近日，Kyligence 秋季線上論壇成功舉辦，Kyligence 聯合創始人兼 CEO 韓卿發表了題為《從 OLAP 到指标中台 SaaS，Kyligence Zen 發布預覽版》的演講，分享了 OLAP 平台到指标中台 SaaS 的演變，并發布了 Kyligence Zen 預覽版和進行 Live Demo 展示，歡迎訪問 Kyligence Zen 免費試用。

現在，越來越多企業和用戶開始關注到指标和目标管理，回歸到使用數據的本質，而不是隻關心某個開源項目或者技術。在過去幾十年裡，整個數據的架構發生了很大的變化，從一體機時代的數據倉庫，以 Hadoop 為核心的數據湖，到 Snowflake、Databricks 等雲上數據倉庫，再到湖倉一體化等。這些中心化的模式都是通過複雜的 ETL 工具，利用 Data Pipeline 把數據彙集并清理，然後提供給業務人員使用。

今天我們身處 SaaS 時代，整個的行業架構已經出現了新的趨勢，逐漸形成去中心化的分析模式，最近以 Data Mesh 為核心的概念更是引發了行業熱議。業務部門希望能夠更主動、自主地使用數據，而不再是交由一個中心化的團隊，否則這個中心化的團隊就很可能成為瓶頸，甚至阻礙。

在過去的幾年裡，Kyligence 在指标中台的方向上有非常多的實踐和成功案例，平安銀行、UBS、長安汽車、Appzen、Strikingly 等客戶在這方面都有非常多的積累。Kyligence 智能多維數據庫，本質上就是一個受治理的數據集市，管理的就是相應的維度和指标。

這裡分享一個平安銀行的潘多拉平台的案例，Kyligence 幫助平安銀行管理着超過 1.4 萬多個指标、5000 多個活躍的用戶，大大降低了數據使用的開發成本和周期。業務人員可以自助創建各種各樣的分析指标，而 IT 隻需要關心一些原子指标即可。這不僅促進了平安銀行在數據文化上的建設，也使得數據能夠更大範圍、更大規模地支撐所有人進行決策。

基于過去服務衆多客戶的實踐，我們發現指标中台是一個非常好的方向，Kyligence 希望可以把這種能力提供給更多客戶，真正為業務用戶設計，更加聚焦在指标為核心的方向上，以整合的、輕量級的、開箱即用的能力，将一些輕量級的 BI，甚至是輕量級的數據倉庫、輕量級的 ELT，提供給廣大客戶。

為什麼是 SaaS 産品？

首先，在 SaaS 的時代，問題和痛點也應該用 SaaS 的方式解決。尤其是如今許多互聯網及其他公司，都在不斷地使用 SaaS 的服務。而這些 SaaS 服務背後産生的數據，使得整個數據的割裂程度越來越嚴重。在這個過程中，已經不能使用傳統的數據倉庫模式，把數據彙集起來進行建模，然後做報表給到業務用戶。企業希望用更加敏捷的方式，為業務用戶提供數據分析和決策的能力。

其次，消費數據的人也變了。如今，需要數據的更多是一線業務人員，傳統的 BI 已難以滿足普通用戶使用數據的需求。BI 是專業但又複雜的工具，需要用戶有一定的知識儲備，大部分都是通過桌面版進行設計和使用，然後再發布出去，而且往往都是基于用戶數進行授權。在如今 SaaS 時代，相應的成本就會很高，企業很難為一個每天可能隻是讀一下數據的人去買比較昂貴的 license。

最後，使用這些專業化的工具，一定會涉及到多團隊的協作。因為從整個數據的 ETL 的 Pipeline，到整個數據建模，再到 BI 的建模，都需要不同專業領域的知識，這不僅會帶來巨大的溝通成本，還會使得整個數據到消費者的手上需要更長的時間。

Kyligence 希望能夠提供一個 SaaS 産品，幫助企業圍繞指标為核心，把數據指标化，把指标智能化，以更簡單的方式，甚至以智能推薦的方式，讓業務用戶個性化、自動化使用這些指标，進而更好地消費它。這一 SaaS 産品将會按需付費，企業不需要考慮用戶數所帶來的成本，同時 Kyligence 也會提供海量的指标模版，為業務用戶快速生成自己的指标體系帶來巨大便利。

基于此，我們今年推出了 Kyligence Zen 一站式雲端指标中台，歡迎訪問 Kyligence Zen 申請試用。

Kyligence Zen 作為一站式雲端指标中台，主要提供四方面的能力：

• 高效協同管理：以指标作為企業共同的“管理語言”，對齊組織業務和管理，提高組織能力；
• 業務敏捷提升：數據需求更快響應，業務人員、開發人員皆可以擺脫低效流程和系統；
• 數據口徑一緻：集中管理指标，确保指标口徑一緻和數據可信，提高指标數據在不同業務間複用；
• 開發成本降低：業務人員自助創建、複用指标；數據團隊擺脫繁重的 ETL 工作，隻需聚焦指标管理；企業人效大幅提升。

Kyligence Zen 非常重要的能力之一是目标管理。指标是管理的核心，德魯克說過，沒有度量就沒有管理，所以企業要從管理的角度去看這些指标。本質上，Kyligence Zen 幫助企業構建了一個指标管理體系，為業務用戶提供更加深入的特性，企業可以基于平衡計分卡或者其他的管理體系構建相應的能力。

