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  • 近日,国内专业数据智能A股上市公司每日互动(个推)在“西溪论数·2020数据智能高峰论坛”上举行了“西湖数据智能研究院”的发布与授牌仪式。该研究院将为构建新时代数据智能创新大生态,加快数字经济与实体经济...

    近日,国内专业数据智能A股上市公司每日互动(个推)成立了“西湖数据智能研究院”。该研究院将为构建新时代数据智能创新大生态,加快数字经济与实体经济融合打造“超级大脑”。在西溪论数2020数据智能高峰论坛上,举行了西湖数据智能研究院”的发布与授牌仪式。

     

    西湖数据智能研究院由杭州市科技局和杭州市经济和信息化局联合指导,每日互动(个推)发起成立,旨在融合数据、技术与资本的力量,不断实现技术创新应用能级提升、产业数字化应用示范和数字人才培养三方面的高效协同,为杭州数字经济的发展增添强劲动能。研究院以“成为中国数据智能研究领域的领头雁”为愿景,下设人与时空联合实验室、网络安全联合实验室、智能风控实验室、人工智能联合实验室、动态本体实验室、安全计算实验室、数字健康联合实验室、浙大温州数智实验室等8个实验室。

     

    西湖数据智能研究院执行院长姚建明现场详细介绍了研究院的发展和规划。目前,研究院下八大实验室都取得了不同程度的研究突破。例如,在人与时空领域,研究院通过研究人口、时间、空间的动态联系,为数字政务、城市管理、城市规划等提供全面客观的数据支持,助力城市发展科学决策;在安全计算领域,研究院通过探索研究联邦学习,建立起安全、可信赖的中立国计算模式,促成消除数据孤岛,保障数据安全。

     

    未来,研究院将以每日互动(个推)现有的研发设备、研发人才和数据资源为基础,打造新时代数据智能技术创新策源地、典型场景应用先行地、企业培育发展主阵地、高层次人才集聚地,建设成为国家新一代数据智能创新发展试验场所。

     

    学术研究一直是数据智能产业核心竞争力的重要组成部分。现场,姚院长也表示希望各位专家学者踊跃加入不断为西湖数据智能研究院的发展注入新鲜的学术端血液,与研究院一起,用数据智能更好地服务社会,推动数字化经济发展。

     

    每日互动(个推)作为西湖数据智能研究院的发起方,一直以来都非常重视技术研发与人才队伍建设,不断加大新产品研发力度、积极建设大数据平台、持续探索多垂直领域应用。除此次发起成立的西湖数据智能研究院外,每日互动(个推)也积极与各类顶尖科研机构、高等学府成立多个数据智能联合实验室,共同推进大数据、人工智能等尖端技术的飞速发展。

     

    未来,每日互动(个推)将充分发挥自身的数据及技术优势,整合资源,将西湖数据智能研究院打造成顶级的产学研一体化殿堂。西湖数据智能研究院也将稳扎稳打,在推进数字产业化、产业数字化、城市数字化“三化融合”的道路上发挥更加积极的作用。可以看到的是,一个能够为数据智能提供无限想象的顶级研究机构,正朝着我们走来。

     

     

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  • 前三篇文章(《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》《多维度分析系统的选型方法》《我们理解的数据中台》分别阐述了数据智能体系构建的技术要求,对团队工作中涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍,...

    作者|个推CTO  安森

     

    引言

     

    本文是数据智能系列的第四篇。前三篇文章(《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》《多维度分析系统的选型方法》 《我们理解的数据中台》分别阐述了数据智能体系构建的技术要求,对团队工作中涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍,以及对我们理解的数据中台进行了阐述。按照原先的规划,接下去的内容会涉及数据智能平台的数据治理、安全计算以及质量保障等方面。结合当前大环境,今天就数据的安全计算体系进行分析。

     

     

     

    正文内容

     

    01

    大数据行业对于数据融合的需求和痛点

    02

    行业对于解决痛点方面的探索

    03

    总结

     

    01

     

    大数据行业对于数据融合的需求和痛点

     

    向数字时代迈进的趋势不可逆转

     

    从第一台计算机的问世,到互联网的诞生,再到近十年来移动互联网的蓬勃发展,整个世界的数字化进程已经呈现出越来越迅速、清晰的趋势。使用各类APP、电子商务、电子支付等已经成为我们的习惯。

     

    近年来,5G技术日益成熟,其核心场景包括:增强移动宽带(eMBB),面向VR/AR、超高清视频等需要高速大流量的移动宽带业务;大规模机器类通信(mMTC),面向大规模物联网等业务;超高可靠及低延迟/时延(uRLLC),面向无人驾驶、工业自动化等业务。【1】

    显然,我们将进入万物互联的时代,万物互联也就意味着万物皆数。数字世界将是这个物质世界的孪生世界,这种趋势不可逆转。

     

     数据是资源更是资产

     

     数字时代的各种产品和服务除了为公众提供直接价值外,还产生了大量的数据。由于数据特殊的选择价值的存在,数据不仅对个人意义重大,还日益成为现代商业的核心价值与重要资产。数据正在重新塑造人类生活的方方面面,包括金融、广告、零售、医疗、物流、能源和工业等。

     

    随着人工智能时代的到来,数据在现代商业活动中也成为了最重要的竞争资源之一。各个巨头公司利用自身数据优势建立起行业壁垒。例如,有些打车软件公司拥有用户日常出行数据,包括乘客的起点与终点。他们可以利用这些数据来优化自己的产品和业务,甚至可以用这些数据来进行预测,比如房地产价格指数或者政府道路优化方案等。

     

    上面的例子深刻体现了大数据的扩展价值,还有一个更广阔的价值是大数据的融合价值,也就是数据的总和比部分更有价值。当我们将多个数据集的总和重组在一起时,重组总和的价值比单个总和的价值更大。

     

    譬如在普惠金融方面,中国人民银行征信中心通过以往用户在金融机构中的借贷行为形成了一部分人的信用数据,但是这类人群占社会总人口的比例很小。如果我们想让更多人享受到普惠的金融服务,就需要针对不同人群设计不同产品,而这就需要更多的数据进行信用的积累,包括电商、消费、社交等数据。

     

      隐私保护是自由的基础[2]

     

    在互联网、人工智能给我们带来便利的同时,也存在一些乱象。因此,保护用户隐私的需求也变得越来越迫切。

     

    技术使人类能够更尊重和更好地保护彼此的权利。同样的,技术也可能让人类能够有更多的新方式侵害彼此的权利。有 “摩尔定律” 也有了 “摩尔的不法之徒定律”, 垃圾信息传播者、身份盗窃者、在网上“ 钓鱼”的罪犯、间谍、僵尸网络入侵者、黑客、网络恶霸、数据敲诈者,他们给互联网带来的负面影响也非常大。

     

    2018年5月25日正式生效的欧盟通用数据保护条例(GDPR)引起全球广泛关注,这部被称为“史上最严”的数据保护法案对科技行业和个人生活产生了深远影响。它是人类历史上第一个规定个人数据所有权规则的条例,它在法律上明确规定了个人数据是归个人所有的数据资产。

     

    同样的,近两年来,中国对于个人隐私保护和数据安全方面在立法和执法力度上都在持续加大。这些法律法规将保障人们对个人数据有更多的掌控权。

     

     

    02

     

    行业对于解决痛点方面的探索

     

     行业痛点

     

    数据的融合可提高其价值,数据的交叉使用会产生协同作用。

     

    但因为数据本身的可复制性和易传播性,若一经分享无法追踪使用情况,数据资产的分享与协同开发受到严重制约。此外,我们的数据需要得到保护和隔离,然而数据对人类社会的价值在于联合在一起的计算和分析,这就构成了一对矛盾关系。

     

    虽然个人对隐私的保护、商业公司对数据的保护,都是正当的利益诉求,但却产生了一个个数据孤岛——拥有数据源的中小企业无法安全地将数据共享或变现。而包括大数据公司、开发者和科学家在内的数据使用者仅能接触到有限且费用高昂的数据集。与运营商等大数据源的合作需要开发人员在现场将模型部署于数据源的服务器上,模型算法存在泄露风险,且效率低下。

     

    受保护的数据如何产生价值? 这是目前大数据产业发展的最大痛点。可以毫不夸张地说,如果这个矛盾和问题得不到解决,大数据产业的发展将受到极大制约。

     

    为了解决被保护的数据如何产生价值这个问题,并且能够在此基础上,充分发挥大家的积极性,创造更大的协同价值,业内同仁在安全计算、价值网络和区块链的结合等多个方面进行了探索。有机会我们再针对价值网络、区块链等方面单独成文介绍。

     

     

     模式探讨

     

    任何解决方案,必定都是针对某个问题,找到收益较大化、弊端较小化的最优解,而不可能十全十美。一切追求完美的方案必定是和现实相冲突的。就数据资产的处理而言,我们主要需要考虑三个因素:便利性、安全状况和成本。所以对于不同模式的讨论,也可以简化为对于这三个因素的平衡。

     

    1)模式一:中立国模式

    这种模式主要适用于其中一方数据相对丰富的情况,譬如有政府、互联网公司等参与的情况。在这里我们可以称这些拥有丰富数据的一方为主体数据提供方。主体方拥有大量的、覆盖面广且基础属性全的数据;数量众多的需求方拥有自己的小价值数据,同时对于这些数据有扩量、统计层面的强烈需求。由于主体数据提供方的数据量非常庞大,不易轻易搬动,这些数据一般相对固定,并作为数据主板。而众多数据使用需求方因为数据体量小、数据传输方便,可以比较便利和更低成本地为数据需求方提供服务。

     

    这样的服务可以通过一个具有公信力的独立第三方来搭建中立国环境,包括数据存储、大数据计算以及安全环境,并通过沙箱、数据安全技术、审计手段等确保数据使用过程中的合法合规及安全隐私保护。目前也已经有不少公司提供这样的服务,如浙江省数据安全服务有限公司等。

     

    2)模式二:领事馆模式

    这种模式是中立国模式的变种。该模式系统不是由独立第三方进行搭建,而是由数据主体方提供,然后划出一块区域,让数据需求方独立搭建自己的计算环境。

     

    主体方数据通过某种方式能够让数据需求方接触到并参与计算,但是因为“领事馆”还是在数据主体方的整体环境中,所以数据的流进流出会受到主体方的监管, 特别是需要流出的数据,须满足数据主体方的审计标准,保证数据合法合规并受到隐私保护。

     

    这种模式主要从主体方数据安全考虑,但没有中立国模式便利,成本也相对较高。目前,一些互联网大数据公司已经采用领事馆模式。

     

     

    3) 模式三:安全多方计算和联邦计算模式

    该模式主要适用于这种情况:在数据拥有方因为政策、数据价值高无法出库等要求下,数据无法进行直接流动,同时又对于外部数据有非常强烈的使用需求。

     

    该模式考虑更多的是数据安全问题,对于技术方面的要求也更强、更具有挑战性,但对于便利和成本方面的考虑就不是那么突出了。当然这种模式也可以与前两种模式结合使用,但成本也会更高。

