隨著數字化轉型的不斷深入，快速攀升的數據量級以及多樣化的數據分析需求導致企業的數據架構日益復雜，與此同時，后期的運維難度和運維成本也在不斷上升。現在一套數據架構上往往存在多個不同功能的產品，這些產品獨立或組合地服務于不同的業務場景，就導致運維門檻高、敏捷業務發展與復雜架構間的矛盾，以及SLA 難保障。

對于一些核心數據產品，企業部署后需要安排一個或多個 IT 人員來進行運維，而數據產品的強技術屬性，決定了運維人員需要具備一定的專業能力，這也增加了運維門檻及人員成本。

而隨著業務發展的節奏不斷加快，企業需要進行更快的技術創新以響應企業敏捷發展的需求。另一方面數據技術服務類型眾多，學習門檻普遍較高，專業技術人員往往疲于掌握新技術的開發和運維，精力很難釋放，也很難將重心聚焦在業務創新中。

對于中小型企業或 IT 基礎設施不完善的用戶，發現服務穩定性問題往往來自于最終用戶的反饋，等出現問題后再開始處理，影響業務的同時，服務 SLA 難以保障。

以往，公司都會把數據當成資產去運營和管理，但是任何資產其實都是成本。如今“數據即產品”的概念逐漸成為運營企業構建數字化管理新體系的脈門。

數據基礎架構，從中心化走向去中心化

隨著數據分析和管理需求的不斷發展，企業的數據架構也在不斷迭代。數據基礎架構自“數倉”在1980年開始被提出到現在，已經經歷了不同的變化。但在過去的幾輪變化中，有一樣東西沒變——它們都是集中式的。也就是說，過去在構建數據倉庫時，企業往往是把業務系統的數據從各個地方匯集過來，進行標準化的處理，再存放在一個地方。

不過近一兩年，行業開始出現了一個更大的變化——去中心化，并且已經成為當下最熱門且發展最快的基礎架構變化，在整個數倉的發展方向上，去中心化是如今云和 SaaS 時代的未來——數據倉庫不再按原來的方式收集到一起，而是能夠連接到不同的數據源，實時地把數據匯過來，去服務一定的數據服務的應用。

“這是我們非常認可的未來趨勢和方向。我們現在有非常多的客戶基于 Kyligence 構建的其實是一個數據產品，通過這樣的數據產品，我們已經能夠幫客戶直接對外提供數據的價值，然后做一些變現，甚至已經可以成為他們核心的業務收入和來源。 ” Kyligence 聯合創始人兼 CEO 韓卿在Kyligence2022春季線上論壇上表示。

Kyligence 成立于2016年，為企業實現自動化的數據服務和管理。由 Apache Kylin 的創始團隊成立，Apache Kylin 是第一個由中國人貢獻到 Apache 軟件基金會的頂級開源項目，至今在全球有超過1500多家企業級的客戶在使用。

三大解決方案構建企業數字化管理體系

一旦公司的數據文化產生了變化，數據團隊就將不再僅僅是“表哥”“表姐”，而是跟業務團隊組成了數據業務領域團隊，更好地為客戶的業務目標進行服務，為更好的收益提供數據服務的產品。 

基于這些數據管理分析領域的大方向， Kyligence 發布了的三大解決方案：OLAP on 數據湖、云上數據分析代運營和企業級指標中臺。

如何讓數據管道變簡潔？Kyligence 智能數據云采用云原生架構，同時 AI 增強引擎基于分析歷史可以自動優化模型，賦能各企業和組織在數據湖上靈活地開發創新型的數據分析應用，幫助業務用戶進行數據支撐的決策。“通過統一的語義層，Kyligence 為客戶在云上構建了整個多維的數據集市。業務用戶只要消費這樣的數據集市，而無需關心這些是數據是來自 Oracle、Hadoop、Snowflake 還是 Kafka 的。用戶甚至都不需要關心這是歷史數據還是實時數據，通過 Kyligence 批流一體的能力，呈現給客戶的就是業務數據的語義，業務人員只需要使用數據就可以了。”韓卿說。

為了更好助力企業實現數據價值最大化，Kyligence 還正式推出了代運營服務，將在現有的標準技術支持體系之上，額外提供集監控告警、定期服務健康檢查、TCO 優化建議三位一體的增值服務，通過 7x24x365 不間斷的主動的、預防式的、自動化運維的遠程服務，保障客戶業務的穩定運行。

針對業務人員在企業級指標中臺中的作用，Kyligence聯合創始人兼CTO李揚認為，指標中臺可以分成原子指標和偏業務向的衍生和派生指標兩部分。原子指標是公司集中管理的是統一口徑的基礎，不是每個業務人員可以隨意自己改造的，衍生和派生指標則是業務創新的空間。“比如在標準的標價之上，是不是通過一些營銷策略，出一個階梯的折扣價，可以用數字來證明我這個報價方案是不是比原來的更優秀。從公司整體來說，是在原子指標的基礎上又打開了衍生、派生指標的能力給到每一個一線業務人員，基于標準之上再做一些微創新，就又滿足了業務的靈活性和機動性。”

Kyligence 企業級指標中臺本質是一個管理系統，指標中臺解決方案是助力企業以指標為中心，去構建整個數字化體系建設的方法論，從而建立數據管理共識，最終服務于企業管理目標；同時，企業在落地指標中臺后，可以實現「邊使用，邊治理」，不斷挖掘數據的價值。

過去幾年的時間里，Kyligence 收獲了來自世界 500 強和各行業領導者的信任，覆蓋金融、制造、零售等各個行業。Kyligence 在整個數字化的解決方案的亮點頗多，如業財一體化、實時營銷、數據服務、客戶旅程、零售行業供應鏈等，這些場景都是基于Kyligence 底層超大規模的 OLAP 數據分析能力，來為客戶提供整個的數據分析和快速訪問。

從礦物、農作物等自然物質到數據，毋庸置疑，數據已經成為生產力三要素中新的生產對象。掘數據要素價值，也成為推動數字經濟發展的核心支撐力和驅動力。Kyligence 通過不斷迭代數據分析和服務能力，幫助企業構建數字化管理體系，讓數據管理成為企業文化，并為業務創造價值。

責任編輯：焦旭