美女与IT兽 | 云上数据分析哪家强？

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大家好~我是微软合作伙伴业务拓展总监 Grace Peng，欢迎大家继续关注美女与IT兽第35期的节目。本期我们有幸请到了一位重磅嘉宾，他就是微软金牌合作伙伴 Kyligence 上海跬智联合创始人＆ CEO 韩卿韩总。

除此之外，韩总还有两个非常重要的身份：微软在中国区的第二个社区总监以及 Apache Kylin 项目联合创建者＆项目管理委员会主席。作为中国首个 Apache 顶级项目， Apache Kylin 在 PB 级别数据上带来了开创性的即时分析能力，并被全球超过 1000 家企业所使用。Kyligence 作为由 Apache Kylin 核心团队创立的创业公司，拥有着国际化的视野与开阔的格局，从创立伊始就密切关注着“上云”这一必然趋势。 

在之前的第24期节目中，我们已经探索了数据上云的安全姿势，而今天呢，就让韩总为我们介绍面对云上大数据的趋势，Kyligence 为各行各业提供了怎样的解决方案。

韩卿（左）与微软公司首席执行官萨提亚·纳德拉（右）

-------- 文字版分割线 --------数据上云，只是个开始

《孙子兵法》云：“知己知彼，百战不殆。”自古以来，谁掌握了更多的数据资讯，谁就拥有了解决事务、掌控全局，甚至于预测未来的钥匙。

在今天这样的大数据时代，各行各业都比以往任何时候更重视数据的收集。这些数据已经不限于企业的业务系统，也不限于传统结构化的数据类型，它可能来自网站、手机，也可能来自在线系统、应用程序，甚至物联网。有时候，哪怕是最不起眼的数据细节，也足以对整个市场产生颠覆性的影响。

当然，正如钱只有在流通中才能体现出价值一样，所收集到的数据也必须得以妥善的分析应用，才能发挥出真正的作用。一味地追求“多”是无济于事的，数据本身具有极强的时效性，转瞬之间便成为明日黄花，只有能够用最短的时间在一片杂乱无章之中披沙拣金，才是我们真正想得到的效果。

