解码瓴羊：一群最懂数据的人如何让AI真正无处不在？

三年走来，每一步都「作数」。懂场景者得 ai

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• 瓴羊成立之初，Dataphin 已应用于阿里巴巴等企业，针对中国企业数字化转型中数据「脏乱差」的挑战。

2. 数据标准化：解决数据问题，建立可靠数据基础

• 如台州银行面临数据标准缺失、指标不统一等问题。
• Dataphin 通过标准化处理流程，统一数据口径，提供数据资产管理，为企业建立可靠一致的数据基础。

3. 推广 Dataphin：从大型客户到更多企业

• Dataphin 源自阿里实践经验，初期主要推荐给大型客户。
• 针对私有化部署高成本、公共云限制等痛点，Dataphin 通过重构治理方式，提供半托管服务。

  

  1. 瓴羊在数据领域的进展
• 迭代升级 Dataphin 产品，解决数据治理难题。
• 推出数据流通枢纽——瓴羊港，应对数据数量和流通挑战。

2. 数据流通的需求和政策支持

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• 数据蕴含巨大交易价值，但流通面临阻碍。
• 国家数据局成立，提供政策支持，促进数据流通。

3. 瓴羊港的推出

• 瓴羊顺应趋势，推出瓴羊港。
• 旨在解决数据缺失、资产管理困难、外部数据融通等问题。
• 提供“寻、买、管、用”一站式数据服务。

4. 瓴羊港的进展

• 与 30 多家头部数据方合作。
• 平台流通应用场景和行业标签达 3000 多种。

  

  2022 年爆发的 AGI 革命无疑是计算机科学的又一次重大创新，标志着第四次工业革命的开端。在这场革命中，数据的规模、多样性和质量的战略重要性被提升到了前所未有的高度。

十余年前，阿里云抓住了云计算的技术浪潮。如今，瓴羊又踏上了数据要素浪潮。成立之初，瓴羊就明确将自身定位为 DaaS（数据即服务）公司，与传统 SaaS 公司划清界限：

• SaaS 主要通过工作流程标准化来提高企业运营效率，解决的是效率问题。而 DaaS 则通过数据流的全场景应用，将数据价值渗透到企业经营的方方面面，致力于解决更深层次的业务价值问题。

面对未来十年的机遇与挑战，瓴羊如何才能领头羊群，成为海量商家生意增长的数智化参谋？朋新宇引用了团队内部坚信的价值观作答，不论是过去的互联网，今天的 AI，还是未来的新兴技术，要真正落地到产业和企业，必须做到三点：

• 你要「快」，但「快」——很快看一篇论文、发表一篇论文，不一定解决所有问题；同时，你要「深」，深入理解行业痛点，要问客户能不能用？第三，客户要「认」，赢得客户的好口碑，前面的「快」和「深」才有价值。

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