“不斷降低使用數(shù)據(jù)的門(mén)檻，封裝復(fù)雜性，讓‘用數(shù)據(jù)’更簡(jiǎn)單。”

　　—— StartDT CEO、奇點(diǎn)云創(chuàng)始人 行在

　　5月28日，以“用數(shù)據(jù) 簡(jiǎn)單點(diǎn)”為主題，由StartDT(奇點(diǎn)云、GrowingIO)主辦的2024 StartDT Day數(shù)智科技大會(huì)暨產(chǎn)品發(fā)布會(huì)召開(kāi)。

　　奇點(diǎn)云正式發(fā)布數(shù)據(jù)云平臺(tái)DataSimba敏捷版，資源更省，上手更快，建平臺(tái)更簡(jiǎn)單;3款工具一齊亮相，為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、算法生產(chǎn)工程化等環(huán)節(jié)提效。

　　GrowingIO則帶來(lái)了明星產(chǎn)品“增長(zhǎng)分析”的重磅更新，以XEI多主體模型為核心，從“用戶(hù)分析”升級(jí)為“全場(chǎng)景業(yè)務(wù)分析”，人人都可用，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)更簡(jiǎn)單。

　　2024年版《OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)引擎選型白皮書(shū)》同期發(fā)布，為業(yè)界伙伴提供最新的選型參考。

　　01

　　更省更輕，兼容演進(jìn)

　　DataSimba敏捷版發(fā)布，數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)單點(diǎn)

　　近年來(lái)，數(shù)字化帶來(lái)的業(yè)務(wù)效果不斷得到驗(yàn)證，越來(lái)越多的最佳實(shí)踐涌現(xiàn)，也吸引到了越來(lái)越多的企業(yè)客戶(hù)入局，開(kāi)始建設(shè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，來(lái)支撐數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值化。

　　但不同于數(shù)據(jù)規(guī)模PB級(jí)、數(shù)字化預(yù)算百萬(wàn)級(jí)的超大型企業(yè)，對(duì)于初建數(shù)據(jù)平臺(tái)或希望從傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)升級(jí)的企業(yè)客戶(hù)而言，經(jīng)典的多引擎Lambda架構(gòu)存在一定的“性?xún)r(jià)比”弊端，例如技術(shù)較為復(fù)雜，需要資深的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，集群規(guī)模大。相比現(xiàn)有數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生的價(jià)值，運(yùn)維和數(shù)據(jù)治理性?xún)r(jià)比不高。

　　StartDT合伙人、CTO地雷介紹，結(jié)合中小型數(shù)據(jù)規(guī)模企業(yè)的情況，經(jīng)典的主流方案(3引擎Lambda架構(gòu))可以簡(jiǎn)化為1.5個(gè)引擎：將離線(xiàn)引擎和即席查詢(xún)引擎合并，同時(shí)存算分離，讓實(shí)時(shí)引擎落盤(pán)到即席查詢(xún)引擎。近年來(lái)國(guó)產(chǎn)MPP*數(shù)據(jù)庫(kù)引擎也對(duì)此類(lèi)需求做出積極回應(yīng)。

　　奇點(diǎn)云數(shù)據(jù)云平臺(tái)DataSimba的敏捷版，就為上述場(chǎng)景而生。

　　DataSimba敏捷版依然基于成熟的StartDT SimbaOS技術(shù)體系研發(fā)，并重點(diǎn)加強(qiáng)了對(duì)各類(lèi)新MPP引擎的支撐，包括ClickHouse、Apache Doris、StarRocks等等。

　　· 從成本角度看，DataSimba敏捷版部署簡(jiǎn)單，在達(dá)到生產(chǎn)RAS(可靠性、可用性、可服務(wù)性)的標(biāo)準(zhǔn)下，最小僅需3個(gè)節(jié)點(diǎn);技術(shù)棧簡(jiǎn)單，易上手;配備集成、研發(fā)、運(yùn)維、服務(wù)等全鏈路功能，滿(mǎn)足GB~TB級(jí)數(shù)據(jù)場(chǎng)景所需。

