“工業數據比電商數據復雜的多,首先它多且雜,傳統工業企業產生大量數據但不知道如何應用;其次是它數據產生的頻率不規律但是要求很嚴格,尤其數據不能出錯,不然會影響整個進程。” 中云數據的創始人陳剛說道。

工業背景出身的陳剛擁有東北大學院軋鋼、伊利諾理工計算機、中歐商學院三個碩士學位,曾供職于摩托羅拉總部、掛帥硅谷創業公司 Salira 軟件開發、執掌國資浦東軟件平臺開發公司,對工業自動化、嵌入式系統、平臺類軟件的研發和市場開拓有豐富的經驗,他于 2016 年創立中云數據,致力于提供工業數據源、數據平臺和數據應用的服務商。

“工業大數據突出的問題不是缺數據,而是不能很好的利用數據。” 陳剛介紹,工業經過數十年的發展,已經形成相對成熟獨立的運作系統,各系統間產生的數據相互獨立像 “信息的孤島”,比如生產系統的數據、設計過程中的數據、排產中的數據,加上生產商的數據以及供應商的數據,數據冗雜且大多數企業不知道如何應用。針對這一痛點,中云數據提出的解決方案是 UDSA 多功能大數據服務一體機,即霧計算超融合處理平臺。

UDSA 運用了 “去中心化” 霧計算技術。霧計算是云計算的延伸概念,在該模式下,數據、處理和應用程序并非保存在 “云” 中,而集中在網絡邊緣設備里。利用這一技術,數據存儲在廣泛分布的、相互獨立的各節點本地,在實現數據資源共享、提高軟硬件利用率、降低整體投入成本、提升單個或局部節點故障容錯性及系統抗風險能力的同時,能夠按需開放權限、采用通用的接口標準,有效解決了數據擁有、使用的難題,從而高效低成本地實現集團內及產業鏈上下游企業間數據共享。

作為軟件應用服務商,中云數據只對企業提供軟件服務技術,并不直接接觸其數據。UDSA 集數據過濾、隱私保護、身份安全識別等多功能于一身實現了計算、存儲、網絡和大數據軟件融合,從而實現企業間地位對等、相互獨立,各成員企業擁有數據,并根據權限共享數據。

在解決了企業內部數據共享的問題之后,是企業該如何發掘和應用好外部的數據。外部的數據包括互聯網上開放免費的數據也包括更有價值的行業實時數據和分析報告,這些數據的搜尋和收集往往耗費大量的時間精力。基于此,中云數據推出了數工場,解決產業外部數據獲取分析的問題。簡單來說,數工場就像一個工業數據的搜索引擎,它通過持續匯集、加工、關聯各類工業數據集,這包括國內外公開或付費的各大門戶網站的數據以及中云數據自有的關于企業間脫敏的工業數據。通過兼容第三方數據分析工具為第三方利益相關方提供外部數據服務,比如違規風險防范、國際對標跟蹤、產能態勢監控、后市場提質增效、供應鏈風險控制等。另外,為了解決利益相關方數據共享問題,中云數據應用區塊鏈技術發布了數據共享軟件系統。

舉例來說,全球有 6 萬艘遠洋貨輪,它們的下水、航線、使用年限等數據都是公開的,通過開放數據集采集和分析這些數據,造船企業能夠準確知道其目標客戶的貨輪更換購買期限。在此基礎上,采用期貨的方式,提前鎖定造船大宗原材料鋼板的價格,能夠提升營銷精準度,同時節省成本。

“在沒有數工場之前,大多數企業也可以經過一系列數據采集整合提取的過程完成工作,只不過數工場用人工智能和機器學習變得更簡單了。” 陳剛說。

據了解,中云數據經過兩年半的運營,2018 年運營收入為 1800 萬,利潤 400 萬。目前,中云數據已服務造船、汽車、輕工和通用機械行業,和中船重工、上汽大眾等公司開展多維度的合作。

對于數據服務業內的巨頭,例如華為、阿里等,陳剛表示巨頭不是寡頭,中云數據專注于工業數據,精簡且專業;對于工業領域中巨頭中穿重工等他們的數據處理公司大多為自用很難拓展到整個領域。對于中云數據的采集數據的能力和業務拓展的人脈,陳剛表示有一定的信心,未來也會開發更多的盈利渠道。

中云數據的創始團隊多有大型制造業背景,在數據、IT 和數據有多年經驗。目前,中云數據正在尋求 A 輪融資,用途主要為團隊擴充、銷售和市場費用。