数据计算的利器，你应该知道！盘点 “集算器”市场的亮点和不足！

关键词：集算器、润乾信息、数据计算、数据治理、数据共享

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自2015年“集算器”一词被创造以来，被视为数据计算领域新兴代表的润乾信息取得了令人瞩目的成就，但也面临着许多挑战。在当前数据和应用松耦合趋势蓬勃发展的背景下，润乾更应深化合作，共同推动数据计算，包括但不限于数据采集、数据计算、数据治理、数据共享、数据安全等的变革和新型数据架构关系的构建。

随着集算服务器大数据版、集算服务器仓库版的陆续发行和推向市场，润乾信息协同众多的集成商和ISV共同为来自政府、金融、能源、制造业、教育等行业的客户提供了良好的服务，帮助客户解决了数据共享、报表缓慢、ETL、数据治理、多源异构数据采集和处理、复杂计算过程加速、提高程序员代码效率、混合运算等诸多过去难以解决的问题，推动了架构松耦合的发展，极大的提高了客户决策的效率。

2010年，润乾首创了“集算器”一词。8年过去，作为数据计算领域具有自主知识产权新兴代表的企业，取得了相当的成就，也面临着新的挑战。

笔者认为，在所有国内从事数据计算和BI的企业中，润乾的表现无疑是抢眼的。

2000年成立的润乾信息，在过去的18年见证和引领了国内报表行业、BI行业和数据计算领域，国内的企业和技术是如何一步一步强大起来的。自2015年集算服务器正式向市场发布起，润乾的发展势头基本上一直维持在当初设想的比较乐观的情境。尽管每年的情况有起有伏，国内挑战众多，但其在数据计算领域的大方向始终是正确的。

基于集算器基础上的数据库和数据仓库

 集算器的下一步是数据库和数据仓库，将演变成和传统关系数据库/数据仓库正面竞争的产品。

笔者以为，数据库和数据仓库其实不能混为一谈的，数据库主要用于交易业务（OLTP），而数据仓库则用于分析业务（OLAP）。但是，目前许多商业数据库有意无意的把这两个功能整合在一个产品中，这其实是有问题的。

事实上这两种需求存在着相当程度的矛盾性，把他们放在一起会出现顾此失彼的现象！

• OLTP更强调事务一致性、高并发，但单任务数据量不大、计算复杂度也低；

• 而OLAP则不需要考虑事务一致性、低并发，但单任务数据量大、计算复杂度高。

润乾利用集算服务器的高性能计算能力和高效的代码能力，将这两个目标分别做成两个产品，这样可以更专心解决相关的问题，解决客户的各类实际问题和需求。

 1、数据仓库

数据仓库的主要任务就是计算，其存储也是为计算服务的，高效率的计算也需要有相应的存储方案来支撑。集算器作为计算引擎，已经拥有较完善的计算能力，但为了保持计算的开放性，并不合适涉及太多存储。利用集算器的计算能力，并且加以良好的存储机制，就可以发展出数据仓库产品。当然，这样的计算能力也会有点封闭性（必须事先整理），但比其它数据仓库要好一些（同时还可以计算外部数据）。即使演化出数据仓库后，集算器不会是一个阶段性产品。作为计算引擎的集算器仍然有存在的意义，并且会长期完善下去。因为数据仓库的计算能力是相对封闭的，也难以被嵌入到应用程序中，而应用中总会有大量库外数据，永远会需要开放且可以被集成的计算能力。

2、数据库

数据库产品则主要面向云应用。

云应用将打破企业界限，不像传统应用每用户分别部署，而是云服务商提供一个系统面对所有用户；应用也不会一期一期做下去，而要永远在线，只能热升级。不同用户的数据结构不完全一样，同一个用户在不同时段的数据结构也会变，这样就会积累大量不同结构的数据要一起存储和计算，而这完全不是关系数据库设计时考虑过的问题。

尽管许多NoSQL产品能支持结构多样性，但缺乏事务一致性，而关系数据库正好相反。

       集算器发展出来的云数据库将结合这两者，在保证事务一致性的同时提供结构多样性，并由集算器提供计算能力。

笔者以为，蓬勃发展的润乾信息，也需要克服的几大难题，才能更好的发挥它的长处和引领计算领域的作用，其中包括：

▲ 横向联系不足：润乾与集成商和ISV，甚至其他BI和报表类厂商的横向联系需要更加的紧密。在产品已经是开放的基础上，更为积极的推动程序员、技术、应用、可视化等的深度合作，将产品合作纳入数据架构的框架下，充分发挥各方优势，共同推动市场和技术的发展。

