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전력 빅데이터 분야에서 빼놓을 수 없는 기업이 있는데 바로 Bailing Data Co., Ltd.(이하 "Bailing Data")입니다. 현재 Bailing Data는 과학 기술 혁신 위원회를 위해 질주하고 있습니다.
Bailing Data의 IPO는 21,666,700만 주를 발행할 계획이며 4억 5,400만 위안의 자금을 조달할 계획입니다. 에너지산업 플랫폼 만들기', '빅데이터 분석 핵심기술 연구개발 및 운영기반 구축사업' 등을 추진해 운전자금을 보충한다.
Bailing 데이터 모금 자금 활용 계획 출처: Prospectus
전력산업 빅데이터 분석에 주력
공개된 정보에 따르면 Bailing Data는 2008년에 설립되었으며 설립 초기에는 주로 데이터 처리 및 분석 및 마이닝 소프트웨어 대행 판매를 제공했으며 점차 구조화 된 데이터 분석 서비스를 제공했으며 현재는 전문적인 빅 데이터 분석에 중점을 둡니다. 빅 데이터 처리 , 빅데이터 분석 및 마이닝, 빅데이터 응용 개발 등 빅데이터 분석 서비스를 주로 제공합니다.
중국 데이터 인텔리전스 시장의 에너지 산업 응용 분야에서 국가 수준의 전문가, 강소 기업 및 주요 제조업체 중 하나인 Bailing Data의 전력 산업 빅 데이터 분석 사업은 전국 31개 도시에 배치되었습니다. 베이징, 상하이, 광동, 절강, 장쑤 등 국가의 주요 전력 시장 지역을 포괄하는 성급 행정 구역은 남부 전력 그리드 광동, 국가 그리드 저장, 장쑤, 상하이와 같은 핵심 지역에 깊이 적용되었습니다. 복건 등 송전, 배전, 전력소비 문제 해결 계통 전력공급 계획능력 향상, 계통 구축의 전면적 관리 및 제어, 계통의 안전하고 안정적인 운영, 전력설비의 본질안전 보장, 전력량 향상 신뢰성 및 기타 비즈니스 관련 문제를 공급하고 좋은 적용 결과를 달성했습니다.
또한, Bailing Data는 빅데이터의 첨단 기술에 지속적으로 투자하여 50개 이상의 핵심 알고리즘 모델의 강력한 빅데이터 알고리즘 모델 라이브러리를 누적적으로 형성하고 빅데이터 알고리즘 모델 또는 빅데이터 분석과 관련된 20개의 발명 특허를 획득했습니다. 기초지원기술, 핵심 기술 전력 빅데이터 분야에서 어느 정도 고도화를 이뤘다.
현재 Bailing Data의 주요 제품 및 서비스는 두 가지 범주로 나뉘며 구체적인 비즈니스 유형에는 기업 고객을 위한 빅 데이터 분석 서비스(빅 데이터 처리, 빅 데이터 분석 및 마이닝, 빅 데이터 응용 프로그램 개발, 빅 데이터 운영 서비스 포함)가 포함됩니다. 등) 및 빅데이터 분석 도구입니다.
Bailing Data의 주요 제품 및 서비스 출처: Prospectus
그 중 빅데이터 분석 사업은 고객의 특정 비즈니스 Pain Point를 해결하는 것을 지향하고, 빅데이터 알고리즘 모델을 통해 엔터프라이즈 데이터, 비즈니스, 빅데이터 기술을 유기적으로 통합하고, 관련 업무는 고객의 보안 데이터를 기반으로 수행되어야 함 환경 및 특정 비즈니스 요구 사항. 동시에 빅데이터 분석 사업에 관련된 관련 기술은 대부분 신흥 분야이고 고도로 전문화되어 있으며, 빅데이터 분석 기업이 제공하는 사업 본질과 전달 내용은 빅데이터 기초 소프트웨어 기업과는 사뭇 다르다. 필요합니다. 2019년부터 2022년 상반기까지 이 부문은 각각 1억 129만 3500만 위안, 1억 2284만 7500만 위안, 1억 8152만 4700만 위안, 6563만 5600만 위안의 매출을 달성해 전체 매출의 96% 이상을 차지했으며 주요 수입원이다. .
