74%企业选择云上数据服务 数据仓库迎来云时代变革

(转载自21财经,作者:陶力,易佳颖,2021年08月02日)

 

数据仓库在云时代的变革才刚刚开始。

 

全球企业都在持续追加对数字化转型的投入,尤其在疫情的影响下,越来越多的业务开始逐步迁移到线上。

近日,Kyligence联合创始人兼 CEO 韩卿在接受21世纪经济报道记者采访时表示,数据仓库在云时代的变革才刚刚开始,未来人类使用数据,应当和今天使用云计算一样简单、方便,只需关注数据本身,而无需关注到底在哪个平台上,真正实现数据的随取随用。

随着海量数据的激增,多个云平台、数据源的繁杂、技术间的整合和平台间的集成带来的难度,使得企业数据管理和分析的道路更加曲折。据 Gartner 调研数据显示,74% 的用户选择使用云上“分析、BI 及数据科学”的相关服务,数据管理和分析在业务决策中的影响与日俱增。

在Gartner 研究总监孙鑫看来,组装式数据分析架构、作为基础的数据编织、成为核心业务功能的数据和分析、日益增多的增强型数据消费者这四大方向是指向未来的重要趋势,“价值数据是企业数据与分析战略的关键,增强分析同样也正在转变企业信息及数据管理。”

数据仓库技术已经诞生三四十年,但目前由于无法寻找到有价值的数据,企业在寻找数据上花费的时间远远超过分析数据本身。这也与云时代下,相关行业背景的变化密切相关。对此,韩卿具体介绍了三大行业变化,一是数据的管理模式从集中式到天然分布的改变,二是数据的使用对象从少数的决策者和专家,到一线业务人员和普通工作者的转变,三是数据的消费方式从已知问题找答案,到通过智能推荐等功能来提供对未知问题的预先洞察。

在韩卿看来,要实现让数据找到需要的人这一目标,最大的难点在于数据本身和算法模型上。“这就像电商平台怎么知道你想要什么是一样的。我们需要更多的数据本身,在电商领域对你消费行为在技术上的研究已有多年沉淀,但我们这才刚开始,还需要收集到足够多的业务用户使用习惯。”

他进一步指出,第二个难点也在于整个底层的算法甚至推荐的模型上。目前,基于消费的算法匹配模型都已相对成熟,但今天想要在一个公司内部做类似的推荐,模型本身会有很大的差异。

与此同时,Kyligence也宣布了全新“智能数据云"战略,将基于人工智能、云原生等技术构建下一代 AI 增强的数据服务与管理产品。这一战略转型,来自于Kyligence在国际市场的实践。韩卿解释道,“我们在美国打市场的时候发现,我们引以为傲的一些能力,与国际市场的风向并不相符,客户对云上的需求更多。”

而美国市场对Kyligence而言,无疑是一个战略级的市场。美国作为全球最大的也是最成熟的企业级服务市场,对于技术公司而言,占领这样的高地对于整个全球市场也是能带来辐射效应的。

此外,从今年起Kyligence也在对亚太市场加强宣传,尤其是今年上半年我们跟华为云在东南亚的合作,接下来会在亚太和欧洲做更多的推进。韩卿向21世纪经济报道记者透露,未来要致力于“改变人类使用数据的习惯”,并通过人工智能、语音交互、智能推荐、知识图谱等各种新技术和新架构,进一步让数据为人服务。

(作者:陶力,易佳颖 )

 

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