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熱頭條丨36氪首發(fā) | 用圖計算引擎進行數(shù)據(jù)分析,智能BI廠商「歐拉認知智能」完成千萬級PreA+輪融資

來源:36kr時間:2022-10-25 08:35:29

作者|吳思瑾

編輯|王與桐

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(資料圖片僅供參考)

36氪獲悉,智能BI 廠商「歐拉認知智能」完成由天時創(chuàng)新資本獨家投資的千萬級PreA+輪融資,本輪融資由毅仁資本擔任獨家財務(wù)顧問,這也是其今年完成的第二筆融資。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的當下,企業(yè)的首要任務(wù)就是幫助員工建立數(shù)據(jù)思維,并形成用數(shù)據(jù)進行輔助決策的企業(yè)文化?!霸趥鹘y(tǒng)情況下,企業(yè)都是通過設(shè)立數(shù)據(jù)中臺來解決,這種技術(shù)思維使得一線業(yè)務(wù)人員必須通過IT人員或數(shù)據(jù)分析師來獲取專業(yè)數(shù)據(jù),并沒有真正拉近業(yè)務(wù)人員與數(shù)據(jù)的距離,而智能BI的發(fā)展正是基于此?!睔W拉認知智能創(chuàng)始人&CEO王緒剛向36氪介紹。

區(qū)別于以寬表模型為技術(shù)基礎(chǔ)的傳統(tǒng)BI,通常需要業(yè)務(wù)部門向數(shù)據(jù)分析部門發(fā)起需求申請,而智能BI通過NLP、ML、增強分析等一系列技術(shù),實現(xiàn)了數(shù)據(jù)準備到可視化探索、洞察生成、增強的自助式分析等一系列功能。一線業(yè)務(wù)人員只需通過在搜索框輸入關(guān)鍵詞,即可生成相關(guān)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果;簡單易用,快速高效,大大降低了企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師/IT人員的依賴。

本文介紹的歐拉認知智能成立于2019年,是一款智能BI SaaS軟件,核心特點是其數(shù)據(jù)分析基于純自研的圖計算引擎生成。圖計算引擎是在圖查詢系統(tǒng)上設(shè)計而成,能夠?qū)崿F(xiàn)在單個系統(tǒng)中同時支持高效的圖查詢和圖計算操作。比如電商平臺希望能夠在查詢用戶歷史訂單的情況下(圖查詢),基于圖數(shù)據(jù)對用戶進行商品個性化推薦(圖計算)。

“在數(shù)字化快速發(fā)展的當下,數(shù)據(jù)的多樣性和關(guān)聯(lián)性與直接影響了數(shù)據(jù)的價值大小,而圖結(jié)構(gòu)模型可以很好地展示數(shù)據(jù)之間復雜的關(guān)聯(lián)性并實現(xiàn)合理預測;此外,圖的語義表達還是實現(xiàn)“搜索即應(yīng)用”效果的關(guān)鍵技術(shù)之一。歐拉團隊和本人不僅在‘實時圖計算’方面擁有相關(guān)發(fā)明專利和豐富的實操經(jīng)驗;公司自研的圖計算引擎還不必再搭配其他組件和數(shù)據(jù)庫,整體成本較低。”王緒剛在介紹選擇圖計算技術(shù)作為數(shù)據(jù)分析底層技術(shù)的原因時表示。

在此前的報道中,36氪曾詳細介紹了歐拉的業(yè)務(wù)模式。過去的近8個月里,歐拉實現(xiàn)了從通信行業(yè)到零售行業(yè)的跨越,并積累了近十家中大型企業(yè)客戶。

談到選定零售行業(yè)的原因時,王緒剛介紹說:“對數(shù)據(jù)分析類產(chǎn)品來說,數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響結(jié)果的準確性,而零售行業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)相對完善,不論是數(shù)據(jù)量,還是數(shù)據(jù)的多樣性和完整性,目前都明顯優(yōu)于其他行業(yè),也正是這樣,零售企業(yè)對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的接受度最高,對精細化運營數(shù)據(jù)的需求也最迫切”。

然而,智能BI廠商能否順利扎根新行業(yè),除了產(chǎn)品是否好用外,還在于是否構(gòu)建了完善的行業(yè)知識圖譜。因為對企業(yè)來說,如果通過搜索生成的數(shù)據(jù)結(jié)果僅為企業(yè)一方信息的話,那也只是一個工具而已,解決的是效率問題;而行業(yè)知識圖譜的構(gòu)建,則迎合了企業(yè)進行市場調(diào)研分析的運營需求,可以提高工具附加值。

王緒剛表示,在構(gòu)建行業(yè)知識圖譜上,歐拉的做法是通過與行業(yè)專家訪談,將行業(yè)品牌、品類、產(chǎn)品及觸點內(nèi)化為行業(yè)知識結(jié)構(gòu)而成,對企業(yè)來說“開箱即用”。這也為歐拉與以實體店為主的零售企業(yè)合作創(chuàng)造了新的機會,這類企業(yè)由于線上數(shù)據(jù)較少,需要借助如銷售表現(xiàn)、用戶口碑等外部行業(yè)數(shù)據(jù)來輔助優(yōu)化運營策略。

