数据|【金猿产品展】Kyligence智能数据云——AI增强的数据服务与管理平台( 二 ) ai|企业|universe|报表|金猿|数据

应用场景/人群
Kyligence 智能数据云平台基于机器学习和人工智能等技术，从多云的数据存储中识别和管理最有价值数据，并提供高性能、高并发的数据服务以支撑各种数据分析与应用，同时不断降低 TCO（总体拥有成本）。金融、制造、零售、通信、汽车、工业等行业客户正在积极构建企业大数据平台，他们属于Kyligence 的目标客户，使用人群有CIO、数据分析师、普通业务人员等。Kyligence希望降低使用门槛，不仅仅是技术人员，任何岗位的职员都可以利用数据分析结果更好驱动业务和工作。
产品功能
智能数据云平台核心功能

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（图片来源：Kyligence ）? AI 增强引擎
基于机器学习技术，Kyligence 能够从 SQL 历史记录、分析师行为、数据采样及运行时的指标中自动发现和查找黄金数据资产，并推荐对存储和计算的优化建议。
? 统一语义层
通过统一的业务语义层将复杂的数据映射为业务语言，并以服务的形式为每一个数据消费方在 PB 级别数据规模上提供统一的数据定义及行业标准的访问接口（标准 SQL 及 MDX），为业务提供一致的、标准的数据口径，沉淀数据资产。
? 数据虚拟化
Kyligence 能够从不同平台获取数据，并通过统一接口响应上层应用，这些数据源包括流式数据、数据库、数据湖及云。对于关键分析场景，Kyligence 将从数据源中获取的数据和元数据进一步优化；此外，通过 Smart PushdownTM 还可以直接从数据源获取分析结果。
? 分层存储（Smart Tiered StorageTM）
依据不同分析场景的技术特征匹配最合适的存储引擎，如预计算 Cube、索引、内存等，以满足更广泛 OLAP 场景下的性能要求。Kyligence 已支持接入 ClickHouse 存储索引，为灵活即席查询场景优化性能与成本。
? 云原生架构
基于云原生架构，Kyligence 摆脱了对 Hadoop 架构的依赖，支持在公有云、私有云、本地环境部署，并实现存储与计算分离，支持计算资源按需弹性伸缩，最大化利用资源提高效率，节省 TCO。
产品优势

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（图片来源：Kyligence ）通过借助机器学习和人工智能技术，为用户提供简单易用、高性能、高并发的 AI 增强的数据服务与管理平台，大大提升了数据工程的效率。具体来看，Kyligence 通过数据虚拟化能力，统一接入企业内部各类数据源，实现跨域数据的连接。同时，通过统一的语义层为用户提供数据定义、管理、服务的能力，完成数据核心资产的沉淀。此外，Kyligence 内置 AI 增强引擎，通过学习数据特征和用户分析行为，辅助用户完成数据生命周期的管理；另外，面对不同的业务场景，分层存储功能可以自动进行数据存储介质的切换，为用户轻松实现海量数据的高性能分析。
例如，Kyligence 新（版本）升级的全场景 OLAP 带来了智能分层存储功能，可支持聚合分析、明细分析和 Ad-hoc 分析场景，为用户带来海量数据下分析探索的更多可能。同时全新推出的批流一体/实时能力进一步扩宽了全场景 OLAP 的能力，仅通过一个数据模型、一个 SQL 语句，就能同时接入批数据和流数据，对数据应用提供统一的查询出口。
Kyligence 新版本完善了企业级运维管理体系，帮助企业实现多租户部署与管理，通过指标监控、告警等实现自动化生产运维。此外，新版本还增强了统一的业务语义层能力。
服务客户/使用人数
Kyligence 已服务中国、美国及亚太的多个金融、制造、零售等行业客户，包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、一汽、安踏、YUMC、Costa、UBS、Metlife、AppZen 等全球知名企业和行业领导者。