億歐B2B/企業(yè)服務7 月 12 日消息，首屆 Kylin Data Summit 峰會今日在上海舉辦，以“數(shù)據(jù)賦能商業(yè)”為主題，聚焦分享明星企業(yè)在數(shù)字化轉型中大數(shù)據(jù)分析、云計算、AI、數(shù)據(jù)中臺等前沿技術方面賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的成功經(jīng)驗，Gartner、微軟、eBay、建設銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀聯(lián)、太平洋保險、上汽通用、滴滴等作了分享。

數(shù)據(jù)分析平民化：發(fā)布三大產(chǎn)品，增強分析技術

峰會現(xiàn)場，Kyligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO、Apache Kylin 聯(lián)合創(chuàng)建者兼PMC 主席韓卿宣布正式發(fā)布 Kyligence Enterprise v4.0、Kyligence Insight v1.0、Kyligence Cloud v3.0(Beta)三大產(chǎn)品。在接受億歐采訪時，韓卿表示，“增強分析技術能力一直以來是Kyligence的研發(fā)重點，在新產(chǎn)品設計上帶來了很大的效率提升，未來也會朝這個方向繼續(xù)發(fā)展。”

Kyligence Enterprise v4.0

Kyligence 團隊表示，新一代的 Kyligence Enterprise 產(chǎn)品使用機器學習提供增強分析能力，可以簡化數(shù)據(jù)模型的準備工作，幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)處理與分析的效率。韓卿表示：“改變游戲規(guī)則的架構和技術創(chuàng)新降低了企業(yè)對 Hadoop 的依賴，結合云原生及下一代存儲技術，為企業(yè)客戶從本地部署到多云環(huán)境提供了遠瞻性的技術選擇。”

Kyligence Insight v1.0

Kyligence Insight則是一款首次公開發(fā)布的數(shù)據(jù)服務層產(chǎn)品，基于Apache Superset為用戶提供統(tǒng)一的業(yè)務語義層及開放的數(shù)據(jù)即服務能力，該產(chǎn)品將業(yè)務模型對接到商業(yè)BI產(chǎn)品及內置的敏捷可視化分析服務，再結合自助取數(shù)即審計能力，可助力企業(yè)消除數(shù)據(jù)孤島、統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑、提高數(shù)據(jù)分析效率、提升運營決策能力。

Kyligence Cloud v3.0(Beta)

從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析，新一代Kyligence Cloud服務簡化了云上大數(shù)據(jù)分析的復雜度，幾分鐘內用戶即可完成集群創(chuàng)建、數(shù)據(jù)接入及數(shù)據(jù)分析。同時，云原生技術移除了對云端Hadoop服務的依賴，利用云端計算與存儲分離特性，結合彈性計算能力降低用戶數(shù)據(jù)上云的整體擁有成本(TCO)。

據(jù)了解，從開源 Apache Kylin 開始，Kyligence 企業(yè)級產(chǎn)品就不斷創(chuàng)新和演進以提供完整的數(shù)據(jù)分析功能，進一步增強企業(yè)客戶在數(shù)據(jù)管理分析方面的能力。不同于市場上概念被炒得火熱的數(shù)據(jù)中臺，韓卿向億歐表示，Kyligence 這樣的底層技術應用商才是數(shù)據(jù)中臺的技術承載者，“數(shù)據(jù)中臺講的是業(yè)務，難以有標準化的產(chǎn)品。”Kyligence 完整的下一代產(chǎn)品家族揭開面紗后，將為全球企業(yè)提供大數(shù)據(jù)分析平臺和解決方案。

增強分析，是數(shù)據(jù)和分析的未來

2019年上半年，Gartner 公布了2019年「數(shù)據(jù)和分析技術」領域的十大趨勢：增強型分析、增強型數(shù)據(jù)管理、持續(xù)型智能、可解釋型AI、圖形分析、數(shù)據(jù)結構(data fabric)、NLP /對話式分析、商業(yè)AI和機器學習、區(qū)塊鏈和持久性內存服務器。

此次大會，Gartner 研究總監(jiān)Julian Sun 對 2019 年數(shù)據(jù)管理及分析領域的十大戰(zhàn)略性技術趨勢做了主題演講，尤其是對增強分析 (Augmented Analytics)和增強數(shù)據(jù)管理(Augmented Data Management)等進行了詳解。

Julian Sun 向大家介紹，增強分析能夠幫助普通用戶在沒有數(shù)據(jù)科學專家或IT人員協(xié)助的情況下，訪問有效數(shù)據(jù)，并對理論和假設情況展開測試與驗證。在數(shù)據(jù)可以被分析前，數(shù)據(jù)工程師需要對數(shù)據(jù)進行抽取、清洗、融合等準備工作，以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性?，F(xiàn)在，增強分析作為數(shù)據(jù)分析的高級增強階段，能為分析計劃帶來更多自動化的能力以及創(chuàng)新洞察力。

對企業(yè)來說，增強分析的作用體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的各個環(huán)節(jié)。例如在數(shù)據(jù)準備階段為用戶推薦一些業(yè)務剛好能用、夠用的數(shù)據(jù)源，在業(yè)務發(fā)現(xiàn)階段為用戶做自動建模、模型管理、代碼生成等一些更高階的功能，而在展示時通過增強分析，用戶還可以獲得一些自動的業(yè)務發(fā)現(xiàn)。

Julian Sun 表示：“也是基于這樣的優(yōu)勢，增強分析(Augmented Analytics )作為數(shù)據(jù)分析的高級增強階段，位列 2019 年的十大發(fā)展趨勢之首, 同時也是 Gartner 今年十大戰(zhàn)略趨勢、整體 IT 十大戰(zhàn)略趨勢之一，Gartner 稱其是‘數(shù)據(jù)和分析的未來’。”