科杰科技是领先的 Data&AI 基础软件提供商,国家级专精特新重点小巨人企业,基于湖仓一体数据智能平台 KeenData Lakehouse 助力数据基础设施建设,打造新一代数智能力核心引擎,实现智慧城市与数字经济的双激发。该平台广泛应用于央国企、政府、金融、工业等行业完成数智基座建设,加速数字化进程,助力数据驱动型组织达成与全面数据智能化落地。
科杰科技在支撑中国数字经济发展推动国内大型企业数字化进程的同时,也将目标放眼全球,在日本和哈萨克斯坦开设了业务网点,业务范围辐射中亚以及东亚地区。科杰科技总部在北京且在上海、深圳设立分公司,作为行业领先的大数据基础软件供应商,打造了中国石化、中国联通、国家电网、中国航天、中国卫通、中国一汽、上汽集团、吉利汽车、中信银行、中金公司等典型的最佳数字化实践,服务200+ 客户助力其构建大型组织的数据能力。
北京科杰科技有限公司正式成立,成立即发布涵盖实战经验的数据中台标准产品Keen Data1.0。
Keen Data1.0产品迅速赢得了市场的广泛认可,成功签约华兴、新东方、小红书等知名互联网企业,服务于新经济的产业互联网领域。
以2亿估值完成首轮Pre-A融资,投资方为人民币内资考拉基金。本轮融资不仅为公司的产品研发提供了有力支持,还为高端人才引进和商业渠道拓展注入了强大的动力,极大地加速了公司在行业赛道上的奔跑速度。
成功签约银华基金、泰康养老、中金公司、中信银行等重量级金融机构,正式进入金融行业,致力于以科技创新推动金融服务的升级与发展,为金融科技的繁荣贡献力量。
以7亿估值完成A轮融资,本轮融资由华业天成资本、XVC领投,尺寸资本跟投,老股东考拉基金持续加注,继续深化湖仓一体的产品研发和创新,联合伙伴一起服务千行百业的数据智能落地,加速数字产业化转型升级。
成功签约海螺型材、三一重工、上海烟机等知名工业制造企业,进入工业互联网领域,致力于以先进技术和创新解决方案推动工业制造智能化升级,为工业互联网的构建发展贡献力量。
与京东科技、百度云、卡奥斯等业内头部伙伴建立战略合作生态,共同致力于全面推动各行业的数字化转型进程。
正式发布KeenData Lakehouse2.0产品,该产品在湖仓一体、多模纳管、Data Fabric等多项大数据技术上实现突破。同时结合在大型组织客户的实战落地经验,形成企业数据能力构建方法论,实现“先进产品”+“实战方法论”的企业数据底座构建最佳实践。
KeenData Lakehouse2.0入选国际知名IT咨询机构Gartner、IDC的多项数据技术报告,科杰科技荣获数据工具的全球标杆推荐厂商。同时,科杰科技深耕能源领域,成功签约中国石化、国家电网、中石化宁波工程等企业,以数据底座推动能源绿色发展,打造高质量发展新引擎。
由中关村科学城、国泰君安等知名投资机构领投,本轮资金聚焦于深化公司数据底座产品技术创新,加速公司在大数据基础软件领域的纵深探索,进一步筑牢科杰在行业内的领导地位,开启了公司高速发展的新篇章。
企业荣膺国家级专精特新“小巨人”企业,殊荣满载,产品自研率高达97%以上,被誉为大数据基础软件领域的准独角兽企业。
签约中国联通、中国一汽、中国卫通、中国人寿、中国地震局、中国航天、上汽集团、中华总工会等央国企,发挥大数据优势,为央国企高质量发展注入新动力,与中国电信、浪潮等产业链长签署战略合作。
领跑国产大数据基础软件市场,《中国湖仓一体平台软件市场》报告显示科杰科技位居行业第一;在IDC《中国大数据平台市场份额》报告中,公司成为中国大数据平台私有化部署市场全国TOP5厂商。
科杰科技服务央国企、政府、能源、金融、工业、零售等行业,打造了中国石化、中国联通、国家电网、中国卫通、中国一汽、上汽集团、吉利汽车、中国人寿、中国地震局、中国航天等典型的最佳数字化实践,服务超百家大型客户,助力其构建大型组织的数据能力。产品通过工信部五所可信软件产品卓越级认证。
大数据技术工程和AI基础设施能力
大数据技术工程和AI基础设施能力
采用主流大数据技术工程和AI基础设施能力,融合DataOps方法论,支持大规模团队协同协作,研发“存算分离、湖仓一体 、批流一体”的国产企业级大数据底座软件。面向多业态、复杂的业务场景,持续高效的生产高质量、可复用的数据资产。
全域数据资产管理与运营能力
全域数据资产管理 与运营能力
帮助企业搭建数据能力体系:数据治理、数据运营管理、数据汇聚、数据处理、数据价值挖掘、数据共享交 换、数据服务、数据应用支撑等,构建企业全域数据价值链,实现企业数据集中化、数据标准化、数据资产化、数据价值化、数据服务化。
组织性数据共享与规模化协作能力
组织性数据共享与规模化协作能力
以多元化的数据共享交换和数据服务方式,为不同业务应用和人员提供按需的数据消费途径,持续支撑多业态、多人员共享协同开发,打造业务沉降数据 ,数据反哺业务的闭环模式,实现企业数据应用层面的降本增效。
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