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數字化轉型已經成為一個高度抽象的名詞，既帶動了技術與資本的流動，同時又不經意間裹挾著人們的焦慮：任何做技術與業務的結合？如何最小成本地切入？如何讓數據不再成為負債？
數據庫的發展似乎提供了不錯的思路，但云平臺的增多、數據源的繁雜、技術間的整合與平臺間的集成難度提升，使得企業數據管理和分析的道路更加曲折：無法尋找到有價值的數據，這讓企業在尋找數據上花費的時間遠遠超過分析數據本身。
由Apache Kylin（一個開源的、分布式的分析型數據倉）創始團隊創建的智能數據云平臺Kyligence似乎提供了一個不錯的思路，這是一家為企業實現自動化的數據服務及管理的廠商，在今年4月完成了7000萬美元的D輪融資。
在近日的Data & Cloud Summit 2021 行業峰會上，Kyligence宣布全新“智能數據云"戰略，在做強分析能力的基礎上增強數據管理能力，以AI進一步替代人工工作，以云原生進一步替代基于 Hadoop 的基礎架構，讓數據服務與管理發揮核心作用。
Kyligence聯合創始人兼CEO韓卿發現，隨著數據越來越多，使用端越來越多，數據的搜集與管理變得難上加難；另一方面，企業又希望數據能夠多面化，顧及到、賦能到每一個業務人員，這就導致了兩者之間不可調和的矛盾愈加明顯，越來越混亂。現在的 CIO 已經相當焦慮，找數據的時間遠遠超過使用數據的時間。
“用1個月時間找數據，分析一下只要2分鐘”。現狀是企業根本不知道有價值的數據在哪里，以前是沒有數據，所以企業希望 IT 把數據全部收集起來；而今天是數據太多、信息過載，企業已經不知道該要什么類型的數據。
“智能數據云，不僅是 Kyligence 近些年在全球市場的業務實踐，同時也是對云原生時代下技術發展趨勢的思考和總結”，韓卿介紹道，“數據倉庫在時代的變革才剛剛開始，新的技術架構、新的使用方式、新的成本結構都將深刻改變這個行業。未來人類使用數據，應當和今天使用云計算一樣簡單、方便，只需關注數據本身，而無需關注到底在哪個平臺上，真正實現數據的隨取隨用。”
據了解，目前Kyligence 已經支持微軟 Azure、亞馬遜 AWS 及華為云平臺，并在積極布局其他公有云平臺 ( 阿里云、騰訊云、谷歌云等等 )。這種支持的背后含義是集成，集成的關系是這些云大廠提供彈性的無限計算和存儲資源，Kyligence就是跑在上面的PaaS應用，可以理解為是一種數據中臺服務。
隨著企業對私有云架構的需求高漲，Kyligence 也正式推出玄武計劃，加速下一代基于 Kubernetes 及分布式對象存儲等架構的私有云產品落地的進程，Kyligence 將為大型企業級客戶提供私有云環境運行 AI 增強數據服務與管理的能力， 目前實驗室已經完成了對接和測試。
Kyligence聯合創始人兼CTO李揚對雷鋒網表示，Kyligence最早的技術比較擅長做統計和聚合性的分析，后來又有明細分析、流式分析的需求，這些不同的分析需求本質是要求底層的數據庫系統在靈活性、成本和性能，這些關鍵的設計要素方面有不同的平衡點。
對于數據，捕獲數據并非是Kyligence服務的方向，幫助客戶更好提煉和使用其已有的數據則成為Kyligence的強項。其產品有個很大的功能，進入門檻不高，普通人都能做，相對于一般的數據庫而言，Kyligence做的是基于業務數據模型的數據庫，屬于一個多維的、基于業務模型的數據庫。
如何降低使用門檻？李揚舉了一個例子。
如果你是一位KFC的門店經理，直接打開一個Mysql數據庫，是完全看不懂的，因為需要專業的數據庫知識。但是，在Kyligence的產品中，門店經理可以看到業務模型，哪些是他關心的？哪些是標簽？指標是什么？這個數據庫可以組合個性化分析場景，是一個更高級的數據庫，打開了普通業務員使用數據的窗口。在這個窗口基礎上，業務員可以做很多創新，比如制定更佳的促銷方案、評估更合適的代言人等。
對于是否將公司定義成一家純技術公司，李揚的回答是：是的。Kyligence是一個以技術為核心的產品公司，所以技術的領先性和通用的產品形態是非常明確的，但是解決客戶的問題，光靠一個通用的技術產品是不夠的，還有管理問題以及數字化轉型生態的打造還有很長的路要走，Kyligence也一直積極和拓展合作伙伴生態建設，幫助客戶更好完成數字化轉型。
數據越來越多，數據越來越重要。Kyligence希望數據能夠更好地服務人類，而不是讓我們成為它的奴隸。（雷鋒網雷鋒網雷鋒網）
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