“工业数据比电子商务数据复杂得多。首先，它纷繁复杂。传统工业企业产生大量数据却不知道如何应用。其次，其数据生成的频率不规则但要求非常严格，尤其是数据不能出错，否则会影响整个流程。”
中国云数据创始人陈刚表示。
陈刚，工业背景，拥有东北大学轧钢学院、伊利诺伊理工大学计算机学院、中欧商学院三个硕士学位。他曾在摩托罗拉总部工作，负责硅谷初创公司萨利拉。
软件开发，主管国有浦东软件平台开发公司，在工业自动化、嵌入式系统和平台软件的研发和市场开发方面具有丰富的经验。他在2016年工作。
中云数据成立于2008年，是一家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数据缺乏，而是不能很好地利用数据。”陈刚介绍，经过几十年的发展，行业已经形成了相对成熟、独立的运营体系，各个体系产生的数据相互独立。
生产系统的数据、设计过程的数据、调度的数据，再加上厂商和供应商的数据等“信息孤岛”冗杂，大部分企业都不知道如何应用。对于这个痛点，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使用“分散式”雾计算技术。是云计算在雾计算中的延伸概念，其中数据、处理和应用程序不存储在“云中”
，并集中在网络边缘设备。利用该技术，将数据存储在分布广泛、相互独立的节点中，可以共享数据资源，提高软硬件利用率，降低整体投入成本，提高单个或局部节点的容错能力和系统抗风险能力，同时根据需要开放权限，采用通用接口标准，有效解决了数据的归属和使用问题，从而高效、低成本地实现集团内部以及产业链上下游企业之间的数据共享。
中云数据作为软件应用服务提供商，只向企业提供软件服务技术，不直接接触其数据。UDSA
它集数据过滤、隐私保护、身份安全识别等功能于一体，实现计算、存储、网络和大数据软件的融合，从而实现企业间的平等地位和独立性。每个成员企业根据其权限拥有数据并共享数据。
解决了内部数据共享的问题之后，就是如何发掘和应用外部数据。外部数据包括互联网上开放和免费的数据，以及更有价值的实时行业数据和分析报告。搜索和收集这些数据通常需要花费大量的时间和精力。基于此，中国云数据推出了多个研讨会，解决行业外部数据的获取和分析问题。简单来说，数据车间就像是工业数据的搜索引擎。它不断收集、处理和关联各种工业数据集，包括开放或付费的国内外主要门户网站的数据，以及中云数据旗下企业之间关于脱敏的工业数据。通过兼容的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，如违规风险防范、国际对标跟踪、产能情况监测、上市后提质增效、供应链风险控制等。此外，为了解决利益相关方之间的数据共享问题，中国云数据应用区块链技术发布了数据共享软件系统。
例如，世界上有6个
万艘远洋货轮，其下水、航线、使用年限等数据全部公开。通过开放的数据集收集和分析这些数据，造船企业可以准确地知道目标客户货轮的更换和购买周期。在此基础上，利用期货提前锁定造船大宗原材料钢板的价格，可以提高营销精度，节约成本。
“在车间数量之前，大多数企业还可以通过一系列数据完成工作
据了解，经过两年半的运营，中云数据2018年营业收入1800万，利润400。
万。目前，中云数据已服务于造船、汽车、轻工、通用机械等行业，并与CSIC、上汽大众等公司进行了多维度的合作。
对于数据服务行业的巨头，如华为、阿里，陈刚表示巨头不是寡头，中云数据专注于产业数据，精简专业；对于工业领域的巨头，比如中川重工，他们的数据处理公司大多是自用的，很难扩展到整个领域。陈刚对中云数据的数据收集能力和业务发展人脉表示有一定的信心，未来将开拓更多的盈利渠道。
中国云数据创始团队拥有庞大的制造背景和多年的数据、IT和数据经验。目前，中国云数据正在寻求A系列融资，主要用于团队拓展、销售和营销费用。
