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數據化時代開啟,逸迅如何助力企業數據中台建設?

作者: 編輯 來源:互聯網 發布時間:2020-10-24

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來源:愛分析 指導 | 黃勇 調研 | 黃勇 徐碧雲 撰寫 | 徐碧雲

數據化浪潮掀起,數據中台成為新基礎設施,但數據中台建設實踐仍麵臨諸多挑戰。逸迅以“數據原生”基因提供數據中台全棧式解決方案,以“宜家+博世”模式為願景,秉承“分步走,見成效,再擴展”的方法論,賦能企業自主打造數據中台。 從信息化到數據化,數據中台建設進入新階段

回顧過去二十年,各行各業掀起了信息化浪潮,部分行業的信息化建設已經相當成熟。隨著業務的發展以及信息化建設的不斷深入,數據種類持續豐富,數據量增大,企業需要從數據中挖掘價值,通過對數據的洞察、分析、決策幫助企業實現降本提效、業務創新升級,數據化成為大勢所趨。

在政策層麵,政府也在助推數據化建設,新基建將進一步升級數據基礎設施。除了“十四五”的大數據發展規劃之外,國家政策在不斷加碼。近期,國資委頒布了《關於加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》,其中明確指出了數據中台作為基礎數字技術平台的重要性。

數據中台是數據基礎設施的新基建,能打通底層數據,以統一的標準和流程規範,解決企業的數據孤島、數據資產管理缺失、響應業務需求慢、重複投入等問題,幫助企業實現數據的互通融合、資源複用和高效價值挖掘,支撐新應用快速落地,降本增效,為業務創新賦能。數據中台將成為支撐企業和政府成功實現數字化轉型的智能數據底座。

然而,當前階段,企業數據中台建設的推進也麵臨著挑戰:周期長、投入大,產出效果卻不清晰。背後的原因在於,企業建設數據中台的具體需求和目標還待明確,同時市場上也缺少成熟和先進的產品、工具及方法論。

逸迅是一家以“數據原生“基因打造數據中台全棧式解決方案的公司,依托自主研發的數據中台模塊和自動化產品工具為企業和政府構建數據中台,目前已經積累了政府、製造、物流、金融、零售、運營商等眾多行業客戶。

除了產品和工具,逸迅推崇數據中台建設要“分步走,見成效,再擴展”的方法論,先與客戶共同規劃設計數據中台頂層藍圖,再以分能力層和/或分業務場景逐步落地,以前一步落地的業務效果推動下一步拓展。這樣企業就能控製節奏,盡早收獲回報,降低風險,以數據中台的成效和價值來驅動投入,並且在此過程中不斷清晰目標和優化路徑。

提供數據中台全棧解決方案,交付能力強

逸迅的創始團隊出身於華為、TeraData、星環、英特爾等國內各大數據公司,有數十年以上的大數據產品和項目實施經驗。這樣的“數據原生”團隊,帶來了深厚的技術積累以及大量項目磨練出的強交付能力。

逸迅在成立時認為,雖然大數據開源技術已經相當成熟,但企業用戶的買單意願並不強,隻有將技術與應用相結合才能為用戶真正創造價值,因此他們將目光轉向底層數據庫之上、上層應用軟件之下的中間層,即聚焦數據中台市場。

基於數據中台的定位,逸迅目前的產品和服務體係主要分為包括數據治理產品在內的數據中台解決方案以及相對獨立的物聯網中台產品,服務領域覆蓋智慧城市、智慧金融、智慧航空、智慧物流、智能製造等行業。

逸迅數據中台解決方案包括四款產品,分別對應了數據中台的數據集中化、數據資產化、數據價值化。數據集成工具XData解決異構數據源之間的數據傳輸、轉換等問題,可完成整個數據的抽取、轉換、清洗、分析過程,對應數據的集中化;數據治理工具XGov是相對獨立的數據治理套件,解決業務中數據規範及標準製定等問題,可實現事前、事中、事後全流程的實時處理,對應數據的資產化;數據集成開發工具DIPC打造一站式數據集成開發和部署環境,人工智能平台DataMetis打造一站式AI開發平台,分別用於數據開發和機器學習算法開發,可合力實現數據的價值化。

逸迅物聯網中台解決方案,是專注於物聯網細分領域――園區物聯網的微型數據中台。麵向樓宇、園區、街道/社區等場景,物聯網中台XIoT擁有海量設備數據接入管理能力,通過支撐設備數據采集與基於關聯關係的多維分析,挖掘設備數據價值;同時能快速開發、管理和擴展物聯網項目,賦能各類IoT場景和行業應用。