　　· 從架構(gòu)角度看，DataSimba敏捷版并不是簡(jiǎn)單的“技術(shù)棧裁剪”，而為未來(lái)的擴(kuò)展預(yù)留了兼容方案。敏捷版的核心SimbaOS Kernel支持各類(lèi)新MPP引擎，同樣也支持Hive、Spark、Flink等經(jīng)典的大數(shù)據(jù)引擎。“在中型數(shù)據(jù)規(guī)模的階段，先利用MPP引擎支撐數(shù)據(jù)平臺(tái);當(dāng)數(shù)據(jù)量暴增時(shí)，再逐步按需打開(kāi)其他引擎，例如圖、時(shí)序等。我們?cè)��?jīng)陪伴上百家企業(yè)客戶(hù)，沿著演化路徑不斷前進(jìn)。”地雷介紹。同時(shí)，DataSimba敏捷版支持Hudi、Iceberg等數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)可以提前統(tǒng)一存儲(chǔ)格式，在后期引擎更換/升級(jí)時(shí)無(wú)需數(shù)據(jù)拷貝，從而減少相關(guān)成本。當(dāng)然，敏捷版也繼承了SimbaOS的諸多特性，例如支持集成50+種數(shù)據(jù)源、有完善的安全機(jī)制等等。

　　在地雷看來(lái)，“簡(jiǎn)單點(diǎn)”的本質(zhì)邏輯是抽象標(biāo)準(zhǔn)能力、封裝復(fù)雜性，為不斷變化的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求提供簡(jiǎn)單的選擇�？稍隹蓽p，可切換可迭代，面向未來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)云，而不需要推倒重建。

　　此外，數(shù)據(jù)云體系中的幾款工具產(chǎn)品也逐一亮相，讓數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、算法生產(chǎn)工程化簡(jiǎn)單點(diǎn)：

　　SimbaX(集成工廠(chǎng))，增強(qiáng)型全域數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖和字段行列處理等相關(guān)能力;SimbaFabric(資產(chǎn)工廠(chǎng))，全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)，具備全鏈路血緣管理、自動(dòng)化資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)等能力，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表提供技術(shù)支持;SimbaML(算法工廠(chǎng))，幫助企業(yè)建立MLOps體系，一份數(shù)據(jù)同時(shí)支持?jǐn)?shù)倉(cāng)和算法開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)更安全，資源更節(jié)約。

　　集成工廠(chǎng) SimbaX

　　資產(chǎn)工廠(chǎng) SimbaFabric

　　算法工廠(chǎng) SimbaML

　　02

　　從用戶(hù)分析到業(yè)務(wù)分析

　　GrowingIO多主體模型發(fā)布，數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)單點(diǎn)

　　發(fā)布會(huì)上，分析云GrowingIO同樣帶來(lái)重磅產(chǎn)品升級(jí)：從專(zhuān)注支撐用戶(hù)分析、用戶(hù)增長(zhǎng)的UBA(用戶(hù)行為分析平臺(tái))，升級(jí)為全場(chǎng)景覆蓋、人人都可用的XBA(業(yè)務(wù)增長(zhǎng)分析平臺(tái))。X代表企業(yè)希望分析的任何主體，“人/貨/場(chǎng)”都可以被視為“X”。

　　“UBA以穩(wěn)定統(tǒng)一的UEI模型(User用戶(hù)-Event事件-Item實(shí)體)為核心，在過(guò)去數(shù)千家實(shí)踐中，幫助企業(yè)用戶(hù)大幅提升了數(shù)據(jù)建模、應(yīng)用和價(jià)值化的效率，降低了維護(hù)成本和操作門(mén)檻。XBA在此基礎(chǔ)上迭代，為企業(yè)全業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供便捷易用的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力。”StartDT副總裁、GrowingIO聯(lián)合創(chuàng)始人葉玎玎介紹，“包括商品、門(mén)店、經(jīng)銷(xiāo)商、汽車(chē)在內(nèi)，企業(yè)可以自定義分析多種業(yè)務(wù)主體的行為事件數(shù)據(jù)，也支持進(jìn)一步對(duì)這些‘X’進(jìn)行低代碼標(biāo)簽開(kāi)發(fā)、群組圈選、畫(huà)像分析等等。”

　　從專(zhuān)注用戶(hù)分析升級(jí)為全業(yè)務(wù)分析，分析云還帶來(lái)了全新的“B24”場(chǎng)景，為企業(yè)不同業(yè)務(wù)需求、不同部門(mén)角色提供數(shù)據(jù)洞察，客戶(hù)可以按需選擇。

　　不設(shè)限的XEI對(duì)于業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，能告別原本定制開(kāi)發(fā)的長(zhǎng)時(shí)間等待，簡(jiǎn)單易上手，可以靈活完成自助分析;對(duì)于分析團(tuán)隊(duì)，則通過(guò)統(tǒng)一模型，讓數(shù)據(jù)處理、理解和分析產(chǎn)出更簡(jiǎn)單高效。