     

    目前已经有不少创业型的公司在提供相关的产品和平台,部分大数据科技公司也会自主研发。

     

     

     

    02

     

    安全计算技术研究

     

      安全多方计算

     

    安全多方计算(MPC:Secure Muti-Party Computation)研究由图灵奖获得者、中国科学院院士姚期智教授在1982年提出。姚教授以典型的百万富翁问题来解释安全多方计算。

     

    百万富翁问题指的是,在没有可信第三方的前提下,两个百万富翁如何不泄露自己的真实财产状况来比较谁更有钱。通过对这个问题的研究,姚教授形象地说明了安全多方计算面临的挑战和解决问题的思路。经Oded Goldreich、Shaft Goldwasser等学者的众多原始创新工作,安全多方计算逐渐发展成为密码学的一个重要分支。

     

    具体而言,MPC 指的是用户在无须进行数据归集的情况下,完成数据协同计算,同时保护数据所有方的原始数据隐私,而参与各方在将数据保留至各自本地的情况下,执行共同的既定计算逻辑(算法),得到计算结果。数学形式化语言描述为:有n个计算参与方,分别持有私有数据x1, x2, …, xn,共同计算既定函数f(x1, …, xn),得到正确的计算结果。计算完成后,参与各方除了自己输入的数据和输出的结果外,无法获知任何的额外信息。

     

    MPC 协议满足的基本特性是:

    ● 输入隐私性:协议执行过程中的中间数据不会泄露双方原始数据的相关信息;

    ●  健壮性:协议执行过程中,参与方不会输出错误的结果。

     

    这两点保证了数据流通过程中所需满足的基本要求。接下去我们针对 MPC 做一个简要描述,不对细节进行过多展开。

     

    根据计算参与方数量的不同,MPC可分为只有两个参与方的2PC和多个参与方(≥3)的通用MPC。

     

    安全两方计算所使用的协议为混淆电路(Garbled Circuit - GC)+不经意传输(Oblivious Transfer - OT);而安全多方计算所使用的协议为同态加密(HE) + 秘密分享(Secret Share - SS) + OT。

     

    混淆电路-GC

     

    我们知道,任意函数在计算机语言内部最后都是由加法器、乘法器、移位器、选择器等电路表示,而这些电路最终都可以仅由AND和XOR两种逻辑门组成。一个门电路其实就是一个真值表,比如AND门的真值表就是:

    例如其中输入表示两根输入线,那么当两个输入(wire)都取1时,输出wire=1:即 1 AND 1 = 1。如果只是把函数变成这样的输入是 0/1的电路,数据是没有办法起到保护作用的,因此需要对输入的这些0/1进行加密。

     

    假设我们把每个wire都使用不同的密钥进行加密,并把真值表更改为:

    以上图右下角作为例子,我们选取随机标签b和d (安全参数为k的比特串)代替简单的比特1,输出为加密的f,加密密钥是b和d。这个门从控制流的角度来看还是一样的,只不过输入和输出被加密了,且输出必须使用对应的输入才能解密,解密出的f又可以作为后续门的输入。这种加密方式就称为“混淆电路”。【4】

     

    通过对电路中所有的门按顺序进行加密,我们得到了一个用GC表示的函数。这个函数接收加密输入并输出加密结果。

     

    现在我们假设有两个参与方,Alice(简称A)和Bob(简称B) 。他们分别提供数据a、b,并希望安全计算约定的函数为F(a,b),那么一种基于GC的安全两方计算协议过程可以非正式地描述如下:

     

    1) A把F进行加密,得到GC表示的函数GC-f; (注意这里A是电路的生成者,因此他了解每根wire的密钥);

    2) A把自己输入的a用第1步中对应的wire密钥加密,得到Encrypt(a);

    3) A将Encrypt(a)、GC-f一并发送给B;

    4) A将B输入的b使用第1步中对应的wire密钥加密,得到Encrypt(b),并将Encrypt(b)发送给B;

    5) B拥有完整的GC和输入,因此可以运行电路得到加密的输出;

    6) A把输出wire的密钥发给B,B解密后得到最终结果F(a,b);

    7)  如果A需要,B再把F(a,b)发给A。

     

    以上步骤存在一个BUG:第4步中,A怎么可以接触B输入的b呢?这显然违背了安全多方计算的原则。这里就需要使用下面介绍的不经意传输(OT)协议。

     

     

    1) 不经意传输-OT

     

    Alice扮演传输中的发送者(Sender),Bob扮演传输中的接收者(Receiver),目的是让B从A处得到Encrypt( b),A无法知道b的内容。

    如上图所示,Alice 知道每个 Wire 的加密编码 X0, X1。Bob需要根据自己的比特来获知对应的编码,如果是0就获得 X0, 如果是1就获得 X1, 同时不让 Alice 知道这个 b 的具体内容。整个过程没有第三方参与。

     

    具体过程可以非正式地描述如下:

     

     

    同态加密-HE

     

    我们先来看下图。

    不难发现,左边的代数系统和右边的虽然操作符号不同,但规则是相同的。这就是所谓的两个系统是同态的。我们只要找到一个函数 f, 能够把左边的数据集 {1,2} 映射到 {a,b}, 那么左边的运算就可以转换为右边的运算。得到运算结果后,我们就可以通过逆变换转换回左边的值。

     

    比较正式的描述是:

    1) 如果我们有一个加密函数 f , 把明文A变成密文A’, 把明文B变成密文B’,也就是说f(A) = A’ ,f(B) = B’ 。另外我们还有一个解密函数  ,能够将 f 加密后的密文解密成加密前的明文。

    2) 对于一般的加密函数,如果我们将A’和B’相加,得到C’。我们对C’进行解密得到的结果一般是毫无意义的乱码。

    3) 但是,如果 f 是个可以进行同态加密的加密函数, 我们对C’进行解密得到结果C, 这时候的C = A + B。

    这样,数据处理权与数据所有权可以分离,企业在防止自身数据泄露的同时,还可以利用云服务的算力。

     

    同态加密的类型:

    a) 如果满足 f(A)+f(B)=f(A+B), 我们将这种加密函数叫做加法同态 

    b) 如果满足 f(A)×f(B)=f(A×B), 我们将这种加密函数叫做乘法同态

     

    如果一个加密函数f只满足加法同态,就只能进行加减法运算;

    如果一个加密函数f只满足乘法同态,就只能进行乘除法运算;

    如果一个加密函数同时满足加法同态和乘法同态,则称为全同态加密。那么使用这个加密函数可以完成加密后的各种运算(加减乘除、多项式求值、指数、对数、三角函数)。

     

    加法和乘法同态加密的难题目前都已解决,但要想实现全同态加密就比较困难了。不过好消息是:2009年,Gentry,一个斯坦福大学的博士生,基于理想格提出了一个全同态加密方案。

     

    秘密分享-SS

     

    为了说明什么是秘密分享,我们先看下图:

    如上图所示,假设我们的目标是联合计算各方所有秘密数据的总和,这可以通过秘密共享来实现。

     

    首先,每一方将其秘密号码随机分成三部分,并将其中两部分别分享给其他部分。

     

    然后,每一方在本地对来自其他对等方及其自身的所有分享秘密进行汇总加和处理。为了公开最终结果,每个方的本地总和(local sum)都会公开给同行(Peers)。

     

    最后,任何一方都可以将所有公共本地总和相加来得知最终结果。

     

    秘密共享的关键点在于,通过了解秘密共享,一方不会获知有关私有数据的信息。例如,在通过揭示秘密共享5的三方计算中,秘密数据可以是10、79、-11这样的随机数字。即使知道秘密共享,该方也可以猜测私人数据,而不是猜测随机数。  

     

    由于整个过程没有显示隐私数据,因此秘密共享计算可以保护隐私,对手方无法发现秘密信息。

     

    以上是一个简单的例子。在秘密分享领域,也涌现出许多种方案,最著名的是图灵奖得主 Adi Shamir 的《How to Share a Secret》,里面有非常漂亮的算法。

     

     Private Set  Intersect - PSI 隐私保护集合交集

     

    隐私保护集合交集协议允许持有各自集合的两方共同计算两个集合的交集运算。在协议交互的最后,一方或是两方应该得到正确的交集,而且不会得到交集以外另一方集合中的任何信息。保护集合的隐私性在很多场景下是自然甚至是必要的需求,比如当集合是某用户的通讯录或是某基因诊断服务用户的基因组,这样的输入就一定要通过密码学的手段进行保护。

     

    如果数据量相对较小,我们可以采用多重加密或salt来实现交集计算。对于数据量大的情况,则需要多种技术进行融合,譬如采用基于安全布隆过滤器的技术等。

     

    1) Private Information Retrieve - PIR (隐私信息获取)

     

    隐私信息获取是一种从数据库/数据源中查询所需信息,同时又不让数据源拥有者获得查询条件的一种方法。例如,当银行客户需要通过用户的身份证信息从某个外部数据源处查询用户的其他相关信息(譬如消费情况),同时又不希望透露用户的身份证信息,就需要用到PIR技术。

     

    最朴素的方式是数据拥有方把全部或者一段范围用户的信息发送给请求方,然后请求方在自己的系统内做匹配查询,这种称为“琐碎下载” *(Trivial Download)。当然,数据拥有方肯定也希望被下载的数据范围越小越好,毕竟数据转移后价值也被转移了。

     

    从类型上可分为计算型隐私信息获取(Computational PIR) 和信息理论型信息获取,前者主要通过算法的复杂性节省服务器的成本(一般可以采用单服务器),而后者则通过多台服务器将请求条件分散到每台服务器上,然后再将这些信息拼起来,使每台服务器都只能得到不完整的查询条件,同时也无法简单复原。【5】

     

     

    联邦学习

     

    联邦学习是一种数据保护下基于机器学习的建模和推导技术,最终在保护各自数据的基础上实现数据的联合价值挖掘。举例来说,假设有两个不同的企业A和B,它们拥有不同的数据,比如企业A有用户特征数据,企业B有产品特征数据和标注数据。

     

    根据GDPR准则,这两家企业是不能“粗暴”地把双方数据加以合并的,因为他们各自的用户并没有同意这样做。假设双方各自建立一个任务模型,对每个任务进行分类或预测,这些任务也已经在数据获取阶段取得了各自用户的认可。

     

    那么,现在的问题是如何在A和B各端建立高质量的模型。但是,由于数据不完整(例如企业A缺少标签数据,企业B缺少特征数据),或者数据不充分(数据量不足以建立好的模型),各端都有可能无法建立模型或效果不理想。

     

    联邦学习的目的是解决这个问题:它希望做到各个企业的自有数据不出本地,联邦系统可以通过加密机制下的参数交换方式,在不违反数据隐私保护法规的情况下,建立一个虚拟的共有模型。

     

