区别于大部分产业背景的大数据创业团队，数之联核心团队均为技术背景的科研人员，三位联合创始人周涛、傅彦、周俊临均来自电子科技大学数据研究中心（注：该研究中心前身是傅彦教授于2001年创办的数据挖掘实验室），拥有近20年大数据行业经验。

“这项业务在如今看来，似乎很平常，但在行业早期并非易事，需要我们具备复杂网络架构的成熟驾驭能力，”周俊临说：“在积累大量应用经验的过程中，我们看到了华为使用这项技术所产生的商业价值，于是在2012年，团队顺应市场趋势，开始尝试将产学研用一体化。”

「数之联」成立于2012年，定位于一家大数据、人工智能解决方案提供商，致力于提供集顶层设计、元数据治理、分析挖掘、商业智能可视化为一体的大数据全产业链服务，帮助政府和企业客户在数字经济浪潮中快速转型。

如周俊临所说，大部分企业都对外表示2013年是中国大数据的元年，但其实那个时候，各个行业只是最初感受到大数据带来的价值，真正的行业落地差不多要到2018年和2019年。

这期间，行业头部企业在做的是将技术与行业融合。大家摸索的不是技术，更不是行业，而是具体的应用场景。

从这个维度来看，当时，数之联团队的背景似乎在产业落地中稍显劣势。

为了快速取长补短，前三年，公司通过与金融、医疗、人力资源等产业服务商成立行业子公司，以加速产业落地。期间，持续以技术服务输出，保证公司正常运转。

2015年，依托大数据行业纵深领域的几年经验，数之联率先在市场推出了“行数”、“行明”、“行智”三大平台级产品。

其中，“行数”，是一款流程化的数据管理工具，实现数据的统一存储、处理和管理，覆盖了业务数据在采集、融合、转换、存储、应用整个过程；

而“行明”，则是一款敏捷智能数据分析工具，提供了跨源数据分析、数据预处理、智能数据分析和数据可视化功能为一体的解决方案。

“行智”是一款分布式智能AI平台，在该平台上，客户可实现多人协作模式下的可视化数据价值发现，帮助客户提升数据挖掘效率；

周俊临介绍，上述三大平台囊括数据挖掘的三个主要阶段，从数据流程化管理，到一站式敏捷智能数据分析，多人协作的可视化数据价值发现与应用创新产品，充分满足了不同发展阶段客户的大数据应用所需，实现其业务创新。

而这，只是数之联技术能力的初释放。

如今的数之联已垂直布局智慧城市治理、工业智能制造、军工雷达信号分析三大领域。

一方面考虑到自身团队基础，曾负责多个国家级别项目经验，且具备较强政府资源；另一方面，上述领域市场空间巨大，客户对于数字化分析需求明确，但智能化手段欠缺，无分析监督能力，亟需快速转型。

周俊临坦言，尽管这三类客户在需求端目标接近，但核心诉求仍存在差异：

对于政府客户而言，现在面临的最大问题就是“有限的监管资源，对应着无限的监管对象”，他们需要适合自身成长阶段，且更高效地采集、加工、分析处理海量数据，并通过数据分析检测可能存在的风险。

而工业领域客户重点关注的则是降本增效的效果，包括如何尽可能降低一分成本、增加一分效率、提升一分良品率等等。这些数据都与企业利润率息息相关。

以满足客户差异化诉求为核心，数之联快速推出了两种交付模式，

一种是标准化纯系统平台产品，另外一种是标准化产品+定制化配套服务，可根据客户现有阶段提供定制开发服务，快速达到客户预期。据悉，根据差异程度，数之联定制化周期在两个月到一年不等。

就工业场景内液晶面板缺陷检测为例。此前，客户重点以人力检测为主，在应用数之联的自动化定制服务后，可减少60%的人力成本，同时，还可由原本2~3天的工作周期缩短为2小时，大幅提升工作效率。

从整个行业来看，我们似乎很难找到和数之联模式一样，并能提供完整解决方案的对标竞品。

不过，从细分市场的维度，仍能从中找到业务相近的竞争者，如工业质检领域的IBM、政府城市治理领域的传统供应商，以及军工领域的各大研究中心。

相比而言，数之联在技术和落地程度方面优势明显。

技术层面，团队具备行业少有的复杂网络多维数据分析能力，准确率可达90%以上，部分场景下，准确率还可超过95%，高于行业水平。

落地方面，数之联在垂直市场的布局程度更深，已连续多年位居液晶面板缺样检测市场占有率榜首，已服务于100多家客户，其中包括国内前十名客户中的七家。客户投入产出的回本周期为8~12个月。

周俊临透露，从2015年平台上线以来，公司便已实现盈利，2019年，公司整体营收1.5亿元，预计今年可超过2.6亿元。

根据睿兽分析数据显示，数之联已六次获得资本市场认可，背后资方包括普华资本、鼎兴量子、高捷资本、银杏谷资本和中科科创基金等，总融资金额超2.5亿元。

经历了前期产品化和市场化，现在公司已全面进入高速发展阶段。今年，数之联还将启动C轮融资，继续沿产业链方向延伸，拓宽服务链条。

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从标准化平台切入，​「数之联」用灵活交付模式覆盖工业+军工+城市治理领域

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