异构大数据分析引擎公司「炎凰数据」宣布完成超亿元A1和A1+轮融资。晨山资本此前曾参与炎凰的天使轮和Pre-A轮投资。
「炎凰数据」专注异构数据处理,致力于打造新一代异构数据即时分析平台。本轮融资所募资金将主要用于推出产品的社区版本以及团队拓展,加强社群运营以及商业落地。
晨山将持续关注数据智能领域的创新与投资机会。
异构大数据分析引擎公司「炎凰数据」于今日宣布完成A1和A1+轮融资。其中A1领投方为朗玛峰创投,容亿资本跟投,老股东蓝驰创投和信雅达持续跟进。A1+轮投资方为无锡新尚资本(政府引导基金),云岫资本全程独家担任财务顾问。公司介绍,两轮融资已超当前阶段融资预期,合计过亿元。
公司董事长何宁表示,本轮融资所募资金将主要用于推出产品的社区版本以及团队拓展,加强社群运营以及商业落地。
本次融资距离炎凰数据完成上一轮融资不到一年时间。该公司成立于2020年,专注异构数据处理,推出了异构数据即时分析平台产品。根据公司介绍,数据可以被分为结构化、半结构化和非结构化数据三类,其中结构化数据常被存储于传统关系型数据库中,是应用最广泛的主流数据库。但另一方面,半结构化和非结构化数据的处理需求也不可忽视。
炎凰数据CEO叶晓路指出,当前在万物互联等新场景下产生的数据,非结构化数据占据了80%,炎凰的突出能力就在于处理时序、文本型的非结构化以及半结构化数据。
从行业来看,叶晓路表示,之前具备此类数据处理能力的公司是Splunk,另外业内也有开源产品ElasticSearch,但国内专注于此的公司只有炎凰一家。在具体实现方式上,他介绍,炎凰产品的主要特点在于把传统数据处理中的ETL过程转换为ELT,将写时建模与读时建模结合,打造混合建模的前沿行业方案。
通常来说,非结构化数据需要经过较为繁琐的数据抽取、清洗、转换和加载阶段,也就是ETL过程,再进行使用。而炎凰省去了数据清洗,即一般来说最耗费时间和人力的步骤,把ETL过程变为ELT。这意味着,炎凰的计算引擎访问的是未经过清洗的原始数据,降低了客户在数据处理过程中的清洗成本。而在让数据变得能被业务人员按需使用的建模过程中,炎凰提供更为灵活的读时建模方式,也就是让数据在业务人员读取的过程中进行建模,比写时建模更加灵活。并且,在面对使用频率较高的模型时,读时建模也可以转化为写时建模进行固化。
在整体效果上,叶晓路举例,业务人员在数据查询场景中,可以通过不断调整检索,相对快速地查询到自己想要的数据。这一过程相比传统的清洗、提前建模会节省不少时间,也更契合数字化时代灵活多变的业务需求。其表示,炎凰的平台根据接入数据量的不同,基本能以亚秒级的响应时间完成需求。
从技术角度总结,这一平台以读时建模和ELT为核心,融合了写时建模的能力,提供了处理、分析和展示异构大数据的能力,又避免了繁琐的ETL。其中,从ETL转换为ELT,基本达成数据免清洗的效果。读时建模和写时建模相比,由于前者不采取先写入数据,再读取、分析的固定路径,所以可以更灵活、高效地完成建模过程。
在商业化层面,叶晓路表示,当前炎凰数据的主要客户分布在泛金融、IoT(如新能源车企)以及泛政府领域,各类数据敏感部门也是其正在探索的目标群体。整体来看,公司从去年9月开始商业化进程,目前已经积累了包括平安、众安、国家电网、知识星球等10余家行业头部客户。
商业模式方面,为适应各个规模企业,公司制定了几大套餐功能组合,分别为社区版、专业版以及SaaS版。收费层面,炎凰数据按使用计量付费,可根据日增数据量或者vCPU数量等方式进行灵活收费,更加贴合不同用户的需求。
对于此次融资的用途,叶晓路表示一是用于支持社区版产品的推出,二是用于团队拓展。今年炎凰数据最大的战略是推出产品的社区免费版,即轻量级版本的产品,用户可以通过社区版使用产品所有的核心功能。目前,社区版已处于内测环节。待社区版推出后,公司会建立一个以数据分析师、数据科学家,以及IT技术人员为主体的社群。维护和运营社群也是本轮融资的一个重要用途。
在团队上,炎凰数据的核心创始团队均来源于全球大数据分析引擎企业Splunk。董事长何宁是原Splunk全球VP和上海研发中心总经理;CEO叶晓路则是原Splunk上海研发中心的副总经理;CTO王国栋和首席架构师倪跃均是原Splunk中国研发中心产品架构师。本轮融资之后,炎凰数据也将持续进行人才梯队建设,以期满足更多客户的异构数据处理需求。