Kyligence完成1500万美元B轮融资,智能数据仓库为企业数据查询提速15倍

摘要:在资金成本上,有客户透露,已从传统时使用国外的数据仓库时每年投入上亿,到使用Kyligence产品后,投入缩减至几百万。在人力上,从40多人缩减至6个人左右。

品途商业评论(ID: pintu360)7月5日消息,Kyligence对外宣布,公司已完成1500万美元B轮融资,由斯道资本(富达国际有限公司 “Fidelity International Limited” 自有投资机构)领投,原有股东红点中国、思科、宽带资本、顺为资本跟投。

在接受品途商业评论在内的媒体采访时,联合创始人兼CEO韩卿表示,本轮融资后,公司将主要在三个方面加大投入。1)加快产品技术研发;2)扩大市场和销售团队,以尽快扩张市场认知度;3)布局国际化发展,目前公司已在美国、欧洲拓展客户,接下来将会尤其在美国进行大规模扩张,真正做到技术出海。

聚焦金融、电信、零售和制造4大领域,从上亿投入到百万

据了解,Kyligence由Apache Kylin 核心团队于2016年3月创立,提供基于 Apache Kylin 的企业级智能大数据分析产品 Kyligence Enterprise,及云计算核心产品Kyligence Cloud。在成立之初,公司即获得红点中国领投,思科跟投的天使轮融资,并于2017年初完成了由宽带资本和顺为资本领投的A轮融资。

Apache Kylin是首个来自中国的Apache软件基金会顶级开源项目,也是全球第一的开源 OLAP on Hadoop 技术,自2015年于全球最大开源软件基金会Apache毕业后至今,据不完全统计,已吸引全球超过1000家公司使用其作为大数据分析平台。

韩卿告诉品途商业评论,公司是目前中国市场上唯一一家做智能数据仓库的大数据公司,旗下开发的产品服务已经获得超30家来自各行各业头部企业的付费支持,包括国泰君安、华为、联通、OPPO、上汽集团、太平洋保险集团、中国银联等企业。

公司的产品服务主要覆盖了金融、运营商、零售和制造领域,因为这四大行业拥有大量的数据,对基于数据底层的架构和分析需求渴求极大。公司目前的团队规模近120人,60%为研发团队。

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谈到 Kyligence具体为客户释放了多少技术和人力成本,韩卿透露,此前客户需要花费半年、一年的数据分析周期,Kyligence的产品能为其缩减至一两个月甚至更短的时间。在资金成本上,有客户透露,已从传统时使用国外的数据仓库时每年投入上亿,到使用Kyligence产品后,投入缩减至几百万。在人力上,从40多人缩减至6个人左右。

斯道资本中国风险投资团队合伙人张柏舟表示:“我们很荣幸能成为 Kyligence 的投资方。我们在尽职调查期间收集了广泛的客户意见,Kyligence 突出的能力让我们印象深刻,比如通过数据建模处理和 AI 增强技术来预处理海量数据集并将延迟降低至亚秒级,通过整合 Tableau、Power BI 甚至 Microsoft Excel 等常用简单工具来获取新知,Kyligence 没有局限在简单的分析场景,而是致力于帮助客户快速而轻松地管理、访问和分析海量数据,远远超越了传统解决方案,堪称新一代数据仓库。”

 “从成立到现在,Kyligence 推出了基于 Apache Kylin 的企业级大数据智能分析平台Kyligence Enterprise,以及云计算核心产品Kyligence Cloud,赋能金融、制造、电信等传统行业数据分析师以更高效的解决方案完成海量数据多维度分析的解决方案,并获得了如银联、华为、中国联通等标杆客户的认可。” 红点中国主管合伙人袁文达表示。

Kyligence Enterprise v3.0 & Kyligence Cloud v2.0

宣布融资的同时,韩卿同样宣布发布下一代企业级数据仓库产品与解决方案 Kyligence Enterprise v3.0,及云端一站式大数据分析解决方案Kyligence Cloud v2.0,新版产品引入机器学习等增强数据仓库分析技术,为释放大数据分析人力提供了技术基础。

Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬在发布会上表示,最新版本的Kyligence Enterprise 在保持PB级数据集上亚秒级查询响应速度的同时,革命性地实现了自动化建模、提供了卓越的查询性能、将传统分析与现代分析结合在统一的平台中。

Kyligence方面认为,在今天数据呈指数级爆炸的时代,绝大部分的数据仓库项目仍然使用人工进行操作,这种原始的基于人工的数据分析方式显然已经远不能满足快速增长的业务需求。自动化是唯一可以解决这个问题的办法。

新版Kyligence Enterprise引入了大量的机器学习技术,如自动建模技术可基于分析师的历史查询行为及学习记录,智能化地推荐数据建模,自动化地调优性能,且推荐和加速相关业务分析场景。同时,该产品还支持在企业的本地集群和云端部署在线数据分析服务,满足了企业的全场景分析需求,真正实现了传统数据仓库与大数据平台的融合、实时数据与历史数据的融合、云端分析与本地分析的融合。

而Kyligence Cloud v2.0则集成了Kyligence Enterprise v3.0大数据分析引擎,用户可以在统一的用户界面上实现集群部署、数据接入、数据建模和查询分析。同时,Kyligence Cloud v2.0还支持公有云更安全的访问授权方式,如AWS IAM Role,在最大安全性下充分利用客户云账户的计算资源。

目前,Kyligence Cloud 可为微软Azure、亚马逊AWS、阿里云和青云等云上客户提供云上大数据分析服务。

对比上一代查询引擎,新版Kyligence Enterprise 可实现查询提速15倍的同时节省50%存储空间,而对比市场上的同类查询产品,据数据仓库典型查询场景测试中查询的完成度与查询的性能比较来看,都具有显著优势。

关于公司未来3-5年的发展目标,韩卿透露,希望能在智能数据仓库里做到行业的NO.1;并能拓展整个全球市场。

谈及产品的付费客户,韩卿告诉品途商业评论,短时间内公司主要针对的还是大型客户。而关于大企业往往需要的定制化服务,韩卿表示,Kyligence的产品核心是基于数据仓库分析的底层,并不太涉及大型客户的对外场景服务。那么Kyligence要做的就是专注打造核心话标准化产品,不做定制服务,产品用来帮助客户完成底层的数据存储、检索、分析,进而帮助客户快速做出决策。

“我们只做一个产品,这件事非常难,在整个产品标准化这个方面我们应该是非常前沿的。我们在这方面投入大量的研究工作和能力,只有做的比客户还快,只有把产品做的足够标准,才不需要做定制化的工作。”

“我们放弃了很多诱惑,因而到今天还是很自豪我们的产品到目前为止依旧没有定制版。”韩卿说道。


本文为 品途商业评论(https://www.pintu360.com)原创作品,作者: 喜樂阿,责编:黄莺。欢迎转载,转载请注明原文出处: 。本文仅代表作者观点,不代表品途商业评论观点。

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