在企業市場,再優秀的產品和解決方案,如果沒有強交付能力,對於客戶來說也無法發揮價值。憑借多年大項目經驗,逸迅深刻認識到,在傳統企業和政府的實際IT環境中,產品要對交付環境有高兼容和靈活性,不僅需要考慮對接的一些曆史信息化係統,其技術和架構可能比較老舊,另外還要考慮集成原有係統的一些功能模塊,充分保護客戶的信息化投資。因此除了擁有豐富經驗和成熟方法論的交付團隊外,逸迅在產品設計時非常注重對技術和架構的廣泛兼容和集成靈活性,同時采用自動化、智能化降低開發工具的使用門檻,做到一般技術甚至業務人員可直接使用,實現靈活兼容性與易用性並具。

秉承“分步走,見成效,再擴展”建設方法論,讓客戶第一步能看到回報

麵對數據中台建設周期長、投入大,投入產出衡量不明確的挑戰,在幫助客戶做好頂層總體設計之後,逸迅數據中台建設的方法論是“分步走,見成效,再擴展”。客戶既可以從數據匯聚到數據治理再到數據建模分層建設,也可以選擇做所有能力層但先聚焦一個應用場景或主題快速落地,實現數據應用價值閉環,第一步回報實現後,再擴展到其他場景或主題。

例如,逸迅參與某市的大數據共享交換和分析平台建設,該項目第一步首先選擇了“精準扶貧”這樣的垂直主題。該主題是當地最重要任務之一,並且必須通過數據中台才能支撐。逸迅通過對近二十幾個委辦局數據的高效打通、融合,同時疊加數據質量治理和數據資產管理,完成了數據集中化和數據資產化。在此基礎上,通過逸迅承擔開發的“精準扶貧”數據模型,政府大大提高了扶貧決策精準性,有效推進了扶貧目標的完成,實現了項目第一步就看到回報。隨後該平台橫向擴展,又支撐了其他多個主題,逐步實現了全麵的數據中台建設。

未來戰略:打磨產品和服務體係,完善生態合作建設

逸迅總裁朱巍認為,從市場發展來看,數據中台大概會經曆三個階段。

第一階段,客戶對數據中台的需求仍處於摸索狀態,同時數據中台廠商的產品也不成熟;第二階段,客戶的需求經過探索慢慢開始收斂,同時廠商的產品也越來越成熟,廠商能夠用標準化工具和產品模塊為客戶做更高效的交付;第三階段,客戶對需求的把握、目標的規劃和技術的掌握已經成熟,同時廠商的產品和工具不僅豐富,而且高度自動化、智能化。

逸迅的戰略定位也與市場發展階段相對應。當前市場開始進入第二階段,逸迅將聚焦於自己的定位,以數據中台的模塊產品和標準化工具按照客戶的需求為企業和政府打造數據中台,並且不斷迭代產品和技術,以達到第三階段高度自動化和智能化的要求。在行業維度上,逸迅將繼續深耕政府、航空、製造和金融等行業。

逸迅的願景,或者終極模式定位為“宜家+博世”模式:當市場發展到第三階段時,提供整套的標準化產品模塊和工具給客戶,賦能企業自主打造數據中台,同時也開放給生態合作夥伴,為他們的客戶提供建設數據中台的服務。

為了能夠盡早進入第三階段,在產品戰略方麵,逸迅將繼續追求讓工具、產品模塊更加自動化、智能化:例如XGov更加自動化和智能化,不斷深入AI的應用,替代傳統數據治理的人力投入;DIPC和DataMetis繼續深化自動編碼、自動算法選擇等自動化水平;XIoT要匹配更多傳感器種類,自適應智能化樓宇、數字園區、智慧城市等場景。

其中,在XGov中利用AI和NLP開發的機器人目前已經能夠替代谘詢顧問在人力最重的數據探索中20~30的人工工作,未來目標是替代比例不斷提高至80~90,為企業降本提效。

在生態戰略方麵,逸迅還將圍繞第三階段的願景,完善生態合作建設,旨在借助合作夥伴的資源以及對業務的理解,進行分工配合,實現優勢互補,促成大量合作夥伴使用逸迅的標準化模塊和工具做交付,提升數據中台的建設效率。在政府行業,逸迅已經與智慧城市頭部集成商建立了合作關係;在企業市場,逸迅將開拓物聯網中台的分銷渠道,目前已有不少與設備提供商、電信運營商的成功合作案例;同時,在BI的展現等某些層麵,探索與其他數據廠商的合作模式。

近期,愛分析對逸迅總裁朱巍進行了訪談,就逸迅的發展曆程、產品與服務、戰略規劃,及行業趨勢見解等方麵進行了深入交流,現將部分內容分享如下。

愛分析:逸迅的團隊背景是怎樣的?