빅 데이터 분석 도구는 빅 데이터 분석 서비스 업무를 지원하기 위한 것입니다.다년간의 비즈니스 관행에서 빅 데이터 분석 서비스의 일반적인 요구를 추상화하고 정제하고 주로 "Ling Jian"의 두 가지 핵심을 포함하는 지원 도구를 개발합니다. "링 분석" 분석 도구 시스템. 2019년부터 2022년 상반기까지 이 부문의 매출은 각각 135억 800만 위안, 1055만 4300만 위안, 743만 800만 위안, 18만 500위안으로 상대적으로 낮은 비율을 기록했다.
"Lingjian"은 빅 데이터 레이블 운영 플랫폼입니다 . 다중 레이블 주제의 레이블 저장 및 응용 기술을 기반으로 수천억 레이블의 효율적인 저장 및 계산을 지원할 수 있는 빅 데이터 레이블 엔진을 구성하여 기업이 사용할 수 있도록 지원합니다. 다양한 비즈니스 개체의 특성과 요구 사항을 추출하고 시맨틱 맵, 연관 분석 및 데이터 스냅샷과 같은 기술을 결합하여 지능형 레이블 충돌 감지, 다중 레이블 주제와 같은 지능형 레이블 운영 및 전략 설계 기능을 실현합니다. 협회 응용 프로그램 및 동적 서비스 오케스트레이션.
"Ling Analysis"는 빅데이터 분석 플랫폼으로 다중 노드 연결 분석의 분석 아이디어 매핑 및 최적화 기술을 기반으로 사용자의 뇌에 있는 암시적 분석 아이디어를 명시적으로 관리하고 기계 학습, 지식 그래프, NLP 및 기타 기술은 대화식 대화형 분석, 분석 아이디어의 지능적인 추천, 분석 결론의 자동 생성과 같은 향상된 분석 기능을 실현하고 사용자가 빅 데이터 분석 및 데이터 탐색을 수행할 수 있도록 지원합니다.
Bailing Data의 주요 사업 수입의 구체적인 구성(단위: 만 위안) 출처: 안내서
안내서에 따르면 2019년부터 2022년 상반기까지 Bailing Data의 주요 사업 수입은 각각 1억 300만 위안, 1억 3300만 위안, 1억 8900만 위안, 6600만 위안이 될 것이며 모회사 주주에게 귀속되는 순이익은 회사는 각각 972.85만 위안, 2602.25만 위안, 3981.15만 위안, 105.71만 위안이며, 모회사의 주주에게 귀속되는 순이익은 비존재 비용을 공제한 후 777.11만 위안, 2155.88만 위안, 3321.9만 위안, 각각 -252,600 위안. 주요 비즈니스 규모의 지속적인 확장으로 Bailing Data의 연간 매출과 이익은 계속해서 증가하고 있습니다.
Bailing Data의 근년 주요 재무 데이터(단위: 만 위안) 데이터 출처: 설명서
비용 측면에서 Bailing Data의 주요 사업 비용은 6183만 위안, 7931.29만 위안, 11440.06만 위안, 4285.09만 위안이며 사업 규모가 지속적으로 성장함에 따라 주요 사업 비용도 상대적으로 높은 증가율을 보였다. 이 중 빅데이터 분석 서비스 비용은 주요 사업 비용의 각각 99.87%, 99.45%, 98.72%, 100%를 차지해 비용 구성이 가장 높은 사업이었다.
구체적으로 기술 서비스 및 직접 인건비는 Bailing Data의 가장 중요한 비용으로 최근 몇 년 동안 90% 이상을 차지했으며 소량의 소프트웨어 및 하드웨어, 프로젝트 비용 등도 포함됩니다.