    这个虚拟模型就像我们通过聚合数据构建的最优模型一样。但在建立虚拟模型时,数据本身不会移动,也不会泄露用户隐私或影响数据的规范化。这样,建好的模型仅为各自区域的本地目标服务。在这样的联邦机制下,各个参与方都有相同的身份和地位,而联邦系统帮助大家建立了“共同富裕”的战略。【6】

     

     

    总结

    在数字化时代、大数据时代、智能时代,被保护的数据如何产生价值?这是目前大数据产业发展中最大的痛点。如果这个问题得不到解决,将极大地限制大数据产业的发展。

     

    欣喜的是,业界正在积极探索解决这一矛盾,并取得了一定成绩:在融合多方安全计算、区块链等多种技术上,形成多层链/网络、计算网络和存证链、智能合约平台以及通证化。在大家的共同努力下,我们有信心在这个方向上取得突破,让产业能够持续健康发展。

     

     

     

    参考文献:

    [1] 国际电信联盟(ITU)制定的5G 标准

    [2] 中信出版集团 ISBN978-7-5086-6685-3 《区块链革命》 第二章

    [3] 浙江人民出版社 ISBN978-7-213-05254-5 《大数据时代》

    [4] 阿里首次实现“公开可验证” 的安全方案 https://yq.aliyun.com/articles/693332

    [5] Casey Devet, Ian Goldberg, Nadia Heninger.  Optimally Robust Private Information Retrieval

    [6] 杨强,刘洋,陈天健,童咏昕.  联邦学习,计算机学会通讯第14卷第11期

     

     

     

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  • 数据智能化:释放未来数据价值的关键  在当前的技术领域,没有什么能像人工智能(AI)那样引起人们的好奇和兴奋。而AI的潜在优势,也刚刚开始在企业内显现出来。  然而,企业中人工智能的增长受到了阻碍,因为...

      数据智能化:释放未来数据价值的关键

      在当前的技术领域,没有什么能像人工智能(AI)那样引起人们的好奇和兴奋。而AI的潜在优势,也刚刚开始在企业内显现出来。
    数据智能化:释放未来数据价值的关键
      然而,企业中人工智能的增长受到了阻碍,因为数据科学家通常无法获得建立有效人工智能模型所需的相关数据。这些数据专家经常被迫仅依赖于一些已知的来源,如现有的数据仓库,而并不能利用他们所需的所有实时的真实数据。此外,许多公司很难有效且经济地确定大量数据的业务环境和质量。鉴于这些困难,很容易理解AI在加速和应用过程中的一些历史障碍。

      Gartner预测:90%的数据湖将毫无用处

      数据对AI有价值,用户才能自信而安全地使用它来训练AI模型。实现这一目标的唯一方法是以“智能数据”为基础。

      多年来,我们已经超越了数据的收集和聚合,以驱动特定的业务应用程序(数据1.0),组织已经能够创建定义明确的流程,允许任何人访问数据,但这还远远不够,我们现已达到了需要智能数据才能真正为企业范围的转型提供动力的数据(数据3.0)。

      例如,考虑一家公司将尝试重新定义其与客户群的传统关系所面临的挑战,引导这种颠覆性变革需要来自众多数据源,诸如数据库,数据仓库,应用程序,大数据系统,物联网,社交媒体等的输入,各种数据类型,诸如结构化,半结构化和非结构化,以及各种位置,诸如本地,云,混合和大数据等因素。

      如今,数据湖正在成为信息变革时代所需大量不同数据的首选存储库。但没有智能数据,这些湖泊价值不大。 Gartner此前曾预计,到2018年,90%的数据湖将毫无用处,因为它们充满了原始数据,很少有人会使用这些技术。

      相比之下,通过智能数据,数据科学家可以进行类似Google的搜索,并立即发现相关数据的所有潜在来源。智能数据可以节省大量宝贵的时间,数据科学家可能不得不花费时间来收集、组装和改进模型所需的数据

      那么如何确保数据真正智能化?通过构建端到端数据管理平台,该数据管理平台本身使用机器学习和AI功能,由广泛的元数据驱动,以提高平台的整体生产力。元数据是释放数据价值的关键。

      如果用户希望提供全面,相关且准确的数据来实施人工智能技术,那么就需要查看四种不同的元数据类别:

      技术元数据 – 包括数据库表和列信息以及有关数据质量的统计信息。

      业务元数据 – 定义数据的业务上下文以及它参与的业务流程。

      操作元数据 – 有关软件系统和流程执行的信息。

      使用元数据 – 有关用户活动的信息,包括访问的数据集,评级和评论。

      应用于此元数据集合的AI和机器学习不仅有助于识别和推荐正确的数据,该数据也可以自动处理——无需人工干预,使其适用于企业AI项目。

      数字化转型,正在迫使组织以不同的方式审视数据,这是成为“猎物或捕食者”的问题。如今,有实时可用的数据和工具访问,可以实现快速分析,将促进了人工智能和机器学习,并允许过渡到数据优先的方法。由于数字化、数据爆炸以及人工智能对企业的变革影响,人工智能带来的信息技术变革正在蓬勃发展。

      显然,越来越多的数据输入可能影响人工智能应用程序的决策,因此组织需要对相关且有影响力的内容进行分类整理。然而,在您的组织采用人工驱动的数据管理方法之前,请考虑以下问题:

      您希望从AI中获得什么?

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  • “说明:数据猿此次发布的“2020中国数据智能产业图谱/全景图”为1.0版,本年度金猿策划(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发)活动期间,还将发布2.0版,如对本图谱有异议或申报参与2.0版,可...



    说明:数据猿此次发布的“2020中国数据智能产业图谱/全景图”为1.0版,本年度金猿策划(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发)活动期间,还将发布2.0版,如对本图谱有异议或申报参与2.0版,可联系数据猿工作人员





    大数据产业创新服务媒体

    ——聚焦数据 · 改变商业


    此次数据猿推出的《2020中国数据智能产业图谱》旨在用媒体的方式与力量,盘点寻找出本年度中国数据智能产业具有突出市场表现,且极具商业合作价值的典型性代表企业。

    历经2个多月的时间,由数据猿工作人员与外部专家成员组成的评选推荐委员会,从数千家企业、机构中通过直接申报交流、外界评价、匿名访问等交叉验证的筛选推荐机制制作形成此幅产业全景图。

    不管是面对国内渐渐远去的新冠疫情,还是看似会迎来新机的中美关系,对于大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新兴技术产业界人士来说,危与机同样总是时刻伴随左右,甚至早已习以为常。

    “我们眼看他起高楼,宴宾客,我们眼看他楼塌了”。有人欢喜有人忧的事总是一幕幕、一次次发生在我们身边。

    谨此,本期“中国数据智能产业图谱/全景图1.0版”的推出,不仅期望能为业界带来认知层面的普及了解,发掘出那些一直“在自己所属的垂直专业领域背后,默默付出的英雄企业”,更多以期带给企业借鉴参考的作用,寻找到更靠谱的合作伙伴。在如今越来越变化莫测,但同样也是机遇难求的时代下,我们“抱团取暖”,携手共进,一起面对不确定性、一起享受这份不确定性。

    提示说明

    欲获取超高清大图版,后台回复关键词“数据猿2020中国数据智能产业图谱1.0版”或“图谱”关键词即可。

    以下是

    中国数据智能产业

    部分典型性代表企业

    火山引擎是字节跳动旗下的数字服务与智能科技品牌,基于公司服务数亿用户的大数据、人工智能和基础服务等技术能力,为企业提供系统化的全链路解决方案,助力企业务实地创新,给企业带来持续、快速增长。

    为了帮助企业打造从技术基础设施到上层应用的全链路解决方案,火山引擎围绕数据智能、视觉智能、语音智能、智能应用、多媒体技术和云原生等六大方向,面向企业级市场推出了数十款技术产品与服务,从开发、应用到运营,满足不同类型企业在生命周期不同阶段业务发展的核心需求。

    同时,为帮助不同行业的客户实现从用户到业务的持续增长,火山引擎还面向汽车、金融、零售、教育及智能硬件等不同行业领域打造了系列一体化解决方案。

    目前,火山引擎已经服务了包括三星、海信、京东、豌豆公主、36氪、猿辅导、下厨房、更美等多个行业知名企业,并获得了客户的高度认可。

    未来,火山引擎会继续将小到初创团体,大到独角兽企业的增长经验和方法论进行提炼,内化到旗下产品之中,为企业客户开放更丰富的技术产品与服务能力。

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    外界评价

    来自“某游戏社区”的声音:

    我们通过火山引擎的数据智能套件,分析了平台内玩家游戏时长与留存的关系,帮助我们解决了同款游戏在自身平台的留存不及竞品的问题,显著提升了平台中游戏的整体游戏时长和留存,加深了我们与游戏开发者的合作,并且避免了商业化收益的损失。

    来自“坚果云”的声音

    我们经常对活动文案选择感到头疼,通过火山引擎A/B实验平台,我们现在可以用科学的方法评估文案效果,文案的产出与表现明显提升,现在每条全量上线的文案都可以稳定带来关键指标的增长。并且我们现在已经开始尝试“MAB动态流量调优实验”,可以同时上线多个文案,平台会动态调节流量,提升转化率的同时,也降低了我们的成本。

    ●来自“IntraMirror Co-founder 陈磊”的声音:

    火山引擎ABI重新定义了敏捷分析,我们只需要提供数据,平台就可以帮我们自动完成数据波动分析,快速找到可能原因,非常明显的提升了我们的分析效率。


    思必驰是国内领先的对话式人工智能平台公司,拥有全链路的智能语音语言技术,自主研发新一代人机交互平台(DUI)和人工智能芯片(TH1520);为车联网、IoT及众多行业场景合作伙伴提供自然语言交互解决方案,同时不断丰富后端资源,满足用户多样化需求,沟通万物、打理万事。

    思必驰成立于英国剑桥,创始人均来自剑桥大学,2008年回国落户苏州,在深圳、北京、上海设立分公司/研究院,与上海交通大学建立专属人机交互实验室Speech Lab, 2017年携手苏州市人民政府成立“思必驰-上海交大苏州人工智能研究院”。

    思必驰拥有知识产权近1300项,其中发明专利700余项,是国际上极少数拥有自主知识产权、中英文综合语音技术(语音识别、语音合成、自然语言理解、智能交互决策、声纹识别、情绪识别等)的公司之一,多次在国际评测中夺得冠军,被列入国家发改委“互联网+”重大工程和人工智能创新发展工程、工信部人工智能与实体经济深度融合创新项目等,累计参与 20余项国家级行标制定。

    思必驰已于2020年完成Pre-IPO轮融资,与阿里、腾讯、小米、富士康、联想、OPPO、长虹、顺丰、圆通、龙湖地产等企业达成合作。2017年,思必驰成立人工智能产业基金,目前已投资20+家人工智能及物联网大生态的上下游企业。