　　“分析云的使命是幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力，實(shí)現(xiàn)更好的增長(zhǎng)。”葉玎玎表示，“作為新一代的智能‘業(yè)務(wù)分析平臺(tái)’，期待能陪伴更多客戶(hù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)簡(jiǎn)單點(diǎn)。”

　　03

　　看—用—智能

　　不斷降低數(shù)據(jù)價(jià)值化的門(mén)檻

　　數(shù)據(jù)云、分析云產(chǎn)品持續(xù)迭代升級(jí)的同時(shí)，StartDT也發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)系統(tǒng)正從邊緣系統(tǒng)變?yōu)楹诵纳�產(chǎn)系統(tǒng)，有越來(lái)越多企業(yè)逐漸從“看數(shù)據(jù)”走向“用數(shù)據(jù)”，乃至發(fā)揮了“數(shù)據(jù)智能”的力量。

　　“看—用—智能，是數(shù)據(jù)價(jià)值深入的過(guò)程。”StartDT CEO、奇點(diǎn)云創(chuàng)始人行在表示，“奇點(diǎn)云自創(chuàng)立第一天起，就以‘讓商業(yè)更智能’為使命，和客戶(hù)站在一起，不斷降低客戶(hù)使用數(shù)據(jù)的門(mén)檻，支撐客戶(hù)建立自主可控的數(shù)據(jù)能力。數(shù)據(jù)智能將成為企業(yè)和社會(huì)的新質(zhì)生產(chǎn)力，也是我們?nèi)�心投入的方向�?rdquo;

　　發(fā)布會(huì)尾聲，StartDT合伙人、資深戰(zhàn)略咨詢(xún)專(zhuān)家何夕帶來(lái)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)的最新實(shí)踐：

　　# 看數(shù)據(jù)：一家水果零售企業(yè)使用數(shù)據(jù)可視化工具，將每日銷(xiāo)售數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖表和報(bào)告，供店鋪經(jīng)理查看。某區(qū)域門(mén)店曾發(fā)現(xiàn)毛利突降了15%，借助數(shù)據(jù)分析得出了原因——折扣率同比下降11%，促銷(xiāo)不合理，就立即重新定價(jià)、調(diào)整策略，從而避免了更多損失。

　　# 用數(shù)據(jù)：一家3C電子企業(yè)，基于StartDT產(chǎn)品建立了自己的可視化溯源平臺(tái)，改變了原本需數(shù)十人手工投入才能完成的分段追溯方式，通過(guò)數(shù)據(jù)和自動(dòng)化讓訂單、質(zhì)量、供應(yīng)鏈的管理科學(xué)有效。

　　# 數(shù)據(jù)智能：一家消費(fèi)零售企業(yè)在營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)時(shí)，依托個(gè)性化推薦和預(yù)測(cè)算法，不僅達(dá)成了整體更好的轉(zhuǎn)化效果，還“意外”成功喚醒了活動(dòng)通常不敢觸達(dá)的沉睡用戶(hù)，激活了購(gòu)買(mǎi)，并更新了客戶(hù)洞察。

　　從大廠(chǎng)的獨(dú)家實(shí)踐，到更多公司的最佳實(shí)踐;從少數(shù)派的大數(shù)據(jù)，到大多數(shù)企業(yè)擁有自己的數(shù)據(jù)能力…每個(gè)和第五要素打交道的人，都在通向未來(lái)的路上。

　　DT時(shí)代，StartDT期待成為更多企業(yè)伙伴的Must-have Partner，用數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單點(diǎn)!

　　*MPP：Massively Parallel Processing，大規(guī)模并行處理。傳統(tǒng)的MPP數(shù)據(jù)庫(kù)以Teradata為代表;近年國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠(chǎng)商發(fā)力，涌現(xiàn)新一代MPP引擎，包括TiDB、StarRocks、OceanBase等，在部分場(chǎng)景加強(qiáng)能力。業(yè)內(nèi)主流觀點(diǎn)認(rèn)為，基于Hadoop體系的分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)因其開(kāi)放性、擴(kuò)展性、吞吐量、容錯(cuò)性等優(yōu)勢(shì)，將徹底取代基于MPP數(shù)據(jù)庫(kù)的傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)。而在小集群、低并發(fā)的場(chǎng)景，MPP仍有性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)。

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