“数据化时代开启，逸迅科技怎么助力公司数据中台建设？”

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三合风机

来源:爱分解指导|黄勇调查|黄勇徐碧云写作|徐碧云

虽然掀起了数据化浪潮，数据中心成为新的基础设施，但数据中心的建设实践仍然面临着许多挑战。 逸迅科技继承了“数据原生”基因提供数据中台全栈式处理方案，以“宜家+博世”模式为愿景，“循序渐进、见成效、再扩张”的做法论，是能源公司自主的 从新闻化到数据化，数据中台建设进入了新阶段

回顾过去20年，各行各业掀起了新闻化浪潮，一些领域的新闻化建设相当成熟。 随着业务的快速发展和新闻化建设的深入，数据种类不断丰富，数据量不断增大，公司需要从数据中挖掘价值，通过发现内在、分解、决策来帮助公司降低成本、升级业务创新，数据化将大势所趋

在政策层面，政府也在促进数据化建设，新的基础设施将进一步升级数据基础设施。 除了《十四五》大数据快速发展计划外，国家政策不断编码。 最近，国资委下发了《关于推进国有公司数字化转型事业的通知》，其中确定了数据中心作为基础数字技术平台的重要性。

数据中心是数据基础设施的新基础设施，通过基础数据，以统一的标准和流程规范，处理公司数据孤岛、数据资产管理缺失、业务响应诉求迟缓、重复投资等问题，使公司实现数据互通融合、资源再利用和高效价值传播 数据中心是企业和政府成功实现数字化转型的智能数据基础。

但在现阶段，公司数据中心建设的推进也面临着挑战。 周期长，投入大，生产效果不明显。 其背景是因为公司建设数据中台的具体诉求和目标还没有确定，市场上也缺乏成熟的先进产品、工具和做法论。

逸迅科技是用“数据原生”基因打造数据中台全栈式处理方案的企业，依托自主开发的数据中台模块和自动化产品工具为公司和政府搭建数据中台，目前已成为政府、制造、物流、金融、零售、运营商等多个领域的客户。

除产品和工具外，逸迅科技推荐数据中心建设“循序渐进、见成效、拓展”的做法论，先与客户共同规划数据中心的顶层蓝图，再按能力和/或业务场景逐步落地， 这样，企业就可以控制速度，尽早盈利，降低风险，以数据中心的效益和价值推动投资，同时在此过程中明确目标，优化路径。

提供数据中心全栈处理方案，交付能力强

逸迅科技创始团队来自华为、teradata、星环、英特尔等国内各大数据企业，有数十年以上的大数据产品和项目实施经验。 这样的“数据母语”团队带来了深厚的技术积累和在许多项目上磨练出的强大的交货能力。

逸迅科技在成立时认为，大数据开源技术相当成熟，但企业客户购买意愿不强，只有技术与应用相结合，才能为客户创造真正的价值。 这是因为他们着眼于基础数据库上、上层APP下的中间层，聚焦于数据的中台市场。

根据数据中心的定位，逸迅科技目前的产品和服务体系制度主要分为包括数据管理产品在内的数据中心处理方案和相对独立的物联网中心产品，服务行业为智慧城市、智慧金融、智能航空空、智能航空/

逸迅科技数据中台处理方案包括四个产品，分别支持数据中台的数据集中化、数据资产化、数据价值化。 数据集成工具xdata可以处理异构数据源之间的数据传输、转换等问题，完成整个数据的提取、转换、清洗、分解过程，以应对数据集中化； 数据治理工具xgov是一个相对独立的数据治理工具包，处理业务中的数据规范和标准制定等问题，实现事前、事件中、事后全过程的实时解决，支持数据资产化； 数据集成开发工具dipc构建一站式数据集成开发和部署环境，人工智能平台datametis构建一站式ai开发平台，分别用于数据开发和机器学习算法开发，合作实现数据价值化

逸迅科技物联网中台处理方案是物联网细分行业——园区物联网集中的微数据中台。 面向楼宇、小区、街道/社区等场景，物联网中台xiot具有庞大的设备数据访问管理能力，通过支持设备数据采集和基于相关关系的多维分解，挖掘设备数据价值； 另外，可以迅速开发、管理、扩展物联网项目，可以应用于各种iot场景和领域。