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    外界评价

    来自“苏州某电子科技有限公司”的声音

    将思必驰-上海交通大学联合实验室联合研发的智能车载抬头显示器语音技术应用于14种产品,满足了智能车载终端语音市场的需求,促进了人工智能技术与车载电子设备行业的结合,产生了100000+台销售量,获得了良好的经济和社会效益。

    来自“深圳某信息科技有限公司”的声音

    将思必驰-上海交通大学联合实验室联合研发的语音识别技术,应用于3种产品,包括翻译机产品方案,満足了国内外市场/用户的需求,促进了人工智能技术与翻译机行业的结合,产生了100000+台(用户量),获得了良好的经济和社会效益。

    来自“深圳某科技有限公司”的声音

    将思必驰-上海交通大学联合实验室联合研发的智能人机口语对话系统技术应用于1种产品——车机产品/方案,满足了车载市场/用户的需求,促进了人工智能技术与车载行业的结合,产生了近30万销售量(用户量),获得了良好的经济和社会效益。


    杭州美创科技有限公司由国内多名数据库资深专家携手于2005年成立,是国家高新技术企业、浙江省双软认证企业,总部坐落于浙江省杭州市,拥有多项自主核心技术和软件产品知识产权。自成立以来,美创科技始终以聚焦数据安全、释放数据价值为核心,产品及服务覆盖数据安全、数据管理、容灾备份、智能运维四大领域,广泛应用于医疗、教育、金融、政府、人社、电力能源、物流交通、企业等众多行业。

    美创凭借多年的积累、卓越的产品技术与良好的用户口碑,连续多次入围中国网络安全100强,并参与多项国家及行业标准的编写,引领数据安全领域的规范发展。目前,美创已完成全国布局,总部和研发中心位于杭州,设立北京中心、中西大区及上海、广州、南京、宁波分公司,在南昌、深圳、南宁、济南、沈阳、大连、重庆、西安、郑州、武汉等地设立25个办事处,形成对长三角一体化、粤港澳大湾区等数据业务覆盖,并于浙江形成合力,辐射全国实现本地化运营服务,目前客户覆盖全国30个省市,拥有3000+标杆客户,获得110+感谢信,在医疗、人社、物流等行业持续领先,在金融、政府、电力等行业不断突破,并致力于为更多的客户提供专业的解决方案。

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    外界评价

    来自“湖州市卫健委”的声音

    2020年初突发新型冠状病毒感染的肺炎疫情,为充分发挥互联网+医疗在疫情防控中的积极作用,湖州市委健委利用信息化手段将全市各医疗卫生单位的疫情相关数据汇集,建立了湖州市健康大数据疫情分析预警平台,在此期间,美创科技提供的数据支撑平台、数据备份等产品为湖州市卫健委及时、有效地采集疫情数据发挥重要作用,并提供了7*24小时专业远程技术支持,保证了疫情数据完整轨迹。

    来自“郑州大学第一附属医院”的声音

    美创科技在“我院HIS数据库升级和双活容灾系统建设项目”实施过程中高度重视本次项目的特点和技术难点。疫情期间“不断线”,并组织多位技术人员及时解决核心系统割接过程中出现的各种问题,提前顺利完成我院核心数据库升级和双活容灾系统建设,实现异地双活和读写分离。

    来自“广西玉柴机器集团有限公司”的声音

    为了更好的保障集团核心业务数据的安全,本集团与美创科技开展了数据加固服务项目,在服务期间,美创科技技术团队积极配合,快速响应,高质量地完成了任务,展示了企业扎实的技术能力,产品和服务有效保障了玉柴集团核心业务数据的安全。


    易观数科是专注于智能用户运营产品与行业解决方案的提供商,也是智能用户运营理念的提出者和标准制定者,致力于帮助企业快速实现面向用户的数字化升级,建立用户全生命周期的数据驱动。

    旗下易观方舟智能用户运营产品套件,将易观多年对行业和业务场景的深刻理解与先进的数据智能技术相结合,通过智能分析、智能运营和智能画像三款产品的强大功能,以优质的服务帮助企业构建和激活数字用户资产,高效完成用户需求感知(收数),全端数据打通(理数),关键行为分析(算数)和智能主动服务(用数)等关键环节,从而实现收入增长、成本降低和效率提升。

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    外界评价

    来自“数知科技、乌镇智库首席科学家 陈利人”的声音

    易观数科能肯定开源是一种好的方式,对开发者来说是鼓励。我们希望中国有越来越多的公司开源,这是一个漫长的过程,先把边缘的东西慢慢开源出来,最后才有可能整体开源。

    来自“华润置地一点万象运营总监 梁冰”的声音

    拉新、促活和转化是商业地产平台重要的三个话题;而针对不同的客人,我们有不同的推广策略。今年和易观数科合作,也是希望更多对用户画像做深入了解,用更精准的标签去定义用户,通过推送的方式,以及我们联动的外部合作资源,去达到有效的触达。

    来自“中泰证券零售电商行业首席分析师 彭毅”的声音

    像易观的数据服务一样,我们自己也正在建立较为全面的数据的体系,每月每季度定期更新。对于我们做投资来说,商业分析其实跟数据分析本质上有相同的地方;商业分析是建立一个框架,但最后一定有数据的验证。

    来自“药兜网首席架构师 王建伟”的声音

    随着药兜网的高速发展,对日常运营也提出了更高的要求——更深刻、更全面了解用户、分析用户,打通销售闭环是我们必须努力的方向。很高兴易观数科的方舟智能用户数据中台,可以帮助药兜实现这种迫切需求。


    百融云创科技股份有限公司(简称“百融云创”)成立于2014年3月,是国内领先的人工智能与大数据应用平台。公司坚持以科技为驱动,不断探索人工智能、云计算、区块链等前沿技术在金融领域的场景应用,赋能金融机构数字化创新和转型,助力普惠金融。2014年,百融云创成功获得中国人民银行颁发的企业征信备案证书;2016年,顺利通过公安部国家信息安全等级保护三级认证,这些荣誉标志着权威认证机构对百融云创信息系统安全及技术能力的高度认可。 

    目前,公司以出色的技术实力,为数千家金融机构提供专业的服务。凭借优秀的市场表现和巨大的发展潜力,百融云创已完成由中国国新基金领投,老股东红杉资本增持的10亿元人民币C轮融资。未来,百融云创将持续推动技术创新,打造一个开放、多元、共享的金融创新技术应用平台,致力于成为金融行业发展的基石。

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    外界评价

    来自“某国有银行领导”的声音

    看似只是机器人坐席服务的提供,而事关这个环节上的每个细节,如逾期提醒策略、逾期提醒话术等都关系到金融科技与业务场景能否密切贴合,确保人工智能产品嵌入银行业务的实际效果。百融云创根据信用卡客户的信用评分和风险等级,制定了不同的逾期提醒策略;强大的语音识别模型能将全国各地的口音译成机器可理解文本,并迅速向客户做出反馈。细节彰显实力,百融云创以极致的技术和高效协同作战服务获得了我行的认可。

    来自“某城商行领导”的声音

    百融云创具有深厚的风控理论积淀和丰富的客户服务实践。百融云创将数据产品、专业模型和系统建设进行打通融合,将”咨询、方案、产品、部署“的能力贯穿到信贷全生命周期,实现风控全流程的闭环服务。依托于数据和模型的优势,百融为客户提供多种本地化服务,例如专注于金融领域的“百小渔”智能化建模平台,共享建模经验、内置百融专家方案,帮助客户进行一站式建模,同时支持决策引擎一站式部署,快速满足客户在各类场景、各个环节的线上风控需求。

    来自“某股份制银行领导”的声音

    百融可以为我们提供数据方面服务,例如风险数据集市、营销数据集市、数据治理、BI报表等,满足客户基于各类场景中快速建模的数据需求、灵活定制多样化报表分析等。在业务流程上,百融云创也可以提供线上进件、信贷审批、账务核算、贷后管理和供应链金融平台等系统,帮助金融机构充分利用金融科技优势,打造全流程的线上化业务。


    网易数帆源自网易杭州研究院,是网易数字经济的创新载体和技术孵化器,致力于成为领先的数字化转型基础软件提供商。依托网易集团二十余年互联网技术积累,网易数帆聚合云计算、大数据、人工智 能等新型数字化技术,聚焦提供开放、稳定、安全、高效的数据智能、软件研发、 基础设施与中间件等基础软件,帮助企业客户成功实现数字化转型。通过持续创新实践,以客户为导向,网易数帆发展出网易轻舟、网易易数、网易易智、网易易测等 4 大产品线,提供各项产品服务和综合解决方案,截至目前已服务零售、金融、制造、传媒、电商、教育、物流等多个行业百余家头部客户。

    网易易数是网易数帆旗下大数据品牌,团队核心成员来自网易数据科学中心,凭借集团强大优势以及团队技术能力,网易易数以数据分析及可视化(即网易有数)、数据研发、数据治理、数据服务化、数据应用等产品,服务于零售、金融、教育、物流、传媒、制造、农业7大行业领域,覆盖超过数百家头部客户,网易易数致力于为企业提供全链路数据产品和服务。

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    外界评价

    来自“温氏食品集团股份有限公司”的声音

    大数据技术的应用,对农业企业的“互联网+”进程有重大意义。网易和温氏的携手合作,不仅是在技术上辅助温氏股份完成信息化、数字化建设的商业闭环,同时也是希望为企业日常运营管理提供数据监控、预警、决策支持,进一步提升现代农业企业的科技含量和企业竞争力。

    来自“浙报集团产品研发中心”的声音

    网易易数场景丰富、性能好、易用性强的特点,给我们留下了深刻的印象。在我们以“数据驱动传播,智能重构媒体”的理念,构建以数据和AI赋能的“媒立方”技术支撑平台的同时,借助网易大数据技术打造传媒的数据中枢平台,建立智能融合型的信息服务体系,理解用户及其与内容的关系,使提供个性化服务成为可能。未来,我们会加强与网易易数的合作,为媒体融合发展提供示范经验,促进新闻出版业转型升级。

    来自“海亮集团”的声音

    网易大数据与海亮集团的合作,基于海亮集团业务需求,网易大数据团队结合海亮的实际情况,协助制定了数据分析平台、大数据平台以及数据中台建设的总体规划,并展开了积极的合作,起到了积极作用,后续双方将在多条业务线加深合作,共同推动企业数字化建设。


    东方金信成立于2013年,长期专注于大数据平台和大数据解决方案,连续4年获得中国大数据企业50强;获得工信部中国大数据十大领军企业称号;首批通过工信部数据中心联盟大数据基础能力、性能双认证;是首个国家信息中心“数据资产研究中心”授牌单位;入选Gartner全球大数据行业和人工智能报告;2019年获腾讯数亿元投资,成为腾讯云战略合作伙伴;2020年获中金、国新和海淀区国有基金集体入股。

    东方金信拥有一批来自国内外顶尖IT企业、十余年专注于数据领域的行业专家。在数据中台、大数据、数据仓库、数据资产管理、人工智能、智慧应用等方面具有丰富的实战经验。同时,公司汇集众多毕业于国内外著名高校的博硕技术精英,掌握自主、卓越的研发能力。

