4月6日，创立于硅谷的营销及数据技术公司chinapex创略发布其新一代智能数据平台：数据云。该产品是一个企业级客户数据平台，旨在让企业拥有和加强对在线、离线数据的管理能力和控制权，并将数据实时激活到诸如营销、销售支持、客户体验优化，以及商业智能等应用场景。
在大环境中，随着企业将越来越多的战略举措和资源投入到数据资产中，最终将驱动数据生态的供应商针对具体问题来设计出灵活及高性价比的尊龙凯时注册的解决方案，来替代那些落后而繁琐的通用型企业数据系统。
而数据的企业应用通常处理的是所谓的五个v的问题：volume(数量), velocity（速度），variety（多样性），veracity（真实性）和value（价值）。 当仔细观察这些特征时，会发现其中的两种形态。数量、速度和多样性方面有关于数据产生的过程，以及如何获取和存储数据，而真实性和价值这两方面则关注于数据的质量和有用性。 如果企业只是重视数量和速度的层面，这是可以被定义为一个“大”数据的问题。 然而实际上，很多这样的数据包含了未经过滤的“噪音”。
chinapex创略ceo jimmy hu认为，智能数据的定义，便是真正能够应用于解决实际问题的数据子集：通过消除噪音并聚焦到问题及其参数和精微细节上，可以一种智能的方式被运用到尊龙凯时注册的解决方案中去。
他将智能数据尊龙凯时注册的解决方案的关键部分分为以下三个环节：
第一，智能数据收集及获取。目前数据可分为两种类型——实时数据和非实时数据。它们往往存在于多个潜在的数据源中，包括在线和离线的，通常位于完全的数据孤岛中。企业需要技术尊龙凯时注册的解决方案提供商给予一套数据收集和集成工具，来快速、高效和可靠地获取实时及非实时数据。用户应该能够轻松地指定，哪些数据维度需要被收集。数据收集触点和数据源对接的范围应完全取决于最终的目标。
第二，智能分析。帮助用户在其正着手的业务应用框架内提出正确的问题，不将分析逻辑设死，而是确保它可以按照适合企业自身的业务逻辑和独有特性来适配。jimmy hu认为，智能分析并非是让终端用户在很少或者零输入的状态下就能获取分析结果，而更应该是一个互动的过程。在这一过程中，用户可被引导输入相关的数据参数，并以直观和透明的方式来发现洞察。就机器学习和人工智能而言，数据科学的作用应该是增强和加速人类的决策和判断，而不因是取代它。如果智能数据获取和收集这第一步走得强而有力，亦有助于提升智能分析的效率和准确度。
第三，智能数据应用。jimmy hu称，洞察分两种 —— 战略洞察与可实施洞察。其中，可实施洞察对于不同的数据驱动应用场景而言，其交付的格式和方式也应不同，使用或激活它们的方法也可根据其数据及洞察的类别而有所不同。下一代的智能数据平台应是可与外部或内部的“行动系统”完全连通的，使数据可以实时或接近实时地被投入使用。数据可以被推送到这些行动系统中去进一步使用，或者用户能够设置某些基于规则的触发条件，当分析维度的某个范围或数据状态等于某个值或区间时，相应的行为将被触发。例如，当预测分析结果达到一定的阈值区间时，一个预见性维护工业物联网数据平台可触发发送某些警报到警报队列里，或者一个客户数据平台将某些客户群激活到通过api对接的电邮营销平台中去。
chinapex创略首席科学顾问laurent ei ghaoui表示：“机器学习和ai正在推动一种被称为人机共生的增长，机器智能做体力活，获取洞察，然后让人类进行策略性的思考。在某种程度上，它会增强人的决策。”智能数据技术将持续针对解决特定问题的机器学习和ai功能产品化，从而对于非技术背景的业务用户而言，也变得更加容易获取、使用性更强。在细分领域的专注度更利于打造规模经济效益，并将不断增强的机器学习能力所能产生的价值跨应用场景地分享到不同的企业级用户中去。
chinapex创略创立于美国硅谷，其定位是营销及数据技术公司。chinapex创略目前正在解决的就是这两个问题，它希望通过结合多方数据帮助企业进行营销推广和内部进行营销决策，乃至除营销之外的其他应用场景。而商业模式方面，chinapex创略的标准化合作模式以saas形式提供，亦可支持多种部署形式。在saas方面，客户按照用量或者需要的功能模块收费。据悉，2016年3月，chinapex创略已完成数千万人民币的a轮融资，这轮融资由联创旗下基金无穹创投，以及均弥资本领投。