為什麼説數據智能的新賽點是Cloud？_風聞
深响-深响官方账号-全球视野，价值视角。2022-07-07 12:27
在數字經濟的催化下，數據智能賽道走在了風口浪尖上，也催生了一些令人興奮和有影響力的企業軟件公司，據不完全統計，單在2021年，全球數據智能類企業就獲得了數百億美元的風險投資，打破了歷史記錄，而以Snowflake、Databricks、Confluent為首的科技巨頭，已經改變了數千家企業的運營方式和數百萬種產品的生產方式。
縱觀國內，卻始終沒有出現過有巨頭潛質的現象級公司，更不要提劃時代的產品了。“現在的數據智能行業，大多都在埋頭苦幹，但對如何定義下一代數據智能卻沒有太多思考。”滴普科技COO胡鑫負責公司的銷售和業務發展，他談到，“很多玩家只是套着數據智能的殼子，裏面還是傳統軟件公司那一套，做着項目定製的工作，更別談走出去對標國際，以我們自身為例，我認為數據智能行業的下一個拐點就是雲戰略優先，經過幾年的打磨，FastData產品的健壯性和厚度已經足夠了，想要提高產品的競爭力和標準化，最好的方式是上雲和國際接軌，在雲上參與競爭。”
這樣的判斷，源自於他對數據智能行業的底層洞察：數字經濟如火如荼，數據作為新的生產力也成為業界共識，湧進這一賽道的玩家越來越多，產品層出不窮，但繁榮之下依然有很多數字化升級的失敗案例，國內企業服務圈也沒有出現像Snowflake、Databricks這樣的現象級玩家，甚至有的人在質疑用數據智能進行企業轉型升級究竟有沒有必要。
歷史的經驗告訴我們，行業性問題的癥結一般出在供給端失衡。以數據智能行業為例，產品多不一定代表產品好和標準化，歸根結底在於大多數玩家早期嚐到甜頭後，沒有真正搞清楚市場需求的“最大公約數”問題，這也是數據智能行業下半場的真正增長點所在。為此，這篇文章我們將主要探討：
1、為什麼説雲戰略是數據智能行業下半場的真正拐點？
2、在數據智能紅海市場錯位競爭需要怎樣的“分寸感”？
被低估了的雲戰略
在數據智能領域，要説當下誰最火，那Databricks一定排得上號，去年8月，距離10億美元的G輪融資剛過去7個月，Databricks就再次完成16億美元H輪融資，身價搖身一變成380億美元，並和此前的合作伙伴、數據智能領域另一個巨頭Snowflake正面扳起了手腕，成為該領域的現象級黑馬。
和其它玩家有所不同，Databricks起步於加州伯克利的一個開源項目，在數據量井噴的背景下，上雲趨勢也越來越明顯，這也是為什麼Databricks能在數據智能領域快速崛起的根本原因，它很幸運地踩在“雲+開源+機器學習”的戰略核心上，在Databricks聯合創始人兼CEO AliGhodsi看來，“無論是對公司還是對於客户來説，雲可以更快部署，也更容易維護”。
越來越多的企業樂於見證Databricks的崛起。“未來新一代的Data+AI的能力，將以雲服務的方式快速發展。”胡鑫是企業服務領域的一位老兵，在來到滴普科技前，他曾和各類大型企業打過交道。在他看來，被要求私有化部署是國內數據智能行業發展過程中不可避免的事，很多玩家也因此把產品和組織越做越重，出現了很大的冗餘度，但他也發現，在雲計算普及下，很多先進企業對數據智能的訴求已經變了：要求把數據智能服務搭建在雲上，這對於數據智能玩家來説，是一個好現象但也增加了難度。
好處在於，如果把數據智能產品集成在一些大的雲上，既可以無形中增加獲客範圍，減小溝通成本，也可以降低一定的服務的冗餘性，進而防止組織被業務牽着跑現象的出現；難點在於，在大的雲平台上被客户與其他雲產品集成，尤其是像AWS、Azure、華為雲這樣的，需要你的產品既要足夠硬、也要安全合規。
FastData Cloud是滴普科技在產品打造路上的一個新起點，作為新一代流批一體、湖倉一體的雲原生數據智能平台，FastData Cloud可與市面上主流BI工具對接，並支持數據資產管理，幫助用户優化決策過程。“我們在去年年底正式啓動了Cloud First戰略，把國際化、生態化視為重點，今年和AWS成功開展合作，現在已經初步完成了第一階段建設。”
在胡鑫看來，眼下是數據智能企業戰略佈局雲業務的好時機。一方面，數字經濟如火如荼，在“碳達峯、碳中和”政策體系下，各產業都在加速綠色轉型升級；另一方面，雲的要位度也在不斷提升，根據Gartner最新的統計結果顯示，2021年全球基礎設施即服務（IaaS）市場增長到909億美元，同比增長41.4%。
