从“数据即资产”到“数据即产品”，Kyligence的数据服务和管理之道 原创

今天，我们称之为移动互联时代也好，智能世界也好。一个大家明显感受特征就是数据越来越多。于此相对应的鲜明的变化就是数据从采集、存储、分析到利用也发生了翻天覆地的变化。比如数据从集中存储发展到今天的分布式存储，比如数据使用者从决策者走向了大众，比如通过智能推荐数据，探索未知领域的创新不断加强。其特点就是要求数据仓库的构建模式从收集模式转变连接模式。

现代数据栈的演进也从本地不断向云端迁移，比如从早期的Oracle、Teardata到Hadoop、Greenplum到Snowflake、Azure、华为云等数据仓库、云数据湖。随着平台化属性变化，也面临更多挑战，比如在Hadoop向数据湖的演进过程中，存在的数据孤岛问题严重等挑战，急需出现指标管理更统一，数据接口更开放，数据分析更自助的现代化数据栈来应对挑战，也为围绕“现代数据栈”打造产品的创业公司提供了新的机会。

Kyligence 就是一家服务全球客户的科技创业公司，通过提供可信赖的企业级产品和服务能力，赋能更多企业实现自动化的数据服务和管理，管理好最有价值数据。

Kyligence 由 Apache Kylin （第一个由中国贡献到 ASF 的顶级开源项目）创始团队创建，致力于打造下一代智能数据云平台，为企业实现自动化的数据服务和管理。基于机器学习和人工智能等技术，Kyligence 从多云的数据存储中识别和管理最有价值数据，并提供高性能、高并发的数据服务以支撑各种数据分析与应用，同时不断降低 TCO（总体拥有成本）。

3 月 1 日，Kyligence 2022 春季线上论坛成功召开。本次论坛围绕全球数据创新趋势、数据服务与管理等话题展开讨论。Kyligence 介绍了企业级指标中台的解决方案及落地实践，助力企业建设业务和 IT 的高效合作模式，更高效地构建业务数字化经营管理体系。同时，Kyligence 宣布云上数据分析代运营服务全新上线，将使用自动化工具解放企业 IT 运维负担，更好地保障业务的稳定运行和创新应用。

数据智能时代必须以「数据即产品」服务推动业务创新

大数据时代一个特征就是利用了数据工具大幅度的提高了生产力。在利用海量数据的同时，也导致了企业的数据系统呈现多样性，比如各种实时营销、业务财务分析、金融风控、数据服务、供应链分析、数据资产变现等，这导致了快速攀升的数据量级以及多样化的数据分析需求。

比如企业业务在发展过程中面临几千张报表、几万个业务指标、几百万数据记录，导致企业的数据架构日益复杂，与此同时，后期的运维难度和运维成本也在不断上升。现在一套大数据架构上往往存在多个不同功能的产品，这些产品独立或组合地服务于不同的业务场景。各行各业正在由过去粗放式的增长向数据支撑的精细化运营转型。急需要海量数据处理能力、更高时效、更便捷可视化的现代数据服务与管理工具可以帮助企业进行多维度的度量和管控，快速推动企业战略切实落地。

Kyligence 公司联合创始人兼 CEO 韩卿观察到「数据即产品」这一趋势，他认为每一家企业实则都是一家数据公司，人人都将能基于现有数据开发新产品或创造新的价值，实现业务的提升与创新，为企业数字化转型奠定良好基石。

从数据分析到企业级指标中台

“我们应该把数据看做产品，而非资产，因为资产意味着成本和损耗，只有通过数据即产品理念，积极构建数据文化，打造数据产品生态，才能真正赋能数据价值。” 韩卿在论坛上分享了「数据即产品」理念时谈道，并且围绕围绕「数据即产品」理念，Kyligence 希望通过一个企业级指标中台，来实现数据驱动管理效能的提升。

因此Kyligence 企业级指标中台本质是一个管理系统，指标中台解决方案是助力企业以指标为中心，去构建整个数字化体系建设的方法论，从而建立数据管理共识，最终服务于企业管理目标；同时，企业在落地指标中台后，可以实现「边使用，边治理」，不断挖掘数据的价值。

总体来看，Kyligence 业级指标中台产品技术解决方案集业务模型、指标管理、指标加工、数据服务等于一体，帮助企业构建口径统一、自上而下、业务驱动的指标体系，有效衡量业务经营和发展情况。该方案现已支持公有云、私有云以及本地部署。该服务通过 AI 增强的智能指标引擎、高性能全场景的 OLAP 引擎、统一的语义层、全面的 API 集成接口等技术优势，帮助企业实现：

