上海数据中台公司（上海数据中心龙头企业）

今天给各位分享上海数据中台公司的知识，其中也会对上海数据中心龙头企业进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、36氪首发 - 「小硕数科」获2000万元A轮投资，助力传统企业数字化转型升级
• 2、祝贺零点有数贯信荣获BPAA商业算法赛道十强！| BPAA赛奖播报
• 3、数字孪生国内十大企业

36氪首发 - 「小硕数科」获2000万元A轮投资，助力传统企业数字化转型升级

36氪获悉，产业场景数字化升级的技术服务商上海小硕数据 科技 有限公司（以下简称“小硕数科”）宣布完成2000万元A轮融资，本轮融资由伯藜创投投资，源合资本担任独家财务顾问。本轮资金将主要用于技术投入和团队招募。

小硕数科的核心团队借助过往行业Knowhow沉淀了一套成熟的技术平台框架，包含多种通用业务技术组件及大数据技术基座，为企业信用销售管理的数字化转型提供有力支撑。公司以“管理咨询+产品技术+运营服务”的模式，为产业客提供全链条、多维度、跨周期的综合解决方案。目前，其产业解决方案+产品+服务的矩阵，已经在多家头部公司及产业场景完成落地实施。

“创业之前，小硕核心团队已经积累了大量的供应链金融管理工具的方法和实践，并希望把这些能力赋能到传统产业中去。我们认为产业互联网不是互联网加产业，而是以产业为基础，加上互联网作为工具，去实现整体数字化能力的提升，小硕有运用这些工具为产业赋能的能力。”小硕数科创始人兼CEO华硕告诉36氪：“在服务客户的过程中，我们发现供应链金融管理工具高度依赖于客户自身的产业数字化基础，所以小硕在去年进行了一次重要的迭代升级，从信用销售管理到数字化切入产业数字化升级，打通了产业数字化解决方案，与工业金融工具解决方案的应用场景，并实现了客户最佳实践。”

在企业数字化转型的背景下，客户需要的不仅是一套软件或产品，更需要的是和运营、以及内部系统深度整合的完整解决方案。具体到产业数字化赛道，包括未来的供应链金融运营，到现在为止还没有被定义。小硕数科表示，会优先做出更多的最佳实践，和标杆客户。

当前阶段，中国的传统产业正在开始从卖方市场进入买方市场，对精细化管理提出了更高的要求。而据IDC数据，2022年中国数字化转型支出达3291亿美元，同比增长18.6%，传统的管理软件已经无法承载多变的业务需求，而多套系统并行的方式使得管理效率非常低下。

华硕谈到：对于很多传统产业，其自身的数字化程度还不够高，通用型的产品反而会成为其数字化转型的障碍。随着小硕做的项目越来越多，产品抽样能力也越来越强，未来在数字化升级这一领域，也能够把它模块化，降低实施周期和成本。

小硕数科自主研发了一站式数据治理平台DataCube，融合了数据汇集、开发、资产、质量、安全、可视化等模块，是覆盖数据全生命周期的数据治理平台，可以满足产业互联网企业对数据建设的要求，有效运用数据为业务赋能。

不同于多数数据中台产品会以大数据平台、AI计算等前沿技术作为产品卖点，在实践中类似产品同样会增加产品的学习和使用门槛，导致很多传统行业用户无法快速上手和见效。小硕数据中台为根据客户数据建设的不同阶段，搭配适合的技术方案，并提供阶梯式的平滑升级机制，保证客户快速上手使用。

小硕数科的典型客户案例对于希望高效实现数字化转型的传统企业非常具有参考意义，某区域综合农业集团企业，首先从小硕的金融中台入手，效果显著，但还没有达到超出预期的理想效果，究其原因是客户本身的数字化基础较为薄弱等问题。于是小硕数科又为客户提供了业务中台，帮助企业解决了业务在线化和数据化的问题，企业运营效率得以大幅提升。得益于之前的愉快合作，考虑到自身的效率和成本的最优化，客户又选择由小硕帮助其进行供应链金融的代运营工作，成为了客户的“共享金融事业部”，实现了数字化基础设施+产品工具+服务运营的综合数字服务生态。

在小硕数科的未来规划中，短期内以夯实技术基座、以及拓客为主；中期将逐步向产品导向、运营导向的企服品牌蜕变；远期则希望成为能够持续为产业客户提供价值的企业服务公司。

华硕特别强调：小硕数科的企业文化中有很重要的一条，就是希望能够成为客户信赖的伙伴，我希望小硕和客户的关系不再是传统意义上的甲乙方关系，而是能够像伙伴一样长期伴随着客户一起成长，把小硕的发展和客户的远期目标结合在一起，持续的为伙伴提供价值。

