BI PaaS 如何賦能伙伴成為“垂直 BI 廠商?”
導(dǎo)讀
近期，衡石成功舉辦了 HENGSHI SENSE 4.2 新版本發(fā)布線上分享會，分享會上衡石 CEO 劉誠忠及衡石首席數(shù)據(jù)科學(xué)家陳家耀圍繞整個數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、行業(yè)趨勢和衡石的創(chuàng)新進(jìn)行深度探討和分享。本期推文我們就先來看看衡石 CEO 劉誠忠?guī)淼摹禤owered by BI PaaS - 讓商業(yè)分析即刻上線》分享。
為賦能伙伴而生的 BI PaaS
衡石近期發(fā)布了 4.2 新版本，此次發(fā)版更加明確提出了 BI PaaS 的定位，這也是業(yè)內(nèi)極具差異化創(chuàng)新的產(chǎn)品形態(tài)。實際上在今年 4.0 版本發(fā)布后，這個定位已經(jīng)陸續(xù)在衡石與目前數(shù)百家 SaaS 和軟件 ISV 伙伴的合作中得到驗證。
數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)的核心矛盾
下圖呈現(xiàn)的是經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析和 BI 架構(gòu)，數(shù)據(jù)通常通過 ETL 到達(dá)數(shù)倉，做完各種建模和轉(zhuǎn)換，再通過 BI 工具進(jìn)行報表分析。但當(dāng)前的趨勢是，商務(wù)運(yùn)營端介入到數(shù)據(jù)分析的階段會越來越深入，這就對數(shù)據(jù)分析的靈活性提出了高要求。這與 BI 經(jīng)典架構(gòu)存在很大的矛盾。
數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)的核心目標(biāo)
企業(yè)遭遇的挑戰(zhàn)是如何真正降低業(yè)務(wù)人員的分析門檻。其中有兩個比較核心的點。一是業(yè)務(wù)人員通常不具備 IT 背景，這就要求 BI 產(chǎn)品必須對業(yè)務(wù)人員使用友好，需要適配運(yùn)營的靈活性，更加貼合業(yè)務(wù)的場景化分析；二是在云端和大數(shù)據(jù)的發(fā)展下，數(shù)據(jù)環(huán)境和來源更加多樣，數(shù)據(jù)底層越來越復(fù)雜。所以在數(shù)據(jù)分析中，既要搞定底層數(shù)據(jù)的環(huán)境復(fù)雜性又不能影響到對業(yè)務(wù)的友好性，這是兩個很高的挑戰(zhàn)，并且相互矛盾。從中美的企業(yè)服務(wù)市場來看，兩邊在如何應(yīng)對挑戰(zhàn)的路徑上有很大的差異性。
美國是通過工具的生態(tài)分層來應(yīng)對這個核心挑戰(zhàn)。首先在 BI 可視化層面，這些 BI 工具越來越傾向于對業(yè)務(wù)友好、自助分析、開箱即用的形態(tài)；在中間層，類似 Looker、DBT、Transform 等語義層、數(shù)據(jù)管道、指標(biāo)集市工具互相配合，補(bǔ)充運(yùn)營能力的短板，讓業(yè)務(wù)人員能進(jìn)入到分析過程中；在基礎(chǔ)框架層，美國的 BI 廠商基于 Snowflake、Databricks 等新一代云原生的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施來屏蔽數(shù)據(jù)環(huán)境的復(fù)雜性，也大幅降低了運(yùn)算成本。
但在國內(nèi)，一方面缺乏成熟完善的云原生數(shù)倉生態(tài)，這意味著作為分析平臺的廠商，經(jīng)常需要自己去應(yīng)對這方面的要求；另一方面，國內(nèi)還沒有足夠豐富的產(chǎn)品生態(tài)互相打配合，中國的企服市場還是一個以解決方案為主流的市場，工具廠商的生態(tài)還沒有發(fā)展起來 ，當(dāng)然近五年來已經(jīng)大有進(jìn)步了。
這意味著衡石在當(dāng)下服務(wù)客戶需要構(gòu)建端到端的產(chǎn)品，覆蓋全棧的分析管道，才能同時應(yīng)對這兩個層面的要求：既對業(yè)務(wù)足夠友好，又能應(yīng)對數(shù)據(jù)環(huán)境的復(fù)雜性。另外對運(yùn)營和指標(biāo)的重視，也需要體現(xiàn)在產(chǎn)品的進(jìn)化中，因此在國內(nèi)做這個事情其實是面臨比在美國更大挑戰(zhàn)。
HENGSHI SENSE BI PaaS 架構(gòu)的形成
