隨著新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為重要的戰(zhàn)略性資源，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，提高生產(chǎn)效率，創(chuàng)造更多價(jià)值。如今，數(shù)據(jù)資產(chǎn)正在逐步成為一種極其重要的新的資產(chǎn)類別。

Kyligence聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO 韓卿在3月1日舉辦的Kyligence 2022春季線上論壇中提到：“以前我們都會(huì)把數(shù)據(jù)當(dāng)成資產(chǎn)去運(yùn)營(yíng)，但是任何資產(chǎn)其實(shí)都是成本。Thought Works 最近提出了一個(gè)非常重要的概念叫數(shù)據(jù)即產(chǎn)品，這是我們非常認(rèn)可的未來趨勢(shì)。”

據(jù)悉，Kyligence的客戶正在通過其平臺(tái)構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從而對(duì)外提供數(shù)據(jù)價(jià)值，進(jìn)行數(shù)據(jù)變現(xiàn)，其中部分客戶所構(gòu)建的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，已經(jīng)成為其核心業(yè)務(wù)的收入來源。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)向去中心化的方向演進(jìn)

隨著企業(yè)IT設(shè)施的增多，煙囪式的數(shù)據(jù)設(shè)施，帶來了數(shù)據(jù)孤島的問題，數(shù)據(jù)的使用、遷移、同步難度過大，且數(shù)據(jù)的不連通使得企業(yè)不能很好地發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值。以往的數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品僅能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但企業(yè)內(nèi)外部繁雜的數(shù)據(jù)類型，使得傳統(tǒng)方法捉襟見肘。

作為Kyligence的投資人，紅點(diǎn)中國(guó)合伙人劉嵐在會(huì)上表示：“湖倉(cāng)一體化的架構(gòu)思路被推向主流，可以很好的解決數(shù)據(jù)孤島的問題，讓企業(yè)內(nèi)部的指標(biāo)管理更統(tǒng)一，數(shù)據(jù)接口更標(biāo)準(zhǔn)，分析更自助。而Kyligence正在積極地解決這一問題，并且已在平安、招行等多家銀行客戶落地，提供了標(biāo)準(zhǔn)范式。”

在過去的一到兩年，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)正在從中心化架構(gòu)向去中心化架構(gòu)的方向快速演進(jìn)，Kyligence 的產(chǎn)品和架構(gòu)非常符合這樣的發(fā)展方向，已經(jīng)能夠虛擬化不同的數(shù)據(jù)源，并且在中間構(gòu)建了一整套抽象的數(shù)據(jù)集市層，即傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)一語(yǔ)義層。通過這個(gè)統(tǒng)一語(yǔ)義層，Kyligence 將企業(yè)內(nèi)外部的所有數(shù)據(jù)看成一個(gè)更大的數(shù)倉(cāng)或數(shù)據(jù)湖，并在其上構(gòu)建了整體的數(shù)據(jù)連接能力。

OLAP on 數(shù)據(jù)湖：提供構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品的能力

韓卿認(rèn)為，每個(gè)企業(yè)其實(shí)都是一家數(shù)據(jù)公司，都將能夠基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)開發(fā)新的產(chǎn)品或創(chuàng)造新的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的提升與創(chuàng)新，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定良好的基石。與此同時(shí)，企業(yè)需要構(gòu)建積極的數(shù)據(jù)文化和生態(tài)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)將不再是單純導(dǎo)數(shù)據(jù)的“表哥”和“表姐”，而是與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)共同為客戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品，從而讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)曲線。

基于 Kyligence的OLAP 引擎，企業(yè)可以基于特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)集市或索引，從而確保這些數(shù)據(jù)能夠更快、更安全地被訪問。Kyligence OLAP on Data Lake，是基于云上的數(shù)據(jù)湖提供的企業(yè)級(jí)OLAP引擎，具備六大特色優(yōu)勢(shì)：

大數(shù)據(jù)時(shí)代，一線業(yè)務(wù)人員對(duì)于數(shù)據(jù)的敏捷性有著更強(qiáng)烈的需求，為了能夠盡快搶占市場(chǎng)先機(jī)，業(yè)務(wù)人員需要及時(shí)使用數(shù)據(jù)開展經(jīng)營(yíng)決策。Kyligence通過統(tǒng)一的語(yǔ)義層，為客戶在云上構(gòu)建多維數(shù)據(jù)集市，業(yè)務(wù)人員只需要在這樣的數(shù)據(jù)集市中進(jìn)行各種操作，而無需關(guān)心這些數(shù)據(jù)來自哪里，是什么類型。通過Kyligence批流一體的能力，業(yè)務(wù)人員只需要使用數(shù)據(jù)就可以了。

