甘云锋（花名：风剑）曾任职于华为、金蝶、阿里，是前阿里大数据业务、数据工作室、人工智能负责人，在阿里负责过TCIF、ID-Mapping等产品，他发现目前像是阿里数加、UCloud等大数据平台方面的建设都很完备，但应用层面相对“一片空白”。于是，他判断，基于云上的大数据应用是未来一个重要的方向。并且在国内，数据尚未立法，不知道怎么界定那些可以商用，但在未来2-3年，这些都会趋于成熟，数据也可以合规利用。

　　机缘巧合之下，甘云锋在2016年4月拿到了IDG的投资意向，同年6月创立公司“数澜科技”，定位帮企业数据资产化、数据业务化。

　　甘云锋首先将企业数据分为4类：第一类为经营类数据，像CRM、ERP等；第二类为社会类数据，例如企业老板、企业活动中产生的；第三类为日志类数据，比如用户的浏览足迹；第四类为企业外围数据，像是行业等。这些数据单点做分析比较容易，打通后的全局数据则更有价值，可以用在企业供应链预测等方面。而这个打通的过程就叫做企业数据资产化，最后交付到企业手中的是真正可以为业务服务的数据，之后针对场景的应用就叫数据业务化。

　　这就是数澜大数据平台DW.Daas在做的事情。其产品分三块：首先是Data-Mapping——把各种数据连接起来；数据连接后变成资产则需要Data-profile来打标签、组织；最后的应用部分则是Data-Service体系来提供数据服务。

　　举几个行业应用案例：

　　在保险领域中，公司对客户进行核赔（赔不赔）、理赔（赔多少）时，后台数据不够“全，广，精”，因此很难360度准确评估客户状况，从而过程中存在较大风险。通过DW.Mapping引擎，可以将处方明细数据、疾病诊断数据与人-症-药-疾标签类目体系进行打通，形成多层次关联关系医患图谱（DW.MedCare）。通过数澜医患关系评分模型( DW.Correlation)，得出患病概率评分。保险公司在经过投保人授权后，可以通过此数据服务对部分不在保险条款内的疾病进行查验，从而有效控制风险。

　　在工业生产制造中，设备数据、生产数据、运营数据未能有效的关联和分析，导致生产过程中能耗存在大量不合理开支的情况，数澜通过分析车间、设备、班次的能耗数据和产能数据，可以指导企业日常的生产运营，使单位产值能耗有效降低。

　　在地产行业中，选址通常采用人工踩点、流量统计、聘请咨询公司调研等方式了解地块地段客流情况，数澜可以做到对地图中某地块周边1公里、3公里、10公里范围人群、社会环境、竞争对手等对象分析，涉及消费特征、出行方式、资产能力、公司分布、政策导向、配套设施、竞争对手定位、竞争客流、主题活动设定等维度。这些还可以应用在智慧物业、精准营销等方向。

　　至于收费，纯SaaS产品客单价在100万左右，平台能力输出客单价在500万左右，部署周期通常在2个季度。

　　据悉，数澜科技团队目前有60多人，大多是研发。产品大多靠口碑营销，已服务客户接近20家，包括万科地产、社保通、上海网商等。公司在2016年7月获得IDG和湖畔山南1248万元天使轮融资，2016年12月完成由洪泰、顺融领投的4500万元Pre-A轮融资，IDG、湖畔山南跟投。最近一轮融资后，在打磨产品的基础上，搭建销售体系。