    东方金信长期致力于大数据研究,拥有73项国家版权局注册登记的软著;同时大力推进大数据标准化工作,自2015年起,参与制定的大数据产品测试、数据管理和流通等40余项标准受到业界广泛认可,为我国主导发布大数据国际标准提供长期的基础依据;获得中国两化融合优秀案例,全国企业信息化建设最佳案例等几十个奖项。公司在金融、政府和工业三个领域的多个案例被工信部作为全国典范,组册成书后全国发行。

    00

    外界评价

    来自“北明数科总裁 王进宏”的声音

    东方金信是大数据产业领域内极其独特的产品+实施+咨询一站式解决方案提供商。在提供服务的过程中,能够想客户之所想、供客户之所需,精准及时地聚焦客户痛点、把握核心要点、突破技术难点,拥有输出行业解决方案全景的能力和实力,同时,时刻保持着高水准和高效率的服务质量,非常满意与其建立长期深入的合作关系。

    来自“东华智慧城市集团董事长 郭浩哲”的声音

    关于东方金信的服务实施,有四项特点值得一提:一是定位精准,对于客户及业主方的具体情况能积极调研,找到核心问题;二是方案精心,对于流程中每一环节都做到了细致把控;三是工作精细,技术人员具有丰富的实践经验,在项目落地中展现了极高的专业水平与先进的实施水准;四是成果优秀,极具创新意识,对全力推动产业数字化转型起到了正面的作用和价值。

    来自“腾讯云副总裁 张纾翔”的声音

    东方金信的海盒大数据中台系列产品具有行业全覆盖的能力,技术安全、自主可控。在各行业领域,特别是疫情期间,以数据中台为依托,开发多项切合实际、解决应急需求的应用,攻坚克难,为各省市、各政府职能部门、各城市管理者等方面提供了质效兼备的技术支撑,服务了群众,造福了民生,在创新社会治理层面作出了突出贡献,创造了社会效益。


    上海品见智能致力于将前沿AI技术与应用场景深度结合,快速为客户从0到1的量身定制集数据获取、数据处理、决策分析、策略发布和管理为一体的一站式个性化AI决策平台,赋能企业及机构客户实现智能化升级。

    依托北京大数据研究院数位院士和数十位博导领衔的科研团队,拥有从数据治理到大规模计算、从数据中台到业务中台、从知识图谱到机器学习的端到端行业解决方案能力、技术实施能力和产品化能力。

    公司已成功将人工智能技术在高度复杂的业务场景中落地,在业内积累了良好的用户口碑。团队已服务过的客户包括中国平安、匡威集团、上海市公安局等各行业标杆客户。

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    外界评价

    来自“平安某事业部数据模型负责人 杨天宇”的声音:

    品见的智能决策引擎功能全面、操作简单,数据模型同时兼顾准确性和稳定性,对补充以经验法为核心的风险管理手段有显著效果,对优化、迭代模型的时效管理和效果产出皆有显著提升;针对风控痛点,模型效果叠加量化应用在解决实际问题上有着不俗的反响。

    ●来自匡威体育用品(中国)有限公司部门总监  瞿旭冬”的声音

    在与品见的合作中,其团队展现出了丰富的理论基础和实战经验。在他们的帮助下,我司成功将智慧零售概念落地,实现了智能化的客流分析、店铺管理、货品管理、会员分析和店员能力,真正以前端智能化驱动销售增长,后端智能化提升管理效率,最终实现数据驱动运营决策。

    来自“恩捷股份董事 Alex Cheng”的声音

    品见的产品系统功能完善、灵活易用,实施团队规范专业、服务到位。与品见的合作对我们来说是一项重要投资。品见团队在数字智能方面的洞见与能力,在帮助我们实现业务与管理的智能化转型升级方面起着重要作用。


    华扬联众数字技术股份有限公司(Hylink,股票代码:603825)成立于1994年,总部设在北京,于上海、广州、深圳、香港、长沙、成都、福州、杭州、合肥、南京、武汉、西安等主要城市设立有多个分公司或子公司,业务遍及国内主要经济发达区域;同时,亦先后在首尔、洛杉矶、纽约、伦敦、巴黎、东京、慕尼黑、米兰设立办公室,拓展海外业务。

    华扬联众是以驱动增长为核心、整合全渠道营销的全域营销公司,旗下整合了信息技术营销服务、新零售、综合性内容创造三大优势业务板块,并形成了高效联动、以商业数据赋能全渠道营销的闭环,助力商业伙伴在快速变化的竞争环境中实现价值最大化,以商业力量创造美好生活。

    作为北京2022年冬奥会和冬残奥会官方传播代理服务独家供应商,华扬联众所占市场份额及营业规模均处于行业前列,还曾多次荣膺国内、国际营销及创意大赛的诸项殊荣,并两次选送代表担任戛纳国际创意节的评审。秉承着“合作共赢、科技利人、高效行动力”的价值观,华扬联众将一如既往引领行业在创新中不断前行。

    00

    外界评价

    ●来自“某食品行业高级媒介经理”的声音:

    使用华扬联众程序化平台投放系统HYMIS,在我们品牌战略升级的campaign中,针对目标用户选择覆盖度高的媒体,全面释放媒介势能;通过大曝光的方式,提升品牌知名度;选择高质量的点位,帮助品牌形象的塑;同时充分利用了精准定向技术,锁定粉丝人群,充分借势代言人,进一步提升了品牌知晓度。

    在投放结果上,也交出了令人满意的答案。通过丰富的运营经验与不断的执行优化,后端转化效果在投放过程中得到了显著提升,并且凭借华扬联众良好的媒介谈判能力,快速响应和排除问题,确保了项目的顺利执行。

    希望之后可以继续良好的合作,进一步提升我们的知晓度和市场份额,做到真正的品效合一。

    ●来自“某全球著名汽车行业客户市场部广宣科科长”的声音

    2018年起我司响应全球精准营销的目标及任务,率先结合国内媒体环境及数据技术,在媒介层面全面开启程序化投放及DMP数据应用,提升媒介效率。

    因此在2018年-2019年,利用华扬联众自主程序化投放平台及数据平台,开展程序化投放及数据分析应用。华扬联众服务团队协助推动各核心媒体如腾讯、头条、汽车之家、易车等的人群数据回传。

    投放中,进行了多车型项目、多媒体流量交换,实现流量优化分配;针对不同人群进行多素材轮换,实现内容展示多人多面;并对投放媒体的流量细化分析管控,提升媒体流量一次频比例,有效扩大曝光面。

    项目最终实现媒介效率较大幅度提升,UV数量平均提升30%以上,TA浓度提升超过40%,CTR提升35%,并为我们积累了丰富的人群数据资产。

    ●来自“某地产行业客户信息部经理”的声音

    我们选择华扬联众DATASAY平台为我们构建新零售数字化营销平台,是因为DATASAY提供了一整套的解决方案,覆盖了客流数字化、多源数据融合分析、泛会员生命周期管理、会员服务、多触点策略营销,另外提供了线下客流数据与微信会员数据打通的解决方案,给当前线上线下一体化运营提供了新的思路和方向。

    DATASAY提供的SaaS平台具有高自由度、高易用的特性。无论是后期的功能迭代、升级,还是我们期望扩展更多的业务模块,甚至与外部系统对接,都是支持的。华扬联众DATASAY表现出强烈的意愿希望在这个行业里和我们共同成长,这是我们最看重的。

    自“某运动器材、服饰品牌客户生产采购经理”的声音

    我们门店经营现在有一套基于红外的客流系统,华扬联众DATASAY客流数字化平台提供的WiFi感知方案可以帮助客流趋势分析,还可以计算店外客群到店内的转化情况,提供店铺内热点区域的客流热力图分析,并且支持与外部大数据打通,按照来场频次、来场时长、热区留存分别对客群做画像,了解不同客群的特征,为商品陈列、路径规划提供了数据支持和依据。DATASAY选择的这个方向是一个不错的探索,希望接下来和华扬联众DATASAY能够有更深入的合作。


    亚信科技(股票代码:01675.HK)始于1993年,2018年12月19日在香港联交所主板成功上市,是领先的软件产品、解决方案和服务提供商,致力于成为5G时代大型企业数字化转型的使能者。

    公司积极拥抱5G、云计算、大数据、AI、物联网等先进技术,秉承”一巩固、三发展"战略,依托产品、服务、运营和集成能力,在传统业务方面,以5G为契机,全面布局,提升效能,巩固BSS市场领导者地位;在新兴业务方面,力争5G OSS网络智能化业务、DSaaS数字化运营业务、垂直行业及企业上云业务的规模化发展。同时,亚信科技与业界伙伴共建生态,推动商业模式转变,为全行业数字化转型和产业可持续发展贡献力量。

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    外界评价

    来自“某电信运营商省级客户”的声音

    亚信科技作为领先的软件厂商,其产品和服务能力在业内都是很有竞争力的。以5G为例,无论是5G网络智能化产品还是多量纲计费产品,都是创新求变的典范,对于行业都有借鉴意义。

    来自“某合作伙伴”的声音

    亚信科技产品标准化水平越来越高,而且与其个性化服务能力组合后,相较于只提供标准化产品的厂商来说,很有优势。

    ●来自“东南大学姜教授”的声音

    亚信科技是一家有实力的科技公司,以其AISWare AntDB数据库为例,它的全局事务管理器的实现是在PGXC开源实现基础上的一次大的改进和创新,设计思路巧妙,对产品性能和扩展有很大提升。


    明略科技是中国领先的数据中台和企业智能决策平台提供商,致力于通过大数据分析挖掘和认知智能技术,推动知识和管理复杂度高的大中型企业进行数字化转型。明略科技的数据中台帮助企业采集和集成多源异构数据,整合大数据、物联网、知识图谱和多模态人工智能技术,将正确的数据推送给决策者,提高组织内营销和运营的透明、安全、稳定。

    同时,明略科技企业智能决策平台,通过连接企业中的人与机器,不断积累组织知识资产并将其程序化,最终实现具有分析决策能力的高阶人工智能应用,让组织内部高效运转,实现人机同行的美好世界。

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    外界评价

    ●来自“上海申通地铁维护保障有限公司总工程师 王生华”的声音:

    上海申通地铁面临从建设运营的高速增长向高质量、从单纯的交通运输功能向综合服务的城市地铁网络以及从运营地铁向经营地铁三个转型。为积极响应国家《增强制造业核心竞争力三年计划(2018—2020年)》,由上海申通地铁牵头,中车长春轨道客车股份有限公司、中车青岛四方所研究所有限公司、清华大学以及明略科技共同完成上海轨道交通车辆智能运维平台,该平台于2019年初被评为国家级示范工程。

