1. 创业头条
  2. 前沿领域
  3. 大数据
  4. 正文

喜讯 | 观远数据荣登亿欧网「2019全球明日之星100」榜单

 2019-12-10 12:23  来源:A5专栏  我来投稿 撤稿纠错

  阿里云优惠券 先领券再下单

观远数据荣登亿欧网「2019全球明日之星100」榜单。在此特别感谢所有客户伙伴一路的支持和信任,期待一起携手共创未来。

12月8日,由中国企业联合会指导,亿欧·Equal Ocean、工业和信息化科技成果转化联盟联合主办的“2019世界创新者年会”在北京国贸大酒店隆重开启。

此次大会以“科创4.0:共建全球化新未来”为主题,约6000名来自美国、英国、法国、澳大利亚、瑞士、以色列、俄罗斯、西班牙、葡萄牙、印度、新加坡等二十余个国家和地区的创新者齐聚一堂,共同总结2019年世界科技与产业创新的成果,预测2020年最新创新趋势。

活动现场,亿欧网重磅发布了《2019全球明日之星100及中国明日之星100企业研究报告》。观远数据作为新一代智能数据分析平台服务商荣登「2019全球明日之星100」榜单。

「2019全球明日之星100」有哪些评选标准?

世界创新者年会作为中国科技领域最有影响力的大会之一,目前已升级为全球创新领域的年度盛会。

据亿欧网《2019全球明日之星100和中国明日之星100研究报告》介绍,此次亿欧「2019全球明日之星100」评选活动是从全球视角出发,根据企业成长潜力、行业前景、资本吸引度等维度进行评选。

“明日之星”代表着投资和经济的增长方向,入选企业必须要有可持续的增长点和实操性突破性的解决方案,并且在2018年11月至2019年11月期间获得知名VC投资,有良好的用户口碑。

观远数据为什么能够入选「2019全球明日之星100」

 

 

观远数据成立于2016年,致力于为新零售、新消费、新经济领域客户提供新一代数据分析与商业智能(AI+BI)解决方案。

成立3年时间,观远数据总共获得了3轮融资,并在2019年7月宣布获得襄禾资本领投,红杉资本中国基金和线性资本跟投的亿元级B轮融资。

与传统商业智能不同,观远数据提出“AI+BI”的智能数据分析解决方案和“5A”落地方法论,将AI算法融入到BI建设中,为客户提供“Actionable Insight” - 真正可行动的决策建议。帮助企业在各个阶段基于智能数据分析完成数字化转型,重塑企业的竞争力,在复杂变化的商业环境中获得更多的增长机会。

截止到目前,观远数据已经服务了联合利华、百威英博、汉堡王、中国银行、王府井百货、小红书、蜜芽、Lily、江南布衣、生鲜传奇、上蔬永辉、来伊份等百余家零售企业。

申请创业报道,分享创业好点子。点击此处,共同探讨创业新机遇!

相关文章

  • 进博看点|数据分析管控供应链风险

    第六届进博会期间,全球数据和分析驱动的决策赋能机构邓白氏(Dun&Bradstreet)以“共创可持续发展的未来”为主题亮相服务贸易展区。作为连续四年参加进博会的“老朋友”,邓白氏于此次参展期间,在中国首发“供应链ESG解决方案”,并展示一系列数字化解决方案,赋能中国企业构建可持续发展的韧性供应链。

    标签:
    数据分析
  • 神策分析 2.5 上线经营分析,可视化分析能力重磅升级

    近日,神策数据发布了全新的神策分析2.5版本,该版本以经营分析为主题,支持分析模型与外部数据的融合性接入,构建全域数据融合模型,并提供统一、便捷的指标及可视化能力,实现从用户到经营的全链路、全场景分析。经营分析可以帮助企业更深入了解用户的需求,构建从用户到经营的业务指标体系,尤其针对需要加强数据融合

    标签:
    数据分析
  • 全国生物相分离和相变学术研讨会圆满落幕 荣联科技集团亮相顶尖学术盛会

    2023年6月1日至4日,第三届全国生物相分离和相变学术研讨会暨中国生物物理学会生物大分子相分离与相变分会年会在上海成功举办,荣联科技集团携冷冻电镜数据分析整体解决方案亮相活动,云生数据副总经理田凤进行了精彩的报告分享。本次盛会由中国生物物理学会生物大分子相分离与相变分会主办,中国科学院上海有机化学

    标签:
    数据分析
  • 有哪些免费且强大的数据分析BI工具?

    如今,诸多企业开始进入数据应用阶段,开始追求数据对业务的实质性提升。然而,一些企业虽然认识到了数据的价值,却由于缺乏一套高效好用的数据分析工具,导致数据应用效果并不理想。在一些企业中,尤其是中小企业,由于缺乏预算,仍然在使用Excel等传统工具进行数据分析和可视化展现,需要手动整合和处理数据,耗时耗

    标签:
    数据分析
  • Oxylabs 首席执行官:了解静态和动态数据

    数据收集的操作行为受到越来越多的关注,也变得越来越复杂。网络抓取以及自动获取过程总体来说极大地改变了数据收集的性质,旧的挑战得到解决,而新的问题也随之浮现出来。

    标签:
    数据分析