这是一个数据驱动的时代,大数据已经成为几乎每家企业都在讨论的话题。而随着数据量的日益增加、云计算的深化发展,以及分析等技术的不断进步,数据驱动决策也将逐渐成为企业资源优化配置的利器。越来越多的企业,将有机会将数据与自己的商业场景结合,提高运营效率。然而在现阶段,因为将数据转化为决策模型并求解的能力普遍缺乏,数据对于商业决策的价值,还远远未得到释放。
杉数科技要做的,就是通过决策建模及优化算法,提供对海量数据的深度分析,为企业复杂决策问题提供解决方案。杉数科技联合创始人、CEO罗小渠对i黑马透露,公司的三位联合创始人均来自斯坦福大学,并已经拥有了一支主要来自海外一流高校的科学家团队,由冯•诺依曼奖唯一华人得主、斯坦福大学讲席教授叶荫宇带领。杉数科技在2016年7月成立后不久,即获得约210万美元天使投资,由真格基金领投,北极光创投跟投。
在杉数科技看来,数据对企业而言,真正的商业价值,在于其对决策的优化能力。要实现数据对于决策的支撑,需要三个关键环节:数据的采集与管理、从数据中找到规律(规律性分析)、在规律的基础上制定决策(决策分析)。
“现在大部分国内的数据分析公司,还停留在对数据的规律性分析,尤其是对于用户数据的规律性分析上,并不能实现对企业复杂决策的支持。”罗小渠对i黑马说。
现在部分大型公司在拥有海量及复杂数据的基础上,建立了自己的数据团队,对数据进行深度挖掘,但在大多数情况下仍然只到达分析规律、提供参考的层面,如何将之与各种生产中的要素相匹配,找到最为合理的决策方案,还是个待解决的问题。
杉数科技联合创始人、CTO王子卓介绍,在一些决策场景中,决策因素并不复杂,在把握规律以后,比较容易得到优化的决策方案。但是在企业的大多数核心决策场景中,例如定价、供应链管理等,决策因素较多,而且相互之间关系复杂,从规律到决策往往需要极强的决策建模能力,以及通过底层算法对模型求解的能力的支撑才能完成。而这两个领域,实际上存在着很高的技术门槛。在国内长期以来由于人才储备不足,发展水平也并不高。杉数科技则吸纳了一流科学团队,形成了自己在决策建模及决策模型的求解方面的核心技术优势。
杉数科技将在两个不同的层面向客户提供决策支持服务。一种服务方式是提供完整的行业性决策解决方案,即为企业提供从数据分析到决策模型构建,通过决策模型求解得到决策方案的端到端的服务。
而另外一种服务方式,则是将杉数科技开发的底层决策模型求解算法封装成可调用的“优化求解器”软件包,供企业直接调用生成决策方案。“优化求解器”这一产品在国外被广泛使用,国内许多大型企业也高度依赖这一类型的软件制定复杂决策,但是到目前为止,这一市场被国外的几家求解器软件开发商所垄断,杉数科技是为数不多的掌握这一技术的中国公司之一。
目前,杉数科技主要面向零售/电商、物流、金融等领域客户提供动态定价、供应链管理、征信、非标资产定价等服务。虽然成立时间不久,杉数科技已经和国内电商、金融等行业的大型标杆企业展开了合作。
杉数科技预期的,是一个广阔的市场。
经过多年的发展,国内的电商行业已经逐渐走进下半场。而智能移动设备的广泛应用,也给它们积累起海量的用户数据提供了便利。在定价上,大型电商企业亟需批量定价,以及避免经验定价带来的不合理。智能决策系统则能辅助它们梳理产品数据,建立起动态定价和清仓定价的模型。在服务某大型电商的过程中,杉数科技提供的决策工具,可帮助其将成本降低超过20%。
而在物流领域,据统计,2014年我国物流费用总额为10.7万亿元,其中管理费用达到1.3万亿元。我国的物流管理效率还远远落后于发达国家,利润水平还极低。应用大数据分析和决策,对物流仓储进行动态管理,也还有极大的市场机会。
“当生产要素的成本日益提高时,企业也面临着极大的效率提升压力。这也是大数据概念在近年来越来越得到重视的原因。”罗小渠说。
目前,杉数科技正在致力于完成重点行业的行业解决方案的研发,并打造标准化产品。“在下一阶段,我们希望能够打造大数据决策服务云平台,让中小型企业客户以较低的成本直接在云端获取SaaS服务。”罗小渠说。而为企业提供定制化决策咨询,也是杉数科技目前的重要服务手段之一。
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