܄

“卧龙大数据”Pre-A轮融资估值近亿元 以太资本担任独家财务顾问

【数据猿导读】 近日,电子科技大学一群平均年龄不到25岁的学生创业团队——“卧龙大数据”,获得知名投资机构的Pre-A轮投资,公司估值近亿元。业内领先的融资平台以太资本担任本轮融资独家财务顾问

“卧龙大数据”Pre-A轮融资估值近亿元 以太资本担任独家财务顾问

近日,电子科技大学一群平均年龄不到25岁的学生创业团队——“卧龙大数据”,获得知名投资机构的Pre-A轮投资,公司估值近亿元。业内领先的融资平台以太资本担任本轮融资独家财务顾问。

以太资本专注为TMT早期创业公司提供从商业故事梳理到资金入账的一站式、全流程融资服务。自2014年4月成立至今,以太已帮助350多家初创团队融资成功,融资总额逾13亿美金。成功案例涉及互联网的各个细分行业,包括电商、互联网金融、O2O、智能硬件、旅游、云服务、游戏、移动医疗和零售等。知乎、今日头条、河狸家、达达、蘑菇街、映客都曾在以太协助下完成融资。

“卧龙大数据”成立于2014年,以当下炙手可热的“大数据”为核心业务。创始人王军是电子科技大学的在读博士生,师出大数据行业赫赫有名的学者、2015年中国十大科技创新人物之一的天才教授——周涛。学习期间,王军切实感受到了大数据研究强烈的实践性,感受到大数据是一个不容错过的创业风口。加之导师周涛的鼓励,“卧龙大数据”在顺江校区一个套三出租房“根据地“里诞生了。创业至今两年间,王军的团队已从最初的5个人,发展成拥有40余名专业大数据工程师的科技公司,营收也从最初的几十万元快速翻了几番。如今再回忆起当年创业起步时的艰苦岁月,王军笑说“我们很苦很累,但我们很快乐。”

“大数据”体量庞大、复杂多样、是一块开采难度较大的“贫矿”。“卧龙大数据”要走得更远,就必须先练好技术“内功”。据以太资本负责本项目的融资顾问李胜介绍称,丰富的数据来源+高效稳定的爬虫系统+行业领先的数据挖掘、跨域关联能力,是“卧龙大数据”最核心的技术优势。公司在温江建设了自有的存储平台,通过数据爬取和数据库开放共享的方式充实数据资源,目前数据采集存量已经超过PB级别;数据处理技术则主要深入研究开发“数据的跨域关联”和“非结构化数据的处理”相关技术,以便把语音、图像、视频等非结构化数据转化为结构化数据,使计算机能够识别并批量处理,进而为客户提供个性化的商业服务。同时,“卧龙大数据”还通过“跨域关联”打破数据“孤岛”,以太资本李胜认为,相对于传统的是未经过处理的raw data数据交易1.0而言,“卧龙大数据”提供的是数据交易的2.0服务,对不同跨域数据集跨域关联之后的优质数据,价值更高。

由于“卧龙大数据”过硬的技术和高水平的服务,公司在业务拓展时顺利与中国银行(3.44 +0.29%,买入),海尔,百分点,京东,百融金服等数十家标杆客户建立了密切的合作,在短短一年内建立起了比较庞大且牢固的业务网络;在此过程中,公司还在客户定位、业务合作等方面形成了一套有效的操作运行方法。经过前期的准备,从2015年底-2016年初开始,“卧龙大数据”的业务发展迎来了全新的阶段。与国内最大的互联网金融P2P公司——宜信的合作,为公司拉开了“爆发增长”阶段的序幕。以太资本李胜在采访时表示,根据IDC的统计和预测,国内大数据市场规模已达到百亿,未来5年的复合增长率达51.4%,“卧龙大数据”的市场空间还有相当大的潜力。

“卧龙”取卧龙孔明 “未卜先知,造福国家”之意,创业过程中,创始人王军都时刻谨记导师周涛对他的要求和期望:根据最近一轮融资或上市的公允市场价值,并且要回馈社会。2016年5月,“卧龙大数据”带着对公司的全新规划和商业计划书,开始接触国内知名的投资机构,在以太资本全程专业化的服务下,“卧龙大数据”最终顺利地完成了融资,正式获得资本市场的认可。以太资本李胜对此称,“卧龙大数据”的融资成功,得益于其独特的定制化商业模式,更加离不开其过硬的技术和团队实力。目前,“卧龙大数据”已经具有国内领先的数据挖掘处理能力,在未来,公司还将在数据采集、大规模数据处理和数据分析方面进一步提升技术水平。


来源:扬子晚报

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

大数据投融资周报(4月5日——4月7日,共9起)
大数据投融资周报(4月5日——4月7日,共9起)
大数据周周看:今日头条近10亿美元融资入账,Adobe推出体验云平台Experience Cloud
大数据周周看:今日头条近10亿美元融资入账,Adobe推出体验云...
【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析挖掘领跑者获资本青睐
【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析挖掘领跑...

我要评论

精品栏目

[2016/10/10]

大数据24小时

More>

[2016/09/26-7]

大数据周周看

More>

[2016/09/01-30]

大数据投融资

More>

[2016/11/28-2]

大咖周语录

More>

[2016/11/29-6]

大数据周聘汇

More>

[2016/12/06-13]

每周一本书

More>

返回顶部