朱巍:在數據中台的賽道上重要的是數據原生。我們的團隊來自於華為、TeraData、星環和英特爾,是國內最早一批做大數據產品,做過核心技術,同時又做過大量大數據項目交付實施的團隊。

所以我們的團隊可以稱得上是一個數據原生、數據基因很強的團隊,這意味著三點:第一,是國內技術積累迭代最久的團隊之一;第二,經曆了眾多大客戶/大型項目的磨練,這意味著技術和交付能力都經過了考驗;第三,產品設計和交付與傳統企業和政府的實際IT環境的更好地兼容和融合。這點容易被低估但其實很重要,因為絕大部分的數據中台都是本地化交付,而且傳統企業和政府過去的信息化投資需要得到利用和保護。這是我們團隊多年為傳統企業和政府服務和交付的積累,也是與來自互聯網的團隊的差別。

互聯網公司的係統環境往往是最理想的,都是最新的技術,在互聯網公司內部往往有規範的交付流程,這是優點。但是當從內部交付轉為向外部傳統企業/政府交付,從雲交付轉為本地交付,就要做很大轉變。如果在設計產品和做交付時,還基於對接的全是最新的技術或係統的假設,或者預期還是互聯網公司的IT規範和流程,就會碰到產品無法落地,無法按時按質交付的問題。

所以我們優勢有三點:第一,對數據核心技術的把握;第二,技術經過了大量項目的磨合,所以技術不僅領先,而且成熟;第三,對傳統企業和政府的交付能力特別強,超過市場上的很多人。

愛分析:在數據中台市場,逸迅是如何定位的?

朱巍:數據中台由“四化”組成,即數據集中化、數據資產化、數據價值化、數據服務化。逸迅以“數據原生”基因打造數據中台全棧式解決方案的公司,依托自主研發的數據中台模塊和自動化產品工具,按照客戶的需求為企業和政府構建數據中台。我們的產品和服務覆蓋數據中台上述的四個層麵,目前已經積累了政府、製造、物流、金融、零售、運營商等眾多行業客戶。

在現階段,逸迅將聚焦於自己的定位,並且不斷迭代產品和技術,不斷提高模塊和工具的標準化、自動化和智能化。

逸迅的未來願景,或者終極模式:在市場進入第三階段或最終成熟階段,提供一整套的標準模塊和智能化自動化工具給客戶,賦能客戶來自主打造數據中台,也開放給合作夥伴,為他們的客戶提供建設數據中台的服務。也可以說是“宜家+博世”模式,宜家提供各種各樣的標準家具模塊;博世是世界上做工具做得最好的公司。當客戶想要按自己的想法做一套家具,不管是做餐桌,還是做櫃子,但隻要客戶一想到用工具,就想到最好用的工具在博世,想到模塊,就想到最全最好的模塊在宜家。當然第三方合作夥伴也可以拿我們的工具和模塊為他們的客戶提供服務。

愛分析:您認為數據中台達到第三階段的條件是什麽?意義如何?

朱巍:其實第三階段是甲方乙方雙方創造出來的,是雙方互相推動成熟的結果。

甲方的成熟,其中很重要的一點就是對自己的需求和目標想的越來越清楚。當客戶需求還在探索中時,還很發散時,乙方也無法提供標準化的產品和工具。當甲方的需求開始慢慢成熟,同時乙方的產品和工具也越來越成熟豐富了,標準化、自動化、智能化程度也在不斷提高。

我們的DIPC現在可以實現無須編代碼的數據模型開發,自動化程度就提高了一個層級。以前甲方用工具如果還要寫代碼,就會覺得工具的價值不高。現在隻要甲方使用人員定義需求,就可自動生成代碼,這樣不僅效率一下子提升了,並且對高級數據工程師的依賴下降了。這對傳統企業意義很大:第一,現在每個企業數據分析和決策需求,隨之而來的數據開發需求都在快速增長,很多需求來自領導;第二,市場上最難找的是數據工程師,特別是高水平有經驗的,還要與互聯網公司去爭奪,也就是說數據開發的產能很難提升。兩點加起來就是數據開發的需求和產能之間的缺口越來越大,這個問題在企業應用機器學習算法上一樣存在。

而通過類似DIPC這樣的自動化智能化數據開發工具,降低了門檻,一般工程師甚至業務人員都可以做數據建模,這樣帶來三個好處首先產能迅速增大,滿足快速增長的數據開發需求,業務端和領導的滿意度提高;其次,稀缺的高級數據工程師可以去做更加有價值的事情,比如追蹤前沿技術,做創新業務;最後,開發好的模型可以通過統一的工具在整個企業內共享,降本增效。我們的DataMetis可以幫助企業在機器學習算法模型開發上起到同樣的成效。

