【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2020年，信通院發(fā)布大數(shù)據(jù)報告中指出，企業(yè)運營中的數(shù)據(jù)只有56%能夠被及時捕獲，而這其中，僅有57%的數(shù)據(jù)得到了利用，也就是說，僅有32%的企業(yè)數(shù)據(jù)價值能夠被激活。只有被使用的數(shù)據(jù)才是資產(chǎn)，因此眾多企業(yè)也在利用工具和平臺來充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，為業(yè)務(wù)提供洞察。

隨著海量數(shù)據(jù)的激增，多個云平臺、數(shù)據(jù)源的繁雜、技術(shù)間的整合和平臺間的集成帶來的難度，使得企業(yè)數(shù)據(jù)管理和分析的道路更加曲折，這也給 CIO 們帶來了極大的焦慮，無法尋找到有價值的數(shù)據(jù)，這讓企業(yè)在尋找數(shù)據(jù)上花費的時間遠遠超過分析數(shù)據(jù)本身。

Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 韓卿表示 ，為更好地服務(wù)客戶，解決企業(yè)在數(shù)據(jù)分析、管理及治理等方面的挑戰(zhàn)， Kyligence 戰(zhàn)略進行全面升級，在做強分析能力的基礎(chǔ)上增強數(shù)據(jù)管理能力，以人工智能進一步替代人工工作，以云原生進一步替代基于 Hadoop 的基礎(chǔ)架構(gòu)，讓數(shù)據(jù)服務(wù)與管理發(fā)揮核心作用，幫助企業(yè)智能管理最有價值數(shù)據(jù)，支持企業(yè)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 韓卿

技術(shù)賦能 讓數(shù)據(jù)隨取隨用

過去，數(shù)據(jù)分析工作多數(shù)都是依靠專業(yè)技術(shù)人員或者數(shù)據(jù)分析師來完成，而數(shù)據(jù)的使用者也是企業(yè)的高管或者決策者。隨著數(shù)據(jù)量的增加，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性增加，數(shù)據(jù)的管理模式、使用對象以及消費方式也變得不同。

在技術(shù)的快速發(fā)展演進下，更多企業(yè)開始建立混合多云環(huán)境，加之各國也正在嚴(yán)控數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)的管理從集中式向分布式轉(zhuǎn)變，對于數(shù)據(jù)孤島的整合思路將由匯聚（Collect）漸漸轉(zhuǎn)向聯(lián)接（Connect）。此外，數(shù)據(jù)的使用者也從過去的企業(yè)決策者向一線業(yè)務(wù)人員轉(zhuǎn)變，更多的普通員工可以借助簡單易用的數(shù)據(jù)平臺來完成數(shù)據(jù)分析以及預(yù)測等工作。

而這一些列變化的背后，離不開技術(shù)的支撐。 Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO 李揚表示，技術(shù)可以幫助企業(yè)降低試錯成本，借助效率更高的生產(chǎn)工具和技術(shù)平臺，企業(yè)可以快速完成自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。

數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)分析，是個對專業(yè)要求極高的工作，往往都需要具有專業(yè)能力的數(shù)據(jù)工程師、分析師來完成。如何降低數(shù)據(jù)使用的門檻？ Kyligence 提出了智能數(shù)據(jù)云戰(zhàn)略（Intelligent Data Cloud），希望借助智能數(shù)據(jù)云平臺（Intelligent Data Cloud），讓普通人使用數(shù)據(jù)像使用水電一樣方便，隨取隨用，自助使用。

據(jù)了解，智能數(shù)據(jù)云是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體等技術(shù)體系的繼承和延續(xù)，既有數(shù)據(jù)湖低成本的存儲可擴展性，也有數(shù)據(jù)倉庫的強化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)管理能力。同時，在此之上，智能數(shù)據(jù)云提供更高一層的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象管理能力，并從業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的讀寫需求出發(fā)，使用 AI 增強的方式自動化和簡化技術(shù)層面的人工數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)管理。向外，智能數(shù)據(jù)云提供普通人可用的數(shù)據(jù)服務(wù)；向內(nèi)，智能數(shù)據(jù)云以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向自動化數(shù)據(jù)的操作和管理。

