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06-18
投资界（ID：pedaily）10月25日报道，智能BI厂商“欧拉认知智能”完成数百万融资由天狮创新资本独家投资。
万级PreA+轮融资。
本轮融资由宜人资本独家提供。
这也是其今年完成的第二笔融资。
欧拉认知智能成立于2006年，是一款智能BI SaaS软件。
其核心特点是其数据分析是基于纯自研的图计算引擎生成的。
图计算引擎是在图查询系统上设计的，可以在单个系统中同时支持高效的图查询和图计算操作。
例如，某电商平台希望在查询用户的历史订单（图查询）的同时，能够基于图数据（图计算）向用户做出个性化的产品推荐。
“随着数字化的快速发展，数据的多样性和相关性直接影响数据的价值，而图结构模型可以很好地展示数据之间复杂的相关性并实现合理的预测；此外，图表达式的语义也是实现“搜索即应用”效果的关键技术之一。
欧拉团队及本人不仅拥有“实时图计算”相关发明专利和丰富实践经验；公司自主研发的图计算引擎无需与其他技术配对。
欧拉认知智能创始人CEO王旭刚在介绍选择图计算技术作为数据分析底层技术的原因时表示，“组件和数据库，整体成本更低。
”然而，智能BI厂商能否成功扎根新行业不仅要看其产品是否好用，更重要的是是否构建了完整的行业知识图谱，因为对于企业来说，如果通过搜索产生的数据结果只是提供企业的信息，那么它只是一个工具。
王旭刚表示，在构建行业知识图谱时，欧拉的做法是解决效率问题；而行业知识图谱的构建，迎合了企业进行市场研究和分析的需求。
做法是通过行业专家访谈，将行业品牌、品类、产品、触点等内化为行业知识结构，为企业“即用”。
这也为欧拉与以实体店为主的零售企业合作创造了新的机会。
此类企业线上数据较少，需要依赖销售业绩、用户口碑等外部行业数据来协助优化运营策略。
对于线上数据完整的企业，可以通过关联主数据、人货数据等内部各方数据，构建企业级、场景级知识图谱，一线员工可以根据不同需求，进行不同维度的数据检索。
比如，销售更关注“市场”的表现和运营，更关注“人”的数据，而行业研究则更关注“货”的趋势。
资料来源：欧拉认知智能 除了产品功能外，对于企业来说，最重要的也许是搜索结果的准确性和操作的便捷性，这对数据之间的关联性和粒子密度非常看重。
要求，但显然并不是所有零售企业的数据都满足这个条件。
对此，王旭刚表示：首先，在数据质量参差不齐的情况下，欧拉利用技术手段最大程度地保证了分析结果的准确性。
首先是语义分析。
欧拉做了基本的语义识别和语义实体关系属性分析，将关系抽象成一条从起点到终点的行走路径。
第二是图的构建。
欧拉支持文本数据和小样本的实体抽取和关系抽取；同时利用大模型技术迁移图结构本身的知识，方便同行业客户之间以及相似行业之间的数据迁移。
知识传输。
其次，在交互性方面，我们注重结果的准确性和覆盖范围之间的平衡，保证用户的搜索体验和获得感。
第三，欧拉非常注重产品的易用性。
对于具备基础知识的数据分析师/IT人员来说，可以快速上手并体验产品的价值；对于没有基础知识的一线业务员工，除了简单的培训外，还会内置常用分析板和热搜词，帮助对方建立使用习惯和获得感。
在智能BI领域，欧拉面临的挑战主要来自以各大厂商为代表的百度智能云Suger BI和微软Power BI； MagicBI，也与 ThoughtSpot 竞争；以及正在努力拓展智能BI的传统BI厂商，如思迈特软件Smartbi、帆软等。
据介绍，本轮资金将主要用于继续提升图计算引擎的能力，加速产品化迭代，进一步拓展市场。
天狮创新资本创始合伙人兼CEO周贵良表示：我们坚定看好欧拉创始团队在图计算领域的技术积累和市场化能力。
从技术上来说，以图计算为代表的新技术彻底改变了以往的计算和数据存储方式，在处理复杂关系方面具有天然优势。
它们应用于海量数据、多对多复杂实体关系的场景，并与云计算、AI、物联网等新技术融合，具有异常出色的市场表现。
未来，越来越多的企业将图计算技术和图数据库产品应用到生产环境中。
图数据库将更多地被视为独立的基础设施产品，用户将更加关注数据库的性能、成本和易用性。
可用性和易于维护。
天狮创新资本专注于投资新消费品牌、新零售服务、新技术和供应链创新。
周桂良表示，我们将充分利用投资团队在消费零售供应链领域的深入研究以及未来积累的丰富产业资源，在战略、资本规划以及链接上下游客户等方面产业赋能欧拉团队，特别是支持欧拉在消费零售领域相关业务场景的拓展，助力欧拉在零售领域的业务创新。
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