在公司的市场上，无论多么优秀的产品和处理方案，如果没有很强的交货能力，对顾客来说都无法发挥价值。 通过多年的大项目经验，逸迅科技指出，在以前传入公司和政府的实际it环境中，产品要对交付环境具有较高的兼容性和灵活性，不仅需要考虑对接的历史新闻化系统，而且其技术和结构可能较旧 它除了拥有丰富经验和成熟方法论的交付团队外，逸迅技术在产品设计时还注重对技术和结构的广泛兼容性和集成灵活性，使用自动化、智能化降低了开发工具的采用门槛，可供常规技术和业务人员直接采用，灵活兼容和使用

秉承“分步走，看效果，进一步扩大”的建设做法论，确保顾客的第一步得到回报

在面对数据中心建设周期长、投资大、产量衡量不确定的挑战，帮助顾客完成顶层总体设计后，逸迅科技数据中心建设的做法论是“循序渐进、看到成效、重新扩展”。 客户可以从数据聚合到数据治理再到数据建模分层构建，也可以建立所有的能力层，但首先聚焦于一个应用场景和主题，快速落地，实现第一个回报，

例如，逸迅科技参与了某市大数据共享交换和拆解平台的建设，该项目的第一步首先选择了“精准扶贫”这样的垂直主题。 这个主题是当地最重要的任务之一，必须由数据中心支撑。 逸迅有效开通和融合了约二十多个委托局的数据，重叠了数据质量管理和数据资产管理，完成了数据集中化和数据资产化。 在此基础上，通过逸迅承担开发的“点对点扶贫”数据模型，政府大幅提高了扶贫决策的准确性，比较有效地推动了扶贫目标的实现，在项目的第一步得到了回报。 之后，该平台向外扩展，支撑了许多其他主题，实现了全面的数据中心建设。

未来战术:打磨产品和服务体系制度，完善生态合作建设

逸迅科技总裁朱威认为，从市场的快速发展来看，数据中心大致经历三个阶段。

在第一阶段，顾客对数据中台的诉求还处于摸索状态，在数据中台厂商的产品也不成熟的第二阶段，顾客的诉求经过探索逐渐开始收敛，厂商的产品也越来越成熟， 制造商可以使用标准化的工具和产品模块更有效地交付用户的第三阶段，不仅是对顾客诉求的把握、对目标的规划和技术的把握成熟，制造商的产品和工具丰富，而且是高度自动化和智能化的。

逸迅科技的战术定位也适应了市场的快速发展阶段。 目前，市场开始进入第二阶段，逸迅科技专注于自身定位，将数据中心模块产品和标准化工具根据客户诉求为公司和政府构建数据中心，同时不断迭代产品和技术，以达到第三阶段的高度自动化和智能化要求。 在领域内，逸迅科技将继续深入耕耘政府、航空空、制造、金融等领域。

逸迅科技的愿景，或者说终极模式被定位为“宜家+博世”模式。 在市场迅速发展到第三阶段的时候，向顾客提供一整套标准化的产品模块和工具，由能源公司自主建立数据中心，也向生态伙伴开放，为他们的顾客提供建设数据中心的服务。

为了能尽早进入第三阶段，在产品战术方面，逸迅科技将继续追求使工具、产品模块更加自动化、智能化。 例如使xgov更加自动化、智能化，不断深化ai代替以前流传的数据管理人力投资的应用。 dipc和datametis将继续深化自动编码、自动算法选择等自动化水平； 随着越来越多的传感器种类的增加，xiot必须适应智能大厦、数字园区、智能城市等场景。

其中，在xgov上利用ai和nlp开发的机器人现在可以代替顾问在人力最繁重的数据搜索中进行20%~30%的人工作业，未来替代率将上升到80%~90%，给公司带来了本效果

在生态战术方面，逸迅科技以第三阶段的愿景、完整的生态合作建设为中心，借助合作伙伴对资源和业务的了解，进行分工协作，实现特色互补，众多合作伙伴运用逸迅的标准化模块和工具交付，提高数据中心建设效率 在政府领域，逸迅科技已经与智慧城市头部集成商建立了合作关系的公司市场上，逸迅科技开拓了物联网中台的分销渠道，目前与设备供应商、电信运营商的成功合作案例很多。 并且，在bi的展示等几个层面上，正在探索与其他数据制造商的合作模式。

最近，爱分解采访了逸迅科技总裁朱巍，就逸迅科技快速发展的过程、产品与服务、战术规划以及领域趋势见解等进行了深入交流，部分文案分享如下。

分解:逸迅科技的团队背景是什么样的？

朱巍:数据中心课程中最重要的是数据母语。 我们的团队来自华为、teradata、星环和英特尔，是国内最先制造大数据产品、制造核心技术，又交付大量大数据项目实施的团队。