小硕数科成立于2019年，核心团队成员来自B2B大宗电商独角兽企业，有金融与产业的复合背景，熟悉产业交易习惯，对产业痛点和潜在风险点有深刻理解。

祝贺零点有数贯信荣获BPAA商业算法赛道十强！| BPAA赛奖播报

服装行业的断码和库存一直是服装企业在商品销售运营中亟需解决的问题，尤其是自有品牌的服装企业。一方面，门店里出现断码缺货；另一方面，仓库中积压着大量库存，且铺货不精准、调拨不及时等都会带来门店和仓库中的断码和库存问题。

随着品牌运营日益标准化和精准化，打造依靠大数据来做精准推荐尺码的平台十分必要。在首届全球算法最佳实践典范BPAA中， 上海贯信信息技术有限公司（零点有数子公司）的“服装行业机器尺码推荐”项目脱颖而出，荣获BPAA商业算法赛道十强。 该项目以服装企业在订货会时推荐的尺码比例为核心，依靠数据与算法解决区域尺码的断码和库存问题。

附图：获奖项目“快照”

传统尺码分析困难重重

传统的尺码比例往往依赖于买手经验，如店长日常的缺码反馈、同期的尺码售卖比例、标准的一手码比例等。针对尺码比例的制作，零点有数贯信项目团队在多个区域的品牌公司开展调研，收集买手的尺码比例制作工程的经验。

不管是标准流程还是差异化流程，都高度依赖于人为收集因素以及人为经验判断。另外，买手制作尺码比例的时间为1~7天不等，在订货会现场调整尺码比例消耗的时间至少要半天到一天。

附图：BPAA路演现场

一年同期数据无法发现趋势线变化

在标准流程中，大多品牌公司给出的仅仅是去年同期的销售数据汇总，仅参考去年数据，无法知晓尺码比例的稳定性，也无法预知尺码比例变动较大的品类。

基于品类的统计过于粗糙

多数品牌只做到了品类维度，没有再做更细化的分析，如色系、材质等因素是否对尺码有影响。就服装而言，消费者在购买深色和浅色衣服时，会适当调整尺码比例，此举必然会带来不同色系尺码比例的不同。

商品属性维护不一致

很多品牌公司在做商品企划时，并未考虑品类变化带来的数据统计上的难度，“统一含义的属性但叫法不同”的情况时有发生，这给数据分析带来了影响，需要提前做好映射关系，才能得到 历史 数据。

不同深度带来的尺码比例和尺码宽度不同

相同商品在铺货时，尺码比例和整个生命周期的尺码比例是不同的。相对而言，首铺的尺码比例不需要在核心码上做更深量的铺货，但在整个生命周期中，核心码的尺码比例总是远大于非核心尺码。并且常规来说，整个生命周期的核心码比例大于首铺时的比例。

相同品类中的不同商品由于深度不同，在买货时买手给的尺码比例范围以及大小也不相同，如下量深度是50的商品A和下量深度是500的商品B，A商品可能只会下其中4个尺码，B商品会下6个尺码，因尺码宽度的不同自然会引起尺码比例的不同。但在订货过程中，买手准备的尺码比例无法识别此经验值，一般买手会给商品A和商品B使用相同的尺码比例。

机器学习算法打造智慧服装

随着互联网、移动互联网、机器学习算法的普及，越来越多的行业开始使用算法做数据的提取和训练以辅助商品运营，品牌公司可以利用较为成熟的算法，加上品牌常年累积的数据财富，对数据进行分析和建模，将数据的价值最大化，商品数据中台应运而生。

商品数据中台贯穿整个商品生命周期的各个节点，为每个重要节点提供数据分析以及运营辅助。数据中台中的“尺码比例分析”可根据 历史 数据，在订货会和铺货阶段推荐合适的尺码比例，以减少销售过程中的断码和库存。

相较于人工尺码比例，机器尺码有如下特点：

多年数据的趋势识别以及稳定性识别

在没有竞品以及全部商圈数据的情况下，用好品牌自身的数据至关重要，拿到品牌多年的销售和库存数据，并能够进行数据处理、趋势分析、稳定性分析等。

提取影响尺码比例的属性

根据 历史 数据，提取影响尺码比例的商品属性非常重要，还可根据 历史 数据提取影响尺码比例的其他属性，如色系、材质、长短装、厚薄款等。

维护品牌商品属性字典

很多品牌公司在做商品企划时，并未考虑品类变化带来的数据统计上的难度，零点有数贯信项目团队正积极推动多品牌结合，做出服装行业的属性字典，以去除品类描述的差异化带来的数据损失。

提取不同订量范围的尺码比例和尺码宽度

使用聚类和分类算法求得不同订量范围尺码比例和尺码宽度，并根据商品售卖周期识别出铺货尺码比例和订货尺码比例。

零点有数子公司贯信深入了解品牌需求，积累行业经验，在订货会等场景中以数据算法助力尺码比例分析。举例来说，一是数据接口自动数据抽取，可定时抽取ERP系统中的零售、库存和进货数据，并做数据处理；二是数据校验和训练中心，提供按钮做数据的处理和训练，以得到训练模型供订货会使用；三是订货会系统实时调用，订货会系统与数据中台实时API调用获取数据，并根据下量深度不同提供不同尺码比例。

