首发丨数澜科技获1.45亿元A轮融资，“平台+行业”助力产业大数据服务

亿欧6月20日首发消息，专注于企业数据资产化及应用增值的 大数据 服务公司“ 数澜科技 ”正式对外宣布完成1.45亿元A轮融资，本轮融资由云锋基金领投，IDG资本、浙商产融及洪泰基金跟投。 据查询，数澜科技曾在2016年7月获得由洪泰、顺融领投，IDG、湖畔山南跟投的4500万元Pre-A轮融资。官方表示，A轮资金将主要用于数栖平台及行业应用产品的研发和创新、人才引进及营销渠道拓展。

亿欧报道数澜科技的同时，也对之进行了详细了解和分析。数澜科技成立于2016年6月，当下正值两周年之际。数澜科技的创始人兼董事长是甘云锋，花名风剑，在阿里巴巴之前，曾在华为、金蝶等科技公司任职。创业前，曾负责过阿里最重要的三款数据产品，DMP、TCIF、ID-Mapping，曾负责阿里巴巴集团的大数据、阿里云创新数据工作室及 人工智能 业务，服务过超20个领域的客户。

从产品逻辑上看，数澜科技制定了“平台+行业”服务战略 ，旗下有自主研发的一站式大数据应用平台——数栖平台（DW.DaaS），具体包括Data-Mapping可以把企业内外部数据进行连接；Data-profile将数据连接后变成的资产打标签、组织；最后的应用部分由Data-Service体系来提供数据服务。

从应用场景上看，带有行业属性的产品“因地制宜”，主要服务地产、政企、 新零售 、金融等行业大型客户 ，例如旗下产品“域见”，现已能为地产业客户提供选址分析、案场导购、智慧物业等全方位的运营服务。“贸数”帮助购物中心研究客流变化、客流分布规律、客群画像；为政企客户提供大数据可视化产品---城市数据澜图等服务。

从业务逻辑上看，数澜科技围绕大数据实现三方面的帮助 ：一、帮助企业建立属于自己的数据中心和数据资产；二、实现精准营销，给数据打标签及绘制用户画像；根据不同标签和画像对消费者做划分，以此制定营销策略；三、对实际运营产生效果，客户可通过借助数栖平台提供的推荐引擎、分析引擎、风控引擎等对特定的人群、合适的应用场景，提供各类数据服务，并能基于效果做到优化。

总体而言，数澜科技要做的是帮助企业打造数据资产（全局打通数据），盘活数据资源，实现数据价值最大化。

大数据，人尽皆知又不知

现在搜索大数据，都会出现大数据如何助力企业数字化、大数据如何赋能某行业产品发展等等，人人说起大数据已经不再陌生， 亿欧智库研究认为随着互联网、移动互联网、物联网的发展，数据体量呈现出爆发式增长，大数据可以通过以下五个特征来定义：海量的数据规模、多样的数据类型、数据真实性高、快速的数据流转和动态数据体系、数据价值大 。

但是在很多人的眼里，它依旧虚无缥缈，“看不见摸不着”。随着大数据的发展，其“连接性和场景化”的服务能力表现突出，并逐渐落地行业应用。那么，场景化的大数据服务被考验的第一个问题就是用什么数据，它将帮助谁。

甘云锋曾经在接受媒体采访时表示说：他认为企业数据分为四类： 第一类为经营类数据，像CRM、ERP等；第二类为社会类数据，例如企业老板、企业活动中产生的；第三类为日志类数据，比如用户的浏览足迹；第四类为企业外围数据，像是行业等。 他认为数据绝不是单点分析，打通后的全局数据则更有价值 ，以数澜科技为例，他们帮助企业分析的数据来自于企业本身提供的全方位运营数据，管理数据和少部分外部爬取数据相结合。“最后交付到企业手中的是真正可以为业务服务的数据，这样才能实现效果”。

实体产业 的数据服务，慢慢长征路

亿欧智库报告提到，基于现有电子信息产业统计数据及行业抽样估计，2015年我国大数据产业业务收入2800亿元，据工信部预测，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入将突破万亿元，年均复合增长率保持在30%。 实体产业具备足够多的数据量并且丰富，但是数据基础架构薄弱，这也正是新兴崛起的服务商价值所在。

对于大数据的能力，甘云锋认为大数据的最强能力是连接，把各类，甚至不起眼、不相关的数据连接起来，会出现新的价值。 我们也看到，在数据+场景发挥价值的时代下，大数据正在为不确定性给出确定答案。数据是流动易变的，数据价值会因此具备不断沉淀和不断优化业务的能力，特别是人工智能的技术发展，深度学习等前沿技术提升了数据的分析和决策能力。

不可忽略的是，大数据行业经历了萌芽期（2011-2012年）、探索期（2013）、启动期（2014）和快速发展期（2017—至今）之后，整体服务和应用水平还处于早期，可以看到目前服务从选址、选品、营销、销售等方面服务实体经济实现整体运营数字化，提升了用户体验，增强了用户画像，降低了运营成本，提高了行业效率。

但是数据的正确使用在如今更为重要，例如数据场景需求不明确；怎样把数据用起来，产出有效的业务结果都比数据本身更值得思考。正如甘云锋说提到的，“ 用上帝的视角看数据 ”，这里没有局限。

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