OLAP on Data Lake實(shí)現(xiàn)了一套語(yǔ)義支持多個(gè)BI工具，集數(shù)據(jù)定義、安全管理、審計(jì)等能力于一身，實(shí)現(xiàn)了云上數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管控能力，避免了Excel場(chǎng)景中大量數(shù)據(jù)被導(dǎo)出后分發(fā)不受控的情況。

韓卿提到，2021年底，Kyligence 在支持亞馬遜云科技Spot Instance后，以更加經(jīng)濟(jì)、高效和高并發(fā)的方式，幫助客戶將云上的支出成本降低了70%以上。

企業(yè)級(jí)指標(biāo)中臺(tái) 以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理效能提升

在過去的幾年，多數(shù)企業(yè)都在面臨“轉(zhuǎn)型找死，不轉(zhuǎn)等死”的困境，CIO也是一個(gè)非常容易焦慮的群體。數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下，即使是中等規(guī)模以上的BI或數(shù)倉(cāng)的技術(shù)棧，也會(huì)有幾百至幾千張報(bào)表，每張報(bào)表的數(shù)據(jù)指標(biāo)如果在十個(gè)以上，那就意味著有幾萬甚至幾十萬個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)的口徑是否統(tǒng)一?哪些數(shù)據(jù)被誰使用?哪些是最有價(jià)值的數(shù)據(jù)?這些問題都非常復(fù)雜。

更可怕的是，伴隨ETL任務(wù)的膨脹，一張?jiān)幢砜赡墚a(chǎn)生幾萬張衍生表，而整個(gè)數(shù)倉(cāng)可能充斥著幾百萬張表，無數(shù)個(gè)ETL任務(wù)的重復(fù)性工作，帶來的不僅是存儲(chǔ)問題，不斷被消耗的數(shù)據(jù)集群資源使CIO面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。實(shí)際上，Kyligence能夠很好地解決這一問題，幫助企業(yè)客戶更好地達(dá)成碳中和。

過去的幾年里，各大銀行紛紛投入建設(shè)口徑統(tǒng)一、自上而下的新型指標(biāo)平臺(tái)，來有效衡量業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)和發(fā)展情況，降低業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)使用門檻，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能一線業(yè)務(wù)，全面推動(dòng)銀行數(shù)字化經(jīng)營(yíng)。Kyligence在服務(wù)這些銀行類高端客戶的過程中，積累了一整套指標(biāo)中臺(tái)的通用能力。

Kyligence指標(biāo)中臺(tái)解決方案，將助力企業(yè)以指標(biāo)為中心，去構(gòu)建整個(gè)數(shù)字化體系建設(shè)的方法論，從而建立數(shù)據(jù)管理共識(shí)，最終服務(wù)于企業(yè)管理目標(biāo)。

多維數(shù)據(jù)集市是指標(biāo)中臺(tái)的最佳技術(shù)底座，Kyligence期望通過其多維數(shù)據(jù)集市，為上層的數(shù)據(jù)指標(biāo)提供更好的能力。基于Kyligence獨(dú)有的AI增強(qiáng)引擎，企業(yè)客戶可以通過現(xiàn)有SQL識(shí)別出相應(yīng)的數(shù)據(jù)集市，并進(jìn)一步通過系統(tǒng)自動(dòng)化地推薦和治理重要指標(biāo)。

據(jù)悉，Kyligence指標(biāo)中臺(tái)支持全生命周期的指標(biāo)自動(dòng)化構(gòu)建和管理，給業(yè)務(wù)人員提供了用數(shù)字化的方式優(yōu)化自身工作的賦能空間。以平安銀行搭建的指標(biāo)管理和指標(biāo)應(yīng)用的統(tǒng)一平臺(tái)——潘多拉平臺(tái)為例，實(shí)現(xiàn)了全生命周期的指標(biāo)自動(dòng)化構(gòu)建和管理，顯著提升了數(shù)據(jù)開發(fā)產(chǎn)能，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的治理。

