數據計算的利器，你應該知道！盤點 「集算器」市場的亮點和不足！
關鍵詞：集算器、潤乾信息、數據計算、數據治理、數據共享
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自2015年「集算器」一詞被創造以來，被視為數據計算領域新興代表的潤乾信息取得了令人矚目的成就，但也面臨著許多挑戰。在當前數據和應用松耦合趨勢蓬勃發展的背景下，潤乾更應深化合作，共同推動數據計算，包括但不限於數據採集、數據計算、數據治理、數據共享、數據安全等的變革和新型數據架構關係的構建。
隨著集算伺服器大數據版、集算伺服器倉庫版的陸續發行和推向市場，潤乾信息協同眾多的集成商和ISV共同為來自政府、金融、能源、製造業、教育等行業的客戶提供了良好的服務，幫助客戶解決了數據共享、報表緩慢、ETL、數據治理、多源異構數據採集和處理、複雜計算過程加速、提高程序員代碼效率、混合運算等諸多過去難以解決的問題，推動了架構松耦合的發展，極大的提高了客戶決策的效率。
2010年，潤乾首創了「集算器」一詞。8年過去，作為數據計算領域具有自主知識產權新興代表的企業，取得了相當的成就，也面臨著新的挑戰。
筆者認為，在所有國內從事數據計算和BI的企業中，潤乾的表現無疑是搶眼的。
2000年成立的潤乾信息，在過去的18年見證和引領了國內報錶行業、BI行業和數據計算領域，國內的企業和技術是如何一步一步強大起來的。自2015年集算伺服器正式向市場發布起，潤乾的發展勢頭基本上一直維持在當初設想的比較樂觀的情境。儘管每年的情況有起有伏，國內挑戰眾多，但其在數據計算領域的大方向始終是正確的。
基於集算器基礎上的資料庫和數據倉庫
集算器的下一步是資料庫和數據倉庫，將演變成和傳統關係資料庫/數據倉庫正面競爭的產品。
筆者以為，資料庫和數據倉庫其實不能混為一談的，資料庫主要用於交易業務（OLTP），而數據倉庫則用於分析業務（OLAP）。但是，目前許多商業資料庫有意無意的把這兩個功能整合在一個產品中，這其實是有問題的。
事實上這兩種需求存在著相當程度的矛盾性，把他們放在一起會出現顧此失彼的現象！
OLTP更強調事務一致性、高並發，但單任務數據量不大、計算複雜度也低；
而OLAP則不需要考慮事務一致性、低並發，但單任務數據量大、計算複雜度高。
潤乾利用集算伺服器的高性能計算能力和高效的代碼能力，將這兩個目標分別做成兩個產品，這樣可以更專心解決相關的問題，解決客戶的各類實際問題和需求。
1、數據倉庫
數據倉庫的主要任務就是計算，其存儲也是為計算服務的，高效率的計算也需要有相應的存儲方案來支撐。集算器作為計算引擎，已經擁有較完善的計算能力，但為了保持計算的開放性，並不合適涉及太多存儲。利用集算器的計算能力，並且加以良好的存儲機制，就可以發展出數據倉庫產品。當然，這樣的計算能力也會有點封閉性（必須事先整理），但比其它數據倉庫要好一些（同時還可以計算外部數據）。即使演化出數據倉庫後，集算器不會是一個階段性產品。作為計算引擎的集算器仍然有存在的意義，並且會長期完善下去。因為數據倉庫的計算能力是相對封閉的，也難以被嵌入到應用程序中，而應用中總會有大量庫外數據，永遠會需要開放且可以被集成的計算能力。
2、資料庫
資料庫產品則主要面向雲應用。
雲應用將打破企業界限，不像傳統應用每用戶分別部署，而是雲服務商提供一個系統面對所有用戶；應用也不會一期一期做下去，而要永遠在線，只能熱升級。不同用戶的數據結構不完全一樣，同一個用戶在不同時段的數據結構也會變，這樣就會積累大量不同結構的數據要一起存儲和計算，而這完全不是關係資料庫設計時考慮過的問題。
儘管許多NoSQL產品能支持結構多樣性，但缺乏事務一致性，而關係資料庫正好相反。
集算器發展出來的雲資料庫將結合這兩者，在保證事務一致性的同時提供結構多樣性，並由集算器提供計算能力。
筆者以為，蓬勃發展的潤乾信息，也需要克服的幾大難題，才能更好的發揮它的長處和引領計算領域的作用，其中包括：