    上海申通地铁共计17条线路, 415座车站,运营里程数高达705公里,856列地铁,5376节车厢,日均客流已经超过1000万人次,需要数千名技术人员去维护,是全球最大的地铁网络,运维压力较大。每辆车每秒至少传送10000个信号,技术人员无法同时处理这么多数据。 智慧城轨维保系统是智慧城轨建设的核心系统之一,明略科技提供的面向城轨维保业务提供智能化解决方案,与云计算,大数据,5G,人工智能等技术深度融合。通过智能采集终端、智能分析平台、智能维修管理平台、智能集中安全监测,为城轨设备资产维修业务提供智能化系统支撑,提升设备上线率,车辆故障率降低约50%,逐步从每日检修变成每8日检修,大幅降低了运维成本,全面提升了维修管理的智能化水平,让我们的地铁运行更高效、聪明,市民出行更便捷、放心。

    来自“某省级市下辖区政府”的声音

    明略科技与腾讯云合作,为某副省级市下辖区建设智慧城市项目:6个月时间,通过打造数据智能平台,对接25个委办局,112类数据,实现跨部门数据共享访问数十万条/日,基于涵盖城市治理和服务等多元领域的30多亿数据,梳理出了13大主题库,并构建城市运营指标体系,基于城市运行管理与服务过程中的领域知识,挖掘人口流动性规律和与经济发展关系,刻画社区和人口特性,分析网格化管理与事件效能,为该区政府分析决策提供智慧化服务和支持。

    来自“国网某省电力公司”的声音

    国网某省作为一个省级电力公司,有庞大的业务系统和组织架构体系,无论是数据量,还是业务系统,都是一个庞大的数字。明略科技为国网某省电力构建了电力数据资产管理平台。针对各业务条线的多套业务系统产生的分散存放的海量业务数据,明略科技提供了数据汇聚能力、计算存储能力、加工处理能力、治理管控能力和共享分析能力,完成数据标准化、集成化、标签化,沉淀企业共性数据和知识,实现对业务需求的快速响应,通过数据融通共享、分析挖掘和数据运营,最终形成数据业务化、业务数据化的动态反馈闭环,支撑快速应用构建和敏捷业务创新。


    星环科技专注于企业级容器云计算、大数据和人工智能核心平台的产品研发,领航大数据与人工智能基础软件新纪元。公司以上海为总部,以北京、广州、新加坡为区域总部,在南京、郑州、成都设有支持中心,同时在深圳、天津、武汉等地设有办事机构,并在美国和加拿大设有海外分支机构。

    经过多年自主研发,星环科技建立了多个产品系列:基于容器的智能大数据云平台Transwarp Data Cloud ( TDC )、一站式大数据平台Transwarp Data Hub ( TDH )、智子人工智能平台Transwarp Sophon和超融合大数据一体机TxData Appliance,并拥有多项专利技术。2016年被Gartner评为全球最具有前瞻性的数据仓库及数据管理解决方案厂商,2017年被IDC评为中国大数据市场领导者。公司产品已经在二十多个行业应用落地,2018年,星环科技成为12年来全球首个完成TPC-DS测试并通过官方审计的数据库厂商。目前星环科技已完成D2轮融资。

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    外界评价

    来自“中金资本董事总经理 张清”的声音

    星环科技在核心基础软件领域历时多年自主研发,实现了分布式核心软件的重构,产品和技术达到了世界领先水平,并且引领了大数据技术的发展方向。星环科技的产品布局广泛,覆盖了数据库领域的各个产品品类,并能持续保持创新和技术领先。

    来自“某证券金融科技部总经理”的声音

    在产品选型时,我们发现星环科技的产品对于标准SQL的兼容性和支持度最高,星环科技通过提供标准化的大数据产品让传统开发人员可以沿用之前的技术栈,并且在计算速度、扩容便捷性等方面表现也非常优异,大幅降低了技术人员的开发门槛。在省审计厅对我们进行数字化审计的工作中,也通过使用星环科技的数据库软件对我们进行数字化审计,极大节省了审计工作时间。


    悠易互通成立于2007年,以数据+AI为核心赋能全域智能营销,通过完善的人群洞察、数据管理以及智能广告投放,打造了从广告云、数据云到营销云全域产品矩阵,构建了完整的全场景、全受众、全链路的智能营销闭环,全面驱动企业数字化及新增长。悠易互通已经成功为包括联合利华、Tiffany、可口可乐、戴森、奥迪、丰田、金佰利、百威、海尔、壳牌等超千家国内外知名企业,提供成功的品牌和效果解决方案。凭借在业界超强的影响力,正在不断推动中国数字营销新变革。

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    外界评价

    来自“某3C品牌”的声音

    首先,在行业影响力上,悠易互通的品牌营销理念和数据技术一直是领跑行业的,包括跨屏程序化购买、CDP、OTT等,通过和悠易互通合作,我们在国内最早构建大数据战略的品牌,通过开发CDP数据管理平台挖掘价值数据,与客户沟通上能够更加个性化、便捷化。

    其次,在服务能力方面,悠易互通会通过多年的服务经验以及数据积累,给出很多非常有用的营销建议及策略,这让我们在数字营销及广告投放上获得了更高的效率,我们会通过悠易互通的平台整合多终端优质的媒体及数据资源,更精准的触达我们的消费者,最终获得超出预期KPI的营销效果。

    最后,通过多次的合作,在品牌安全、投放的透明和可见性上,悠易互通都做的非常到位,是值得信赖的合作伙伴

    来自“某快消品牌”的声音

    悠易互通是跨屏程序化购买行业中的领军企业,也是我们很多年的营销技术合作伙伴,在合作当中让我们感受到了他们的专业性以及很优质服务能力。在合作中悠易互通为我们提供的人群洞察、数据管理、广告投放等定制化营销方案中,帮助我们更深入的了解了消费者,并能够高效的触达到他们,从线上线下的数据打通、用户管理、受众洞察、个性化触达再到营销转化,这一些列过程完成了一个营销的闭环,帮助我们在品牌曝光以及转化效果上都得到很好的提升。同时悠易互通独有的家庭人群标签,也满足了我们一些产品想要覆盖家庭受众的需求,非常好的解决了我们之前家庭人群覆盖难的痛点。未来我们也希望与悠易互通在他们开辟的全域营销领域中合作共赢,挖掘更多的能实现增长的营销方式。


    金电联行是全球领先的人工智能与大数据科技公司,创建于2007年,是国内最早专注大数据行业的高新技术企业。金电联行以人工智能(前沿科学)为驱动,开创全新的大数据智能生态系统,赋能全产业的智能转型与创新。在人工智能和大数据领域,开发出30多条产品线和百余套智能产品,拥有自主可控的核心技术,已为金融、政府、制造业等行业提供上万个大数据与人工智能落地案例。

    金电联行是国内最早运用大数据技术开展社会信用体系建设的服务机构;是中国人民银行首批全国性企业征信机构;北京地区征信机构总经理联席会议主席单位;是国家发改委合作的第三方信用服务机构;是国家信息中心信用信息共享合作单位,第一批可为信用修复申请人出具信用报告的信用服务机构。据赛迪《2019年中国公共信用数字化市场白皮书》报告中统计,金电联行在公共信用数字化市场及商务诚信两个细分市场,市场占有率位列第一。

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    外界评价

    来自“某国家部委”的声音:

    金电联行在智慧政务领域有着很高的平台搭建能力,不仅能提供专业的平台搭建咨询服务,在实际落地方面效率与质量均属上乘,依托大数据等先进技术手段,提升了政府对经济环境等的监管效率。

    来自“某世界五百强”的声音:

    传统企业数字化转型现在正是当务之急,关系到企业未来发展是否能够占领先机,提升市场竞争力。在数字化转型的过程中,选择金电联行正是看中了其在数据智能行业赋能传统企业有许多成功案例。目前,项目进展非常顺利,已经建成了数据体系、技术体系、业务体系,未来还将进一步打通更多场景,实现生态体系的完善与升级。


    珍岛集团成立于2009年9月,是一家依托于人工智能和大数据技术为中小企业提供一站式SaaS互联网服务工具集平台和相关解决方案的平台型公司, 利用技术优势帮助中小微企业进行营销力赋能,降低企业营销难度和运营成本,打造全球领先的Marketingforce (营销力赋能)平台。集团总部位于上海静安区市北高新大数据产业园·珍岛中心 ,集团旗下分支机构总共20多家,全球员工总数2000人,未来五年,员工将突破5000人。

    集团目前拥有10万多的企业注册用户,全国渠道合作伙伴达到300多家,2019营收超21.2亿元,预计2020营收超35亿元。未来3-5年,预计服务客户超100万家,市值达100亿美金。

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    外界评价

    来自“上海汉雷光电科技有限公司市场部经理 束永飞”的声音

    我们公司在业内是技术力量比较雄厚的一家公司,始终秉承对产品品质的严格把控,但是我始终认为,品牌的打造不是光靠产品就可以完成的,还有口碑营销和网络推广等各方面综合推动才可以。其实近些年一直有想法去跟互联网推广类的企业去接触,但苦于没有资源和渠道,一直没有成型运作。2017年年初的时候,一次偶然的机会,了解到了珍岛这家公司,正好企业所做的产品是我们所需要的,解了我们的燃眉之急。

    我们了解到珍岛专注于数字营销技术、产品、服务、资源的创新与整合,现已形成全球领先的SaaS智能营销云平台,服务客户数万家。T云这款整合型的营销工具更是珍岛的明星产品,属于全网营销的推广方式。

    后来在合作期间,我们通过T云,搭建了自己的网站平台,并且有源源不断的询盘,客户反馈的效果也很不错,这更坚定了我们跟珍岛长期合作的想法。在珍岛客服的指导下,我们也渐渐从一个互联网的门外汉,再到现在能够熟练地运用我们的T云产品去更新我们的产品后台,让推广的效果更上一层楼。更是在19年度的时候,了解到词霸这款产品,可以把信息曝光到第三方平台上,拓宽我们的推广渠道,故一次性签订了3年的词霸推广,希望后续与珍岛的合作能够更进一步。

    几年下来,我们通过T云,推广关键词在线数是6283,官网关键词在线数是942,曝光次数811085,询盘160条,一个月浏览量4876。

    ●来自“无锡市正龙无纺布有限公司市场部经理 邓志杰”的声音

    传统的营销方式在日新月异的当下显得格格不入,企业发展面临的困难也越来越棘手,因此,寻求业务推广转型是传统企业面临的首要任务。但对于互联网的未知,让我们很是担忧,无从下手。这时珍岛送来的机遇正是雪中送炭,显得尤为重要。

    在2018年6月,我们知道了珍岛集团,初步了解是规模较大的互联网公司,因此抱着尝试的心态进行的初步合作。在珍岛商务,客服,技术三者的配合之下,业务进行的非常顺利。依托珍岛强大的数据库,公司得到了很多的曝光量,T云是整合型工具,基本涵盖了市面上的所有营销方式,这点非常契合我们的需求。在客服的指导下,我们公司全员参与使用,在网站基础上进行了多样的互联网推广,比如发布到第三方平台的词霸,挽留客源的再营销,提高转化率的促转化,方便管理的电子名片和臻管家。经过不断努力,很快公司得到了大量的曝光,客户访问量也直线上升。

