天云融创数据科技(北京)有限公司（简称：天云数据）成立于2013年05月09日，注册地位于北京市海淀区北四环西路67号5层503室，法人代表为雷涛。经营范围包括技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；计算机系统服务；应用软件服务；基础软件服务；企业管理咨询；经济贸易咨询；会议服务；承办展览展示活动；市场调查；销售计算机、软件及辅助设备、电子产品。

雷涛现任天云融创数据科技（北京）有限公司（简称天云数据）首席执行官。雷涛拥有 20 余年北美信息科技公司从业经验，SNIA 存储工业协会中国区技术委员会联合主席；2013 年首批 CCF 中国计算机学会大数据专委会委员；长江商学院特聘导师。2019年第九届“吴文俊人工智能科学技术奖”获得者。

李从武先生1989年毕业于北京大学数学系，2015年加入天云数据。

邢建伟先生现任天云融创数据科技（北京）有限公司CTO，全面负责公司产品技术工作，包括公司战略、产品研发、实施服务等管理工作。熟悉掌握LINUX操作系统下的编程技术和系统集成技术。具有较强产品定义、项目开发管理经验。

北京政府授予“2012大数据最佳实践奖”

被中国通信行业协会授予“2012云计算优秀解决方案奖”

苏州政府授予“2011中国绿色IT创新贡献奖”

被中央电视台财经频道授予“实业创新典范”

被GigaOM 分析机构评为“改变中国云计算的七家创新公司之一”

入选金融科技50强助力Fintech创新升级

天云大数据MaximAI平台入选Zdnet评选的十大人工智能平台

软件产品CMMI3级标准认证

入选首批中关村前沿技术企业

荣获香港 The Triple A Digital Awards 2016 Fintech of the Year

天云进入人民网“2017京津冀协同发展创新驱动峰会”优秀案例展示

荣获2017第六届中国财经峰会金融科技影响力品牌

天云数据银行信用卡申卡反欺诈模型入选“机器之心”商用搜索

天云数据在大数据生态系统峰会获2017中国大数据应用优秀案例奖

天云融创BDRT（OLTP on Hadoop）助力银行风险一体化荣获金猿奖·2017金融科技优秀案例奖

再度荣选KPMG评选领先金融科技50强

荣获“十大最具价值”科技创新奖

天津国际生物医药联合研究院联袂天云大数据发起医药智能研究平台

荣选2018年大数据准独角兽公司

荣获2018年金融科技介甫奖最具价值大数据服务机构

天云大数据荣选2018中国企业服务产业独角兽榜

天云数据三度蝉联毕马威领先金融科技50强

天云数据担任中关村前沿科技与产业服务联盟理事单位

天云数据荣登“2019海淀高科技高增长20强”榜单

天云数据在度荣获2019人工智能金融服务企业排行榜TOP20

天云数据CEO雷涛荣获吴文俊人工智能科学技术发明奖

天云数据荣获人民网内容科技大赛投资价值奖

天云数据荣选中关村金融科技30强 国产数据库Hubble斩获产品创新大奖

四度蝉联KPMG领先金融科技50强

天云数据荣获人民网内容科技创新创业大赛总决赛三等奖

天云数据荣获2019中国大数据产业创新百强

天云数据荣获2019机器之心三十大最具创新AI解决方案奖项

天云分布式数据科学平台

天云分布式数据科学平台是基于Hadoop/spark分布式底层架构的机器学习及建模的产品。采用图形用户界面交互Free Coding模式，简化整个预测模型生命周期的管理，实现分布式运行深度学习、梯度提升模型、逻辑回归等热门常用算法，加快建模速度；支持自动特征工程，提供一个丰特征空间；支持自动化机器学习和集成学习，通过更全面的算法选择和参数优化提升模型预测准确率；帮助企业简化编程建模方式，进行机器学习和建模，实现AI算法生产。

高可用、可扩展、健壮性的HTAP数据库

天云数据Hubble产品是一款高可用、可扩展、具备健壮性的分布式实时事务查询引擎，支持上千个用户并发的实时查询。Hubble是天云数据在大型银行大数据项目实施经验的基础上，针对海量数据实时模糊搜索查询场景抽象出的实践工具。Hubble具有海量数据高效插入、读取和快速响应以及条件检索等特点，同时融入关系型数据库中事务的概念，形成的一套完整的支持分布式数据一致性的实时模糊搜索服务解决方案。

基于大数据技术的复杂网络平台

·高效支撑数十亿条以上规模的网络关系分析

·底层基于主流开放的Hadoop大数据生态圈, 保证高并发、高扩展性

基于Hadoop分布式计算架构的企业级大数据平台

BDP是一款基于Hadoop分布式计算架构的企业级大数据平台。面向数据库，中间件，安全等成熟计算环境，它集成了几十个成熟的Hadoop子项目，整合了资源运维管理和数据处理的流程管理，融合了十几个可直接调用的计算框架模版而最终形成的面对大数据进行存储、计算、查询、建模四大应用方向的基础平台产品。

Kaleido是一款基于分布式存储架构和分布式计算框架的特征工程平台，所谓特征工程，是指利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的输入特征的过程；所谓特征，对于实体，特征是某些突出性质的表现；对于识别一个实体的过程而言，特征是区分该实体的关键。所以，当要对实体进行分类或者识别时，实际上就是提取‘特征’，通过特征的表现进行判断。Kaleido支持从HDFS或关系数据库等多种来源、以多种格式导入源数据集，支持对亿万级数据进行特征衍生、特征抽取、特征缩放和特征选择等特征工程操作。此外，Kaleido还支持缺失值处理和数据过滤等预处理功能，实现了一站式生产满足机器学习建模要求的数据。

Gaea是一款基于RETE算法的规则引擎工具，具有规则集编制和仿真测试两大功能。Gaea通过可视化WEB设计器提供了规则集开发方式，包括：向导式规则集、脚本式规则集、决策表、决策树、评分卡及决策流等，可快速实现规则的定义、维护与发布。

数据中台帮忙用户快速“找到”数据，明确数据在哪里。通过数据中台相关工具，自动化抽取现在运行数据库的库表定义，字段属性和关联关系，利用图的高维展示技术，实现快速数据位置定位。分析数据使用频度和调用关系，挖掘数据血缘关系，构建网络图谱，实现数据关系高维展示，分析系统搬迁上云，容灾备份和字段变更等影响范围。

数据中台帮忙用户快速“应用”数据，明确数据如何用。通过数据中台相关工具，可以实现一份数据同时支撑TP应用和AP分析，不需要数据搬家，直接对数据进行处理应用，实现即席的数据分析服务应用，异构数据探查服务，高并发，低延时的数据服务应用。

应用数据，发挥数据价值，不但采用传统BI思路实现数据报告服务，还有采用AI建模思路。更好的用好数据。采用智能算法配合规模化数据，充分挖掘数据，实现数据价值。以数据为驱动，形成数据闭环，不断优化模型算法，动态调整模型。

获取机器智能像读书一样简单