橫向聯繫不足：潤乾與集成商和ISV，甚至其他BI和報表類廠商的橫向聯繫需要更加的緊密。在產品已經是開放的基礎上，更為積極的推動程序員、技術、應用、可視化等的深度合作，將產品合作納入數據架構的框架下，充分發揮各方優勢，共同推動市場和技術的發展。
相互認知的缺乏：作為老牌的報表類企業，潤乾儘管擁有超過2萬家的客戶，但潤乾對市場和客戶的真實需求還是不夠了解。由於集算器作為數據計算的異軍突起的新秀，儘管他有眾多的優異的特點，但這些客戶對潤乾的這款新產品本身也缺乏了解。加之，在過去的幾年裡，潤乾主動的轉型向底層數據計算的市場，反而使得它的拳頭和現金牛---潤乾報表---的市場佔有率被其他競爭者蠶食了不少。市場在其競爭者有意的詆毀中，一度認為潤乾放棄了潤乾報表，其實這是錯誤的理解和認識。潤乾在報表市場一直在發展，而且產品越來越豐滿和優秀，今年潤乾還發布了潤乾報表2018版和集算報表等最新的產品！
由於這些年潤乾本著產品質量、技術發展、技術深化的戰略，全力在集算器的市場上開拓，少有在報表市場進行宣傳，這塊報表的宣傳陣地反而被是其他報錶廠商搶佔，很多的客戶在報表市場上更了解其跟隨者。
目前，集算器的推動應發起建立公共知識平台，資料庫，累積集體記憶，塑造共同認同。
客戶差異性大於共同性：由於目前集算器的客戶的行業較為分散，行業化的特徵才剛剛開始顯現，客戶的痛點和需求均差較大大，應更加聚焦完成在幾個重要行業完成從名到實的轉變，打造生態合作的四梁八柱、血脈經絡。
平等與效率的矛盾：潤乾集算器開放的合作體系和技術，主張無差異的整合、對接和補充計算的邏輯，看似市場合作通路很多，但由於市場本身的原因，很多的集成商和ISV本身的研發團隊其實是他的競爭者。所以，這種安排會使得潤乾的市場合作顯得很尷尬，需要根據市場調整符合金融規律，成效更好的合作體系。
招標的制約：由於集算器在大多數情況下是一款底層計算的產品（作為輕型大數據計算平台的市場除外），國內的大多數關於數據計算的產品目前都很少單獨招投標，都是包含在一個較大的軟體或應用體系之內的，一些集成商中標後會由於集成商自身採購和技術研發人員的認識和其他問題，會影響其對採購潤乾集算器產品的態度，從而影響合作的穩定有序推進。
群體技術認知赤字：許多人認為集算器主要用於改善計算效率、提高計算性能、能解決複雜計算的問題等等，合作主要是技術的事。這正是集算器缺乏群眾認知基礎的重要原因。
筆者認為，集算器肩負著推動數據與應用松耦合、消除信息孤島、提高計算效率和性能、提高開發效率的四大使命，成為新型數據計算的旗手和數據治理、數據共享、可視化BI的生力軍。
當前全球正處於第四次工業革命的新浪潮中，工業和商業模式在數字化的影響下正悄然改變。
企業提高洞察力、決策力、擴大貿易規模，提高自身競爭力，開拓市場；政府推動社會向前發展，提倡服務化，提升透明度，優化問責制。這些改變都是數字化為我們帶來的！但另一方面，數字化帶來的新的信息孤島、數據量巨大、決策需要來自更多源的數據支持，物聯網帶來的海量數據等等，這些因素帶來的不確定性也給我們數據人造成了挑戰。
如果把一切都交給現在很多企業在使用的靠Java/Sql等傳統方法定製加上人工駐場服務的模式，就無法保證新技術帶來的經濟進步惠及每一個企業，企業也無法真正的做到T+0，實時的決策和分析等，企業業務的不穩定因素就會增加。
在一個數字化日益顯著的互聯世界裡，數據計算（包括但不限於數據採集、數據清洗、數據治理、數據高性能計算等）的包容性是確保可持續增長的先決條件。
潤乾的數據計算產品-集算器，在這一點上來說，是一個包容性數字發展戰略，即通過快捷方便的計算平台和數據融合平台，營造一個共享可信的數字化環境來推動企業的經濟發展，增強社會凝聚力。
潤乾產品開放的技術體系，其與集成商和ISV的合作機制強調的是企業之間對不懈努力促進共同發展的堅定信念和一致共識。
在可見的未來，可以預見本次集算器將開拓數字計算的新時代
注意啦，現在.......
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