未来，零点有数子公司贯信将继续总结行业经验，整合技术资源，优化订货方案，致力于为更多品牌提供 新零售智慧订货解决方案 。

本文由【贯信商央】授权转载

数字孪生国内十大企业

数字孪生国内十大企业如下：

1、延华智能（002178）

上海延华智能科技(集团)股份有限公司专注于智慧城市顶层设计、电子政务、智慧医疗、智慧节能、智慧环保、智能建筑、智慧交通、智慧养老等智慧城市各专业领域。公司产品主要包含智慧医疗与大健康、绿色智慧城市服务、智慧节能与环保、智慧城市顶层设计与咨询、其他综合智慧城市服务、智能产品销售等。

2、科大讯飞（002230）

科大讯飞股份有限公司（讯飞 iFLYTEK）成立于1999年，是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究，软件及芯片产品开发，语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年，科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市。

3、威创股份（002308）

威创股份，成立于2002年，主要业务包括超高分辨率数字拼接墙系统业务和幼儿园运营管理服务。公司于2009年在深交所上市，是国内拼接显示行业的首家上市企业。围绕信息可视化领域，致力于为客户提供可视化信息沟通的整体解决方案，提升人们信息沟通的效率和质量。

4、千方科技（002373）

千方科技是国内领先的交通行业数字化解决方案提供商，致力于将交通行业客户带入数字世界。“让世界更安全、更便捷、更智能”的愿景，驱动着公司不断努力创新。

公司以助力交通行业数字化、智能化转型为使命，依托自身在交通全业务领域覆盖、云边端全栈式技术、全要素数据及全生命周期服务等方面的核心优势，提供全域交通数字化解决方案，为行业客户创造价值。

5、荣联科技（002642）

荣联科技集团股份有限公司（股票代码002642.SZ，简称“荣联科技集团”）是专业数字化服务提供商，面向行业客户提供企业数字化转型和IT基础设施建设全方位解决方案。20多年来，公司紧跟IT技术发展趋势，建立了覆盖全国的营销和服务网络，服务于数万家行业客户，成为客户数字化建设的优秀合作伙伴。

6、盈趣科技（002925）

厦门盈趣科技股份有限公司成立于2011年5月，拥有厦门盈趣汽车电子有限公司、厦门攸信信息技术有限公司、漳州盈塑工业有限公司、厦门盈点科技有限公司、盈趣科技（马来西亚）有限公司、盈趣科技（匈牙利）有限公司等境内外41家全资或控股子公司。

公司现有员工6000余名，高素质的技术研发工程师1100多名，拥有企业技术中心、重点实验室、机器人研究中心，并在福州大学等高校设立产学研孵化基地。

7、能科股份 （603859）

能科科技股份有限公司，成立于 2006年12月，2016年10月在上交所上市（股票代码：603859.SH），致力成为制造业企业的数字化转型合作伙伴，围绕工业互联网经营生态，围绕全流程数字孪生组织能力，以生产力中台为基础，建设新时代企业应用服务基础设施，赋能客户实现智能制造转型与数字化运作。

能科科技旗下设有多家分子公司，包括：能科科技股份有限公司北京分公司、能科电气传动系统有限公司（香港）。

智能制造业务：北京能科瑞元数字技术有限公司、上海联宏创能信息科技有限公司、北京瑞德合创科技发展有限公司、能科特控（北京）技术有限公司、上海能隆智能设备有限公司、北京能科云翼数据技术开发有限公司、北京能科英创技术有限公司、北京博天昊宇科技有限公司。

8、中国建筑 （601668）

全球最大的工程承包商，2021年公司位居世界500强企业第13名，中国500强企业第3名。目前该公司已经实现了建造数字化管理，做到“数字孪生”的建筑理念，代表着国内建造领域的最高境界。

9、汉威科技（300007）

汉威科技集团股份有限公司（股票代码：300007）是一家值得信赖的创新型科技公司，国内知名的气体传感器及仪表制造商、物联网解决方案提供商，创业板首批上市公司，致力于为万物赋灵，让生产和生活不断涌现新价值。

10、银江技术（300020）

银江技术股份有限公司是中国第一批创业板上市企业，是城市大脑运营服务商。银江技术积极响应“人工智能”国家战略部署，致力于城市大脑建设运营和服务。

公司以“推动城市进步，保障百姓安康”为己任，通过物联网、云计算、大数据、人工智能和区块链等技术的行业应用，为城市管理和民生服务打造跨领域、跨区域的城市大脑数据资源交换和共享平台，推动城市文明发展的新浪潮。

上海数据中台公司的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于上海数据中心龙头企业、上海数据中台公司的信息别忘了在本站进行查找喔。