在數(shù)年的產(chǎn)品打磨中，衡石始終圍繞“做專業(yè)伙伴的 BI 引擎”進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)和迭代，HENGSHI SENSE 最終形成如上圖呈現(xiàn)的一站式架構(gòu)：從數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)，到中間虛擬湖倉（湖倉一體的管理框架），再到語義建模層，最后到可規(guī)模化的數(shù)據(jù)服務(wù)，BI 是數(shù)據(jù)服務(wù)中的一種。
首先，衡石通過自研具有強(qiáng)大表達(dá)能力的分析語義層，實現(xiàn) ELT+Embed 的現(xiàn)代分析架構(gòu)，將分析與數(shù)據(jù)解耦，規(guī)避經(jīng)典 BI 架構(gòu)中業(yè)務(wù)人員過于依賴 ETL 數(shù)倉的問題，降低 ETL 的工作量。當(dāng)然，HENGSHI SENSE 并沒有拋棄傳統(tǒng)的 ETL，而是 ETL 和 ELT 相結(jié)合，這種模式最大的創(chuàng)新在于能夠讓業(yè)務(wù)人員真正參與到分析過程中，滿足業(yè)務(wù)對于分析靈活性的要求。
其次，由于國內(nèi)沒有成熟的如 Snowflake 這樣的框架性產(chǎn)品，衡石重度投入創(chuàng)新架構(gòu) in-datalake（內(nèi)置虛擬湖倉）的研發(fā)，對應(yīng)用層面呈現(xiàn)完整的數(shù)倉能力，屏蔽底層復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境，多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)也能夠在 HENGSHI SENSE 中輕松整合，并且能夠?qū)崟r同步和加速，彈性應(yīng)對計算的算力要求。此外，衡石科技與國內(nèi)優(yōu)秀的新一代云數(shù)倉廠商一直保持深度的產(chǎn)研合作，后期會適配引入各種云原生的數(shù)倉能力。
第三，對指標(biāo)的高度重視是全球分析的主流趨勢，衡石自研了中心化的指標(biāo)管理模塊，在 BI 工具的形態(tài)之外對外呈現(xiàn)指標(biāo)中臺的形態(tài)，讓運(yùn)營人員得到充分發(fā)揮，這個其實是整個 BI 產(chǎn)業(yè)對互聯(lián)網(wǎng)大廠的敏捷指標(biāo)以及相關(guān)的運(yùn)營方法論的一次集中學(xué)習(xí)。
最后，HENGSHI SENSE 是一個端到端架構(gòu)，通過這樣的架構(gòu)把 PaaS 級平臺與各行業(yè) SaaS/ISV 產(chǎn)品結(jié)合，讓數(shù)據(jù)分析在各垂直場景高效落地。衡石只專注于提供數(shù)據(jù)能力，擁有行業(yè) know-how 的 SaaS/ISV 廠商基于 HENGSHI SENSE，搭建出貼合業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景方案。
這種合作模式，最終讓客戶在業(yè)務(wù)場景中可以快速直接的開展探索，對于 SaaS/ISV 伙伴來說節(jié)省巨大的研發(fā)成本，也節(jié)省大量的開發(fā)周期，對于衡石來說可以專注于做好通用的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。這是一個邊界清晰且多方共贏的新型供給關(guān)系，也改變了整個數(shù)據(jù)分析的場景體驗，有利于推動數(shù)據(jù)分析和 BI 快速普及到各種行業(yè)，幫助客戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。
Powered by HENGSHI BI PaaS
數(shù)據(jù)分析是行業(yè) Know-How 高度相關(guān)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域高級工作。衡石一直秉承一個明確的“Powered by HENGSHI ”的合作理念，讓行業(yè)的歸行業(yè)，數(shù)據(jù)的歸數(shù)據(jù)，賦能每一家 SaaS 和 ISV 廠商都能成為“垂直 BI 廠商”，成為專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的“分析場景”解決方案提供商。
如何定義 BI PaaS ？
PaaS 層產(chǎn)品是多個能力的組合，在某個領(lǐng)域內(nèi)不需要開發(fā)去應(yīng)對個性化的需求。HENGSHI SENSE BI PaaS 是一個在數(shù)據(jù)分析和 BI 應(yīng)用的全棧數(shù)據(jù)能力組合，主要包含了：
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數(shù)據(jù)多源的適配和運(yùn)算下推。在4.2的版本中，不管是 Mongo 的原生語法、Clickhouse 的物化視圖，還是部分 SaaS 應(yīng)用 API，HENGSHI SENSE 都做了適配
