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　　“不断降低使用数据的门槛，封装复杂性，让用数据更简单。”

　　5月28日，以“用数据 简单点”为主题，由StartDT（奇点云、GrowingIO）主办的2024 StartDT Day数智科技大会暨产品发布会召开。

　　奇点云正式发布数据云平台DataSimba敏捷版，资源更省，上手更快，建平台更简单；3款工具一齐亮相，为数据集成、数据资产管理、算法生产工程化等环节提效。

　　GrowingIO则带来了明星产品“增长分析”的重磅更新，以XEI多主体模型为核心，从“用户分析”升级为“全场景业务分析”，人人都可用，数据驱动业务增长更简单。

　　2024年版《OLAP数据库引擎选型白皮书》同期发布，为业界伙伴提供最新的选型参考。

　　近年来，数字化带来的业务效果不断得到验证，越来越多的最佳实践涌现，也吸引到了越来越多的企业客户入局，开始建设数据平台，来支撑数据资产价值化。

　　但不同于数据规模PB级、数字化预算百万级的超大型企业，对于初建数据平台或希望从传统数仓升级的企业客户而言，经典的多引擎Lambda架构存在一定的“性价比”弊端，例如技术较为复杂，需要资深的数据团队，集群规模大。相比现有数据能够产生的价值，运维和数据治理性价比不高。

　　StartDT合伙人、CTO地雷介绍，结合中小型数据规模企业的情况，经典的主流方案（3引擎Lambda架构）可以简化为1.5个引擎：将离线引擎和即席查询引擎合并，同时存算分离，让实时引擎落盘到即席查询引擎。近年来国产MPP*数据库引擎也对此类需求做出积极回应。

　　 从成本角度看，DataSimba敏捷版部署简单，在达到生产RAS（可靠性、可用性、可服务性）的标准下，最小仅需3个节点；技术栈简单，易上手；配备集成、研发、运维、服务等全链路功能，满足GB~TB级数据场景所需。

　　 从架构角度看，DataSimba敏捷版并不是简单的“技术栈裁剪”，而为未来的扩展预留了兼容方案。敏捷版的核心SimbaOS Kernel支持各类新MPP引擎，同样也支持Hive、Spark、Flink等经典的大数据引擎。“在中型数据规模的阶段，先利用MPP引擎支撑数据平台；当数据量暴增时，再逐步按需打开其他引擎，例如图、时序等。我们曾经陪伴上百家企业客户，沿着演化路径不断前进。”地雷介绍。同时，DataSimba敏捷版支持Hudi、Iceberg等数据湖存储工业标准，企业可以提前统一存储格式，在后期引擎更换/升级时无需数据拷贝，从而减少相关成本。当然，敏捷版也继承了SimbaOS的诸多特性，例如支持集成50+种数据源、有完善的安全机制等等。

　　在地雷看来，“简单点”的本质逻辑是抽象标准能力、封装复杂性，为不断变化的数据业务需求提供简单的选择。可增可减，可切换可迭代，面向未来构建数据云，而不需要推倒重建。

　　此外，数据云体系中的几款工具产品也逐一亮相，让数据集成、数据资产管理、算法生产工程化简单点：

　　SimbaX（集成工厂），增强型全域数据集成产品，支持数据湖和字段行列处理等相关能力；SimbaFabric（资产工厂），全域数据资产管理平台，具备全链路血缘管理、自动化资产盘点等能力，为数据资产入表提供技术支持；SimbaML（算法工厂），帮助企业建立MLOps体系，一份数据同时支持数仓和算法开发，数据更安全，资源更节约。

　　发布会上，分析云GrowingIO同样带来重磅产品升级：从专注支撑用户分析、用户增长的UBA（用户行为分析平台），升级为全场景覆盖、人人都可用的XBA（业务增长分析平台）。X代表企业希望分析的任何主体，“人/货/场”都可以被视为“X”。

　　“UBA以稳定统一的UEI模型（User用户-Event事件-Item实体）为核心，在过去数千家实践中，帮助企业用户大幅提升了数据建模、应用和价值化的效率，降低了维护成本和操作门槛。XBA在此基础上迭代，为企业全业务场景提供便捷易用的数据驱动能力。”StartDT副总裁、GrowingIO联合创始人叶玎玎介绍，“包括商品、门店、经销商、汽车在内，企业可以自定义分析多种业务主体的行为事件数据，也支持进一步对这些X进行低代码标签开发、群组圈选金融理财服务管理、画像分析等等。”

　　从专注用户分析升级为全业务分析，分析云还带来了全新的“B24”场景，为企业不同业务需求、不同部门角色提供数据洞察，客户可以按需选择。

　　不设限的XEI对于业务团队来说，能告别原本定制开发的长时间等待，简单易上手，可以灵活完成自助分析；对于分析团队，则通过统一模型，让数据处理、理解和分析产出更简单高效。

　　“分析云的使命是帮助企业提升数据驱动能力，实现更好的增长。”叶玎玎表示，“作为新一代的智能业务分析平台，期待能陪伴更多客户实现业务增长简单点。”

　　数据云、分析云产品持续迭代升级的同时，StartDT也发现，数据系统正从边缘系统变为核心生产系统，有越来越多企业逐渐从“看数据”走向“用数据”，乃至发挥了“数据智能”的力量金融理财服务管理。

　　“看用智能，是数据价值深入的过程。”StartDT CEO、奇点云创始人行在表示，“奇点云自创立第一天起金融理财服务管理，就以让商业更智能为使命，和客户站在一起，不断降低客户使用数据的门槛，支撑客户建立自主可控的数据能力。数据智能将成为企业和社会的新质生产力，也是我们全心投入的方向。”

　　发布会尾声，StartDT合伙人、资深战略咨询专家何夕带来了数据驱动商业的最新实践：

　　# 看数据：一家水果零售企业使用数据可视化工具，将每日销售数据转化为直观的图表和报告，供店铺经理查看。某区域门店曾发现毛利突降了15%，借助数据分析得出了原因折扣率同比下降11%，促销不合理，就立即重新定价、调整策略，从而避免了更多损失。

　　# 用数据：一家3C电子企业，基于StartDT产品建立了自己的可视化溯源平台，改变了原本需数十人手工投入才能完成的分段追溯方式，通过数据和自动化让订单、质量、供应链的管理科学有效。

　　# 数据智能：一家消费零售企业在营销活动时，依托个性化推荐和预测算法，不仅达成了整体更好的转化效果，还“意外”成功唤醒了活动通常不敢触达的沉睡用户，激活了购买，并更新了客户洞察。

　　从大厂的独家实践，到更多公司的最佳实践；从少数派的大数据，到大多数企业拥有自己的数据能力每个和第五要素打交道的人，都在通向未来的路上。

　　*MPP：Massively Parallel Processing，大规模并行处理。传统的MPP数据库以Teradata为代表；近年国产数据库厂商发力，涌现新一代MPP引擎，包括TiDB、StarRocks、OceanBase等，在部分场景加强能力。业内主流观点认为，基于Hadoop体系的分布式大数据平台因其开放性、扩展性、吞吐量、容错性等优势，将彻底取代基于MPP数据库的传统数仓。而在小集群、低并发的场景，MPP仍有性价比优势。

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