大数据作为企业的一项重要资产越来越受重视。最早运用大数据的是BAT等互联网巨头，后来延伸到金融、运营商等领域，而在*、军工、工业领域，对数据的管理依然相对传统和封闭，不同业务系统的数据无法打通，数据孤岛问题严重，更无从最大限度释放数据价值。

数之联是一家大数据解决方案提供商，主要为*、传统企业提供数据采集、存储、治理、分析、挖掘、应用和可视化等大数据全产业链综合服务。

我们知道，数据分析之前需要按照业务逻辑梳理清楚。在过去的信息化建设过程中，*、企业积累了几十上百个业务系统，数据分散，同时存在着一致性、完整性、准确性不达标等质量问题。数之联会同企业老板沟通，先进行IT系统的顶层规划，帮助企业了解未来3~5年需要建立怎样的系统、成本效益如何等，再按照一定的数据标准建立数据中心，将用户内部数据按照新的标准导进来，并按照不同的业务逻辑归类。对于不同系统出现的相同字段，平台会进行交叉验证，以此提高数据的完整性和准确性。

数据梳理好之后，还需要挖掘数据的资产价值。很多企业在这方面并没有足够的技术能力，对数据的分析多是拍脑袋或凭经验决策，比如生产哪些产品、投放到哪些地区、不同地区对某个商品的喜好程度，等等。而如果能把企业的内外部数据拿来分析，可以做很多事情。比如根据线上线下的销售数据、评论信息、营销数据等，为企业的生产提供决策；在生产加工过程中，根据日常生产设备的数据，比如电流电压、震动传感器数据等，了解生产状态，预测宕机等。

数之联目前通过爬虫技术积累了8000万条工商数据，300亿条微博关系网络数据、5000万招投标数据、3500万人才简历数据、1.7亿条手机APP数据、3亿条网购用户消费行为数据，等等。根据用户的需求，可以将相关的外部数据同企业内部数据打通，提供不同维度的数据分析。

数之联旗下产品主要用两个，一是iCloudUnion，这是一个算法集成平台，包含150种算法，能把数据挖掘的能力开放出去，帮助企业做编程，缩短在数据挖掘和分析上的时间；另外，为了帮助用户直观理解iCloudUnion平台的价值，数之联开发了配套的xDataInsight商业智能分析平台，将数据分析结果通过报表、树状图、饼状图呈现出来，在大屏上进行展示。

对于中小客户，数之联提供标准化的产品iCloudUnion平台，用户可以自行导入数据并进行分析。对于有定制化需求的大客户，数之联也会提供私有化部署，并针对用户需求开发不同的模型。

举个例子，数之联目前在为某大型酒业集团提供两类服务。一是营销系统，帮助其建设从线下到线上的营销体系，监控不同渠道的数据，提供竞品信息等情报分析；二是通过分析生产大数据优化生产，这块之前主要靠人工记录，比如酿酒不同阶段的温度、湿度、加水量等，数之联目前在针对某个车间现有的存量数据做分析，未来将逐步增加理化指标、微生物数据等，最终分析出不同指标对口感的影响，从而更好地指导生产。

其它应用场景还包括，根据历史质检信息、企业诉讼信息等，帮助食药监局提高抽检率；根据历史判决文书，为法官提供同类案件裁判建议；等等。

尽管不同行业业务复杂多样，但算法和技术相对固定。在服务一个行业第一家用户时，数之联会根据用户需求训练模型，之后则能快速复制到同类企业。

目前，为*、传统企业提供数据挖掘分析的还包括IBM，不过，数之联的优势在于本地化服务，同时支持定制化，IBM通常仅提供通用产品，产品的渠道商也没有能力做定制算法；浪潮云也相继推出政务云、城市云，但其重点在硬件上，相当于建立一个云平台，把用户的数据搬上去，数之联则主要做云平台之上的数据分析，提供核心算法，挖掘数据价值。

据了解，针对客户的私有化部署，从谈判到落地周期大概为3~6个月。产品根据节点或项目的实施成本收费，客单价在几万到几百万/年不等。目前已服务过40个左右客户，服务、产品和行业解决方案已覆盖国内主要城市和标杆*企业，通过参控股10余家不同地域和领域的大数据企业形成了集团化经营态势。

团队方面，目前公司有130多人，70%为技术研发人员。创始人周涛是80后，27岁被聘为电子科技大学教授，主要研究方向为大数据挖掘和复杂性科学，共发表200余篇SCI论文；董事长兼CFO傅彦，博士生导师，从事14年数据挖掘领域的研究与应用，在国内外发表论文70余篇，被SCI、EI收录论文50余篇；CTO方育柯，主要从事计算机科学与大数据等交叉领域的研究工作，曾担任华为大数据产品部架构师，负责并参与金融、运营商等领域的多个大数据分析挖掘项目。核心团队来自2002年成立的电子科技大学大数据研究中心，拥有14年数据挖掘和深度机器学习经验、10余项自主发明专利及软件著作权。

公司已于去年10月完成数千万元A轮融资，鼎兴量子领投、国中创投等跟投，投后估值超4亿。

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