在近日舉辦的 Data & Cloud Summit 2021 行業(yè)峰會上， Kyligence 4.5 新版本也隨之正式發(fā)布，圍繞全場景 OLAP 主題，融合各種技術(shù)創(chuàng)新和突破，通過借助機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，為用戶提供簡單易用、高性能、高并發(fā)的 AI 增強的數(shù)據(jù)服務(wù)與管理平臺，大大提升了數(shù)據(jù)工程的效率。

降低門檻 讓人人都成為數(shù)據(jù)分析師

過去，掌控數(shù)據(jù)的人大多數(shù)都是數(shù)據(jù)工程師和技術(shù)工程師，但是這些人不懂業(yè)務(wù)，不能從業(yè)務(wù)角度對數(shù)據(jù)加以理解并組合，因此就不會產(chǎn)出更多有價值的業(yè)務(wù)洞察。只有懂業(yè)務(wù)的人員才知道怎樣通過數(shù)據(jù)洞察來優(yōu)化業(yè)務(wù)。因此， Kyligence 打造統(tǒng)一的業(yè)務(wù)語義層，幫助企業(yè)降低數(shù)據(jù)數(shù)用的門檻，降低企業(yè)試錯成本，同時幫助業(yè)務(wù)人員打開新思路，創(chuàng)造更多的數(shù)據(jù)創(chuàng)新，從而運用數(shù)據(jù)來優(yōu)化業(yè)務(wù)。

李揚介紹說，業(yè)務(wù)語義層分為兩部分，上半部分是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象，包括指標(biāo)、標(biāo)簽、多維分析模型和圖模型等，而業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對象通過組合多個技術(shù)數(shù)據(jù)對象計算而來，如關(guān)系表、視圖等。業(yè)務(wù)語義層的下半部分則是業(yè)務(wù)語義增強，為數(shù)據(jù)目錄補充業(yè)務(wù)信息上下文，形成知識圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)。借助業(yè)務(wù)語義功能，普通業(yè)務(wù)人員也可以看懂?dāng)?shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)，甚至通過關(guān)聯(lián)整合創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)集。

在不同 BI 工具中創(chuàng)建割裂的數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)，會給企業(yè)帶來不必要的數(shù)據(jù)分復(fù)雜度和業(yè)務(wù)指標(biāo)定義的不一致。統(tǒng)一語義層給使用不同分析工具的所有用戶提供了統(tǒng)一一致的業(yè)務(wù)指標(biāo)和語義定義，減少了業(yè)務(wù)定義不一致所帶來的數(shù)據(jù)口徑問題。

Kyligence 技術(shù)合伙人兼產(chǎn)品創(chuàng)新中心副總裁李棟表示，企業(yè)對于業(yè)務(wù)語義層有著強烈需求，企業(yè)或多或少都存在數(shù)據(jù)割裂、數(shù)據(jù)不一致等問題。在 Kyligence 推出業(yè)務(wù)語義層的功能后，企業(yè)可以搭建統(tǒng)一語義層，從而在分析應(yīng)用端創(chuàng)造更多智能化的產(chǎn)品。 Kyligence 與平安銀行合作的“潘多拉”指標(biāo)平臺就是一個典型的案例，該平臺讓用戶可以簡單方便地通過指標(biāo)或者智能推薦的方式來獲取業(yè)務(wù)的深入洞察，從而改變了數(shù)據(jù)的日常開發(fā)模式，以及業(yè)務(wù)用戶的數(shù)據(jù)應(yīng)用模式，降低了數(shù)據(jù)開發(fā)的成本，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用的效率。

兩大 OLAP 引擎結(jié)合 幫助企業(yè)尋找數(shù)據(jù)平衡點

據(jù)介紹， Kyligence 最新版本中全場景 OLAP 的核心是融合 Apache Kylin 和 ClickHouse 的技術(shù)優(yōu)勢，將 ClickHouse 有機融合在 Kyligence 產(chǎn)品的基座中，在原有聚合分析的高性能之上，更有效提升了明細(xì)分析、Ad-Hoc 查詢等場景的性能和優(yōu)勢。Kyligence 能夠為用戶提供全面的 OLAP 服務(wù)能力，甚至進一步提供對 ClickHouse 的商業(yè)化支持。該功能同時在企業(yè)版（Kyligence Enterprise）和公有云版本（Kyligence Cloud）中提供。

