工业大数据的应用场景覆盖设计、生产和销售领域,但其通用的痛点大致分为以下几种:首先是企业内部的数据融合;其次是兼顾安全和主权的,产业上下游的数据共享;最后是互联网上开放的数据的有效应用。
工业大数据:利益相关方 图片来源:中云数据
基于以上理解,中云数据推出了数工场,解决产业内外部数据流动和开放数据获取分析的问题。具体而言,数工场包括三个模块:首先是大数据平台和部署在工业现场的数据服务一体机,它们以产品形式售卖,服务于企业内部的多源异构数据,尤其是高实时、强时序的OT数据的融合与应用,提升运营效率;其次为了解决利益相关方数据共享问题,中云数据应用区块链技术发布了数据共享软件系统;最后针对开放数据获取难,中云数据推出了互联网全开放数据获取系统ioData,包含数据的获取、预处理、语义关联功能。
ioData按照工业行业规律确定数据源、获取数据、将获取的数据进行关联、存储,支持检索,为企业提供产品市场定位、采购优化、潜客判断和售后增值等应用信息。举例来说,全球有6万艘远洋货轮,它们的下水、航线、使用年限等数据都是公开的,通过开放数据集采集和分析这些数据,造船企业能够准确知道其目标客户的货轮更换购买期限。在此基础上,采用期货的方式,提前锁定造船大宗原材料钢板的价格,能够提升营销精准度,同时节省成本。
再以企业内部销售管理为例,汽车经销商在预估销售线索数据时,一般采取多渠道预估汇总的方式,同一个消费者,在门户网站、4S店的浏览记录都被视为商机,因此销售线索的数量被扩大了多倍。开放数据集的采集是经过查重较为客观的,希望避免此类冗余。ioData对一般客户采用会员制收费,为大客户提供定制服务。
中云数据经过两年半的运营,2018年运营收入为1800万,利润400万。目前,中云数据已服务造船、汽车、轻工和通用机械行业,和中船重工、上汽大众等公司开展多维度的合作。
对于数据服务业内的巨头,例如华为、阿里等,陈刚表示巨头不是寡头,中云数据是数据处理的第三方,与业界公司大多是合作关系;对于线下数据采集巨头,如安迅思、克拉克松等,陈刚介绍到其渠道能力很强,采集数据的手段是线下的,由此采集成本较高,数据售价也就高,客户群体是业内头部的公司,中云是发掘开放数据,成本较低。
此外,陈刚表示目前大多工业大数据服务商都是介入到企业内部的管理及生产,帮助企业提质、增效、降耗等,这个市场已较为成熟。中云数据是按照微笑曲线,在产品设计、后市场两端服务,在两端把开放跨界的数据进行融合处理,发挥其附加价值。
中云数据的创始团队多有大型制造业背景,了解数据、工艺、参数,对IT和数据有多年经验。目前,中云数据正在寻求A轮融资,金额3600万,用途主要为团队扩充、销售和市场费用。