對線上數(shù)據(jù)完善的企業(yè)來說,通過關(guān)聯(lián)如主數(shù)據(jù)、人貨場數(shù)據(jù)等內(nèi)部一方數(shù)據(jù),構(gòu)建企業(yè)級和場景級知識圖譜,一線員工根據(jù)不同需求,按不同維度搜索數(shù)據(jù),比如銷售更關(guān)注“場”的表現(xiàn)、運營更重視“人”的數(shù)據(jù),而產(chǎn)研則看重“貨”的走勢。

圖源:歐拉認知智能

除產(chǎn)品功能外,對企業(yè)來說,最看重的或許是搜索結(jié)果的準確性和操作的易用性,這對數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)緊密性和顆粒密度提出了很高的要求,但明顯不是所有零售企業(yè)的數(shù)據(jù)都符合這個條件。為此,王緒剛介紹道:

首先,在數(shù)據(jù)質(zhì)量不一的情況下,歐拉是通過技術(shù)手段最大限度的確保分析結(jié)果準確性。一是語義解析,歐拉做了基礎(chǔ)的語義識別和語義實體關(guān)系屬性解析,并將該關(guān)系抽象成一個游走的起點到終點的路徑。二是圖譜構(gòu)建,歐拉支持對文本數(shù)據(jù)和小樣本進行實體抽取和關(guān)系抽??;同時用大模型技術(shù)做圖結(jié)構(gòu)本身的知識遷移,便于在同行業(yè)中實現(xiàn)跨客戶的數(shù)據(jù)遷移和相似行業(yè)之間的知識遷移。

其次,在交互性上注重結(jié)果的精準度和覆蓋率之間的平衡,確保用戶的搜索體驗和獲得感。

再次,歐拉十分注重產(chǎn)品的易用性,對有基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析師/IT人員而言,可以快速上手和體驗到產(chǎn)品的價值;對于沒有基礎(chǔ)的一線業(yè)務(wù)員工而言,除了簡單的培訓外,還會內(nèi)置常見的分析看板和熱搜詞,幫助對方建立使用習慣和獲得感。

在智能BI領(lǐng)域,歐拉的挑戰(zhàn)主要來自以大廠為代表的百度智能云Suger BI、微軟Power BI;同樣對標ThoughtSpot的MagicBI;以及正在努力向智能BI拓展的傳統(tǒng)BI廠商,如思邁特軟件Smartbi、帆軟等。

在提及與對標BI廠商和核心競爭對手的區(qū)別時,王緒剛表示:從技術(shù)上來說,ThoughtSpot是一個多維索引表,其索引上不含屬性,而歐拉則在索引上新增了屬性,兩者在存儲結(jié)構(gòu)上較為相近;MagicBI的底層技術(shù)是在傳統(tǒng)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上將自然語言轉(zhuǎn)成SQL語言,計算模式并未發(fā)生根本變化。歐拉的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)改變了過往的計算模式,在搜索的靈活性、計算的實時性等方面都更優(yōu),在建模初期導入數(shù)據(jù)和后期維護的成本方面則更低。

2021年,歐拉營收達千萬級,收入模式主要是按數(shù)據(jù)量計算費用;王緒剛介紹,預計今年的營收將為去年的150%。截至目前,歐拉已累計數(shù)十家大型客戶,原有通信行業(yè)客戶續(xù)約率90%以上。在獲客方式上,包含直銷和渠道銷售兩種。

據(jù)介紹,本輪資金主要用于繼續(xù)提高圖計算引擎的能力,加快產(chǎn)品迭代和進一步拓展市場。

投資人觀點:

天時創(chuàng)新資本創(chuàng)始合伙人CEO周桂良表示:我們堅定看好歐拉創(chuàng)始團隊在圖計算領(lǐng)域的技術(shù)沉淀和市場化能力。從技術(shù)上來講,以圖計算為代表的新技術(shù),革新了以前的計算和數(shù)據(jù)存儲方式,在處理復雜關(guān)系上有著天然優(yōu)勢,在海量數(shù)據(jù)、多對多的復雜實體聯(lián)系場景以及與云計算、AI、IoT等新技術(shù)的融合中均有著異常突出的市場表現(xiàn)。未來,會有越來越多的企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)境中應(yīng)用圖計算技術(shù)和圖數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,圖數(shù)據(jù)庫會更多地被視為一個獨立的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品,用戶會更加重視數(shù)據(jù)庫的性能、成本、易用性和易維護性。天時創(chuàng)新資本重點投資新消費品牌、新零售服務(wù)、新科技和供應(yīng)鏈創(chuàng)新等領(lǐng)域,周桂良表示我們后續(xù)將充分利用投資團隊在消費零售供應(yīng)鏈領(lǐng)域的深度研究和積累的豐富產(chǎn)業(yè)資源,在戰(zhàn)略、資本規(guī)劃和鏈接產(chǎn)業(yè)上下游客戶等方面賦能歐拉團隊,特別是支持歐拉在消費零售領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù)場景拓展,助力歐拉在零售領(lǐng)域的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析師 計算技術(shù)

責任編輯:FD31
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