Apache Kylin 和 ClickHouse 是業(yè)界主流的 OLAP 引擎，它們的存儲原理、存儲方式、編程語言都是不一樣，為何 Kyligence 要將兩大引擎融合呢？李揚告訴51CTO，大數(shù)據(jù)分析需要在數(shù)據(jù)的靈活與成本或性能之間尋找平衡。 ClickHouse 代表的是偏向靈活性的平衡點， Apache Kylin 則代表的是性能或者成本的平衡點，而用戶對于兩類需求都很強烈，并且出現(xiàn)了一個有意思的狀態(tài)。

李揚解釋道，當(dāng)一個新業(yè)務(wù)產(chǎn)生，業(yè)務(wù)本身具備不確定性，因此數(shù)據(jù)分析沒有固定的形態(tài)，也就沒有標(biāo)準(zhǔn)或者統(tǒng)一的業(yè)務(wù)模型，這時候適合采用更加靈活的分析技術(shù)例如 ClickHouse 。但是隨著業(yè)務(wù)的增長會變得逐漸穩(wěn)定，甚至變?yōu)楹诵臉I(yè)務(wù)，這時數(shù)據(jù)分析就從之前探索階段進入到比較穩(wěn)定的、有模式的、有業(yè)務(wù)體系的狀態(tài)，就需要歸納出具有標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一的業(yè)務(wù)主體模型，因此在技術(shù)層面也會從靈活性向成本和性能方面傾斜。如果這時底層數(shù)據(jù)系統(tǒng)無法支撐，企業(yè)就需要進行變革，將過去靈活性的分析技術(shù)替換為成本更低同時可以支撐統(tǒng)一業(yè)務(wù)層的數(shù)據(jù)治理技術(shù)。 Kyligence 看到企業(yè)在業(yè)務(wù)層面的需求動機，希望找到兩種技術(shù)的平衡點，支撐企業(yè)從創(chuàng)新到成熟穩(wěn)定的轉(zhuǎn)變，因此將兩大技術(shù)進行結(jié)合。

除此以外，Kyligence 4.5新版本還有幾大新的功能特色：批流一體/實時能力進一步擴寬了全場景 OLAP 的能力，僅通過一個數(shù)據(jù)模型、一個 SQL 語句，就能同時接入批數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)應(yīng)用提供統(tǒng)一的查詢出口；基于AI 增強引擎，根據(jù)業(yè)務(wù)分析行為自動化建模，靈活響應(yīng)業(yè)務(wù)；完善了企業(yè)級運維管理體系，幫助企業(yè)實現(xiàn)多租戶部署與管理，通過指標(biāo)監(jiān)控、告警等實現(xiàn)自動化生產(chǎn)運維；支持多個云平臺，包括微軟云 Azure、亞馬遜云 AWS、華為云等公有云平臺，企業(yè)可以靈活選擇。

結(jié)語：數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)愈發(fā)重要，但是只有被利用、被分析的數(shù)據(jù)才是有價值的，更多的企業(yè)也在借助技術(shù)力量發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)更深層次的洞察。從數(shù)據(jù)集市到數(shù)據(jù)倉庫，從數(shù)據(jù)湖到湖倉一體，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)層出不窮，滿足著用戶多樣化的數(shù)據(jù)需求。Kyligence成立五年多來，一直堅持技術(shù)創(chuàng)新，專注在數(shù)據(jù)服務(wù)與管理方向，致力于改變?nèi)祟愂褂脭?shù)據(jù)的習(xí)慣。在云計算盛行的當(dāng)下，Kyligence也將數(shù)據(jù)服務(wù)和管理與云原生技術(shù)相結(jié)合，讓企業(yè)無需關(guān)注底層平臺和技術(shù)，只需要聚焦于數(shù)據(jù)本身，實現(xiàn)隨取隨用的便捷，助力企業(yè)管理最有價值的數(shù)據(jù)，從容地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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