▲ 相互认知的缺乏：作为老牌的报表类企业，润乾尽管拥有超过2万家的客户，但润乾对市场和客户的真实需求还是不够了解。由于集算器作为数据计算的异军突起的新秀，尽管他有众多的优异的特点，但这些客户对润乾的这款新产品本身也缺乏了解。加之，在过去的几年里，润乾主动的转型向底层数据计算的市场，反而使得它的拳头和现金牛---润乾报表---的市场占有率被其他竞争者蚕食了不少。市场在其竞争者有意的诋毁中，一度认为润乾放弃了润乾报表，其实这是错误的理解和认识。润乾在报表市场一直在发展，而且产品越来越丰满和优秀，今年润乾还发布了润乾报表2018版和集算报表等最新的产品！

由于这些年润乾本着产品质量、技术发展、技术深化的战略，全力在集算器的市场上开拓，少有在报表市场进行宣传，这块报表的宣传阵地反而被是其他报表厂商抢占，很多的客户在报表市场上更了解其跟随者。

目前，集算器的推动应发起建立公共知识平台，数据库，累积集体记忆，塑造共同认同。

▲ 客户差异性大于共同性：由于目前集算器的客户的行业较为分散，行业化的特征才刚刚开始显现，客户的痛点和需求均差较大大，应更加聚焦完成在几个重要行业完成从名到实的转变，打造生态合作的四梁八柱、血脉经络。

▲ 平等与效率的矛盾：润乾集算器开放的合作体系和技术，主张无差异的整合、对接和补充计算的逻辑，看似市场合作通路很多，但由于市场本身的原因，很多的集成商和ISV本身的研发团队其实是他的竞争者。所以，这种安排会使得润乾的市场合作显得很尴尬，需要根据市场调整符合金融规律，成效更好的合作体系。

▲ 招标的制约：由于集算器在大多数情况下是一款底层计算的产品（作为轻型大数据计算平台的市场除外），国内的大多数关于数据计算的产品目前都很少单独招投标，都是包含在一个较大的软件或应用体系之内的，一些集成商中标后会由于集成商自身采购和技术研发人员的认识和其他问题，会影响其对采购润乾集算器产品的态度，从而影响合作的稳定有序推进。

▲ 群体技术认知赤字：许多人认为集算器主要用于改善计算效率、提高计算性能、能解决复杂计算的问题等等，合作主要是技术的事。这正是集算器缺乏群众认知基础的重要原因。

笔者认为，集算器肩负着推动数据与应用松耦合、消除信息孤岛、提高计算效率和性能、提高开发效率的四大使命，成为新型数据计算的旗手和数据治理、数据共享、可视化BI的生力军。

当前全球正处于第四次工业革命的新浪潮中，工业和商业模式在数字化的影响下正悄然改变。

企业提高洞察力、决策力、扩大贸易规模，提高自身竞争力，开拓市场；政府推动社会向前发展，提倡服务化，提升透明度，优化问责制。这些改变都是数字化为我们带来的！但另一方面，数字化带来的新的信息孤岛、数据量巨大、决策需要来自更多源的数据支持，物联网带来的海量数据等等，这些因素带来的不确定性也给我们数据人造成了挑战。

如果把一切都交给现在很多企业在使用的靠Java/Sql等传统方法定制加上人工驻场服务的模式，就无法保证新技术带来的经济进步惠及每一个企业，企业也无法真正的做到T+0，实时的决策和分析等，企业业务的不稳定因素就会增加。

在一个数字化日益显著的互联世界里，数据计算（包括但不限于数据采集、数据清洗、数据治理、数据高性能计算等）的包容性是确保可持续增长的先决条件。

润乾的数据计算产品-集算器，在这一点上来说，是一个包容性数字发展战略，即通过快捷方便的计算平台和数据融合平台，营造一个共享可信的数字化环境来推动企业的经济发展，增强社会凝聚力。

润乾产品开放的技术体系，其与集成商和ISV的合作机制强调的是企业之间对不懈努力促进共同发展的坚定信念和一致共识。

在可见的未来，可以预见本次集算器将开拓数字计算的新时代

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