首发|全域数据中台服务商熵简科技完成B轮融资,让数据智能触手可及
投资界 · 2019-09-04 18:31:56 · 热度:加载中...

“熵”是热力学中描述系统混沌程度的度量,“熵简”寓意使用智能化的手段简化企业业务数据化和数据资产化的复杂程度,实现数据驱动、降本增效。

在数据时代,搭建数据中台、以数据驱动业务决策成为智能化企业共识性的战略选择。但数据的采集与规划、中台的共享与协作,以及数据服务的应用与运营,对技术实力和行业理解提出多重要求。熵简科技自主研发的数据中台引擎,通过端到端的数据中台体系切实解决企业需求痛点,为“数据驱动业务”提供智能化内核。目前,熵简科技已为多家金融、消费、科技、咨询等跨领域头部企业提供数据中台服务,客户包括嘉实基金、东方红资管、小米、BCG等。

针对企业业务管理和数据治理中的常见问题,围绕“数据采集-数据融合-数据计算-业务决策”的业务逻辑,熵简科技打造了一个高并发、高稳定、可拓展的数据智能平台。根据数据流向,平台自上而下分为数据层、中台层、应用层三个层次。

以金融行业为例,上游数据层以分布式数据泛采引擎Baelish System和大数据分析引擎Alex System为支撑,实现多来源、高吞吐、工业级的信息泛采,并提供将另类数据与传统数据统一融合的聚合搜索引擎,帮助企业迅速触达海量多源异构数据。其中,熵简科技的另类数据库,数据集覆盖电商、游戏、电影、招聘、招投标、地产、汽车、化工、农林牧渔、OTA等多个细分行业数据库。

中游中台层以数据中台引擎Value Simplex Brain为支撑,帮助企业实现多源异构数据的融合与本地化入库、结构化封装。该系统采用拖拽式工作流开发、支持在线编辑调试、数据治理实时监控、及数据血缘DAG透视,显著提升数据治理效率。

下游应用层,以知识图谱引擎Aminda System和NLP技术为支撑,打通了数据到用户的“最后一公里”。熵简科技在金融行业沉淀了丰富的数据中台及业务应用建设能力,打造了包括知识图谱、智能投研、智能搜索、智能客服、智能营销、智能风控等在内的业务应用,有效帮助金融机构缩短业务数据化进程,快速实现业务价值。以“知识图谱”为例,金融机构分析师可基于该应用制作“可动态更新的脑图”,帮助分析师有效复盘、搭建企业级别智库,助力智能化投资判断,受到机构分析师好评。

商业化落地方面,目前熵简科技在金融领域已服务于嘉实基金、东方红资管、银华基金、淡水泉投资等多家国内领军资产管理机构。日前,熵简科技中标新晋明星资管机构——睿远基金的智能投研一体化管理平台项目,为其打造全域投研数据中台。同时,公司还服务于Point 72、3D Investment等海外知名对冲基金。2019年3月,熵简科技在全球另类数据领导者Eagle Alpha于新加坡举办的“Alternative Data: Access & Alpha”峰会上,荣获由现场买方机构票选出的“Best Alpha Vendor”大奖。此外,公司客户还包括小米、御家汇等多家消费及科技企业以及BCG等顶尖咨询公司。

熵简科技拥有一支以技术为驱动、专业背景多元、年轻高效的团队。熵简科技的五位合伙人毕业于清华大学、上海交通大学、密歇根大学等海内外一流学府,具有深厚的金融与技术复合背景。金融方面,合伙人曾任职于嘉实基金、中信证券等知名金融机构,具有一线投研经验;技术方面,合伙人曾任职于Blackrock(贝莱德资产)、Bloomberg(彭博)等国际顶尖金融科技公司,并曾在国际顶级期刊及会议上发表论文15篇,拥有专利5项。此外,公司核心团队汇集了来自百度、华为、字节跳动、新美大等科技公司的资深工程师及具有一、二级市场研究经验的行业分析师,深刻理解客户需求,具有极强的产品开发实力。

熵简科技CEO费斌杰表示:“熵简科技将坚守在技术上的理想主义,商业化落地上的脚踏实地,坚持以技术驱动为核心,但要避免拿着锤子找钉子的思维模式,而是基于扎实的技术实力和对行业的深刻理解,为企业提供切实解决需求的数据服务工具箱。”

熵简科技亦希望凭借其数据智能技术与经验,支持学术研究,服务社会管理,贡献社会价值。熵简科技已与清华大学金融科技研究院展开深度合作,作为合作成果之一,双方于近日联合发布了《2019年“招聘大数据就业市场景气度”研究报告》,报告引发广泛关注。

高榕资本项目负责人表示,熵简科技的数据中台服务能够为客户打开数据维度的全新分析思路,是未来企业客户构建业务优势的必要手段。熵简科技以极强的理解力、分析力和敏捷的执行力快速为客户完成项目落地。高榕相信熵简踏实落地又富有朝气的团队有机会使公司成为数据中台领域的领军企业。

熵简科技透露,未来公司将朝两个目标发展。首先在金融科技领域战略聚焦,在与头部金融机构的合作中不断打磨产品、优化服务,创造更多成功案例,完成对头部金融机构的深度覆盖,形成在国内金融科技领域的领先优势。其次,基于数据中台产品和底层数据引擎,延伸落地场景,实现数据中台引擎应用场景从1到N的跨越式发展,创造更大的社会价值。

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