    通过T云,我们的推广关键词在线数是43284,官网关键词在线数是94,曝光次数79664,一个月浏览量1050。通过T云,我们从互联网零基础变成了有着多渠道推广的公司,感谢T云的帮助,也正如T云的宣传语那般,“T云-让网络营销变简单”。再次感谢珍岛的各位朋友,希望我们共同努力,将T云越做越好。

    ●来自“上海和纪眼镜有限公司董事长 吴礼晃”的声音

    在现在这个时代,互联网和电商行业崛起之后,使得原来行业之间的竞争越来越激烈,如果还是秉承着以往那种“酒香不怕巷子深”的理念一定是会被淹没、甚至淘汰,所以早在我们公司起步那几年,我们就已经开始摸索互联网产品。但是在遇到珍岛之前,我们碰了很多壁,互联网产品太多了,对于我们这些外行来说,真的是很难选到适合自己的产品,期间也真的是花钱买了不少教训,做的时间长了也就越来越没有信心了。但是还算幸运,2016年,因为一次偶然的机会,我们接触了珍岛,接触到T云这个产品。一开始以为T云跟别的产品一样,无非就是做个网站发个推广信息,后来经过珍岛客服的讲解和指导,发现里面竟然包含了很多功能,除了基础的网站和b2b推广,还有媒体新闻、臻口碑、再营销、H5、智能名片等,这些东西在别的公司是很难一次享受到的,而且单项收费都不便宜,T云竟然可以把它整合到一起,这是让我们惊喜的地方,也给我们的互联网推广提供了不少便利。

    在刚用T云的时候,真的是抱着试一试的态度,但是珍岛客服讲解很仔细也很专业,带着我一点点着手去打理我自己的后台,我竟然也慢慢了提起了兴趣,开始自己去琢磨一些功能,时间长了,我也算成了半个专家,至少我现在对于互联网的营销有自己的认识,也有自己的的技巧和方法。

    当然,最重要的是在这几年的合作里面,T云给我们带来了很多的曝光和流量,到现在为止,我们已经有38161的流量,曝光次数51722,也陆陆续续接到了很多大大小小的订单,总之在我们公司的互联网之旅中,T云扮演了一个非常重要的角色,在后期也会是我们长期持有的一个产品。在此,感谢珍岛,感谢遇到这样的合作伙伴。


    火眼云基于 ABM 策略+营销自动化工具,通过独有的B2B专属DMP,覆盖 6000 万+优质企业全景画像和 1.2 亿职场人群行为意向,预先指定目标企业决策人并进行大规模、个性化触达和培育,自动化完成线索发现、线索分析、个性内容生成、拟人互动沟通、客户意向预测等工作,帮助 ToB 企业实现全流程自动化线上获客。

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    外界评价

    来自“云测”的声音

    实现系统集成,补全了大量云测企业数据库信息让销售可以直观的判断客户状态,在接触客户前就能做好销售方案。

    来自“阿里云”的声音

    通过平台挖掘销售线索,结合EDM/短信/电销等方式获取客户。实现了600+客户签约转化,月流水过百万。

    来自“企业微信”的声音

    基于会议主题精筛人群,通过EDM、广告、电销等多种方式进行策略邀约,保障了我们每次会议的到场人数与人群精准性。

    来自“纷享销客”的声音

    我们利用海量数据锁定目标人群,生成定向人群包在腾讯等主流媒体进行广告定向投放,实现了精准营销,避免成本浪费。

    来自“百度云”的声音

    代理商赋能,帮助代理商分析全国用云企业,精准定位潜在客户,有效提升了商机质量和成单率。

    来自“饿了么”的声音

    对长期沉寂线索通过邮件、电销等方式进行触达激活,可获取更多有效线索,帮助销售团队缩短成单周期,提高扛杆率。


    北森是一家人力资源科技公司,拥有国内领先的一体化HR SaaS和人才管理平台——iTalentX,为企业提供云端HR软件、人才管理技术和平台的端到端整体解决方案,帮助企业实现从员工招募、入职、管理到离职的全面数字化管理。每天,有超过6000家中大型企业、超过15万的HR和超过2000万的企业员工正在使用iTalentX。2016年起北森已连续四年位列中国HR SaaS市场占有率第一(数据来源:IDC)。

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    外界评价

    来自“每年大健康”的声音

    美年健康在进行数字化转型的重要阶段,引入北森共同打造了国内首家医疗行业招聘系统平台。实现人员入口统一化,招聘流程标准化,资质校验严格化,同时建立了全国医疗人员核心人才库。为美年健康打造医疗行业雇主品牌形象,实现数字化人才管理助力关键一跃。

    来自“绿地集团”的声音

    绿地上线了北森人事一体化系统后,不仅实现了对人力资源管理中的数据保管、调阅以及分析,同时还大大提升了人力资源管理工作效能和效率。感谢北森让我们在做好人力资源管理工作的同时,还能够很好地协同业务发展。

    来自“川酒集团”的声音

    和北森合作了招聘云和人事云,以前都是Excel表格统计各种人员信息,人员信息零碎,不成体系。使用后,个人人员信息实现规范化、系统化、智能化管理。之前招聘工作流程不规范,未建立招聘简历库,各种招聘渠道不统一;上线后,线上规范招聘流程,建立招聘简历库等。以前都是线下统计各种考勤数据;上线后假勤模块实现智能统计,线上排班,自动汇总考勤信息。北森具有PC和移动端双渠道员工自助服务端口,方便适用。


    捷行云成立于2014年,是中立的企业级云产品与服务提供商,2019年11月获得来自中国电子(CEC)的D轮战略投资,成为云计算国家队,并为中国电子云提供基础IaaS云底座。易捷行云新一代企业级云平台为1000+家国内外大中型企业提供云平台和服务,部署规模达到数万节点,为政府、金融、电信、能源、交通、教育、医疗、制造等国计民生重点行业提供云产品与服务,并布局一带一路和东南亚地区,推进国际化进程。

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    外界评价

    ●来自农信银资金清算中心信息部运营部”的声音

    对金融行业来说,使用开源系统最为关注的还是系统的安全性和稳定性,我们在应用易捷行云基于OpenStack技术的云产品的过程中对安全性和稳定性进行了反复的测试,结果令我们非常满意。

    来自“TCL”的声音

    开源软件的可控性、可塑性对公司双加战略的新商业模式转型提供了重要的基石。我们通过构建易捷行云基于OpenStack技术云平台,其高效的资源利用、按需扩展、快速扩张,正是解决传统IT竖井式IT架构向互联网牧师转型的重要手段。

    来自“天河云”的声音

    天河云凭借丰富的云计算研发和运营经验、先进的服务理念以及与EasyStack灵活的产业合作模式,已经为数百家用户提供服务,在服务过程中体现出的专业、专研、真诚、创新获得行业和最终用户的广泛认可。


    网智天元科技集团股份有限公司是中国新三板大数据智能第一股(股票代码:832112),是中关村高新技术企业、国家双软认证企业和国家高新技术企业,中关村大数据产业联盟和中国大数据产业生态联盟理事单位。集团是中国大数据智能软件与服务领军企业,在政府舆情与企业声誉风险、大数据风控、文化大数据应用领域处于细分领军地位,致力于应用大数据智能,创造大数据价值,帮助个人、组织和企业享受大数据时代网络智能生活。

    00

    外界评价

    来自“某国有银行研发中心项目负责人”的声音

    数据脱敏系统产品使用情况良好,18年采购至今未出现问题。数据处理能力、开放性和兼容性等均较为认可,银行POC测试中也处于较好水平。系统采购后,一般会独家并持续使用。同时李总认为数据脱敏系统行业目前竞争对手大约十几家,竞争已经较为充分,大型金融机构独立开发此类产品的意义不大,外来竞争对手(如阿里、百度等互联网公司)进入该领域的可能性较低,但未来行业市场规模仍会因为监管和企业自身的要求不断扩大,并且会延展至不同的行业。

    来自“某国有寿险公司品牌宣传部总经理”的声音

    进入大型金融机构的采购名单的资质要求较高,认可公司行业地位和产品性能。公司此前人工监测的程度较高,人民网监测的能力也不错,但招标过程发现网智天元产品技术较为领先,综合评分最高。今年为使用的第3年,采购的网智天元舆情监测产品监测范围广、后续分析服务质量较高、在金融行业的口碑较好。网智天元有专门团队负责运维及沟通。因保险监管体系对声誉风险有较高要求,目前保险行业对声誉风险管控均较为重视,但由大型金融机构独立开发此类产品的可能性不大。

    来自“某大型证券投行部总经理”的声音

    网智天元在大数据行业,与同类上市公司对比,可以排数一数二的地位。券商在立项过程中,对网智天元的了解越深,越认可公司在大数据领域中的水平。


    时趣是一家深度整合创造力人才和AI技术的品牌整合营销公司。时趣综合应用自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等AI技术,分析海量品牌营销行为数据,通过自主研发的“洞察引擎”等产品,赋能营销人才有效洞察消费者偏好、掌握竞争趋势、创造影响力更强的创意内容和媒介组合、为客户提供“AI+创造力”的新型营销服务,帮助客户取得优异营销业绩。时趣使命是“赋能创造力”。

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    外界评价

    ●来自“某汽车品牌”的声音

    时趣对消费者的洞察是以数据为基础的,十分客观地反馈品牌的现状,同时可以有效地监控营销活动达成的效果同时传播云,可以帮助我们分析竞品的媒介策略,也可以对我们的媒介投放提供专业的分析及效果预估。

    来自“某国际品牌”的声音

    现在时趣是我们合作最为密切的伙伴,他们在云平台帮我们搭建的品牌资产管理体系,将营销执行过程中产生的创意内容、传播媒体、效果数据等数据资产持续沉淀并进行系统化管理。


    云轴科技(ZStack)是一家自主创新、专注产品化的云计算公司,以“降低企业上云门槛”为使命、“让每一家企业都拥有自己的云”为愿景,提供自研的ZStack私有云、ZStack混合云、ZStack Mini边缘计算一体机、ZStack CMP多云管理平台、ZStack企业级分布式存储以及ZStack信创云平台等产品和方案。

    面向新基建发展契机,ZStack聚焦IaaS,携手阿里云、天翼云、飞腾、龙芯、华为、曙光、长城、安恒、麒麟软件、统信软件等200多家合作伙伴,共同为智慧贵安、佳木斯政务云、黑龙江省交警总队、新疆气象局、南京大学、南京地铁、徐工集团、瑞声科技、旭阳集团、四川长虹、农信互联、东方明珠、澳洲电信等超过 1200 家客户提供云产品和服务,涵盖政府、电信、能源、交通、教育、制造业、医疗、金融、广电、互联网等10多个行业,全球销售范围达30个国家和地区。