构建业务数字化经营管理体系：支持企业内各级管理者通过指标中台及时、准确地够获得经营情况，指导做出正确的决策和指挥；

建设业务和 IT 的高效合作新模式：通过指标模型智能管理、加工与查询加速，大幅提升开发效率，以数据敏捷推动业务敏捷；

推动数据治理和数据文化建设：数据即服务，面向全公司提供数据访问、自助分析及数据开发能力，降低用户使用数据的门槛，赋能业务自助用数。

Kyligence 云上数据分析代运营，解放运维，聚焦业务创新

Kyligence 联合创始人兼CTO李扬认为，一切皆服务时代，敏捷成为核心竞争力，而传统云上实施敏捷性有待提高，面临几个挑战：

运维门槛高，人力成本高：对于一些核心大数据产品，企业部署后需要安排一个或多个 IT 人员来进行运维，而大数据产品的强技术属性，决定了运维人员需要具备一定的专业能力，这也增加了运维人员门槛及人员成本；

敏捷业务发展与复杂架构间的矛盾：随着业务发展的节奏不断加快，企业需要进行更快的技术创新以响应企业敏捷发展的需求；而另一方面大数据技术服务类型众多，学习门槛普遍较高，专业技术人员往往疲于掌握新技术的开发和运维，精力很难释放，也很难将重心聚焦在业务创新中；

问题后置，SLA 难保障：对于中小型企业或 IT 基础设施不完善的用户，发现服务稳定性问题往往来自于最终用户的反馈，等出现问题后再开始处理，影响业务的同时，服务 SLA 难以保障。

论坛上，Kyligence 正式推出云上数据分析代运营服务，将以远程的方式助力企业高效安全地运维 Kyligence 产品。我们将通过自动化的运维工具、资深的产品专家和标准化的服务流程，帮助客户快速上手 Kyligence 产品，从复杂的运维中解放出来，聚焦于业务创新。

Kyligence 代运营，只要分析，不要运维

李扬表示从代运营的角度来说会给到用户从技术、法规合规等各个方面的最佳实践，我们会保护好客户的原始的数据，例如说把一些统计的信息，像指标经过汇总以后，通过相关信息渠道可以汇总到公司的总部，在这些方面我们不仅有技术，甚至还有一些最佳实践可以给到我们客户。

Kyligence 智能数据云采用云原生架构，同时 AI 增强引擎基于分析历史可以自动优化模型，赋能各企业和组织在数据湖上灵活地开发创新型的大数据分析应用，助力业务用户进行数据支撑的决策。

为了更好助力企业实现数据价值最大化，Kyligence 正式推出代运营服务，将在现有的标准技术支持体系之上，额外提供集监控告警、定期服务健康检查、TCO 优化建议三位一体的增值服务，通过 7x24x365 不间断的主动的、预防式的、自动化运维的远程服务，保障客户业务的稳定运行。

监控告警：由 Kyligence 产品服务专家通过自动化的监控与运维工具识别产品运行状态，识别并解决产品故障与潜在问题，保证 Kyligence 服务的稳定运行与 SLA；

定期健康服务检查：由 Kyligence 产品服务专家定期对运行的产品进行巡检，通过趋势和巡检时间点的状态进行服务健康度的检查，提前识别并解决潜在风险，同时给出使用上的相关优化建议，确保产品始终运行在最佳状态；

TCO 优化建议：Kyligence 产品服务专家通过日常的监控与运维工具记录产品资源使用情况与运行情况，以此针对资源使用成本做出专业的判断，给出优化建议并及时同步给客户，在保证性能的情况下尽可能的降低使用成本。

企业聚焦业务创新，将专业留给 Kyligence

数字化转型的大趋势下，企业无论是通过上云来满足不断变化的业务发展需求，或是借助各类生产力工具来提升协作效率，亦或是通过一系列设备管控来进行安全防范，背后反映出来的是企业对业务的关注、对降本增效的追求以及对安全的重视。Kyligence 推出的代运营服务正是为了助力客户实现：

卓越服务，降低运维成本：通过自动化的运维工具、资深的产品专家和标准化的服务流程，企业仅需以往招募专业运维人员 1/10 的成本，就可以享受 Kyligence 专业的服务，将更多的精力更投入到业务创新中去；

预判安全隐患，保障业务稳定：确保企业对外数据服务的高可用性，企业可获得来自 Kyligence 专家的及时监控告警，从而避免潜在的数据服务稳定性隐患；

降本增效，总体成本优化：公有云上的企业可获得来自 Kyligence 专业团队对云资源的使用与成本控制的专业建议，进一步降低 TCO。

李扬分享了Kyligence 基于智能数据云帮助Strikingly 节省 53% 亚马逊云科技云上资源成本，“Strikingly IT架构是基于Hadoop技术。但是，Hadoop技术本身比较沉重，灵活性也比较差，升级到了我们 Kyligence Cloud智能数据云的技术平台以后，基于云原生架构，实现了弹性的、轻量级的和IaaS层互动的比较好的效果，这也是Strikingly节省成本的最主要原因之一。”

数据日益成为驱动企业战略决策的产品，随着数据分析和管理需求的不断发展，企业的数据架构也在不断地迭代和完善。Kyligence 将继续通过智能化、自动化的数据服务与管理，助力企业构建数据文化，支撑企业数据管理，降低用户使用数据的门槛，驱动企业实现数字化最佳转型。Kyligence 作为领先的企业级数据服务和管理厂商，也将继续发挥自己的技术和服务优势，助力全球客户在云原生时代实现面向未来的数字化转型。