Kyligence聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李揚(yáng)在接受企業(yè)網(wǎng)D1Net采訪時(shí)介紹：“指標(biāo)中臺(tái)包含原子指標(biāo)和偏業(yè)務(wù)向的衍生和派生指標(biāo)兩大類，后一類為業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供了廣泛的空間。例如，在標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)價(jià)之上，業(yè)務(wù)人員可以通過一些營(yíng)銷策略和階梯折扣價(jià)，以數(shù)字化的方式證明自己有更好的報(bào)價(jià)方案。在統(tǒng)一的指標(biāo)中臺(tái)的口徑之上，業(yè)務(wù)人員能夠在現(xiàn)有原子指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)之上進(jìn)行微創(chuàng)新，更能滿足業(yè)務(wù)的靈活性和機(jī)動(dòng)性。”

某銀行經(jīng)營(yíng)管理作戰(zhàn)室，在使用Kyligence 指標(biāo)中臺(tái)技術(shù)能力的過程中，不僅可以從現(xiàn)有的系統(tǒng)中抽取指標(biāo)、進(jìn)行管理，還能以寬表的形式自動(dòng)化或半自動(dòng)化地過渡到以維度為模型的經(jīng)過治理的平臺(tái)，大大地降低了ETL 的調(diào)度任務(wù)以及人力干預(yù)。

Kyligence 根據(jù)指標(biāo)的基礎(chǔ)定義，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行智能建模，然后通過調(diào)度從數(shù)據(jù)湖中自動(dòng)地加載數(shù)據(jù)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行加工和計(jì)算，整個(gè)過程無需手工的 ETL 開發(fā)。通過指標(biāo)查詢引擎，指標(biāo)裝配人員可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行查詢和前端裝配。與傳統(tǒng)方案中指標(biāo)的加工和處理相比，新的方案通過全自動(dòng)化的指標(biāo)加工和計(jì)算，大幅減少了指標(biāo)的 ETL 開發(fā)工作，提升了開發(fā)效率和指標(biāo)的上線速度，從而推動(dòng)了作戰(zhàn)室的快速建設(shè)，同時(shí)結(jié)合 Kyligence 的高性能在線聯(lián)機(jī)分析引擎，保障了指標(biāo)的秒級(jí)查詢響應(yīng)。

會(huì)上，Kyligence還分享了某股份制銀行建設(shè)指標(biāo)平臺(tái)推動(dòng)數(shù)據(jù)治理與數(shù)字化戰(zhàn)略的實(shí)踐，以及某領(lǐng)先的城商行通過指標(biāo)平臺(tái)賦能掌上銀行智慧經(jīng)營(yíng)的案例。

云上數(shù)據(jù)分析代運(yùn)營(yíng) 帶給中小企業(yè)的福音

盡管數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢(shì)所趨，但是對(duì)于中小企業(yè)而言，技術(shù)學(xué)習(xí)、架構(gòu)搭建和部署的時(shí)間和成本都需要持續(xù)性投入，這讓很多企業(yè)負(fù)擔(dān)沉重。

Kyligence在服務(wù)客戶的過程中發(fā)現(xiàn)：由于一些中小型企業(yè)的IT 管理人員并非大數(shù)據(jù)專業(yè)出身，因此在云上部署大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，往往面臨著很大壓力，而維持大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的穩(wěn)定，可能比搭建它要困難十倍。中小型企業(yè)更想直接使用專業(yè)的數(shù)據(jù)能力，而非組建整個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。

為此，Kyligence推出了全托管或半托管的云上數(shù)據(jù)分析代運(yùn)營(yíng)服務(wù)，目前這項(xiàng)服務(wù)已支持微軟云 Azure 、亞馬遜云科技、華為云和 Google Cloud 平臺(tái)的用戶使用。

Kyligence Cloud代運(yùn)營(yíng)模式，在數(shù)據(jù)不離開企業(yè)VPC(虛擬私有云)的前提下，以遠(yuǎn)程的方式幫助企業(yè)高效安全地運(yùn)維 Kyligence 產(chǎn)品，并在現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)支持體系之上，額外提供集監(jiān)控告警、定期服務(wù)健康檢查、TCO 優(yōu)化建議三位一體的增值服務(wù)。

據(jù)李揚(yáng)介紹：Kyligence推出代運(yùn)營(yíng)服務(wù)，就是希望給用戶提供一種拎包入住的體驗(yàn)?？蛻粼诰€上進(jìn)行服務(wù)申請(qǐng)后，只需享受大數(shù)據(jù)分析的能力即可，而無需負(fù)擔(dān) IT 運(yùn)維工作，整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建和運(yùn)維都將由 Kyligence 的專業(yè)工程團(tuán)隊(duì)來完成。

