暗网（Deep Web）又被称为不可见网、隐藏网，是指不能被搜索引擎抓取，需要通过动态网页技术访问的网络资源。尽管我们日常当中可接触到的网络信息已经是海量，实际上也不过是所有网络信息的冰山一角。任何关键词的谷歌搜索都无法访问深层网络，这些信息隐藏在密码和特殊访问软件背后，暗网中的信息量至少是表层网络（Surface Web）的500倍。

表层网络的数据已经成就了大量成功的科技公司，暗网的数据体量如此庞大，这部分数据如何挖掘和应用呢？

印度初创公司Quantta Analytics正是一家做暗网数据（Dark data）挖掘、分析和应用的公司。截止到目前，已经有超过100家企业为Quantta Analytics的数据分析服务付费，包括印度国家银行、麦当劳、星巴克等。Auantta Analytics为金融、零售、酒店、医疗保健、能源和餐饮行业提供服务。

Quantta Analytics拥有一支约20人的团队，包括数学家、统计学家和工程师，来自哈佛大学、马里兰大学、密歇根大学、印度理工大学、印度统计学院等。他们正在应用AI模型实时监测暗网数据，并将数据与行为心理学结合，以预测用户行为。

Quantta Analytics创始人Ritesh Bawri以耐克为例，以说明暗网数据如何帮助零售企业：比方说，耐克在印度不同地方有200家商店，耐克向Quantta Analytics提供客户在店内的消费数据，如消费金额、消费明细、逗留时间等等，Quantta Analytics会添加耐克商店周边相关数据，为耐克反馈市场信息，例如他们可以告诉耐克在特定商店周围还有多少用户没有到店消费。

听起来似乎与其他大数据公司无疑，Quantta的特别之处在于他们不是通过爬虫抓取表层网络信息，而是不断地接入深层网络数据点，以获得与其他大数据公司不同的数据源。Ritesh Bawri介绍，Quantta的系统已经有600亿个数据点流入。

本质上Quantta Analutics还是家大数据挖掘和分析的公司，但我觉得有趣的是他们对接暗网数据源的策略。这是一个数据源和建模能力双力齐驱的赛道，早期进入暗网数据挖掘，是大数据公司建立差异化优势和竞争壁垒的好方法。