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前不久 , 美国增强BI明星公司ThoughtSpot再完成1亿美元融资 , 投后估值达42亿美元 , 成为2022年最受瞩目的美国IPO热门之一 。
与一般BI软件不同 , ThoughtSpot 将终端用户瞄向一线普通员工 , 而不是工程师 , 致力于“让普通员工轻松做出专家研究员一样的数据分析” 。
【引擎|以图计算引擎切入千亿级数据分析市场,它能否造就国内百亿级黑马】凭借这一优势 , ThoughtSpot迅速俘获了沃尔玛、英国电信、戴姆勒等客户 , 并与 Snowflake、Databricks、Amazon Web Services等领先企业进行了整合和合作 。 更是在2019年杀进Gartner的商业智能及分析平台魔力象限中 , 打破了Microsoft、Tableau、Qlikview连续3年垄断领导者的局面 , 也让新一代BI的巨大潜力被外界看到 。
以ThoughtSpot为代表的新一代BI采用的技术路径 , 不仅降低了其使用门槛 , 操作更便捷 , 效率更高 , 还降低了其自身产品的构建难度 , 不需做大量预设性索引罗列 , 而仅需要通过“关系分析”即可实现自动索引 。
事实上 , 国内也有一家与ThoughtSpot相同愿景并采取了相似技术路径的新一代BI公司——欧拉认知智能科技有限公司(简称:欧拉认知智能) 。 它创建于2019年 , 核心团队拥有超过15年的图计算与数据智能工业实践经验 , 基于实时图计算打造出的增强分析平台 , 像Google、百度一样 , 只要输入“你心中的数据问题”一键就能获得数据分析图表、结论、推理结果等信息 。
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- 欧拉认知智能产品主页 -
面对大型客户与中小客户的普遍需求 , 欧拉认知智能推出了“平台+云”的策略 , 无论是大型集团、中小型企业都可以利用欧拉认知智能的产品 , 实现问一句数据就在眼前 。 不仅仅实现了降本增效 , 更重要的是它降低了数据应用的门槛 , 让人人都能“随时随地随需”获得数据价值 。
图计算引擎降低使用门槛
2012年 , 大数据成为各行业流行词 。 离开中科院软件所的王绪刚 , 加入国内知名数据营销公司担任首席科学家 , 带领团队开发推荐引擎进行社交数据挖掘和预测 。 然而过程中 , 王绪刚及团队发现广告创意团队还有着大量数据分析报告的工作需要他们支持 。
逐渐地王绪刚和团队摸索出了其中的规律 , 将这部分工作与此前研发的社交分析图计算引擎进行了整合 。 如此广告创意团队便可直接搜索关键词 , 根据关键词找到相关内容 , 然后根据其分析的维度和指标 , 筛选出洞察结果 , 再进行投放等工作 。
此举不仅缩短了操作时间 , 提高了公司运营效率 , 节省人力和时间成本 , “这部分工作的技术支持人员从原来的20人降到了4人”;还有利于业务人员养成数据决策的习惯 。
近10年的国内数字化建设 , 让“数据中台”概念在2019年爆火 。 然而数据价值的发挥仍然受制于业务沟通与技术开发的效率 。 此时 , 王绪刚意识到市场越来越需要一款面向业务人员的数据决策工具 , “它应该就像一个数字机器人一样 , 在需要数据决策的场景中无处不在 。 ”
2019年 , 王绪刚与核心团队创立了欧拉认知智能 , 迅速地投入到新一代增强分析产品的研发工作中 , 并在2020年推向市场落地应用 。
由于在研发之初欧拉认知智能确立了两点构架原则 。 首先 , 保存最细颗粒度的业务语义数据 , 而不是经过加工和计算的数据 , 使用者可以按照更直观业务逻辑访问数据 , 以将业务人员使用的门槛降到最低;第二 , 预先考虑数据之间的关联性 , 避免大量的join操作 , 如此数据分析可以实时完成 , 以达到随需获取的目的 。
因此基于图计算框架 , 欧拉认知智能产品形成了从统计到预测全决策流程闭环服务 , 并从个人单点决策到企业协同决策的流程中 , 累积形成企业洞察驱动运营的知识库 。 另外 , 结构化与文本异构数据的统一表达 , 使得欧拉认知智能的整个服务流程中无需借助其他的专有工具辅助 。
落地大客户锤炼产品能力
而事实上 , 欧拉认知智能的这一底层技术路线及落地也与ThoughtSpot具有一定相似性 。
欧拉认知智能“数据分析决策机器人”主要采用王绪刚早年的研发专利图计算引擎的数据描述方式 , 以“顶点”表示描述对象 , 相关的“顶点”由“边”连接 , 即借由“边”表示对象之间的关系 , 由此组成一张带有业务语义的数据关系图模型 。 这种数据治理方式恰恰与当下正火的“Data Fabric”概念非常一致 。 而ThoughtSpot采用的关系分析与此逻辑相似 , 其通过“关系”的索引类似于欧拉认知智能图计算中的“边”的链接 。
经过大型集团客户在数据规模、数据安全、计算实时性、计算复杂度多种条件下的打磨 , “欧拉”平台化产品已经在营销优化、客服知识搜索、运维故障定位、财务自助风控多场景下落地 , 并为企业节约了60%分析师和数据工程师资源 , 数据获取效率从5天下降到0.5小时 。
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- 欧拉认知智能分析过程示例 -
借助于欧拉认知智能自有专利的实时图计算引擎技术和语义交互技术 , 欧拉认知智能数据决策机器人可以回答的问题也从知识查询、聚合计算、排序、慢慢覆盖到归因、推理和预测的场景中 , 帮助业务决策者不断发现企业运营过程中的问题 , 并给出可行动的答案 。
同时 , 借助于云计算的快速发展和企业上云的大趋势 , 欧拉认知智能在云端也提供了面向中小型企业的SaaS产品 , 并与海内外云和数据中台巨头达成战略合作 , 面向国内私域运营型和品牌出海型企业提供服务 。
欧拉认知智能认为 , 随着云技术的发展 , 中小企业数字化建设速度也在加快 , 他们也能快速积累大量的运营数据 , 同样存在大量数据决策的需求 , 但由于专业人员缺乏 , 公司虽然付出了大量培训成本 , 仍不能满足随时随需分析的诉求 。 而欧拉认知智能的产品在部署上更加贴近业务 , 大幅度降低了实施成本和使用成本 , 因此中小企业也能应用起来 。
“我们相信 , 随着产品的演进 , 企业完整的数据决策链条都可以通过欧拉认知智能去完成 , 欧拉认知智能决策机器人将成为真正的决策数字化员工 。 ”王绪刚强调 。
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