随着人工智能技术的不断发展，大模型正在成为人工智能领域的新热点。其中，数据的重要性不言而喻。技术在演进发展的同时，使用数据的方式也在发生变化。
秉持“改变人类使用数据的习惯”理念的 Kyligence，也在不断进化，以“变革组织运营与管理”为目标，基于不同人群的用数需求研发智能数据产品，力求降低数据的使用门槛，帮助企业客观地分析数据，助力企业的业务决策和经营管理。
持续的创新能力，让数据分析从专业化走向平民化
2016 年，Kyligence 成立，其名字来源于 Kylin 与 Intelligence 的结合，希望打造智能的神兽，帮助企业拥有更加高效的智能的数据分析能力。七年的发展过程中，Kyligence 不断地探索与实践，推出不同形态的产品与技术，帮助企业“用好”数据，实现数字化转型。
2021 年，Kyligence 提出智能数据云战略（Intelligent Data Cloud），通过增强数据管理能力，将数据服务和管理与云原生技术相结合，让企业聚焦于数据本身，助力企业管理最有价值的数据。
2022 年，Kyligence 发布“OLAP on 数据湖”企业级 OLAP 解决方案、企业级指标平台产品等，提升企业内部运行效率，在企业内外打造数据生态闭环。
2023 年，Kyligence 从业务角度出发，打造人人可用的敏捷指标工具，正式推出一站式指标平台 Kyligence Zen GA 版，希望借助此平台真正把使用数据的能力还给业务部门。
在近日举办的 Kyligence 用户大会上，Kyligence 发布了最新产品家族，包括 AI 数智助理Kyligence Copilot 的预览版、一站式指标平台 Kyligence Zen 的 Cloud 和 Enterprise 版本，以及企业级 OLAP 平台 Kyligence Enterprise 的最新版本。
从近几年 Kyligence 产品快速推出与迭代速度不难看出，Kyligence 一直坚持技术创新，以数据为核心，简化企业使用数据的方式，降低数据的使用门槛，让数据变得“人人可用”，而不是成为数据科学家或数据分析师的“专利”。
Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿表示，随着 AI 时代的到来，人机交互方式已经完全改变。Kyligence 一直在不断思考、探索和实践新的方向。“我们一直在做的事情就是将复杂问题简单化，将专业的、复杂的技术变成一个平民化、简单化的工具和功能。”
定义行业未来，从技术型向管理型转变
在本届用户大会上，Kyligence 提出了全新愿景“以 AI 变革组织运营与管理”，致力于在人工智能时代，通过全新的产品家族帮助企业实现“人人用数”，释放数智生产力。而“人人用数”则体现在效率、经营、协同三个方面。
以 AI 提升分析效率，释放所有人的潜力。过去，企业以数据为中心进行数据治理、模型构建、报表制作，最后提供给业务人员使用。而如今，每一个人都可以拥有一个 AI 数智助理，可以基于指标平台快速实现查找指标、推荐指标，还可以基于相应的指标进行层层深入地分析和探查，甚至可以直接用一句话来创建仪表盘。Kyligence Copilot 完全改变了使用数据的方式，帮助企业解决所有和数据和指标相关的问题。韩卿指出，Kyligence Copilot 只是一个效率工具，它无法完全替代人类的所有工作，但是已经能够为企业的数据分析与管理带来巨大的变革，指标查找、指标推荐、归因分析、创建仪表盘等都可以通过自然语言的方式快速实现。
以 AI 赋能运营，释放管理的潜力。过去，管理者想了解企业的经营数据，往往需要技术工程师和数据分析师合作，才能看到仪表盘式的数据结果，然而数据结果背后的问题和发生的原因却无从知晓。为此，Kyligence Copilot 与指标平台的结合能够帮助企业管理者和运营人员从数据视角深入理解业务现状，包括关注指标波动趋势并开展归因分析，以及通过自主问答掌握业务目标背后的数据事实。除此之外，Kyligence Copilot 还能够根据数据洞察结论向运营人员提出建议。韩卿表示，无论是 KPI 评估及建议、归因分析，还是行动建议，Kyligence Copilot 可以理性并客观地直接给出基于数据的事实，而这一点是人类很难做到的。从管理的角度来讲，目标的实现非常需要强大的执行力，AI 会辅助管理者监督执行的情况，并且给出建议从而调整执行情况。
