雖然大數據的概念起源于美國，但是發展速度最迅猛的地方還是在中國，這主要得益于國内擁有廣大的互聯網用戶群體，這些大量的用戶資源給中國企業制造了天然的、獨一無二的大數據環境。

在這樣的背景下，上海浦東軟件園入駐企業上海跬智信息技術有限公司（以下簡稱“Kyligence”）的發展尤為迅速。Kyligence成立至今僅三年多時間，已獲得4輪融資，企業估值5億人民币以上，據不完全統計，全球超過1000家公司已使用其作為大數據分析平台，其中約60%是世界500強企業。

數據激增時代下的技術變革

1990年前後，數據倉庫技術理論被提出。該理論認為應該把企業各個分散的業務數據整合起來，構建成統一的數據倉庫。不過，2006年後開始，随着雲計算的蓬勃發展，各個領域的企業都紛紛開始上雲。由此數據不斷地大量湧現，這時候企業如果在雲上建一個統一的分析倉庫，就要面臨各種挑戰。

首先，數據體量變得越來越大，呈現出越來越多樣和複雜的特質；其次，存儲的成本和性能上，原有的數據倉庫技術已經不能滿足企業快速增長的業務需求；最後，雖然業界推出了依靠更加專業的數據科學家來解決問題的解決方案，但本質上還是在依賴大量的人工進行工作。

針對以上這些問題，Kyligence應運而生，将更多的精力放在關注數據所帶來的業務決策上，不斷優化、創新智能數據倉庫，解決傳統數據倉庫與大數據的融合難題。企業通過其“融合數據倉庫架構”，可以實現曆史數據和實時數據的融合，更快地支撐整個業務的發展。

引領現代數據倉庫發展方向

談及企業創立之初的想法，韓卿感慨道：“我們希望在整個大數據行業裡面，有一家專門做底層技術的創業公司能夠在行業内做些突破，做點不一樣的事情。這是我們創立Kyligence的初衷。”

“由于核心技術的知識産權限制以及過去多年對數據倉庫的重視程度不夠，整體來說尤其在國内，Kyligence在數據倉庫應用這個細分領域中是獨一無二的。”韓卿在接受記者采訪時這樣說道。

據Kyligence聯合創始人兼CTO李揚介紹，2019年7月發布的Kyligence Enterprise v4.0，使用機器學習提供增強分析能力，不僅可以簡化數據模型的準備工作，幫助企業大大提高數據處理與分析的效率，同時，改變遊戲規則的架構和技術創新降低了對Hadoop的依賴。2019年9月發布的Kyligence Cloud v3.0，支持Azure、AWS、阿裡雲及Google雲平台，簡化了雲上數據分析體驗，提供互聯網級的超快性能。每一個産品的發布，都意味着Kyligence在引領現代數據倉庫發展方向的道路上又前進了一步。

心懷感恩 堅守初心

目前，Kyligence已經為金融、電信、零售、智能制造、能源等行業的企業提供下一代企業級智能數據倉庫及融合大數據分析平台解決方案。招商銀行、上汽集團、太平洋保險、中國銀聯、OPPO、華為、中國移動等大型企業，都在使用其産品。作為大數據初創企業的領跑者，Kyligence将其取得如此成績的核心優勢歸結為團隊和客戶認可。

在技術領域中，團隊的凝聚力和認可程度非常重要。韓卿表示，目前Kyligence團隊有一緻的方向，大家知道自己正在做的是一件非常有意義的事情。團隊統一的認知是Kyligence發展的主要原因。當然，一個技術或者産品的問世，如果沒有客戶認可的話，團隊可能很快就會失去動力。所以說，客戶認可也是Kyligence發展的核心優勢之一。

同時，正如韓卿所說，Kyligence的核心目的一定不是以業務為主導，而是希望不斷在技術上進行突破，始終站在行業前沿。正因如此，Kyligence獲得的投資資金主要用于加大産品關鍵技術的研發投入，希望進一步提升大數據分析領域的智能化和自動化。

未來，Kyligence将繼續緻力于業務與科技的深度融合，賦能更多領域，不斷加強數據探索能力，促進行業的深化變革。

Kyligence成立于2016年3月，于同年7月入駐上海浦東軟件園。Kyligence是一家專注于大數據分析領域創新的數據科技公司，提供基于Apache Kylin的下一代企業級數據倉庫及商務智能大數據分析平台和解決方案。從私有部署到雲計算平台，Kyligence都能使用戶在超大規模數據集上獲得極速的洞察能力，以釋放數據價值，驅動業務增長。

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