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与AWS/Azure/华为云集成,Kyligence要对抗“数据焦虑”

转载自雷锋网,作者王刚,2021年8月9日

 

数字化转型已经成为一个高度抽象的名词,既带动了技术与资本的流动,同时又不经意间裹挟着人们的焦虑:任何做技术与业务的结合?如何最小成本地切入?如何让数据不再成为负债?

数据库的发展似乎提供了不错的思路,但云平台的增多、数据源的繁杂、技术间的整合与平台间的集成难度提升,使得企业数据管理和分析的道路更加曲折:无法寻找到有价值的数据,这让企业在寻找数据上花费的时间远远超过分析数据本身。

 

由Apache Kylin(一个开源的、分布式的分析型数据仓)创始团队创建的智能数据云平台Kyligence似乎提供了一个不错的思路,这是一家为企业实现自动化的数据服务及管理的厂商,在今年4月完成了7000万美元的D轮融资。

在近日的Data & Cloud Summit 2021 行业峰会上,Kyligence宣布全新“智能数据云"战略,在做强分析能力的基础上增强数据管理能力,以AI进一步替代人工工作,以云原生进一步替代基于 Hadoop 的基础架构,让数据服务与管理发挥核心作用。

 

 

Kyligence联合创始人兼CEO韩卿发现,随着数据越来越多,使用端越来越多,数据的搜集与管理变得难上加难;另一方面,企业又希望数据能够多面化,顾及到、赋能到每一个业务人员,这就导致了两者之间不可调和的矛盾愈加明显,越来越混乱。现在的 CIO 已经相当焦虑,找数据的时间远远超过使用数据的时间。

“用1个月时间找数据,分析一下只要2分钟”。现状是企业根本不知道有价值的数据在哪里,以前是没有数据,所以企业希望 IT 把数据全部收集起来;而今天是数据太多、信息过载,企业已经不知道该要什么类型的数据。

“智能数据云,不仅是 Kyligence 近些年在全球市场的业务实践,同时也是对云原生时代下技术发展趋势的思考和总结”,韩卿介绍道,“数据仓库在时代的变革才刚刚开始,新的技术架构、新的使用方式、新的成本结构都将深刻改变这个行业。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。”

 

据了解,目前Kyligence 已经支持微软 Azure、亚马逊 AWS 及华为云平台,并在积极布局其他公有云平台 ( 阿里云、腾讯云、谷歌云等等 )。这种支持的背后含义是集成,集成的关系是这些云大厂提供弹性的无限计算和存储资源,Kyligence就是跑在上面的PaaS应用,可以理解为是一种数据中台服务。

随着企业对私有云架构的需求高涨,Kyligence 也正式推出玄武计划,加速下一代基于 Kubernetes 及分布式对象存储等架构的私有云产品落地的进程,Kyligence 将为大型企业级客户提供私有云环境运行 AI 增强数据服务与管理的能力, 目前实验室已经完成了对接和测试。

Kyligence联合创始人兼CTO李扬对雷锋网表示,Kyligence最早的技术比较擅长做统计和聚合性的分析,后来又有明细分析、流式分析的需求,这些不同的分析需求本质是要求底层的数据库系统在灵活性、成本和性能,这些关键的设计要素方面有不同的平衡点。

对于数据,捕获数据并非是Kyligence服务的方向,帮助客户更好提炼和使用其已有的数据则成为Kyligence的强项。其产品有个很大的功能,进入门槛不高,普通人都能做,相对于一般的数据库而言,Kyligence做的是基于业务数据模型的数据库,属于一个多维的、基于业务模型的数据库。

 

如何降低使用门槛?李扬举了一个例子。

如果你是一位KFC的门店经理,直接打开一个Mysql数据库,是完全看不懂的,因为需要专业的数据库知识。但是,在Kyligence的产品中,门店经理可以看到业务模型,哪些是他关心的?哪些是标签?指标是什么?这个数据库可以组合个性化分析场景,是一个更高级的数据库,打开了普通业务员使用数据的窗口。在这个窗口基础上,业务员可以做很多创新,比如制定更佳的促销方案、评估更合适的代言人等。

对于是否将公司定义成一家纯技术公司,李扬的回答是:是的。Kyligence是一个以技术为核心的产品公司,所以技术的领先性和通用的产品形态是非常明确的,但是解决客户的问题,光靠一个通用的技术产品是不够的,还有管理问题以及数字化转型生态的打造还有很长的路要走,Kyligence也一直积极和拓展合作伙伴生态建设,帮助客户更好完成数字化转型。

数据越来越多,数据越来越重要。Kyligence希望数据能够更好地服务人类,而不是让我们成为它的奴隶。

 

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