因此，我们的团队可以说是数据母语、数据基因强的团队。 这意味着三点。 第一，是国内技术积累最长的队伍之一。 第二，经历了许多大客户/大项目的磨练，意味着技术和交付能力受到了考验。第三，产品的设计和交付是与以前流传的公司和政府实际it环境更好的兼容性和融合。 这虽然容易被低估，但实际上是非常重要的。 因为大部分数据中心都是本地化提供的，需要利用以前流传的公司和政府过去的新闻投资来保护。 这是我们团队多年来以前传达的公司和政府服务和提供的积累，也是来自互联网的团队的不同之处。

网络企业的系统环境往往是最理想的，都是最新的技术，优点是网络企业内有规范的交货流程。 但是，如果在从内部交付转移到外部之前传递了公司/政府交付，从云交付转移到本地交付，则需要巨大的转变。 在设计和交付产品时，如果基于只有最新的技术和系统对接的假设，或者网络企业的it规格和流程预期，就会面临产品不能按时、不能按时交付的问题。

我们的特征有三个。 一是掌握数据核心技术；二是技术经过众多项目的融合，不仅技术领先，而且成熟； 第三，以前流传下来的对公司和政府的交付能力特别强，超过了市场上的很多人。

分解:逸迅科技在数据中心市场中的地位如何？

朱巍(数据中心由“四化”组成。 也就是数据集中化、数据资产化、数据价值化、数据服务化。 逸迅科技用“数据原生”基因构建数据中台全栈式处理方案的企业，依托自主开发的数据中台模块和自动化产品工具，按照顾客诉求为公司和政府构建数据中台。 我们宣传的产品和服务涵盖了数据中心的上述四个层面，目前我们积累了政府、制造、物流、金融、零售、运营商等多个领域的客户。

现阶段，逸迅科技在专注于自身定位的同时，不断迭代产品和技术，不断提高模块和工具的标准化、自动化和智能化。

逸迅科技未来的愿景或终极模式:市场进入第三阶段或最终成熟阶段，为顾客提供一系列标准模块和智能化自动化工具，让顾客自主构建数据中心，也向合作伙伴开放，为他们的顾客建设数据中心服务 也可以说是“宜家+博世”的模特。 宜家提供各种标准家具模块； 博世是世界上制造工具最多的企业。 当客人想要按照自己的想法做家具的时候，无论是做餐桌还是做柜子，只要想到客人使用工具，就会觉得最好的工具在博世，而考虑到模块，就会觉得最好的模块在宜家。 当然，第三方合作伙伴也可以拥有我们的工具和模块为客户服务。

分解:您认为数据中心达到第三阶段的条件是什么？ 意思怎么样？

朱巍(其实第三阶段是甲乙双方创造的，是双方相互推动成熟的结果。

甲方的成熟，其中非常重要的是自己的诉求和对目标的想法越来越清晰。 如果顾客的诉求还在探索中，还在发散的情况下，乙方也不能提供标准化的产品和工具。 随着甲方的诉求逐渐成熟，乙方的产品和工具也越来越成熟丰富，标准化、自动化、智能化的程度也在提高。

我们的dipc实现了不需要编写代码的数据模型开发，自动化水平提高了一级。 以前，甲方用工具写代码，觉得工具价值不高。 现在，如果甲方采用人员定义的诉求，就可以自动生成代码。 这样不仅可以提高效率，还可以降低对高级数据工程师的依赖。 这对以前流传下来的公司来说意义重大。 第一，现在各公司的数据观察和决定诉求随之而来的数据开发诉求迅速增加，很多诉求来自领导者。 其次，市场上最难找的是数据工程师。 特别是有高水平经验的人，有必要和网络企业进行竞争。 换言之，数据开发的生产能力不会有太大提高。 综上所述，数据开发诉求与生产能力差距越来越大的问题在公司应用机器学习算法中同样存在。

自动化、智能的数据开发工具(如dipc )降低了门槛，通常工程师甚至业务人员都可以进行数据建模。 这将带来三大利润，首先是产能快速增长，满足快速增长的数据开发诉求，提高业务端和领导的满意度。 其次，稀缺的高级数据工程师可以进行更有价值的事件，如跟踪前沿技术、进行创新业务等，最后开发的模型可以用统一的工具在整个公司共享，从而降低插件。 我们的datametis有助于在机器学习算法模型开发方面取得同样的成果。