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    外界评价

    来自“旭阳集团信息部主管 纪海宝”的声音

    ZStack阿里云版混合云帮助旭阳集团实现了与阿里云公有云平台的无缝对接,实现了混合云平台的上线,保证了原有业务的稳定性。尤其产品化的ZStack 云平台,不仅平台架构与服务全国产化,同时集成了私有云和公有云的优势,通过云平台统一管理,易维护,易扩展,资源部署快等优异特性,极大降低了旭阳集团的投资建设成本、电力成本、硬件维护成本等,将旭阳集团投入到IT建设与维护的资源释放出来,为集团发展转型奠定了坚实的IT基础。

    来自“南京大学网络信息中心”的声音

    南京大学网络信息中心,借助ZStack、阿里云,规划构建服务于校园的统一云平台。同时,为加强校园信息系统网络安全、提升国内外师生接入访问体验、促进海外高校联盟沟通合作,借助ZStack简单易用、弹性扩展、一键升级等产品化云平台的优势,以及阿里云成熟的公有云服务,构建无缝互联的混合云平台,助力南京大学提升校园信息化管理水平。同时,面向科研团队、教学活动与师生生活服务,为南京大学建设世界一流大学和一流学科提供信息化技术保障。

    ●来自“东方希望集团”的声音

    东方希望借助产品化的ZStack在线无缝升级等优异特性,东方希望无需额外付费即可使用新的功能。而ZStack稳定可靠的微服务架构、高可用性,以及Ceph的多副本机制和自恢复特性,能够保证东方希望业务的连续、稳定运行。ZStack一键部署、简单操作、智能配额和自动化计费功能,极大减轻了东方希望运维人员成本。同时,ZStack存储与计算分离的特性,为东方希望未来业务发展提供了非常清晰的扩展架构。


    北京数字冰雹信息技术有限公司成立于2006年,总部位于北京,在西安、苏州、深圳、福州等城市设有分部。核心团队组建于2001年,在众多国际计算机技术大赛中屡获桂冠,曾被比尔盖茨亲自授予“创新英雄”称号。

    数字冰雹十余年来专注于数据可视化领域,系统平台与行业需求深度结合,形成了一系列行业可视化产品,成功应用于公安警务、智慧城市、园区景区、航天战场、安监、交通、电力、应急管理等多个领域,涵盖监测指挥、数据分析、演示汇报等多个应用场景,支撑客户完成大量重大信息系统建设,帮助各行业用户发掘数据背后的规律,提高决策效率与能力。

    数字冰雹拥有自主研发的可视化集群渲染引擎、三维数字图像引擎、多维数据图表引擎、大屏人机交互引擎、二/三维地理信息引擎、多源大数据融合分析引擎等众多核心技术,并拥有完备的可视化产品体系和交付能力,帮助用户驾驭数据、彰显价值! 

    公司产品凭借非凡的使用体验、快速的实施交付、高超的性能和可靠性、灵活的可扩展性,获得了全国上千家客户的广泛好评,在国内可视化决策领域具备丰富实施经验。

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    外界评价

    来自“北京市公安局朝阳分局”的声音

    新中国成立70周年庆祝活动是党和国家政治生活中的大事、要事、喜事、盛事。为响应大阅兵安保需求,数字冰雹抽调政治过硬、业务精通的骨干力量,建设安保可视化指挥决策平台,全力配合北京市公安局朝阳分局开展新中国成立70周年国庆安全保障活动。系统效果超凡、稳定可靠、响应高效,对指挥决策的有力支持,得到了用户的一致认可与好评,并向数字冰雹发来感谢信。

    朝阳分局致数字冰雹的感谢信中提到:

    在新中国成立70周年庆祝活动安保工作中,贵公司全体参战人员充分发扬特别能吃苦、特别能战斗的敬业精神,与朝阳公安分局并肩战斗、恪尽职守、攻坚克难、奋勇拼搏,圆满完成了任务,体现出了高尚的职业操守、一流的专业素质和过硬的工作作风,给朝阳公安分局广大公安民警留下深刻印象。当前,庆祝活动已取得圆满成功。希望贵单位在今后的工作中,将这种和衷共济、团结合作的优良作风继续发扬光大,为维护首都政治稳定和社会安定做出新的更大的贡献!

    来自“苏州工业园区管委会领导”的声音

    十九届四中全会内容要求,推进社会治理现代化,是完善和发展中国特色社会主义制度、推进国家治理体系治理能力现代化的重要内容。随着5G通讯、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展与应用,也推动着城市管理向数字化、网络化、智能化转变。

    聚焦全方位提升社会治理精细化、科技化、智慧化水平,苏州工业园区通过“云+5G+IoT+AI+中国芯”新基建试点,精心打造了集运行分析、事件处置、风险预警、安全防控、指挥决策于一体的新一代智慧城市运行管理中心(以下简称IOC)。

    数字冰雹联手华为,建设苏州工业园区智能运营中心(IOC),项目按期、按要求高质量完成各项节点目标,获得了华为及客户的一致认可和褒奖。

    客户评价:

    苏州工业园区管委会领导视察苏州工业园智能运营中心时,充分肯定IOC当前取得的成绩,指出城市治理体系和治理能力的现代化离不开管理手段的智慧化。接下来,IOC要进一步结合园区特色,构建强大的数据支撑,在使用过程中优化细节,充分发挥平台的智能作用和水平;同时要完善感知系统建设,通过技术融合、AI赋能,在车辆占道、蓝藻监管等日常普遍的场景中加强落地应用,让广大群众真正体验智慧城市建设的成果,共享美好生活。

    来自“某市公安局科信处”的声音

    数字冰雹为某市公安局提供的智慧警务可视化决策系统,根据用户整体态势监测、数据分析研判的多场景业务需求,整理策划涵盖治安态势监测、公共安全监测、重点人员监测、数据中心管理等多个可视决策主题,对人员、车辆、场所、警力资源、警情事件等治安要素的实时状态进行可视化监测,辅助工作人员准确洞察并实时掌握社会治安态势,用户警务工作智能化升级高效赋能。

    客户致数字冰雹的感谢信中提到:

    北京数字冰雹信息技术有限公司以强烈的政治责任感、顽强的战斗作风、先进的科技展示系统和艰苦卓越的工作,协助与我单位完成大数据运营中心的可视化系统的开发,全面展示了我单位数据中心服务质量,高效快速的显示数据中心的建设成果。受到各层领导的高度认可肯定和褒奖,感谢贵公司员工的夙兴夜寐、夜以继日的辛勤付出和艰苦努力的付出!让我们携手共进,为筑建市“大数据”运营中心做出更大贡献!

    —— / END / ——

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    2019数据猿年度金猿榜:

    2019大数据产业趋势人物榜TOP 10

    ●2019大数据产业创新服务企业榜TOP 15

    ●2019大数据产业创新服务产品榜TOP 40

    2020年度金猿榜,尽情期待!

    2020数据猿《#榜样的力量#寻找新冠战“疫”,中国数据智能产业先锋力量》大型公益主题策划活动:

    ●《新冠战“疫”——中国数据智能产业最具社会责任感企业》榜

    ●《看过大佬们发的朋友圈之后,我相信:明天会更好,明年定会春暖花开》条漫

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    千次阅读 2019-07-02 20:05:08
    里面的数据解析 https://tianchi.aliyun.com/forum/issueDetail?spm=5176.12282029.0.0.1549467d4xr1bT&postId=62363 用NotePad++或其他的软件打开seriseuid对应的mhd文件,比如628766,需要去训练集chestCT_...
  • 流量三分天下的局面,催生了私域流量的诞生。从第三方数据流量监测角度观察,2020年,以及在未来几年内,在私域流量方面会出现什么样的趋势和新机会?在近日深圳举办的【第三届微信生态交易展】上...
  • 整理 | 夕颜出品|AI科技大本营(ID:rgznai100)从工业革命到互联网时代,探路者涌入新兴领域所进行的许多伟大行动,驱动着这世界从生产力到科学技术地野蛮生长。在数据领域,从...
  • 但是问题是横坐标是不均分的,师兄希望能够在很坐标中体现表中的数据。 通过在网上搜索也发现的同样的问题。再次感叹网络的强大。 网上相同的问题 解决起来很简单,师兄一开始使用的是折线图,这个图就行是面向对象...
  • 人工智能数据挖掘

    千次阅读 2019-02-21 23:31:06
    它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景,本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理,包括以下内容: 数据挖掘的概念与研究概况; ...
  • 数据赋能人工智能

    千次阅读 2019-04-01 16:28:15
    3月21日,Testin云测VP贾宇航应AICUG的邀请与Oracle负责Oracle自治健康和机器学习(AI和机器学习)的...数据,算法,算力是人工智能的重要组成元素。当下算力突飞猛进,算法研究的进步振聋发聩,相比之下数据却成了...
  • 智能驾驶数据集 合集

    千次阅读 2019-11-14 16:26:23
    智能驾驶,加速驶进未来新世界 据麦肯锡统计,至2030年...智能驾驶图像数据 No.1 103,300张驾驶员行为标注数据 【驾驶员行为标注数据】总数据量103,300张,车内摄像头拍摄,且采集多年龄段、多时段、多种驾驶行为...
  • 人工智能数据挖掘

    万次阅读 2019-03-18 15:33:52
    作为一个IT人,区分理解人工智能、机器学习、表示学习、深度学习、数据挖掘等是很有必要的~~~ 1、人工智能是机器或软件展示出的智能,也是研究如何让计算机或计算机软件有智能行为的一个学术领域,主要研究的是如何...
  • 智能垃圾识别训练数据

    千次阅读 2019-08-01 15:23:29
    智能垃圾分类技术将会是人工智能在分类领域的一个重要的研究方向,一般的图像识别都会基于样本的特征进行分类,而这种样本在某些特征上相似,细节不一样。比如特定目标的人脸识别,就可以根据五官的相对距离来判断...
  • 按照人鱼兄弟的代码思路,自己也做了一个这样的表单,数据智能提取的效率大大提高,更主要的是数据获取及变换的形式更灵活,完全可以自己编程进行控制。感谢大怪兽的技术支持,这里面用到很多js的东西大怪兽研究的...
  • 商业智能数据分析

    千次阅读 2017-06-08 21:14:08
    如果一定要给商业智能下一个定义,那就是:帮助我们把一些数据转化成有商业价值的,而且可以获取的,信息的知识。同时在最恰当的时候,通过某种方式,把信息传递给需要的人。简单来说,要达到一个目的:把数据转化成...
  • 数据仓库-BI商业智能

    千次阅读 2017-05-13 15:33:13
    简介商业智能(BI,Business Intelligence)。BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套...当时将商业智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以
  • 跳出数据计算拯救人智能

    万次阅读 2018-12-15 10:10:04
    醒醒吧算法工程师们 大家都知道现在的机器学习都是概率计算或是数据拟合方程得到可能发生的概率 所以识别不是特别的高原因在于人类根本不会...如果让一个侦探写人工智能写算法的话绝对比数据分析要好的多 而人类推...

空空如也

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