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數(shù)據(jù)歸集的 datalake 能力，能夠滿足多源數(shù)據(jù)的匯聚、聚合和加速。HENGSHI SENSE 本身能夠提供一定程度的 datalake 能力，同時還跟國內(nèi)外一些數(shù)據(jù)湖、云廠商緊密結(jié)合，并在 PaaS 層進(jìn)行引擎自由選擇配置
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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)科學(xué)、任務(wù)調(diào)度的數(shù)倉能力，HENGSHI SENSE 能夠完成數(shù)倉的常規(guī)建模處理任務(wù)
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承載計算的多引擎適配能力，并且足夠的封裝和透明。HENGSHI SENSE 兼容各種各樣的引擎，包括 Hadoop，Hive，Impala，Doris，Clickhouse 等高性能引擎，默認(rèn)配置好一些客戶常用的引擎，平臺用戶只需要進(jìn)行配置調(diào)用即可
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指標(biāo)的中心化管理的中臺能力
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標(biāo)準(zhǔn)的語義層和在全數(shù)據(jù)源范圍內(nèi)的翻譯執(zhí)行
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豐富交互操作的可視化儀表盤
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社交和協(xié)作、強(qiáng)大的發(fā)布和嵌入，API 的完整管理能力
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企業(yè)級支持：用戶/租戶管理、單點登錄認(rèn)證、權(quán)限管理、彈性擴(kuò)展、集群管理等
HENGSHI SENSE 對于伙伴而言，就是這一組可被自由調(diào)用的正交的能力，也就是我們定義的“BI PaaS”?；锇榛谶@種能力，結(jié)合其對行業(yè)的理解，可以極低的研發(fā)投入把分析場景做出來，并且輕松地根據(jù)客戶需求變化隨需而變。
從“自助式”分析到“自主式”分析，衡石與伙伴共享場景化分析普及的藍(lán)海增長
衡石與 SaaS/ISV 廠商的合作，能夠陪伴伙伴完成數(shù)據(jù)分析完整的成熟路徑。從服務(wù)能力看，會從標(biāo)準(zhǔn)分析模板的構(gòu)建，到個性化報表分析、再到終端客戶業(yè)務(wù)側(cè)的自助分析，最后到終端客戶分析師的專業(yè)分析，逐步完成從數(shù)字化轉(zhuǎn)型到數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程。
衡石和伙伴的聯(lián)手，大大降低了數(shù)據(jù)分析的門檻。一方面，由于客戶的數(shù)據(jù)更多來自于標(biāo)準(zhǔn)的 SaaS API 接口，對客戶來說數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工作量大大降低；另一方面，客戶需要在特定的場景下關(guān)注業(yè)務(wù)效果、關(guān)注 KPI，所以分析是在明確的場景下進(jìn)行探索的，這是相對有限域的范圍，而不是一個完全開放的域，分析也會因為有明確的目的性易于檢驗。
這些有利條件都進(jìn)一步推動了終端客戶的個性化分析和自助分析成為必然趨勢。我們深深的意識到，有效的分析最終只能來自于行業(yè)專家們的深刻洞見，衡石提供相對成熟的企業(yè)級工具平臺，是為了讓那些洞悉行業(yè)本質(zhì)、深度服務(wù)客戶的產(chǎn)品廠商不再受困于研發(fā)投入的泥潭風(fēng)險，充分發(fā)揮自己的業(yè)務(wù)優(yōu)勢，從專業(yè)的行業(yè)應(yīng)用服務(wù)商提升為更專業(yè)的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商。
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原文標(biāo)題： BI PaaS 如何賦能伙伴成為“垂直 BI 廠商?”
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