百亿级动态数据加持!国华智算“应用查”破解企业数字世界商业价值查询难题
在数字经济时代,企业的“数字足迹”已成为评估其真实竞争力的关键维度,而社会信用体系建设的加速推进,更对商业查询服务提出了“穿透式洞察”的新要求。然而,由于数据分散、隐蔽且缺乏系统性分析工具,市场长期以来难以对企业数字资产进行整体性、实时性的评估。
在此背景下,深圳市国华网安科技股份有限公司(股票代码:sz000004)旗下全资子公司——深圳市国华智算科技有限公司(以下简称“国华智算”),推出的“应用查”平台,凭借独特的数据整合能力与多维度分析模型,正成为破解企业在数字世界商业价值查询难题的关键力量,更有机会在国家数字信用基建构建中承担起“价值发现者”与“合规守护者”的双重角色。

数据割裂成行业痛点,企业评估亟待数字化升级
目前,市场上虽存在部分企业信息查询与App数据分析平台,但数据维度单一、跨平台整合能力弱、缺乏统一的量化评估体系等,让其难以形成对企业数字生态的整体判断。
“传统商查平台多聚焦工商信息与司法风险,而App数据平台则偏重于用户行为与下载排名,两者之间缺乏有效打通。”应用查产品负责人指出,企业在多渠道上架的应用、SDK、权限设置、用户评价及下架记录等数据散落在各平台,形成数据孤岛。
此外,企业在数字化运营中积累的“数字资产”——如应用的存活率、迭代效率、舆情风险等,也因其隐蔽性强、分析门槛高,长期未被系统性地纳入商业尽调体系,导致企业数字价值的评估维度存在明显短板。
如何通过这些数字资产,深度解读企业的战略布局?判断其所处行业是否为蓝海赛道?厘清行业内竞争对手的核心动态?进而洞察企业透过应用产品所传递的战略走向、新技术的落地应用情况,以及对相关产业政策的理解与适配程度?这些都是当下企业数字化决策中亟待解答的关键问题。

应用查的破局之道:从“数据整合”到“关系洞察”
应用查的核心突破在于,将企业在移动互联网中的“数字资产”与其背后的股权结构、投资关系、技术合作、舆情动态等进行深度融合,构建起“资产—关系—风险”三位一体的分析模型。
在此基础上,该产品一方面能实时监测企业合规情况与舆情动态,完成风险预警与商业洞察,精准捕捉风险控制与商业拓展需求,另一方面可依托“生命力/扩张力/影响力/竞争力/风险”五大指数构建多维度量化指标体系,将分散数据转化为可直接决策的量化指标,大幅提升分析效率;同时,还可深入开展产业链深度挖掘,精准识别企业技术关联度,以可视化方式呈现企业技术合作网络、供应链关系、竞争及股权关联图谱,为企业全方位分析与决策提供有力支撑。
例如,某互联网企业“扩张力指数”通过平台渗透率、数字资产规模、分类多样性等维度,能清晰反映其在互联网生态中的市场开拓能力;而“风险指数”则通过收集企业数字世界安全风险、合规风险、数字可信度等舆情信息,帮助用户及时掌握企业声誉动态与合规风险。这种“从数据到洞察”的转化,让企业数字资产从“隐性资源”变为“显性价值”,重构了行业评估逻辑。

据悉,应用查目前主要服务于投资机构、政府部门、数据媒体、开发运营者企业管理者及市场营销人员等多类群体。在投融资尽调中,投资经理可通过“生命力指数”判断企业业务稳定性,通过“竞争力指数”分析其行业地位;在政府监管中,平台可辅助识别行业风险、监测违规应用;对于企业管理者而言,可借助“竞争力指数”评估自身在行业中的位置,同时了解竞争对手动态,制定更具针对性的战略规划;在市场竞争中,营销人员可借助“影响力指数”评估品牌口碑,优化投放策略。
“我们不仅仅是一个数据查询工具,更是一个企业数字竞争力的‘CT机’。”应用查团队表示,“我们希望用户在决策前,能看到企业在数字世界中真实、立体、动态的画像。”
构建数据壁垒,打造企业数字资产的“价值发现引擎”
在国家正加快建设全国统一大市场、推进社会信用体系建设的背景下,商业查询平台已不再是单纯的“工具型产品”,而是成为衡量经济活力与构建“数字信用基建”的关键组成部分。“应用查”的核心竞争力,在于其通过技术创新与数据整合,打造了难以复制的“数据壁垒”与“分析门槛”。
从数据源来看,应用查不仅已整合国家企业信用信息公示系统、裁判文书网、知识产权局等权威数据源,还通过自研的数据自动清洗聚合修正技术、数据智能采集技术、NLP技术、代码解析、行业大模型等技术,实现对应用功能、权限、代码规范等底层数据的自动化解析,形成了覆盖1000万+企业动态数据的独有数据库。这种“权威+自研”的数据源组合,既保证了数据的合规性与真实性,又填补了领域内的空白。
未来,随着国华智算对产品的持续打磨,“应用查”有望进一步拓展数据维度与服务场景:一方面,可深化与产业端的融合,为制造业、服务业等传统行业提供“数字化转型评估”服务,助力实体经济与数字经济深度融合;另一方面,可加强国际数据资源的整合,为跨境投资、国际贸易提供企业数字资产洞察,助力中国企业参与全球竞争。

