在这些工具不断成熟，也就是自动化和智能化不断提高之后，它完全可以根据客户的诉求快速开发数据，有效地获取业务价值，甲方有很强的动力使用这些工具。

第三阶段还有一种模式。 有很多领域的伙伴。 他们可能不需要强大的数据和技术积累，但他们可能在领域里做了很久。 如果有较强的业务理解和顾客的信任，可以拿着逸迅成熟的工具帮助顾客交货。 这是一个很好的组合。 让拥有数据基因、产品基因的企业提供成熟的模块和工具，让各领域中最懂业务的合作伙伴负责服务，大家一起合作为用户提供最好的处理方案。

爱分解:逸迅科技如何处理跨领域的领域know-how问题？

朱巍:首先，数据中心和业务中心有差异。 业务的中台高度依赖于领域know-how。 数据中心与know-how领域相关，但不像业务中心那样依赖。 逸迅基于领域know-how为用户进行数据中台整体规划设计，确保项目有效、可持续； 另外，我们还通过积累领域know-how不断提高我们产品的智能化。

在总体规划设计上，逸迅通过资深领域顾问，帮助顾客有效准确地制定短期和长期诉求和目标，选择率先突破的场景，确保第一步产生良好的效果，推动下一步的扩展。 这是双赢。 客户可以降低风险，近期见效快，长期持续盈利，我们可以长期合作签约。 目前，逸迅大客户的复购率在85%以上。

比如，dipc数据开发工具，工具本身是标准的，无论是开发库存周转率模型，还是开发油耗模型，采用的功能和流程都没有差别，所以从根本上来说dipc没有跨领域的障碍。 目前，dipc已用于三个以上的领域。 但是，如果进一步推进工具的智能化，例如，当顾客说要分解燃料消耗量时，工具会智能推荐几种现成的模型，顾客无需从头开始开发就可以直接选择和优化。

这是领域know-how的部分，也是逸迅努力的方向。 将来，通过在聚焦的区域深耕进行积累和迭代，形成每个区域的模型库。

爱分解:逸迅科技打造物联网中台的初衷是什么？

朱威:是诉求驱动。 发现在一些场景被收纳得足够小时，有基于相对标准数据的标准化诉讼，出现了标准化的微中台诉讼。 虽然被称为物联网中台，但实际上我们集中在物联网中的细分——园区物联网。 它们共同的诉求之一是管理许多不同的设备和传感器。 例如，几平方公里内有上万种设备和传感器。 例如，消防的、安全监视的、门禁的等。 而且，从很多不同的制造商那里，怎么管理呢？ 以前的管理方法是人，不仅价格高，容易出错，而且没有警告性，对业主的各方面服务很差，所以需要一个中台来收集各厂家不同类型的传感器数据，用统一的语言来表达。 它还提供了两个标准化的引擎:事件定义引擎和联动规则引擎。 顾客可以实现对事情的警告和设备制造商之间的联动。

所以，物联网微中台处理的问题非常聚焦，诉求也非常聚焦。 虽然设备千差万别，但都是物联网设备，对接的数据类型也非常标准统一。 随着时间的推移，它变成了标准化的产品，不需要很多复杂的配送，部署完成后就可以采用了。 我们将大力发展合作伙伴开拓市场。 一年应该能做1000个。

爱分解:逸迅科技下一步的融资计划怎么样？

朱巍(逸迅)科技是一家以“数据原生”基因打造数据中台全栈式处理方案的企业，依托自主开发的数据中台模块和自动化产品工具为公司和政府搭建数据中台。 逸迅科技的终极模式是为顾客提供一系列标准模块和智能化自动化工具，为顾客自主构建数据中心、向合作伙伴开放、为他们的顾客建设数据中心提供服务，也可以说是“宜家+博世”模式。

企业目前正在进行a+轮融资。 融资的第一投入分为三个方向。 第一是研发，我们的定位需要专业的产品，无论智能化和自动化都需要大量的研发投入，研发很重要。 二是扩大生产能力。 虽然产品化程度有所提高，交货效率不断提高，但项目增长速度略快，至今接收项目的速度仍超过交货速度，因此我们希望保证交货质量，扩大交货生产能力。 第三，在市场方面，营销方面还是要加大投资，直销队伍要扩张，营销方面也需要增加队伍。 另外，如果有机会的话，我们也想多参加一些领域标准和国家标准。