但他也提到，“雖然雲戰略是數據智能走向下個階段的必經之路，它會讓數據智能長出新的枝椏，但也並不意味着要把過去完全丟掉，因為雲戰略是一個長期過程，種下一棵樹後，只有長期地施肥、澆水才能開花結果。”
雲原生數據智能內核探討
和此前的大數據時代相比，現在行業關注的焦點明顯變了，即如何打造雲原生時代下的數據智能產品，而基於Snowflake、Databricks這樣的數據智能玩家極端假設，讓雲戰略愈發成為一個關鍵命題。
據不完全統計，近年來數據服務行業投融資事件數和金額整體呈上升趨勢，並在2019年達到了巔峯，投資金額超過了300億元。雖然受疫情等外部因素影響，該領域在2020年投融資事件數和金額數均有所下降，但2021年再次展現攀升的態勢，放眼全球雲原生數據湖市場，初創數據智能廠商諸如Databricks、Upsolver之類均拿到了上億美元的融資。
“顯然，這是一道必答題。”但滴普科技FastData產品線產品管理部總經理王兵也強調，“越在這樣環境下，我們越要保持頭腦清醒，面對難題，怎麼做很有講究。因為在雲上搭建雲原生數據智能服務體系，本質上還是打造一套完整的雲上大數據解決方案，用來服務企業的多種數據訴求，所以在兼顧適配性之上，最重要的是你的產品本身要足夠優秀。”
“湖倉一體‘統一→簡單、松耦合→彈性、敏捷→探索’的設計思路與雲計算天然契合，當湖倉一體以雲原生的方式部署時，它強大的性能優勢可以被最大化釋放。”在王兵看來，這將是一套松耦合、多模塊、服務化的新型解決方案，但在具體應用中，還需要根據實際場景需求，進行相應的組件調整和架構設計。
換句話説，雲原生數據智能的關鍵不在於雲，而在於數據智能產品本身的打磨上，這既是一場SLG角逐賽，也是一場PLG角逐賽，換句話説，戰略方向要選對，產品也要打磨好。
以滴普科技的FastData為例，它的能力基本點在於它的湖倉一體架構。相比於傳統的數據倉庫和數據湖，湖倉一體是一種更加開放的新型架構，能更好地處理元數據，而這也是實現真正數據智能的關鍵一步。湖倉一體架構天然適合AI類的分析（包括音視頻非結構化數據存儲，兼容AI計算框架，具有模型開發和機器學習全生命週期的平台化能力），也更適合大規模機器學習時代，或者説是AI應用的逐步發展推動了湖倉一體數據平台的建設。
這麼做的好處顯而易見，通過雲服務重塑了IT產業的分工和企業IT部門工作的內容和方式，企業IT部門無需再過度關注基礎資源和數據層，如存儲擴容、計算優化等，從而可以解放組織資源，把更多的精力放在業務支持、應用創新上，最終實現真正的數據驅動企業發展，某種程度上，這也解釋了為什麼以滴普科技為首的明星玩家會押注Cloud First戰略。
新的拉力賽已經打響
某種程度上來説，企業雲化轉型的深入和用雲思維的轉變，也在一定程度上驅動了PaaS市場份額的增長。基於雲的能力創新已成為基礎雲發展新的增長引擎，而云特有的“池化、彈性、成本、敏捷”等優勢讓數據層與應用層的很多設想得以實現，擁抱雲原生成為數據湖乃至大數據的必然選擇。
一個常見的例子是，現在不少數據智能玩家被定製化業務牽着跑，導致做了幾年也沒有沉澱出一套主力型產品，更別談在雲原生時代卡位。“身處雲原生數據智能時代，分寸感很重要，什麼該做，什麼不該做要分得清，不要總想着大而全，哪塊業務要戰略取捨也要拎得清。”
“以我們已經在AWS、Azure上架的FastData Cloud為例，分為標準版和專業版，以滿足不同客户不同層次的需求。”胡鑫把滴普科技的雲服務部比喻成“尖刀連”，現在這支隊伍由10幾人組成，包括售前、架構師和運營服務人員，在看他來，他們眼下最關鍵的任務就是把Cloud First持續跑通、持續落地，並且為團隊制定好階段性的目標，“現在最難的是統一認知，你需要用實際行動和結果去證明這件事的正確性，但這個是需要時間的。”
和10年前的雲計算一樣，今天的數據智能行業正站在產品和業務轉型的歷史拐點，很多中、大型企業，尤其是跨國企業（比如飛利浦、施耐德等），它們既需要安全的雲服務能力，也需要優秀的數據智能能力作為業務和組織的支撐。新的浪潮已經來臨，對於所有數據智能玩家來説，這將是一場新的拉力賽。