當這些工具不斷成熟,也就是自動化和智能化不斷提升後,它將賦能客戶完全按照自己的需求快速開發數據,高效獲取業務價值,甲方將有非常強的動力采用這些工具。

第三階段還有一種模式,有很多行業合作夥伴,他們可能不需要很強的數據和技術積累,但是他們可能在行業裏麵做了很長時間,有很強的業務理解和客戶信任,就可以拿逸迅的成熟工具去幫客戶做交付,這是一個很好的組合。讓有數據基因、產品基因的公司去提供成熟模塊和工具,讓每一個細分行業裏麵最懂業務的合作夥伴去負責服務,大家配合去做為客戶提供最好的解決方案。

愛分析:逸迅如何解決跨行業的行業know-how問題?

朱巍:首先數據中台與業務中台是有區別的。業務中台對行業know-how強依賴。數據中台與行業know-how有關聯但是不像業務中台那麽強依賴。我們逸迅基於行業know-how為客戶做好數據中台總體規劃設計,確保項目有成效,可持續;此外,我們通過積累行業know-how不斷提升我們產品的智能化。

在總體規劃設計方麵,逸迅通過資深的行業谘詢顧問,幫助客戶高效和準確地製定近期和遠期需求和目標,選擇首先突破的場景,確保第一步能產生好的成效,再能推動下一步的擴展。這樣是雙贏的:客戶降低風險,近期可以盡早有成效,長期可持續回報,而我們可以有長期合作和簽約。目前逸迅的大客戶複購率在85以上。

比如DIPC數據開發工具,工具本身是標準的,不管是開發庫存周轉率模型,還是開發燃油消耗模型,使用的功能和流程沒有差別,所以從根本上,DIPC不存在跨越行業的障礙。目前DIPC已經在三個以上行業的應用。但是如果進一步工具的智能化,比如說,客戶說要分析燃油消耗,工具會智能推薦幾個現成的模型,客戶可以直接選擇和優化,而不用從頭開發。

這是行業know-how的部分,也是逸迅努力的方向,未來將通過在聚焦的行業深耕來積累和迭代,形成各個行業的模型庫。

愛分析:逸迅做物聯網中台的初衷是什麽?

朱巍:是需求驅動。我們發現當有些場景收得足夠小的時候,有一些基於相對標準數據的標準化的需求,產生標準化的微型中台的需求。雖然叫物聯網中台,但其實我們專注做物聯網裏麵的細分――園區物聯網。它們有一個共同的需求是大量的不同設備和傳感器的管理,比如幾平方公裏內有上萬個各種各樣設備和傳感器,例如消防的、安防監控的、門禁的等,而且來自眾多不同的廠商,如何管?以前的管理方法是人,不僅成本高,易出錯,又沒有預警性,對業主的各方麵服務很差,所以就需要有一個中台,把各個廠家的、不同類型的傳感器數據匯聚到一起之後用統一的語言呈現出來。我們還提供兩個標準化的引擎:事件定義引擎和聯動規則引擎。客戶可以實現對事件的預警和跨設備廠商的聯動。

所以物聯網微型中台解決的問題非常聚焦,需求也聚焦。雖然設備千差萬別,但是都是物聯網設備,對接的數據類型也非常標準統一。經過一段時間迭代之後,它就成了一個標準化的產品,不需要複雜的交付,部署完成即可使用。我們將大力發展合作夥伴去開拓市場,應該可以一年做到一千個。

愛分析:逸迅下一步的融資計劃是怎樣的?

朱巍:逸迅以“數據原生”基因打造數據中台全棧式解決方案的公司,依托自主研發的數據中台模塊和自動化產品工具為企業和政府構建數據中台。逸迅的終極模式是提供一整套的標準模塊和智能化自動化工具給客戶,賦能客戶來自主打造數據中台,也開放給合作夥伴,為他們的客戶提供建設數據中台的服務,也可以說是“宜家+博世”模式。

公司現在正在進行A+輪融資。融資的主要投入分為三個方向:第一是研發,我們的定位需要專業的產品,不管智能化還是自動化都是需要大量的研發投入,研發非常重要;第二是放大產能,雖然產品化程度在提升,交付效率在不斷提升,但是項目增長速度有點快,現在接項目的速度還是超過了交付的速度,所以也希望保證交付質量的同時還是要擴大交付產能;第三是在市場方麵,營銷方麵還是要加大投入,直銷的團隊要擴張,市場營銷方麵的團隊也需要增加。另外,如果有機會我們也希望多參與一些行業標準和國家標準。

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