以 AI 加强协同，释放组织的潜力。通常情况下，企业会通过数据产品，将各种各样的数据应用有机地组合，在组织内部更好地利用数据。如今，用户可以通过 Kyligence Copilot 对接不同的数据产品，整合不同的第三方软件和系统，以数据产品的形式加强组织间的协同。据了解，Kyligence已经打造了指标看板、仪表盘等数据产品，未来还会打造和接入更多的数据产品，为用户带来更好的体验。
从效率提升到管理经营、再到组织协同，Kyligence 已经从工具层面上升到管理甚至企业经营层面。韩卿表示，我们从一个技术公司走向一个真正的管理软件公司，以数据为基础，从指标侧构建、输出企业经营管理体系，助力客户精细化运营。“今天，我们提供的是平台，甚至是管理方法论，这是我们的核心，也是我们一直想做的事情，因为它可以定义行业标准，引领行业变化趋势，这正是像我们这样创业公司或者是深耕行业公司应该做的事情。”
技术演进补全“人人用数”的拼图板块
在用户大会上，Kyligence 联合创始人兼 CTO 李扬提出了“Copilot + 指标体系 + 合理成本”的组合，通过一个零门槛的数据工具，具有统一的数据语言进行高效沟通，同时拥有经济可控的成本，为企业业务创造实实在在的价值。据了解，Kyligence Copilot、指标平台（Metrics Store）以及高性能的 OLAP 引擎三者组合后，将会开启“人人用数”的新时代。
李扬表示，Kyligence产品核心定位是指标平台和多维数据引擎，并且围绕核心指标管理能力的打造，如归因分析、自然语言对接的 Copilot 能力、目标看板等。这也是 Kyligence的立足根本。谈到未来发展，李扬也是从 Copilot、指标体系、合理成本三个方面进行展望。
在 Kyligence 的实践中发现，有序和创新是一对矛盾体。企业希望找到可参考、可复制的指标体系，快速复制被验证过的成功，同时还希望基于通用型指标体系根据自己业务特色进行创新。如何在有序和创新之间找到平衡点，Kyligence 认为指标体系是一个不错的工具。Kyligence Zen 是低代码的指标平台，可以帮助企业在通用的指标体系之上，快速沉淀基于业务创新的指标体系，实现快速的复制与推广，抬升行业数智管理的基线。
在 AI 助理方面，Kyligence 聚焦于企业最关心的部分指标，让企业可以进行归因分析、跨时间段、跨纬度的分析。此外，Kyligence 基于通用大语言模型训练为领域指标模型，并且形成一套工具和能力 Byzer-LLM 工具箱，企业可以从基础的模式开始进行 Prompt-tune，加上自己的数据形成指标知识库来进行 Fine-tune，最后变成可用的指标领域的语言模型。目前，Kyligence 在持续地孵化这套工具链，已经可以初步使用。
由于分析引擎的负载可能会成百上千倍的增长，因此企业的资源成本就会大大超出预期。如何使用一个超高并发的 OLAP 引擎技术支撑百倍的负载？Kyligence 一直在持续耕耘。李扬介绍道，Kyligence 研发的向量化引擎 Kyligence Turbo，已经把标准的 Spark 提速 2 倍以上，可以帮助企业节省 50% 左右的算力和成本。基于 TPC-H 100 测试，Kyligence Turbo 相比 Apache Spark SQL 3.3.1 耗时下降 55.72%。
结语
韩卿在内部曾说过，“Focus on your customers not your competitors！”关注竞争对手只会让你变得越来越糟糕，关注客户才能做好产品和服务。Kyligence也在一直践行着。通过与行业头部的沟通交流，Kyligence 推出适合企业使用的数据产品和功能平台，助力企业实现数字化转型。而这一做法，也赢得了诸多银行、证券、保险在内的金融企业，以及制造、零售、医药等其他行业的青睐。
相信，在技术不断的推动下，Kyligence 也将以数据为核心，以用户需求为驱动，帮助企业更好地理解和利用数据，从而实现更精准的决策和更高效的业务运营与管理。