Bailing Data의 주요 사업 비용 세부 구성 (단위: %) 자료 출처: Prospectus
2019년부터 2022년 상반기 말까지 Bailing Data의 미수금 계정 잔액은 8490.52만 위안, 8872.31만 위안, 1억5162만 위안, 16179.43만 위안으로 전체의 75.05%, 55.07%, 70.88%를 차지했습니다. 현재 영업 이익 % 및 217.62%. Bailing Data의 고객은 주로 대형 국유 기업 또는 정부 기관이며 이러한 고객은 일반적으로 엄격한 자본 지불 승인 프로세스를 거쳐 일부 미수금의 지불이 연체되거나 지연됩니다.
최근 몇 년간 미수금 계정에 대한 Bailing 데이터의 비율(단위: 만 위안, %) 데이터 출처: 안내서
또한 Bailing Data는 투자 설명서에서 전력 산업, 특히 State Grid에 대한 의존도가 높고 사업이 국가 전력 정책 및 투자 계약에 의해 영향을 받을 위험이 상대적으로 높다고 직설적으로 밝혔습니다 .
2019년부터 2022년 상반기까지의 빅데이터 분석 서비스 수익 중 전력 빅데이터 분야 수익은 각 기간 운영 수익의 79.01%, 67.61%, 75.01%, 86.69%를 차지했으며, 이 중 소스는 State Grid 및 그 자회사에서 발생 회사의 영업 이익은 각각 68.99%, 65.56%, 66.07% 및 57.53%를 차지했습니다 사업은 전력망 회사, 특히 State Grid에 대한 의존도가 높고 국가의 영향을 많이 전력 정책 및 투자 규모.
Bailing Data의 다운스트림 산업 범주 데이터 소스: 안내서
선점자 우위가 눈에 띄지만 여전히 선두 기업과의 격차가 크다
의심할 여지 없이 Bailing Data가 위치한 빅 데이터 산업은 넓은 전망을 가진 황금 궤도에 있습니다.
CCID 통계에 따르면 중국 빅데이터 시장 규모는 2019년 619억7000만 위안에서 2021년 863억1000만 위안으로 연평균 18.0%, 연평균 성장률은 21.9%로 성장할 전망이다.
2019-2024년 중국의 빅 데이터 시장 규모 및 예측 데이터 소스: CCID
빅데이터 분석은 기업의 디지털 운영에 직접적으로 힘을 실어주는 세분화된 분야로, 최근 전방 산업의 전체 비즈니스 프로세스에 대한 디지털 운영 수요가 증가하면서 빅데이터 분석 시장이 급속히 발전하는 추세를 보이고 있습니다. CCID 통계에 따르면 중국 빅데이터 분석 시장 규모는 2019년 154억8000만 위안에서 2021년 231억1000만 위안으로 연평균 22.2% 성장할 전망이다. 빅 데이터 분석 시장 규모는 465.3억 위안에 달할 것이며, 연평균 성장률은 26.3%에 달할 것입니다.
2019-2024년 중국의 빅 데이터 분석 애플리케이션 시장 규모 및 예측 데이터 소스: CCID
그러나 빅데이터 분석 분야의 문제점을 무시할 수 없으며, 구체적으로 시각화 및 통계 분석과 같은 기본 설명 응용 프로그램이 많고 데이터 기반 의사 결정 안내 응용 프로그램이 적고 단일 링크 및 단일 부서 응용 프로그램이 더 많습니다. 기업 내 및 시스템 간 , 산업 체인 전반에 걸쳐 포괄적인 애플리케이션이 적습니다. 많은 전방 산업 기업들이 빅데이터 분석 기술을 적용한 경험이 부족하고 일부 제조업체는 전방 산업의 비즈니스, 프로세스 및 조직에 대한 깊은 이해가 없기 때문에 실제 요구에 맞는 맞춤형 빅 데이터 분석 서비스를 제공할 수 없으며, 그리고 높은 수준의 지원이 어렵고 높은 수준의 응용 프로그램, 우리나라의 빅 데이터 분석 산업의 전반적인 통합 및 응용 프로그램 혁신이 시급히 강화되어야 합니다.