Strikingly是一家網(wǎng)站建設(shè)的SaaS服務(wù)商，基于開源 Kylin 構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)流量分析平臺(tái)，為全球200多個(gè)國(guó)家的上百萬客戶提供服務(wù)。起初，Strikingly的大數(shù)據(jù)IT管理員負(fù)責(zé)開發(fā)和運(yùn)行簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊流分析產(chǎn)品，但服務(wù)不太穩(wěn)定，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)服務(wù)不可用的情況，這直接影響其客戶體驗(yàn)。

2021年，Strikingly成為 Kyligence Cloud 代運(yùn)營(yíng)服務(wù)的典型客戶，Kyligence Cloud 是完整的云原生架構(gòu)，不僅替換了Hadoop，還將技術(shù)棧遷移到Spark ，以代運(yùn)營(yíng)替換其原有的運(yùn)維方式，不僅大幅節(jié)約了IT資源，具備更強(qiáng)的彈性和伸縮能力，還將云上成本節(jié)約了53%。

Strikingly通過8項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)幫助其客戶指導(dǎo)網(wǎng)站建設(shè)，屬于非常典型的指標(biāo)型的數(shù)據(jù)應(yīng)用。通常，數(shù)據(jù)分析引擎的性能會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)呈現(xiàn)線性下降的趨勢(shì)，但是Kyligence 的預(yù)計(jì)算技術(shù)在這些數(shù)據(jù)增長(zhǎng)場(chǎng)景下表現(xiàn)非常優(yōu)異，無論是查詢的響應(yīng)速度，還是查詢的吞吐量，均處于非常平穩(wěn)的態(tài)勢(shì)。這說明在典型的指標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景下，預(yù)計(jì)算技術(shù)與指標(biāo)數(shù)據(jù)能夠互相配合，很好地解決了數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)、IT 成本也會(huì)隨之不停增長(zhǎng)的問題。

Strikingly CTO 在溝通中反饋：節(jié)約成本并不是其最大收益，Kyligence能夠預(yù)判安全隱患，保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定，免除運(yùn)維壓力才是他們最看中的。因?yàn)榫湍壳岸裕胝业揭粋€(gè)好的運(yùn)維人員，對(duì)很多企業(yè)來說非常困難，這不僅是人員薪資，還意味著很多管理成本。

以指標(biāo)為中心 構(gòu)建建設(shè)指標(biāo)中臺(tái)的方法論

在接受企業(yè)網(wǎng)D1Net采訪時(shí)韓卿強(qiáng)調(diào)：“Kyligence希望以指標(biāo)為中心構(gòu)建建設(shè)指標(biāo)中臺(tái)的方法論，任何指標(biāo)平臺(tái)一定是一個(gè)管理系統(tǒng)，任何技術(shù)都無法解決所有的管理問題，例如不同部門指標(biāo)不統(tǒng)一、指標(biāo)過時(shí)等等，都屬于管理問題。”

因此，首先應(yīng)從管理入手，進(jìn)行變革、協(xié)調(diào)和同步。從高層開始為服務(wù)某個(gè)管理目標(biāo)建立共識(shí)，而非單純搭建一個(gè)可視化的平臺(tái)。他舉例，在某公司，IT部門只負(fù)責(zé)做好指標(biāo)平臺(tái)的底座，而數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)定義則交給規(guī)劃和戰(zhàn)略管理部，這也是一種可行的做法。

其次，企業(yè)應(yīng)該更聚焦、更快地去做閉環(huán)。例如，從一個(gè)部門或從一條產(chǎn)品線完成整個(gè)閉環(huán)鏈路，這樣能夠快速見到成效。不同部門的指標(biāo)定義口徑可能并不相同，而技術(shù)無法解決這一問題，Kyligence的方法是在一個(gè)部門或一條產(chǎn)品線內(nèi)將其打通，形成統(tǒng)一的指標(biāo)口徑或指標(biāo)治理目標(biāo)，使效果易于被量化。在收獲良好的成效之后，企業(yè)可以進(jìn)一步地嘗試更多應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)邊使用、邊治理，不斷挖掘更多數(shù)據(jù)價(jià)值。