂的數據其實很劣質，只是數據的羅列，並沒有很多有價值的數據，像我們做科研的，是不會從上面下載數據的，上面的數據對我們是沒有價值的。那它的人群受眾是誰？很難有一個固定的群體願意花錢買這些數據，公司的長遠目標有點失敗。不過公司宣傳的很好，現在大家都知道買數據就去數據堂”，該科研人員和上述市場人士的表述一致。
不過，也有投資者分析目前數據堂還有一些比較好的資源，大部分都是和政府機構相關的，這可以算是一條目前主要的優勢。
可背後的威脅也不能忽視，各地政府紛紛建立數據交易所，比如貴州大數據交易所、湖北長江大數據交易所等，數據堂這個“乾兒子”畢竟幹不過“親兒子”；而且國家也在慢慢推進開放數據的戰略，一旦數據源放開，數據堂就沒有什麼競爭力可言。
二、身處萬億級市場，2016年虧損1687.10萬元
值得注意的是，數據堂所處的大數據行業是一個萬億級的市場。
從貴陽大數據交易所統計的數據來看，預計全球大數據產業規模2020年將達到10270億美元。中國的大數據市場在未來五年仍將保持高速增長，預計2016年末，市場規模可達2485億元，在2020年這一數字將達到13626億元。
數據堂做的是線下數據互聯網綜合服務，簡單來說，就是進行數據的收集、存儲和處理。
公司的實際控制人之一肖永紅曾把大數據比喻成石油：“我們堅信數據是未來的新‘石油’。數據這種‘原油’是可再生和重複利用的，而數據源是大數據產業鏈上最重要的一個部分。”
數據堂做的事情就和數據源有關，它的商業模式“數據銀行”——收集很多數據，再對數據進行整理，最後將整理後的數據輸送出去，實現數據變現或增值，並不涉及具體直接的數據應用。
之所以要這麼做，是因為真正擁有有價值的數據公司不以數據為盈利模式，比如BAT和各大電信通訊運營商，但想做以數據為商業模式的機構卻找不到數據，而“數據銀行”可以很好地解決這個問題。
目前公司通過自營眾包平臺採集數據、優質供應商供應數據、公共領域共享數據、網絡爬蟲爬取數據等幾種渠道獲得數據，這些渠道是否能獲得高質量的數據，也是公司發展能否成功的關鍵。
其中通過自營眾包平臺採集線下數據，是數據堂獨特的方式，也是公司自持的優勢之一。
通過眾客堂等APP軟件，發佈數據採集和標註任務，採集任務包括圖片、語音和文本採集，任務較為簡單，標註任務需要對未處理的初級數據，包括語音、圖片、文本、視頻等進行加工處理（如標識發音人性別，判斷噪音類型等），轉換為機器可識別信息。眾客們根據要求完成任務後可獲得一小筆收入。
數據堂採集完這些數據後，對其進行分類、整理、清洗、去隱私等，沉澱為其數據源，以此完成原始的數據積累。
讀懂新三板研究員在年報中看到，眾客堂目前擁有超過50萬的社會兼職人員（眾客），網絡上確實有很多人在詢問眾客堂的兼職是否靠譜。
說了這麼多，那數據堂到底是如何來賺錢的？
第一，向客戶收取定製數據採集製作費用。這部分業務主要通過眾包平臺完成，客戶多為百度、華為、三星、佳能這樣大企業。
因為眾包平臺所獲取的語音、圖像、文本等數據，正好是開展人工智能業務公司的剛需數據，像百度這樣的公司需要大量數據來支持其人工智能研發，而數據堂根據其要求發佈相關的任務，採集製作相應的數據，再將數據賣給大客戶。
這也使得數據堂短期內很難擺脫對大客戶的依賴，2014年、2015年前五大客戶營收佔比在50%以上，其中百度更是一家獨大，2015年對其銷售金額為1638萬元，佔到了總營收的24%。
不過，隨著營收增加，數據堂對大客戶的依賴有所降低，2016年前五大客戶營收佔比降至33%，但前五大客戶中也沒了百度、三星這樣的大金主的身影。
第二，數據增值應用服務和產品銷售收入。將海量數據通過分析挖掘，整合成為各種標準數據產品，收取數據應用服務費；數據堂還有一個數據商城，用來出售數據產品、API接口。
（數據商城出售的部分數據產品）
2015年至今，數據堂已推出了金融信用、智能交通、企業徵信、營銷策略、用戶畫像等多個領域的數據應用服務，主要服務於金融徵信公司、P2P公司和互聯網公司。
近三年，數據業務都是數據堂主要的收入來源。2014年、2015年營收復合增長率53.54%，毛利率保持在50%左右。但2016年年報顯示，營收9680.15萬元，同比增長42.05%，虧損1687.10萬元，毛利率為39.68%。
（數據來源：Choice，讀懂新三板研究中心）
對此，數據堂的解釋是，一是公司開發了一些新業務，還沒有形成效益；二是業務競爭加劇，壓低了整體業務的毛利率。
從年報中讀懂新三板研究員看到，2016年公司的營業成本、管理費用、銷售費用等均出現了大幅增長。
數據堂在2016年投入大量精力開拓精準營銷、醫療衛生等業務領域。公司人數由期初的135人增至期末的224人，新增89人，其中技術人員由78人增至150人，看來公司為開發新業務下了“血本”，從銷售費用和管理費用產生的職工薪酬來看，2015年為1243.66萬元，2016年為2878.24萬元，研發費用由860.2萬元增至2090萬元。
但現在，數據堂賴以生存的數據業務被調查，多條業務線停擺，這將會給公司帶來多大影響？