同時，Kyligence 提供指标模版，企業可以快速從各個地方把指标彙集起來，不管是來自傳統的 BI，還是數據倉庫的查詢曆史記錄，還是基于業務生成的數據等。這樣的模版可以在組織内部、甚至外部，進行共享，還能快速賦能業務人員進行相關的業務分析。

指标目錄則能夠展現或管理相應的指标，使得企業能在 Kyligence Zen 構建一個統一的指标目錄。

Kyligence Zen 以智能多維數據庫技術為底層支撐，支持 Smart Cache 自動實現指标計算與加工；自動推薦高價值指标，加速業務洞察；自動清理低價值指标數據，釋放存儲資源。業務用戶無需考慮底層技術細節，可聚焦在有價值的指标上。

這裡分享一個真實的故事，和很多企業關心的雲成本密切相關。和很多企業一樣，Kyligence 把大量的測試、開發以及相關應用都部署到了雲上。據報告顯示，企業至少有 30%-35% 的資源是被浪費的，甚至會出現誤用、超用、閑置等情況，這其實是企業巨大的痛點。企業在做一些大規模數據測試時，用戶的權限是很大的，點幾個按鈕，就能修改一大類集群資源，默默消耗了巨大的雲資源，可能就會造成幾十萬甚至上百萬的損失。

如果沒能較好地管控雲端費用，雲成本就會成為一個黑洞，成本永遠都會是巨大的問題。但雲成本管控的情況又比較複雜，一方面，企業怎麼去落地？其實需要一個最佳實踐供參考。另一方面，各個雲的賬單也不一樣。以 Kyligence 為例，我們主要是從事前審批、事中監控以及事後評估這三個方面去管控的：

• 事前管理：從财務的角度進行預算以及相應的管理；
• 事中監控：基于一些過程指标進行監控，避免大量的浪費或者誤用；
• 事後評估：通過相應的獎懲機制，更好地做成本的管理、管控。

以 Kyligence 為例，Kyligence 内部有相應的雲資源的使用規範。在使用雲資源的時候，有規範的審核流程，員工在申請時，需要預估自己的 CPU、時長等，從而計算相應的費用。在這個過程中，不同的部門有相應的成本中心以及相應的預算，我們會看這部分預算是否超過等，在事前就進行相應的審批和規範，防止濫用及額外的損耗。

在事中，Kyligence 會收集過程指标進行監控，比如說 CPU 利用率、時長等，通過 API 對接飛書可實現指标自動化告警，發到相應的工作群等。相關人員可以清楚看到相應的變化、趨勢等，從而能夠及時進行管理。通過這樣的方式，我們現在的監控大概在小時級别，已經成功攔截了好幾次誤用及異常行為，從而避免了大量的損失。

除了事中監控，在事後管理方面，我們也希望讓員工知道雲成本管控和人人相關。舉一個簡單的例子，Kyligence 把測試都放到了雲上，最開始的管理目标是降低整個的成本，但現在我們的管理目标又精細了一點，希望能夠降低每一個測試用例在雲上運行的成本。這就需要 Kyligence 的研發團隊、測試團隊做非常多的優化，縮短在雲上的時間以及降低對資源的使用。通過這樣的統一口徑，能夠更好地去進行指揮和管理。

最後一點非常重要，流程和獎懲一定要明确。Kyligence 設立了相應機制去激勵和提醒大家，把損失的錢再掙回來。通過這樣的方式，在使用了多個雲平台的情況下，Kyligence 能對整體雲資源有比較好的管理，在成本、效率方面都改善了不少。

在演講最後，韓卿通過 Live Demo 演示了企業如何利用 Kyligence Zen 快速使用現成的指标模版來管理數據、搭建自己的指标體系，進行各種各樣的分析和相應的決策支持。想要了解更多，歡迎您2022 秋季線上論壇｜極簡雲上分析 釋放數據價值 ｜一站式雲上指标中台觀看更多現場精彩内容。

如果您也對 Kyligence Zen 感興趣，歡迎點擊 Kyligence Zen免費申請試用，也非常歡迎各位給我們更多的反饋和建議。

上海跬智信息技術有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 創始團隊于 2016 年創辦，緻力于打造下一代企業級智能多維數據庫，為企業簡化數據湖上的多維數據分析（OLAP）。通過 AI 增強的高性能分析引擎、統一 SQL 服務接口、業務語義層等功能，Kyligence 提供成本最優的多維數據分析能力，支撐企業商務智能（BI）分析、靈活查詢和互聯網級數據服務等多類應用場景，助力企業構建更可靠的指标體系，釋放業務自助分析潛力。

Kyligence 已服務中國、美國、歐洲及亞太的多個銀行、證券、保險、制造、零售等行業客戶，包括建設銀行、浦發銀行、招商銀行、平安銀行、甯波銀行、太平洋保險、中國銀聯、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企業，并和微軟、亞馬遜、華為、Tableau 等技術領導者達成全球合作夥伴關系。目前公司已經在上海、北京、深圳、廈門、武漢及美國的矽谷、紐約、西雅圖等開設分公司或辦事機構。

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