下秒數據完成數千萬元級別天使輪融資

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36氪獲悉，專註企業智能數據管道創業公司「下秒數據」（廣州數贏科技有限公司，以下簡稱「下秒數據」）已於日前完成天使輪融資。本輪融資投資方為銀杏谷，金額在數千萬元級別。

隨着SaaS的興起，企業數據孤島進一步加劇。「下秒數據」希望通過搭建企業智能數據管道，圍繞數據孤島問題幫助客戶低成本、快速整合數據和應用數據，釋放數據的商業價值。具體來看，其旗下現有一款產品Nexadata，支持通過無代碼的數據集成與數據建模技術，幫助企業將所有應用程序、數據庫、事件和文件等數據信息提取到數據倉庫中，並快速將分散的數據轉化為數據集、API、自動化流程等開箱即用的數據服務。

談及開發這款產品的初衷，公司CEO蔡致暖表示，“當前企業用數據面臨著明顯矛盾，一方面是SaaS普及使得企業數字化基礎越來越好，在競爭越來越激烈的時候企業也迫切希望把這些數據用起來；另一方面是現在的數據集成技術門檻高、效率低，數據使用場景又隨業務經常變化，導致企業用數據經常遇到成本高、投入大、周期長等問題，想用好數據很難。

具體而言，客戶在進行數據運用時，需要將各個內外部系統中的數據匯聚，再進行理解和分析。而這其中，基本每個系統都會有數十到上百個表，表中也有數十個字段，客戶需要理解這些總計上千的字段，並將它們按照業務邏輯關係匯總，耗時且效果難以保證。在這種情況下，需要投入相關的數據工程師和數據分析師，越複雜人才成本的投入越重。另外，數據的分析和利用離不開從數據庫到數據倉庫的數據格式治理。這一過程主要包括ETL，即數據的抽取、轉換和加載，但由於ETL工作量繁雜，所以單單這一流程會耗費整個項目數周乃至上月時間。所以，重重困難面前導致的結果是，企業若通過大數據指導業務，會面臨時效性滯后、人力成本過高等問題。而「下秒數據」Nexadata產品想要改變這一現狀。具體來說，這一產品會採用ELT+Ａ（Active）的模式，提升企業利用數據價值的效率。

36氪觀察到，當前在行業中，將繁瑣複雜的ETL流程轉換成ELT也是一種提效方案。蔡致暖介紹，當前這一領域在國內剛剛興起，從ETL到ELT的改變主要得益於雲的普及，讓存儲成本下降，從而使得傳統ETL這種將數據處理分段，只存儲重要結果性數據的方式得以被改變。這也就是EL過程的由來——這種方式可以將抽取的各類數據先按自由的方式存儲，也就是將各類型的數據不經過提前處理先灌進”數據湖”中，後續再根據自己的需求進行建模，也就是Transform。

在Transform環節，公司提供預集成的模塊。比如，Nexadata會和用友、騰訊廣告、旺店通等應用的數據集成好，通過API進行所需數據的對接。在客戶所需數據得以集成到數據倉庫后，這一產品會幫助進行數據建模。在具體落地上，「下秒數據」會針對每個平台打造專門的連接器用以對接數據，並在對接好數據之後，再通過各個行業的特點，進行場景化建模（如客戶在騰訊、頭條、快手等不同平台投放廣告后，系統會屏蔽不同平台的差異，自動整理諸如PV、UV等指標形成統一的roi模型），輔助客戶業務。

另外，Nexadata還有一個功能，即數據回傳。在具體應用場景上，公司聯合創始人李元佳介紹，其可以將各個數據自動流轉到企業業務系統，比如可以將電商平台的各種訂單數據，轉儲到企業數據庫，再按指定業務邏輯自動推送單據到ERP/MES系統自動串聯生產環節。整體來看，ELT+Ａ，可以提升企業客戶使用數據的效率，數據回傳可以增加企業客戶利用數據的場景，並增加數據使用的實時性——這兩個功能也是公司強調的，”智能數據管道”的具體體現。

當前在系統對接層面，公司已經對接了30+的應用連接器，主要聚焦於營銷、電商層面，具體包括廣告、供應鏈、財務等應用。打造這一產品需要基礎的技術能力，也需要行業理解力。在具體的對接效率上，李元佳表示，當前由於公司已經梳理好研發框架，現在其需要1～2周就可以完成一個外部數據源的對接。並且這一產品也會具有網絡效應，產品對接的數據越多，其對客戶的價值體現越強，更容易撬動客戶主動合作。

當前，在落地方面，「下秒數據」2020年逐步發力市場，目前已經在零售、電力、通信等行業實現十餘個標杆客戶落地，具體包括廣州酒家、陶陶居、中國移動、湘潭電網等。

團隊方面，公司創始團隊都是數據領域的老兵，都有在華為從事大數據解決方案或數據庫研發的經驗。公司CEO蔡致暖是中山大學計算機碩士，具備13年軟件、大數據和機器學習領域工作經驗，離開華為後曾任廣州數說故事數據平台業務部負責人和相關合資公司CTO。聯合創始人李元佳，是早稻田大學通信系統碩士，擁有17年數據庫產品研發工作經驗，是雲徙科技聯合創始人，之前曾任華為高斯DB產品負責人。

本輪融資之後，公司計劃持續進行產品迭代，同時發力市場，希望讓更多客戶體驗數據智能管道的服務效果。

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