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据中国信通院数据，中国的数字经济规模在2021年已经达到45.5万亿，其中产业数字化的规模占比为81.7%。数字化不断深入，数据作为唯一只增不减的资源，推动了数据市场以及数据应用市场的蓬勃发展。
数字经济时代，数据成为衡量各种商业行为的尺度。比如，在营销领域，从用户“千人一面”到个性化需求的演化进阶，直接催生了巨大的Martech市场。更进一步，企业需要靠数据来推动精细化运营，也需要由数据来驱动业务价值增长。
然而，不管是数据量的增加，还是企业用数据反映全方位经营管理情况的需求进阶，都需要以强大的数据处理能力为基础。
以车企为例，现阶段，车企的数据来源涵盖车联网、线上官网、线下4S店、小程序、车企App等多个渠道。用户可能通过官网或者4S店获取信息，然后在小程序下单。如果各个环节的数据无法互通，那就不能通过数据分析来深入理解用户的路径选择，从而难以总结归纳不同渠道的建设方向。
而在实践中，用户会在不同的场景里连续跳跃，其整个生命旅程更为复杂。
那之前商业分析的数据处理基础是怎样的呢？据了解，以往BI商业分析会采取搭配数仓的方式，形成各个业务版块“BI+数仓”的组合。这种情况下，一个个孤立的数据应用“烟囱”各自为政，会演变成泾渭分明的质量分析、财务分析等。薄弱的数据处理能力带来的痛点是显而易见的。割裂的业务系统，不仅产生了大量未经整合的碎片化数据，还无法做到数据跨渠道、跨领域的统一查询和分析。
此外，数据应用的效果还取决于数据质量、数据运维、数据安全等多方面的情况。如果企业系统普遍存在数据格式混乱，数据异常、错误等情况，会直接影响数据的准确性，从而无法实现同一维度下的数据解读。数据处理的时效性同样直接影响数据应用效果。比如，企业每小时甚至每分钟都要看到营销数据的变化，那实时分析就十分必要。
因此，不难发现，数据应用最终能达到的效果无法脱离企业的数据基础及治理水平，一个功能良好的数据基础设施类产品成为企业撬动数字化价值的刚需。
GrowingIO与奇点云的牵手就源于此。
与奇点云合并前，GrowingIO的分析业务以线上数据为主，如果企业想进一步整合线下的门店或库存、销售等全方位数据来形成业务洞察的话，对现有产品难度较高。GrowingIO创始人张溪梦坦言，“
客户的数据基础是数据分析开展的前提。
无论是多样的数据系统，还是复杂的数据底层技术选型匹配问题，对于我们过去的团队而言，都有较大的挑战。”
与奇点云合并后，奇点云创始人行在解释，对于GrowingIO来说，奇点云的数据云相当于直接充当了其分析产品的底层数据基建。企业客户不再需要导入导出不同来源的数据，依托统一平台就能完成数据的整合，实现全域数据的联结和打通。
此外，通过完善数据标准体系、强化数据质量管控、统一管理元数据等方式，GrowingIO在数据云的帮助下加强了数据治理能力，提升了数据可用性，并最终实现了数据的资产化。
GrowingIO创始人张溪梦总结，“与奇点云合并之后，我们能够处理的数据量和数据源大幅增长，客户线下的所有数据我们都可以处理，线下的所有数据源我们也都能进行融合。”同时，在数据云的支持下，GrowingIO还可以将高性能的分析模型直接沉淀在数据云平台（即奇点云的DataSimba），并不断复用，大大提高了服务效率。
更重要的是，基于“全域数据治理+全域数据分析”的组合，GrowingIO帮助企业客户完成了数据价值的进阶升级。在获客层面，GrowingIO可以将用户在不同端的旅程，从纷繁复杂的网状结构变成一张清晰的旅程地图，从而理解用户是如何在各系统（端）中流转的；在企业管理层面，GrowingIO可以帮助企业客户实现由内到外、从货物管理到销售渠道的一体化分析洞察。用张溪梦的话说，“企业有任何数据，我们都有能力去聚合、分析，并最终得出业务上的洞察和结论”。
