服务手记丨智能数据底座「盘活」了整个新能源车企集团

该头部新能源汽车企业越来越重视数智化建设，伴随行业发展和自身实力的优势，产能和销量屡创新高。但在数智化浪潮面前，即便是行业龙头，也同样面临前所未有的机遇与挑战。数据“孤岛”林立、系统运行缓慢、业务人员“问数难”、报表数据“不精准”，甚至供应链和产线全凭“感觉跑”的窘境。这些问题无一不在倒逼企业深思：如何才能真正推进数智化，将数据转化为核心竞争力？

为了打破僵局，集团将“打造一个统一、高效、敏捷、稳定的数智底座”作为落地路径的关键，旨在打破横亘在集团业务中心、事业部之间的壁垒，构建统一调度的数据服务平台，为各类业务决策提供持续、可信的数据支持。

在提出需求后，客户启动了严谨的多方案测试，重点评估平台在高性能、高并发与高稳定性方面的表现。这对于他们而言，是一次全新的尝试——此前从未构建过统一的数据服务平台。项目初期的最大挑战在于，企业内部涵盖财务、人力、后勤、采购等多个业务体系，需要整合多源数据，支撑财务、采购、销售、售后等关键业务场景下的固定看板、指标平台、自助分析、异步取数和 AI 问数等多类分析需求，整体数据管理与分析规模极为庞大。

“当时我们就知道，必须从架构下手。” Kyligence 项目团队在复盘时表示，他们先聚焦两个关键问题，对原有架构做出了决定性的调整：

• 告别冗长链路，拥抱多维主题模型项目经理回忆说：“客户原有系统是典型的‘烟囱式开发’，中间表繁多，数据加工路径层层堆叠。想要查一个指标，有时要跨越四五层处理链，效率和可控性都难以保障。”我们在深入评估后，推荐了基于多维主题模型的架构重构方案，大量场景可直接从明细层（DWD）接入，省去了冗长的 DWS 层加工流程，仅在极少数复杂场景保留特殊处理链。最终，数据链路压缩、开发效率提升、整体系统可维护性也显著增强。

• 性能飞跃，稳定可靠该集团此前使用的 MPP 系统在高并发下查询性能不稳定，响应速度时常成为瓶颈。切换至 Kyligence Enterprise 后，系统整体运行更加平稳，借助预计算技术实现了性能与资源使用的双优化。在多个并发量较大的分析场景中，系统还能根据用户行为智能推荐索引，实现模型一键运维与查询加速。我们清晰地看到客户的反馈：业务响应更快了，分析流程更清晰了。

// 数据盘活的背后，是一组又一组沉下去的努力

目前，Kyligence Enterprise 已在集团内部实现全面推广，累计上线项目数十个、模型数百个。在复杂的多维分析场景中，效率提升最高达 36 倍，数据开发周期平均缩短 3～5 天，资源利用率提升近 6 倍。这些数字背后，是团队与客户日夜奋战共同“打磨”的结果。

// AI 与国产替代的双轮驱动：一场顺势而为的技术跃升

该架构方案，还有一个契合当前数智化趋势的重要特点——对 AI 能力的融合与对国产替代路径的坚定推进。这不仅体现了企业在技术选型上的前瞻性，也展示了其对长期数据战略的深入思考。

在国产替代方面，对这家车企来说，销售与财务是最关键的两个业务域。财务侧重指标统一与分析规范，而销售域则对数据的时效性和查询性能要求极高。此前，他们使用 SAP HANA，虽然在查询响应和数据准备方面表现优秀，能够满足业务需求，但成本居高不下，成为长期扩展的主要阻力。

因此，企业开始寻求高性价比的国产替代方案。Kyligence Enterprise 正好契合这一需求。目前，已有多个事业部完成 KE5（展开阅读）的上线部署，产品已实质性支撑起核心业务的日常运行。

AI 的引入，则是企业在数据战略上的进一步探索。面对日益复杂的业务环境与数据问题，他们不仅需要“快、准、省”，更希望系统能够帮助发现问题、识别风险、辅助决策。Kyligence 的 AI 技术正是围绕这些目标构建：将自然语言处理、智能分析与指标体系深度融合，提升数据使用的效率与价值。

例如在订单指标分析场景中，系统可自动回答不同维度下的业务问题，包括日/周/月/年订单总量、各省市/经销商的订单趋势、环比变化等。AI 问数和智能决策功能大幅降低了业务人员的数据门槛，让“用数据说话”变得更加简单直观。

// 服务，就是和客户并肩把事做成

在该项目中，Kyligence 始终坚持“以客户成功而成功”。无论是定期巡检识别潜在风险并提前介入解决，还是深夜、周末的紧急支持，服务团队始终保持高响应，力求问题不过夜。客户对培训和落地实践有明确需求，Kyligence 团队不仅提供 7×24 小时支持，还在每个核心场景中安排资深顾问，逐步沉淀操作规范与最佳实践。

当前，客户已稳定运行 KE 产品，相关团队也在为 2025 年向更多事业部推广升级版做准备，包括构建资源共享与专享智能化平衡、数据权限智能化管控等。整个过程中，产品与服务作为解决方案的双核心，确保了落地过程高质量、高效率，也为客户后续自主推进数智化打下了良好基础。项目组也将继续陪伴客户前行，在产品持续优化、服务不断升级中，协助其向更深层次的数智化转型迈进。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。