作者：欧心仪
无论市场有没有得到迅速反应，我们不得不承认，随着算力技术的飞速发展，大数据和AI技术融合下的数据智能正在逐渐在商业环境中应用，并间接创造着越来越巨大的价值。数据已经成为了当下新的生产要素，成为各智能数据企业的竞争力之一。
目前，数据智能行业在中国的发展已经呈现出从业务数据化到最终改变行业格局的态势，特别在互联网、金融行业和医疗行业中的应用更为普遍和深入，都有较为成熟业务案例。数据智能逐步重构企业商业逻辑，目前价值主要体现在营销、运营和产品研发三个方面。
近日，由数据智能领域的权威媒体在行业内公布了关于数据智能行业前景企业的榜单，榜单上所呈现的都是中国头部的数据智能领衔企业以及成长动力非常强的企业，榜单也以关注企业的创新力和发展韧性为基础，共议数据智能领域的前沿观点。
恺士佳信息科技有限公司
恺士佳信息科技有限公司恺士佳作为行业领先的数据智能解决方案服务商， 致力于以消费者为中心，以数据为驱动，基于端到端的数据采集和核心智能科技应用， 实现供应链到营销端的优化和重构，帮助品牌商和零售商实现数字化战略转型。 区别于实现海量数据管理、简单分析与可视化的传统商业智能。恺士佳更多的聚焦于人工智能技术用于商业智能决策，在数据采集、策略提供、场景应用三个层面， 深入实践基于客户的数据基础，协助客户规划相应的数字化升级路径，构建面向未来的数据能力。
基于大数据、机器学习、自然语言处理、图像识别， 恺士佳的革命性需求预测软件产品满足了多渠道零售服务商的需求预测需求，显著提高了B2C制造商需求预测的效率和准确性，增加了销售额，减少了库存天数。目前，恺士佳已与欧莱雅、华润万家、顺丰等国内外知名企业顺利达成合作，以数据智能助力企业数字化运营管理。
目前，与恺士佳同类业务的企业都与其一样，慢慢在行业内崭露头角，使大数据技术将更加全面的惠及客户，为客户提供高效实用的数据智能解决方案。最有代表性的当属杉树科技、观远数据、哈布数据科技有限公司等。
杉树科技
杉数科技是中国先进的人工智能决策技术服务商。依托于世界先进的深层次数据优化算法和复杂决策模型的求解 能力，杉数科技以自研大规模商用求解器COPT为核心引擎，打造“计算引擎+决策技术中台+业务场景”的端到端智能决策技术平台，以完整的技术能力和 高度模块化的产品架构，为客户提供灵活、轻便、高效的决策优化服务，助力中国企业实现数字化转型与业务二次增长。
成立以来，杉数科技智能决策技术已在零售、电商、物流、工业制造、交通、能源电力、航空航天等20多个细分领域落地应用，服务了包括华为、富士康、海尔、小米、上海地铁、京港地铁、国家电网以及南方航空等巨头在内的数百家国内外行业头部企业。杉数科技拥有全球杰出的算法技术团队和专业实施团队，核心创始团队为四位斯坦福大学博士，企业员工多来自清北复交、斯坦福、康奈尔、伯克利等全球 TOP50的海内外名校，其中包含国际奥林匹克数学金牌获得者，国家杰出青年千人、上海市千人等多名获得者。
观远数据
观远数据成立于2016年，以“让业务用起来 让决策更智能”为使命，致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案。观远数据已深入服务联合利华、LVMH、招商银行、安踏、华润集团、扬子江药业、元气森林、小红书、蜜雪冰城等600+行业领先客户。2022年2月观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本、襄禾资本和独秀资本跟投。
观远数据设计的业务范围包括新零售行业、新金融行业以及泛互联网行业。其中，新零售分析涵盖从门店到总部，从电商到O2O，从库存到销售，从ERP到CRM等场景。新金融行业分析针对新型金融业态，包括商业银行、互联网金融、供应链金融、传统金融的业务等，此外，观远数据一项非常重要的业务领域就是泛互联网行业，泛互联网分析为客户对接流量数据源，提供自助式数据分析产品，协助互联网企业构建分析场景，及时监控、发现异常，提升经营ROI。
哈布数据科技有限公司
哈布数据科技有限公司主要致力于聚焦零售本质，打造超级智慧大脑，用数据科技构建零售企业和消费者的命运共同体。目前，哈布数据的解决方案聚焦零售行业的本质，运用内部和外部数据，通过SaaS配合咨询服务的方式为零售企业 量身定制解决方案。同时为零售商提供数据商品化的服务，帮助零售商更有效地向供应商变现数据资产，建立起基于数据驱动的零供协作新模式。
哈布服务的客户包括沃尔玛、永旺、奥乐齐、天虹商场、王府井、步步高、特步、滴露等百余家国内龙头零售商、品牌商或企业联盟提供零售数据智能服务，覆盖智能促销、精准营销、生意洞察、销售预测等领域。
目前，智能数据将持续用前沿技术推动数据服务领域的加速发展,最大化地发挥数据的价值,为人工智能场景化落地输送更多卓越的数据支撑，更好地为产业智能化转型赋能。恺士佳将与行业共同关注数据智能产业的升级与突破，推动数据智能技术创新生态体系建设，为数据智能技术的更新贡献一己之力。(作者：欧心仪)
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