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九章云极CEO方磊:对标Bing 九章云极打造数据科学家的智能数据平

发布时间:2017-06-29来源:乐博维反传销救助中心
核心提示:根据麦肯锡的数据,2018年大数据科学家的缺口在14至19万之间,对懂得利用大数据决策的分析师和经理岗位缺口达到150万。因此,数据科学家和数据工程师已经成为一个新的工种,中大型企业都将建立自己的大数据分析团队。 程序员有GitHub,设计师有AutoCAD,普通

根据麦肯锡的数据,2018年大数据科学家的缺口在14至19万之间,对懂得利用大数据决策的分析师和经理岗位缺口达到150万。因此,数据科学家和数据工程师已经成为一个新的工种,中大型企业都将建立自己的大数据分析团队。

程序员有GitHub,设计师有AutoCAD,普通员工有Slack,数据科学家和数据工程师也应该有自己的协作办公平台,帮助他们更好地建模分析,同时让管理层更好地认知到每个人的进展。

九章云极创始人、CEO方磊曾在微软Bing工作多年,他发现Bing内部800多个数据工程师在一个名为Aether的系统上协作,整个团队运转井然有序,不会因为人员变动使得研发成果流失。

于是,方磊决定回国建立这样一个大数据基础平台服务企业客户,2013年,北京九章云极科技有限公司于北京中关村成立。

客户服务方面,九章云极现阶段主要为金融、旅游、教育、交通等行业提供完整的大数据产品以及解决方案。金融行业如银行、保险等是九章云极主要服务对象,这类客户基本已经组建独立的大数据部门,当其数据分析团队超过10人时,协作办公和管理的需求就会产生,更需要九章云极的产品。

业务上,九章云极基于平台开发了大量行业应用模块,同时增加了偏前端产品,为客户提供实时处理系统,使后端模型能够对接交易环节。

因为限于自身IT能力较弱,中国企业客户更愿意接受端到端的解决方案,单纯平台型产品很难促使他们付费。开发行业应用模块的目的主要是证明这个平台的价值,同时这类行业模块有助于提升客单价。

而实时处理系统则是进一步与客户业务结合,主要是替代原本数据仓库的部分业务,弥补传统数据仓库处理数据缓慢的不足。

九章云极依赖其数据科学平台建立壁垒,而并非仅仅依靠技术建立护城河。先发优势使得九章云极在前期可以获取不少行业客户,基于这个平台可以沉淀大量行业应用场景,这些场景可以被封装成产品,成为九章云极未来主要收入来源。

近期,爱分析对方磊进行了访谈,他阐述了九章云极现有的业务模式、未来战略规划,以及他对大数据基础平台领域的看法,现将精彩内容分享。

效仿Bing?数据科学家提供协作平台

爱分析:创建九章云极的初衷是什么?

方磊:博士毕业后,我先去了微软的Azure,后来换到了Bing。我在Bing先后担任过数据科学家与数据工程师。当时,微软内部系统Aether给了我很大启发。Bing的800多个数据工程师可在同一个平台同时进行各种数据分析、提交任务等工作,这个平台含一万多个模块和几十万个项目,并具有可管理性、可高速运行、以及资源调配、提高工作效率等诸多功能。

我决定自己设计这样一个超大协作运行管理平台,提供给其他的企业使用,这是我创业的初衷。当时没有特别明确的定义,今年Gartner把它称为数据科学平台(Data Science Platform)。数据科学家现在已经成为一个工种,需要一套为这些人服务的软件,类似GitHub、Slack。

爱分析:这是个很有意思的方向,具体是如何实现呢?

方磊:2013年,九章云极成立,2014年,这个大数据平台逐渐步入正轨。现阶段我们的产品是DataCanvas智能数据平台,集成Hadoop生态圈开源产品,在此基础上开发了APS和EDS,分别是DataCanvas APS(自助式大数据分析平台)和DataCanvas EDS(大数据时代的数据仓库)。APS是工作流分析平台,通过对已有模块的组合,快速构建和实现用户的分析场景。EDS是超融合架构可扩展的弹性分布式数据仓库,实现数据的存储,查询和分布式计算。

爱分析:早期的DataCanvas数据平台对国内客户有点超前,最初是如何获取客户的?

方磊:我们早期的客户是某城商行,当地所有城商行共用一个IT中心,DataCanvas智能数据平台满足了领导层的KPI考核需求,研究成果模块化,根据需求提交项目运行,使数据分析资产可量化。 (本文来源:乐博维)

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