Kyligence，极速云上大数据洞察

传统的数据仓库架构所面临的，正是“多”的压力和“快”与“准”的需求，可以说，面对今天这么庞大、多样化的数据，它们已经有些吃不消了。分析人员通常需要等待 24 小时甚至更长时间让数据流入数据仓库，之后才能进行分析；如果要基于数据做更复杂的查询和计算，则需要更长时间。
与此同时，传统数据仓库的存储和计算资源在处理这样的负载时也会显得捉襟见肘，为了避免宕机，用户和工作负载就必须排队等候——而这又将导致更长的延迟。另一方面，为了满足不断增长的存储和负载需求，企业在扩展常规数据仓库上的花销也极其昂贵。当大量的“新闻”都变成“旧闻”，数据未经使用便被废弃，想要“运筹帷幄之中，决胜千里之外”，无异于纸上谈兵。信息技术革命正在不断催生新的产业升级热潮，随着云计算的蓬勃发展，越来越多的企业考虑在云上构建自己的IT业务系统及企业应用平台。谁会不喜欢这样敏捷、高效、试错成本低、成本可控的新型云上IT架构呢？企业的应用系统、分析日志、业务数据等等，统统可以迁移至云端，无论是私有云还是公有云，都已是大势所趋。Kyligence on Azure，更低成本、更简单、更易管理可是仅仅“上云”是不够的，我们还面临着一系列问题：不同的行业有着迥异的特性与需求，如何为它们量身打造数据上云之路，解决需求与痛点？在制造业等相对传统的领域，大量相对封闭的数据如何顺利上云？而当数据上云之后，企业又将如何在云上利用这些数据进行高效分析，做出更及时、更精准的决策？转型升级之路需要漫长的探索，而占据先机的 Kyligence，显然已经交出了一份令人满意的答卷，它所提供的云上一站式智能数据分析解决方案，已经实实在在驱动了大量顶尖客户的业务增长。核心组件，持续赋能
正如韩总所说，云一定是未来整个IT行业基础建设的趋势，但在这一过程中，安全问题就显得尤为重要。尤其是对于金融行业而言，数据背后关系的是真金白银，不允许有一点点的闪失。
也正因为如此，金融领域在面对数据上云的大趋势时，总会显得有些滞后保守、小心翼翼。出于对安全的重视，金融行业更倾向于拥有自己的数据中心，做好数据本地化，不像与客户粘着紧密的零售行业一样拥有天然上云的便利。当然，保守小心并不意味着对这一趋势的抗拒，事实上，金融领域在云上的投入力度非常大，正处于逐步替换过程中。Kyligence 和建设银行、浦发银行、中国银联等重要客户都有着非常密切的合作，普及教育并积极探索数据上云的正确姿势，努力帮助金融行业在强监管和易于使用之间找到一个平衡点。过去10年，整个金融界都比较流行把 Cognos 作为总的 BI 工具，包括 Cognos 在内的一些商业版的多维分析工具，确实曾经为企业分析带来了很大的便利。然而，Cognos 从整个功能、架构上来讲，都是基于单机版的，效率很低，面对10倍量级的业务增长，使用 Kyligence 替代Cognos 已经势在必行。而 Kyligence 的引入也为金融机构带来了看得见的便利：报表时间由以往的8小时缩短到2小时，使得用户很快就能访问到数据；从访问来讲，基本上96%在10秒之内，用户在谈笑之间数据即可显现；而一些高基维的引入，也进一步降低了企业的开发压力、维护压力。对于金融机构来说，引入 Kyligence，最核心的当然就是自主可控，除此之外，用户体验也显得尤为重要。引入 Kyligence 之后，企业可以把整个 Cognos 分析报表架在 Kyligence 上，用户仍可在 Cognos 上进行拖拽，后台使用 Kyligence 查询，使用习惯得到了100%的保留，不会有任何阻碍。
当然，很多企业在选择 Kyligence 的时候，也更看重它组件化的特质：它既是一个产品，也是一个计算组件，也可以作为一个存储组件。在很多用户那里，Kyligence 已经成为数据分析平台的核心组件，最为基础的数据引擎。尽管从外部看不出来，但它确实已经作为数据分析的支撑，全面深刻地为企业持续赋能。

专注专业，全球布局

众所周知，目前关注大数据的公司数不胜数，竞争不可谓不激烈。而 Kyligence 在创办后的短短三年时间里，就为金融、电信、制造等诸多领域提供了云端大数据解决方案，服务了许多大客户，可以说非常引人注目了。

除了刚刚提到的建设银行、浦发银行、中国银联等，Kyligence 还服务了包括华为和 VIVO 在内几乎所有的手机制造商，在长长的用户名单上，还包括美团、今日头条、携程、搜狐、唯品会等一系列耳熟能详的名字。而这些成就，都归功于 Kyligence 的专注与专业。用有限的资源和能力实现突破，把专业能力在世界范围内做到极致，只专注于一点，那就是以自动化数据管理、发现、交互及洞察，为客户提升生产效率。

Kyligence 部分客户，排名不分先后

作为一个国际化的公司，Kyligence 的第一笔收入就来自于美国市场，未来更是做好了充分的出海布局。在这里，不得不提到微软的 Go Global 项目。Kyligence 有着顶级的技术能力，但缺乏的却是全球的网络和全球的资源，正是微软的项目放大了 Kyligence 产品的价值，得以将触手伸向全球。

国际化从来都不是一件容易的事情，挑战和机遇始终共存。Kyligence 在一开始进入美国市场时，就碰到了很多困难。出于固有成见，许多美国企业对中国企业的信任程度不高，而东西方文化的差异，也为运营合作中信任的构建带来了不小的麻烦。也正是通过专注与专业，把所有的事情做到完美，Kyligence 才最终赢得了市场。

