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Kyligence企业级指标中台发布,助力企业构建数字化管理新体系

  提到Kyligence,相信不同的人有不同的定义。领先的开源多维数据库/OLAP供应商、ApacheKylin创始团队创立的高科技企业、备受资本青睐、在全球拥有超过1500家开源企业用户的数据服务与管理厂商……

  3月1日, Kyligence2022春季线上论坛成功召开。在这里,我们从不同角度了解到了Kyligence企业级指标中台的解决方案及落地实践,它是如何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。

  数据基础架构,从中心化走向去中心化

  全球大数据行业在过去二十年间飞速发展,不断解放企业生产力。红点中国合伙人刘岚认为更多企业正在使用先进的技术构建数字化体系,通过AI智能推荐等帮助企业实现对未知问题的预先洞察,挖掘数据需求层次中更高价值的内容和项目。

  Kyligence 联合创始人兼CEO韩卿表示,在过去的几年里,Kyligence被Gartner、IDC等行业顶级的分析报告收录,获得了来自红点中国、宽带资本、顺为资本等领先投资机构的投资。以金融行业为例,Kyligence为头部客户提供了不同场景下标准化的产品和标准化的能力。这些都是基于底层超大规模的OLAP 的数据分析能力,为客户提供整个的数据分析和访问的快速的能力。

  谈到数据基础架构的发展,韩卿表示,从“数仓”在1980年开始被提出来到现在,不管是Teradata 还是Hadoop,或是今天云的Snowflake、Redshift等等,“集中式”这个构建方式没有改变。但是,最近一两年,行业开始出现了一个更大的变化:去中心化,它已经成为当下最热且发展最快的基础架构变化,在整个数仓的方向上,去中心化是如今云和SaaS时代的未来。

  Kyligence的产品和架构非常符合中心化的架构和方向,韩卿强调,Kyligence已经能够做到虚拟化不同的数据源。在中间构建了一整套的抽象的数据集市层,即传统意义上的统一语义层。通过统一语义层,将企业内部和外部所有的数据看成一个更大的数仓或者说数据湖,然后在上面构建了整体的能力,得以将相应的数据连接起来的能力。同时Kyligence有OLAP 的引擎,为特定的业务场景去构建相应的数据集市或者说索引,从而确保下游在访问这个数据的时候能够最快,能够安全等等。

  如今Kyligence 的平台已经可以跑在纯云的架构上,不再有任何Hadoop的依赖。从公有云到私有云,现在都在不断地推进和演化。

  Kyligence企业级指标中台:把数据管理好才能赋能业务

  如今的企业数据管理困难重重。

  数字化推行难度大:企业内部信息系统的建设多为烟囱式建设,缺少水平的对齐,日益增长的数据需求给数据部门造成了巨大压力;

  数据治理挑战多:现有系统和平台无法保障数据的完整性、准确性、一致性、时效性,难以实现跨组织和部门的全领域数据治理;

  人力成本居高不下:数据使用门槛高,业务部门受限,难以进行灵活的自助分析,大量人力在进行繁琐、重复的工作,无暇聚焦业务创新。

  韩卿介绍说Kyligence指标中台首先是一个管理工具,指标中台可以帮助客户去提升它在管理和业务上的水平和能力。让不仅仅是管理人员,技术人员,甚至是业务人员也可以进行相应的数据管理,让员工真正把数据用起来,并受益。

  总体来看,Kyligence 企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。

  演讲最后,韩卿强调Kyligence未来会基于指标为中心去构建整个建设的方法论,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。

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