또한, 글로벌 데이터 세대는 기하급수적인 성장을 보이고 있으며, 우리나라는 세계에서 가장 큰 빅데이터 저장 용량을 가진 국가가 되었지만 데이터 활용률은 낮습니다. 우리나라 기간산업의 빅데이터 분석을 발전시키는 기업은 대부분 중대형 기업으로 운영 데이터 자원이 풍부하지만 단일 시스템이나 조직의 데이터는 일정한 한계가 있다. 다중 소스 데이터의 심층 분석 마이닝 및 분석을 통해서만 특정 이벤트에 대한 포괄적인 판단을 얻을 수 있습니다. 따라서 공유된 개방성과 도메인 간 데이터 순환을 통해서만 완전한 정보를 가진 데이터 세트가 구축될 수 있습니다. 우리나라의 빅 데이터 산업은 전체적으로 효과적인 데이터 공유 메커니즘이 부족하고 다른 산업의 데이터 통합에는 표준화된 데이터 형식이 부족하여 데이터의 효과적인 사용에 영향을 미치고 우리나라 빅 데이터의 전반적인 활용률이 낮습니다. 데이터 자원에 포함된 가치의 심층 마이닝 및 개발을 제한합니다.효과적으로 변환하십시오.
CCID의 "전력 산업의 빅 데이터 분석 시장 개발에 대한 해석"에 따르면 Bailing Data는 전력 분야와 관련된 핵심 빅 데이터 분석 기업입니다. 2021년 중국 전력 분야 빅 데이터 분석 시장 점유율은 파워 필드는 약 14.3%가 될 것입니다.
그러나 비슷한 회사인 Langxin Technology(300682.SZ)와 비교할 때 Bailing Data의 수익과 순이익이 상대적으로 작다는 것은 분명합니다.
Bailing 데이터와 동종 업계 유사 기업의 주요 재무 데이터 비교(단위: 만 위안, %) 데이터 출처: 안내서
실제 컨트롤러는 상대적으로 낮은 지분율을 가지고 있습니다.
IPO 이전에 Bailing Data의 실제 관리자인 Yang Zhao는 주식 의결권의 21.01%를 직접 보유했으며 Bailing Investment를 통해 주식의 2.62%의 의결권을 간접적으로 통제했습니다. 2021년 12월 Yang Zhao, Xu Song, Liu Tao, Jiang Lei, Lai Zhaozhan, Luo Kai, Qu Bintao, Yang Juncang은 "합동 행동에 관한 계약"에 서명하여 모든 당사자가 날짜 36개월 전에 콘서트에서 행동할 것임을 확인했습니다. 사실상 공동 행동 관계가 있으며 Yang Zhao는 앞서 언급한 7개 공동 당사자를 통해 Bailing Data에 대한 의결권의 12.44%를 보유하고 있습니다.
즉, Yang Zhao는 Bailing Data에서 총 36.07%의 의결권을 통제합니다.
Bailing Data의 IPO 전 주식 보유 구조 차트 데이터 출처: Prospectus
이번 발행 예정주식수 2166만6700주를 기준으로 계산하면 IPO 이후 양자오의 Bailing Data 주식 의결권 전체 지배력은 27.05%로 떨어지게 돼 투자자들의 지배권 인수 가능성이 커질 수 있다. 관리 팀, 핵심 기술 인력 및 개발 전략의 변경으로 인해 Bailing Data의 향후 운영 및 개발에 불확실성이 발생할 수 있습니다.
전반적으로 Bailing Data는 매출 규모가 작고 미수금이 높으며 동시에 실제 컨트롤러의 낮은 지분으로 인해 운영 관리 위험에 직면해 있습니다. 물론 이것은 "결점"이 아니며 Bailing Data가 성공적으로 나열될 수 있는 확률은 상당히 높습니다. Bailing Data가 성공적으로 상장되면 자본의 도움을 받아 시장에 대한 자체 스토리를 전달할 수 있습니다.
텍스트: Hengyuan / 데이터 원숭이
