京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国企业需要怎样的专利大数据服务
随着“供给侧结构性改革”、“大众创业万众创新”等战略的实施,知识产权保护及运用在企业科技创新中越来越重要,专利数据是其中基础性的一环。科技创新需要大量专利数据的支持,合享智慧致力于挖掘全球专利数据中的价值,将其中文化,与中国企业的需求进行深度匹配,提供专业可靠的数据服务,助力企业科技创新。
合享智慧如何在专利大数据领域做到中国领先?产品和服务模式是怎样的?采用什么销售策略?总经理何佳细述成功之道。
秉承专注精神
深挖专利大数据价值
我是北京合享智慧科技有限公司总经理何佳,合享智慧提供一款产品incoPat,为科技型的企业提供专利大数据的服务。我们现在主要服务创新型企业,目前国家主推创新驱动发展,我们服务的很多家企业就是紧紧围绕着这样一个中心,不断努力提升产品的附加值,通过这种科技创新提升产品的市场竞争力。
在科技创新的过程中,大家都希望站在巨人的肩膀上,希望了解行业技术发展的趋势,我们提供的服务,就是让大家去了解全球各个行业、各个领域的技术创新信息,并且把这些信息进行深度加工整理。用户可以在我们的产品服务中,随意地去抽取他们关心的信息。比如某一行业或者某一竞争对手公司,甚至某一个人在做哪方面的技术创新,也可以去了解某一项技术,以及它的历史、现状和未来发展趋势。
合享智慧在这个领域做到中国领先,我认为最重要的一个因素是我们一直秉承着专注的精神。从2011年底公司成立到现在,我们一直把研发、销售、市场的精力全部投入到怎样围绕专利大数据形成SaaS产品,从而为企业尤其是中国企业去提供服务。所有的一切,聚焦在这一点上去发力,这是我们能走到今天的一个很重要的支撑。
中文化智能化数据支撑
为用户描绘创新地图
具体在产品上,我们将全球的数据进行中文化,围绕中国的用户,为他们的创新提供支撑。我们将全球102个国家、各种各样语言的数据中文化了以后,可以让中国的研发人员更方便地去了解全球技术的发展动态。从而使我们中华民族在做创新的时候,能站在一个更高的高度。
第二,我们在智能化方面投入非常大。在技术创新过程中,数据支撑非常重要,怎样让数据支撑更加智能,是我们的系统一直在不断努力完善的地方。以前我们的研发人员做创新的时候,可能去阅读一篇文献,但这些文献可能不一定是我们研发人员最需要的,最好的文献他们没有看到。但是现在我们的客户在做创新的时候,可以在incoPat系统上很方便地去找到与他最相关的文献,而且系统会智能梳理客户所需。
我们的产品和服务给客户提供的最核心的价值,就是提升他们的科技创新竞争力。希望通过我们的服务,能给更多的用户提供创新地图,去指引他们进行科技创新。
比专业用户更专业
提供超越客户预期的服务
我认为想做好一件事就一定要专注。就像我刚才提到的,我们合享智慧专注在这样一个很窄的领域,希望把它做得足够深,所以我们团队的每一个人,实际上在行业都有很深的背景,有非常丰富的经验。大家携手去做一件事,才可以把它挖的足够深。包括我们的行政、人力甚至财务,都对这个行业有独到的理解,这样的话我觉得才可以让整个企业转的更快、挖的更深。
我们做SaaS服务的时候,实际上用户都是非常专业的,他们的专业化就需要我们更多的专业化,才能去捕捉到他们的需求、提供超越他们预期的服务。所以我们在各个部门各个环节,包括我们的财务、行政、销售,都是以专业化、行业化的一种形式,去提供本身的职能。比如说我们很多的销售,都是非常理解用户真实的需求,包括可以把更好的企业经验去传递给我们一些普通的用户,所以在这一点上可以为他们提供更大的价值,可以为企业提供更多的帮助。包括我们的行政、财务也是一样的,因为在不同行业中,我们面对不同部门的用户,他们请款、接合同的方式有很多不一样的地方,我们的财务因为有相似的行业背景,会更理解行业困难或者帮助客户解决问题,把每个环节做得更好,整个公司团队配合起来就会更加默契,整体提升用户服务质量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11