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作者｜吴思瑾
编纂｜王与桐
36氪得悉，智能BI 厂商「欧拉认知智能」实现由地利翻新资本独家投资的千万级PreA+轮融资，本轮融资由毅仁资本负责独家财务参谋，这也是其往年实现的第二笔融资。
在数字化转型确当下，企业的重要工作就是帮忙员工建设数据思惟，并造成用数据进行辅佐决策的企业文明。“在传统状况下，企业都是经过设立数据中台来解决，这类技术思惟使得一线业务人员必需经过IT人员或数据剖析师来获得专业数据，并无真正拉近业务人员与数据的间隔，而智能BI的开展恰是基于此。”欧拉认知智能开创人&CEO王绪刚向36氪引见。
区分于以宽表模型为技术根底的传统BI，通常需求业务部门向数据剖析部门发动需要请求，而智能BI经过NLP、ML、加强剖析等一系列技术，完成了数据筹备到可视化探究、洞察生成、加强的自助式剖析等一系列功用。一线业务人员只需经过在搜寻框输出症结词，便可生成相干数据剖析的后果；简略易用，疾速高效，大大升高了企业对数据剖析师/IT人员的依赖。
本文引见的欧拉认知智能成立于2019年，是一款智能BI SaaS软件，中心特征是其数据剖析基于纯自研的图计算引擎生成。图计算引擎是在图查问零碎上设计而成，可以完成在单个零碎中同时反对高效的图查问和图计算操作。好比电商平台但愿可以在查问用户历史定单的状况下（图查问），基于图数据对用户进行商品共性化保举（图计算）。
“在数字化疾速开展确当下，数据的多样性和关联性与间接影响了数据的价值大小，而图构造模型能够很好地展现数据之间繁杂的关联性并完成公道预测；另外，图的语义表白仍是完成“搜寻即运用”成果的症结技术之一。欧拉团队和自己不只在‘实时图计算’方面具有相干创造专利和丰硕的实操教训；公司自研的图计算引擎还不用再搭配其余组件和数据库，总体本钱较低。”王绪刚在引见选择图计算技术作为数据剖析底层技术的缘故时表现。
在此前的报导中，36氪曾具体引见了欧拉的业务模式。过来的近8个月里，欧拉完成了从通讯行业到批发行业的逾越，并积攒了近十家中大型企业客户。
谈到选定批发行业的缘故时，王绪刚引见说：“对数据剖析类产品来讲，数据品质间接影响后果的精确性，而批发行业的数据根底相对于完美，不管是数据量，仍是数据的多样性和残缺性，目前都显著优于其余行业，也恰是这样，批发企业对数据驱动决策的承受度最高，对精密化经营数据的需要也最迫切”。
但是，智能BI厂商能否顺利扎根新行业，除了产品是不是好用外，还在因而否构建了完美的行业常识图谱。由于对企业来讲，假如经过搜寻生成的数据后果仅为企业一方信息的话，那也只是一个工具罢了，解决的是效力问题；而行业常识图谱的构建，则投合了企业进行市场调研剖析的经营需要，能够进步工具附加值。
王绪刚表现，在构建行业常识图谱上，欧拉的做法是经过与行业专家访谈，将行业品牌、品类、产品及触点内化为行业常识构造而成，对企业来讲“开箱即用”。这也为欧拉与以实体店为主的批发企业协作发明了新的时机，这种企业因为线上数据较少，需求借助如销售表示、用户口碑等内部行业数据来辅佐优化经营战略。
对线上数据完美的企业来讲，经过关联如主数据、人货场数据等外部一方数据，构建企业级和场景级常识图谱，一线员工按照不同需要，按不同维度搜寻数据，好比销售更关注“场”的表示、经营更注重“人”的数据，而产研则看重“货”的走势。
图源：欧拉认知智能
除产品功用外，对企业来讲，最看重的也许是搜寻后果的精确性和操作的易用性，这对数据之间的关联严密性和颗粒密度提出了很高的要求，但显著不是一切批发企业的数据都合乎这个前提。为此，王绪刚引见道：
首先，在数据品质纷歧的状况下，欧拉是经过技术伎俩最大限制确实保剖析后果精确性。一是语义解析，欧拉做了根底的语义辨认和语义实体瓜葛属性解析，并将该瓜葛笼统成一个游走的终点到起点的门路。二是图谱构建，欧拉反对对文本数据和小样本进行实体抽取和瓜葛抽取；同时用大模型技术做图构造自身的常识迁徙，便于在同行业中完成跨客户的数据迁徙和类似行业之间的常识迁徙。
其次，在交互性上重视后果的精准度和掩盖率之间的均衡，确保用户的搜寻体验和获取感。
再次，欧拉非常重视产品的易用性，对有根底的数据剖析师/IT人员而言，能够疾速上手和体验到产品的价值；关于没有根底的一线业务员工而言，除了简略的培训外，还会内置常见的剖析看板和热搜词，帮忙对方建设使用习气和获取感。
在智能BI畛域，欧拉的应战次要来自以大厂为代表的百度智能云Suger BI、微软Power BI；一样对标ThoughtSpot的MagicBI；以及正在致力向智能BI拓展的传统BI厂商，如思迈特软件Smartbi、帆软等。
在提及与对标BI厂商和中心竞争对手的区分时，王绪刚表现：从技术下去说，ThoughtSpot是一个多维索引表，其索引上不含属性，而欧拉则在索引上新增了属性，二者在存储构造上较为相近；MagicBI的底层技术是在传统办理零碎数据库的根底上将天然言语转成SQL言语，计算模式并未产生基本变动。欧拉的图数据构造改动了过往的计算模式，在搜寻的灵敏性、计算的实时性等方面都更优，在建模早期导入数据和前期保护的本钱方面则更低。
2021年，欧拉营收达千万级，支出模式次要是按数据量计算费用；王绪刚引见，预计往年的营收将为去年的150%。截至目前，欧拉已累计数十家大型客户，原有通讯行业客户续约率90%以上。在获客形式上，包孕直销和渠道销售两种。
据引见，本轮资金次要用于持续进步图计算引擎的才能，放慢产品迭代和进一步拓展市场。
投资人观念：
地利翻新资本开创合伙人CEO周桂良表现：咱们坚决看好欧拉开创团队在图计算畛域的技术积淀和市场化才能。从技术下去讲，以图计算为代表的新技术，改造了之前的计算和数据存储形式，在处置繁杂瓜葛上有着自然劣势，在海量数据、多对多的繁杂实体分割场景以及与云计算、AI、IoT等新技术的融会中均有着异样凸起的市场表示。将来，会有愈来愈多的企业在出产环境中运用图计算技术和图数据库产品，图数据库会更多地被视为一个独立的根底设施产品，用户会更为注重数据库的机能、本钱、易用性和易保护性。地利翻新资本重点投资新消费品牌、新批发办事、新科技和供给链翻新等畛域，周桂良表现咱们后续将充沛利用投资团队在消费批发供给链畛域的深度钻研和积攒的丰硕产业资源，在策略、资本布局和链接产业上上游客户等方面赋能欧拉团队，特别是反对欧拉在消费批发畛域相干业务场景拓展，助力欧拉在批发畛域的业务翻新。 |
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