当然，正如前面所提到的，Kyligence 在海外也有着很大的竞争优势。从技术角度，有着全球最大的开发者社区，工程师受教育质量也处于全球前列；从经济角度，中国作为世界第二大经济体，整个体量带来的机会也足以让 Kyligence 锻炼整个产品和技术。

2017年，当 Kyligence 在纽约做展会的时候，就受到了来自美国运营商公司的挑战，被质疑能否处理用户众多、数据量巨大的情况。而 Kyligence 直接拿出了与中国联通的合作案例，以两亿用户的数据量雄辩地证明了自己的实力，这样的数据挑战和突破，在别处是遇不到的，我们正在以反模式融入全球化的潮流，不断提升核心竞争力。

Go far with Microsoft

在上一期节目中，我们提到了驿氪为零售业提供的一体化解决方案，其中一个重要的环节就是数据。无独有偶，Kyligence 提供的云端大数据解决方案也将零售业视为方案的重点行业，它和驿氪之间，也有着非常愉快的合作。

同为微软加速器的项目成员，Kyligence 和驿氪在微软平台下形成了良好的协同效应，而这也正是微软一直在做的：帮助企业建立良好的合作伙伴关系，在渠道拓展、客户迁移等诸多领域给予大力的支持。

Kyligence 在创立初始就和微软建立了合作关系，今年更是获得了微软金牌合作伙伴的资质——它代表着合作伙伴在微软的技术能力与专业技能评级中处于最高级别。这次战略性合作关系的升级，无疑进一步精进了 Kyligence 在整体解决方案上的水平，扩大了大数据技术上的领先优势，可以和微软一起赢得更多的客户。

Kyligence and Microsoft

在技术领域，Kyligence 与微软不断深入地合作和探索，无缝对接了 HDInsight（Hadoop & Spark）、Azure Synapse（Azure SQL Data Warehouse）、Blob Storage、Azure Data Lake Storage 等数据服务基础组件，基于 Azure 弹性架构，构建了企业级可扩展的一站式数据分析平台 Kyligence Cloud，结合微软行业领先的商业智能分析工具 Microsoft Power BI / Excel、机器学习、物联网等数据应用，为客户提供云上端到端的数据智能分析服务。依托于 Microsoft Azure 全球云基础架构，运用云服务弹性、高可用、简化运维等优势，充分释放云端大数据分析能力。

方案优势包括以下几点：

• 将传统的数仓 / BI 能力迁移到 Hadoop / Spark 等大数据平台，支持多数据源融合，保护客户原有投资的同时，提供 PB 级数据的极速查询分析能力，支持海量用户的高并发访问，透明加速数据访问。

• 基于数据湖平台，提供增强的数据建模、数据治理能力，内置基于 AI 的智能数据建模算法，加速数据价值挖掘，减少业务人员对 IT 团队的技术依赖，释放 IT 团队生产力。

• 主流 BI 工具无缝对接，多维报表、自助取数、交互式分析、探索式分析，业务人员可轻松上手数据分析和业务决策，无需编码，赋能数据使用者，实现业务增长。

• 基于 Azure 云上服务提供云数据仓库、Hadoop 能力，一键全球部署，自动弹性伸缩按需付费，降低大数据实施和使用门槛；并且将运维和管理托管给专业厂商，降低运维难度和成本。

• 企业级安全管控，无缝集成 Azure Active Directory，Service Principal 等认证授权服务，支持行列级数据访问隔离，支持多租户架构。

Kyligence 通过与微软的紧密合作，共同打造了云上一站式智能数据分析解决方案，帮助客户数据分析平滑上云。Kyligence 也为微软提供了零售、金融、制造等细分行业的业务咨询及项目落地能力，补充增强 Azure 云上大数据分析场景能力，增加了客户粘性，促进实现共赢。

相信在未来，Kyligence 一定能“Go far with Microsoft, Success with Microsoft.”

想了解更多 Kyligence 公司的信息，又或是 Kyligence 在企业的应用与实践吗？那就快戳进下面的视频吧！

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