“工业数据比电商数据复杂的多，首先它多且杂，传统工业企业产生大量数据但不知道如何应用；其次是它数据产生的频率不规律但是要求很严格，尤其数据不能出错，不然会影响整个进程。” 中云数据的创始人陈刚说道。
工业背景出身的陈刚拥有东北大学院轧钢、伊利诺理工计算机、中欧商学院三个硕士学位，曾供职于摩托罗拉总部、挂帅硅谷创业公司 Salira 软件开发、执掌国资浦东软件平台开发公司，对工业自动化、嵌入式系统、平台类软件的研发和市场开拓有丰富的经验，他于 2016 年创立中云数据，致力于提供工业数据源、数据平台和数据应用的服务商。
“工业大数据突出的问题不是缺数据，而是不能很好的利用数据。” 陈刚介绍，工业经过数十年的发展，已经形成相对成熟独立的运作系统，各系统间产生的数据相互独立像 “信息的孤岛”，比如生产系统的数据、设计过程中的数据、排产中的数据，加上生产商的数据以及供应商的数据，数据冗杂且大多数企业不知道如何应用。针对这一痛点，中云数据提出的解决方案是 UDSA 多功能大数据服务一体机，即雾计算超融合处理平台。
UDSA 运用了 “去中心化” 雾计算技术。雾计算是云计算的延伸概念，在该模式下，数据、处理和应用程序并非保存在 “云” 中，而集中在网络边缘设备里。利用这一技术，数据存储在广泛分布的、相互独立的各节点本地，在实现数据资源共享、提高软硬件利用率、降低整体投入成本、提升单个或局部节点故障容错性及系统抗风险能力的同时，能够按需开放权限、采用通用的接口标准，有效解决了数据拥有、使用的难题，从而高效低成本地实现集团内及产业链上下游企业间数据共享。
作为软件应用服务商，中云数据只对企业提供软件服务技术，并不直接接触其数据。UDSA 集数据过滤、隐私保护、身份安全识别等多功能于一身实现了计算、存储、网络和大数据软件融合，从而实现企业间地位对等、相互独立，各成员企业拥有数据，并根据权限共享数据。
在解决了企业内部数据共享的问题之后，是企业该如何发掘和应用好外部的数据。外部的数据包括互联网上开放免费的数据也包括更有价值的行业实时数据和分析报告，这些数据的搜寻和收集往往耗费大量的时间精力。基于此，中云数据推出了数工场，解决产业外部数据获取分析的问题。简单来说，数工场就像一个工业数据的搜索引擎，它通过持续汇集、加工、关联各类工业数据集，这包括国内外公开或付费的各大门户网站的数据以及中云数据自有的关于企业间脱敏的工业数据。通过兼容第三方数据分析工具为第三方利益相关方提供外部数据服务，比如违规风险防范、国际对标跟踪、产能态势监控、后市场提质增效、供应链风险控制等。另外，为了解决利益相关方数据共享问题，中云数据应用区块链技术发布了数据共享软件系统。
举例来说，全球有 6 万艘远洋货轮，它们的下水、航线、使用年限等数据都是公开的，通过开放数据集采集和分析这些数据，造船企业能够准确知道其目标客户的货轮更换购买期限。在此基础上，采用期货的方式，提前锁定造船大宗原材料钢板的价格，能够提升营销精准度，同时节省成本。
“在没有数工场之前，大多数企业也可以经过一系列数据采集整合提取的过程完成工作，只不过数工场用人工智能和机器学习变得更简单了。” 陈刚说。
据了解，中云数据经过两年半的运营，2018 年运营收入为 1800 万，利润 400 万。目前，中云数据已服务造船、汽车、轻工和通用机械行业，和中船重工、上汽大众等公司开展多维度的合作。
对于数据服务业内的巨头，例如华为、阿里等，陈刚表示巨头不是寡头，中云数据专注于工业数据，精简且专业；对于工业领域中巨头中穿重工等他们的数据处理公司大多为自用很难拓展到整个领域。对于中云数据的采集数据的能力和业务拓展的人脉，陈刚表示有一定的信心，未来也会开发更多的盈利渠道。
中云数据的创始团队多有大型制造业背景，在数据、IT 和数据有多年经验。目前，中云数据正在寻求 A 轮融资，用途主要为团队扩充、销售和市场费用。
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